Investigadores: Los deepfakes de Trump y mujeres militares falsas se convirtieron en herramientas de propaganda

Los deepfakes políticos están dejando de ser simplemente memes o parodias. Los investigadores advierten: los personajes sintéticos creados con IA generativa ya están ganando dinero, acumulando audiencias y funcionando como una forma conveniente de propaganda — incluso cuando el espectador sospecha que está viendo una falsificación.

La Escala de la Nueva Ola

El Governance and Responsible AI Lab (Grail) está registrando un aumento notable de este tipo de contenido. Desde principios de 2025, los investigadores han contabilizado más de 1.000 publicaciones en redes sociales en inglés con imágenes y vídeos falsificados de políticos, eventos de importancia pública y temas controvertidos.

Para comparar, durante los ocho años anteriores en conjunto, la base de datos de Grail recopiló 1.344 casos similares. Este aumento está vinculado no solo a la popularidad del tema, sino también al hecho de que los modelos generativos han convertido la creación de escenas plausibles en una tarea casi instantánea.

El cambio principal no es que haya más falsificaciones de rostros famosos. Ahora los creadores cada vez más inventan personajes completamente inexistentes y los colocan en contextos políticamente cargados: cuarteles, comisarías, zonas de conflicto, mítines. Ya no es simplemente reemplazar el rostro de un político en un vídeo, sino construir toda una "realidad" donde el espectador recibe no un hecho, sino una imagen que convenientemente se alinea con sus creencias.

Ahí radica el nuevo poder de los deepfakes: no necesitan ser precisos, solo necesitan parecer plausibles.

Dinero y Creencias

Uno de los ejemplos más notables es el personaje de IA Jessica Foster, una mujer rubia en uniforme militar estadounidense, quien apareció en Instagram en diciembre de 2025. Las publicaciones con ella — acostada en una cama en un cuartel, sentada en un escritorio con los pies sobre la mesa, junto a Donald Trump en un campo de aviación con zapatos de tacón — reunieron una audiencia enorme. La cuenta tenía más de un millón de seguidores, y el tráfico se dirigía a OnlyFans, donde los usuarios podían comprar supuestas fotos de ella. Es decir, la imagen sintética funcionaba simultáneamente como un símbolo visual político y como un producto comercial. Casos similares ya están apareciendo en varios formatos:

• "soldados iraníes" falsificados en vídeos diseñados para volverse virales durante la guerra
• policía de IA en TikTok con una audiencia de más de 26.000 seguidores y mensajes que apoyan una política de deportación severa
• al menos 18 deepfakes publicados por Donald Trump y la Casa Blanca desde 2024
• deepfakes contra Trump que el gobernador de California Gavin Newsom también ha comenzado a utilizar

Los investigadores enfatizan especialmente un efecto desagradable: este contenido puede persuadir incluso cuando el espectador ve particularidades en él. Insignias incorrectas, escenas absurdas, detalles que no encajan y un estilo visual demasiado brillante no necesariamente obstaculizan su impacto. Si la imagen respalda una opinión ya existente de la persona, funciona como una confirmación emocional. En esta lógica, un deepfake no es necesario para probar un hecho, sino para reforzar la sensación: "esto parece verdad, así que debe serlo."

Etiquetas y Defensa

La defensa actualmente se basa principalmente en estándares de procedencia de contenido y etiquetas automáticas. La Coalition for Content Provenance and Authenticity promueve un enfoque en el cual se incrustan metadatos firmados criptográficamente en imágenes o vídeos: dónde se creó el archivo, si fue editado con herramientas de IA y qué sucedió con él después. La idea es simple: si la plataforma puede leer esta información, puede advertir al usuario antes de que el contenido sintético se propague por las redes.

Por ahora, esto está funcionando mal. En un experimento del periodista de The Indicator, 200 imágenes y vídeos de IA se cargaron en plataformas importantes para verificar cómo las etiquetan. Incluso los mejores resultados de LinkedIn y Pinterest cubrieron solo aproximadamente el 67% del material.

Instagram etiqueó solo 15 de 105 imágenes falsificadas. Al mismo tiempo, los investigadores advierten sobre la siguiente etapa — AI swarms, cuando las redes de cuentas sintéticas podrían coordinarse autónomamente, incrustarse en comunidades e imitar el consenso público sin las habituales "granjas de trolls" de personas reales.

Qué Significa Esto

El riesgo político ahora no se reduce a la pregunta "¿creerán literalmente la falsificación las personas?" Lo que importa mucho más es si refuerza la emoción necesaria, la imagen del enemigo o la sensación de rectitud. Mientras que las plataformas lentamente etiquetan el contenido de IA y la monetización de estos personajes funciona rápidamente, los deepfakes se utilizarán cada vez más no solo para entretenimiento, sino para persuasión, radicalización y venta.