Análisis – Fotoperiodismo – julio 2026
Llevo desde 2008 trabajando en comunicación digital y buena parte de ese tiempo haciendo también fotografía documental, así que esta pregunta me toca por los dos lados. ¿Cómo demuestra alguien que lo que fotografió sucedió tal cual se ve? Los deepfakes, imágenes, vídeos y audios generados con IA que ya cuesta distinguir de los reales, han pasado de ser una curiosidad tecnológica a una amenaza documentada para la credibilidad del fotoperiodismo. El sector está respondiendo, aunque con resultados todavía desiguales.
El fotoperiodismo lleva más de un siglo construyendo su autoridad sobre una premisa que hasta hace poco no era necesario defender, la de que la imagen es un registro de algo que ha ocurrido . Ese fundamento está hoy en discusión constante.
El problema tiene escala
De 500.000 a 8 millones de deepfakes en dos años
En 2023 circulaban en internet aproximadamente 500.000 deepfakes documentados. En 2025 esa cifra había alcanzado los 8 millones, según datos de la empresa de ciberseguridad DeepStrike. Un crecimiento del 900% en dos años. En 2026 los modelos más avanzados ya permiten síntesis en tiempo real, es decir, deepfakes generados al instante en videollamadas o transmisiones en directo.
Cuando los indicadores visuales dejan de funcionar
Durante años, detectar un deepfake era cuestión de fijarse en detalles como las distorsiones en los bordes del rostro, las inconsistencias en el parpadeo o los artefactos alrededor de la mandíbula. Esos indicadores han desaparecido en gran medida de los modelos actuales. En vídeo comprimido compartido por redes sociales, la imagen sintética ya resulta indistinguible de la auténtica para un observador sin formación específica.
El informe internacional de seguridad en IA de 2026 apunta una consecuencia que va más allá de la desinformación directa: la proliferación de deepfakes creíbles hace que la gente empiece a dudar también de imágenes reales. Es lo que algunos investigadores llaman el liar’s dividend o dividendo del mentiroso. Cuando cualquier imagen puede cuestionarse como sintética, esa duda se convierte en un instrumento para negar la autenticidad de pruebas genuinas con más facilidad que antes.
La respuesta de World Press Photo
Qué define una fotografía según las reglas de 2026
Las reglas de World Press Photo para el concurso de 2026 establecen una definición explícita: «Una fotografía captura luz sobre un sensor o película. Es el registro de un momento físico real». Las imágenes sintéticas o generadas por IA quedan fuera de esa definición.
Las normas son técnicamente precisas en lo que permiten y lo que prohíben. Se aceptan la reducción de ruido, los ajustes automáticos de niveles, color y contraste, y la selección de objetos para ajustes locales, siempre que no alteren la información capturada. Están prohibidos el relleno generativo en postproducción, herramientas de ampliación basadas en IA generativa como Adobe Super Resolution o Topaz Photo AI, porque introducen información nueva que el sensor nunca registró, y fotografías de smartphone tomadas en modos de procesado sintético como el HDR, el retrato o los efectos de luz creativos.
El proceso de verificación
Todos los finalistas deben entregar el archivo RAW original. En las fases avanzadas, la organización pide también la secuencia de fotogramas, es decir, la imagen presentada junto con varios frames anteriores y posteriores, lo que acredita la presencia física del fotógrafo en el momento. Dos analistas forenses independientes revisan los archivos. El criterio ha sido siempre estricto. El caso Stepan Rudik en 2010, descalificado por clonar el pie de un transeúnte, sigue siendo el precedente más citado, y las reglas de 2026 añaden ahora una capa de precisión técnica que antes no existía.
La fundación barajó brevemente permitir imágenes sintéticas en la categoría Open Format antes de revertir la decisión. La World Press Photo del Año 2026, Separated by ICE de Carol Guzy, tuvo que superar todos esos filtros para ser reconocida.
C2PA, el estándar que firma la imagen en la captura
Cómo funciona
El estándar C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity), impulsado en 2021 por Adobe, Microsoft, BBC, Intel, Arm y Truepic y respaldado hoy por más de 6.000 organizaciones, entre ellas Google, Meta, OpenAI y Sony, permite adjuntar a cualquier archivo digital un registro verificable de su origen y su historial.
Cada imagen puede llevar incorporado un manifiesto C2PA, también llamado Content Credential, que registra quién la creó, cuándo, con qué dispositivo, qué herramientas se usaron en la edición y si intervino algún proceso de IA. Ese manifiesto está firmado criptográficamente, de modo que cualquier alteración posterior resulta detectable. La analogía más usada es la de la etiqueta nutricional, que informa del origen del contenido y del proceso que ha seguido. La valoración de si es periodísticamente veraz sigue siendo tarea de la redacción.
Dónde está la adopción a principios de 2026
Algunos fabricantes de cámaras ya han integrado el estándar a nivel de hardware. La Leica M11-P y la Nikon Z6III pueden firmar las imágenes en el momento de la captura. En enero de 2025, la agencia CISA del Departamento de Defensa de Estados Unidos recomendó formalmente la adopción de Content Credentials. El estándar está en proceso de convertirse en norma ISO (ISO 22144).
La limitación más evidente sigue siendo la adopción. Su valor depende de que toda la cadena lo implemente. Una imagen firmada en captura pierde su rastro si cualquier paso posterior no soporta el estándar, o si la plataforma elimina los metadatos al comprimir el archivo. A principios de 2026 la implementación es parcial y desigual.
RSF, los recortes en moderación y el AI Act
Cien periodistas víctimas en 27 países según RSF
En febrero de 2026, Reporteros Sin Fronteras publicó un análisis de cien casos documentados entre diciembre de 2023 y diciembre de 2025: al menos cien periodistas habían sido víctimas de deepfakes en 27 países, con consecuencias que iban desde la difamación hasta el fraude y el riesgo físico. El dato más llamativo es que el 74% de los afectados son mujeres, lo que sitúa los deepfakes como una herramienta de acoso y silenciamiento con una dimensión de género muy marcada.
Los casos documentados muestran el alcance del problema fuera de los mercados anglosajones. Radio France Internationale y varios de sus periodistas fueron víctimas de una usurpación de identidad en la República Democrática del Congo en junio de 2025, en un vídeo que numerosos usuarios tomaron por auténtico. En Portugal, el presentador Pedro Benevides vio cómo un vídeo manipulado circulaba en Facebook atribuyéndole acusaciones falsas sobre el Gobierno. Creyó que había sido eliminado; los equipos de RSF lo localizaron de nuevo en pocos clics.
Los recortes en moderación
Este escenario coincide con una reducción notable de las estructuras de moderación humana en las grandes plataformas. Tras la adquisición de Twitter por Elon Musk en 2022, X redujo su equipo de trust and safety en torno al 80%, según datos aportados ante el comisionado australiano de seguridad digital: de 4.062 empleados en esa área pasó a 2.849, y el equipo de moderación a tiempo completo se contrajo de 107 a 51 personas. En enero de 2025, Meta eliminó su programa de verificación de datos independiente en Estados Unidos, activo desde 2016 con organizaciones certificadas por la International Fact-Checking Network, y lo sustituyó por notas comunitarias al estilo de X; en abril de 2026 anunció el despido de cerca de 8.000 empleados y el fin de la subcontratación de moderación a proveedores externos. TikTok despidió en octubre de 2024 a centenares de moderadores en Malasia argumentando una transición hacia la automatización con IA.
El programa de verificadores de Meta tenía, según datos que la propia empresa presentó ante la Unión Europea, uno de los porcentajes de error más bajos de todas las categorías de moderación, con un 3,15% de contenido afectado erróneamente. Las notas comunitarias funcionan de forma diferente, con resultados más desiguales en contenidos que requieren criterio técnico, como los deepfakes. En Europa, la Ley de Servicios Digitales obliga a las grandes plataformas a mantener sistemas de verificación, lo que por ahora limita la extensión de estos cambios al mercado europeo.
Para Vincent Berthier, responsable del Área de Tecnología y Periodismo de RSF, el marco jurídico actual resulta insuficiente. La organización sostiene que sin un refuerzo de la moderación y una señalización clara de los contenidos generados por IA, la capacidad de daño seguirá creciendo.
El etiquetado obligatorio que impone el AI Act desde agosto de 2026
El Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (AI Act, Reglamento UE 2024/1689) establece en su artículo 50 que los sistemas de IA que crean contenido sintético deben marcar sus resultados como generados artificialmente. La obligación de etiquetado, tanto en formato legible por máquina como visible para el usuario en casos de interés público, entra en vigor el 2 de agosto de 2026. La Comisión Europea ha puesto en marcha un código de buenas prácticas con especial atención a medios de comunicación y plataformas digitales.
El AI Act parte de un enfoque distinto al de C2PA. Mientras este último acredita la procedencia de imágenes reales, el reglamento europeo exige identificar el contenido sintético desde su creación. Son aproximaciones complementarias al mismo problema.
Qué implica todo esto para fotógrafos y editores
El archivo RAW y la secuencia de captura tienen cada vez más peso como herramientas de verificación. Medios y concursos que antes trabajaban solo con JPEG están incorporando el RAW como requisito, junto con la metadata original. Los fotógrafos freelance, que trabajan sin el respaldo institucional de una agencia, son especialmente vulnerables a que su trabajo sea cuestionado; documentar bien el proceso, con notas de campo, comunicaciones y contexto de la cobertura, tiene más valor que antes.
En cuanto a C2PA, entender cómo funciona y qué parte del flujo de trabajo ya lo soporta permite tomar decisiones informadas. Añade una capa de verificabilidad que en determinados contextos puede marcar la diferencia, aunque la adopción sea todavía parcial.
Los estándares técnicos tampoco resuelven los tiempos. Una imagen se comparte miles de veces antes de que cualquier verificación sea posible, y la demostración de autenticidad llega tarde con frecuencia. Eso hace que la alfabetización visual del público, saber qué preguntas hacerse ante una imagen, sea parte del problema, aunque no existan todavía respuestas institucionales satisfactorias a esa escala.
¿Habéis tenido que verificar imágenes sospechosas en vuestro trabajo? ¿Usáis ya alguna herramienta de verificación de procedencia? Dejad vuestra experiencia en los comentarios.
Fuentes: World Press Photo Entry Rules 2026 · RSF, «Análisis a cien deepfakes: RSF alerta sobre una amenaza creciente para los periodistas, especialmente las mujeres» (febrero 2026) · Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial, artículo 50 · Ley de Servicios Digitales de la UE (DSA) · Australian eSafety Commissioner, informe sobre X/Twitter · Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) · Content Authenticity Initiative (CAI) · International AI Safety Report 2026 · CISA Advisory «Strengthening Multimedia Integrity in the Generative AI Era» (enero 2025) · DeepStrike data via The Conversation · Bloomberg, TechCrunch
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