La plataforma de videoconferencias Zoom incorporará en diciembre de 2026 un sistema diseñado para detectar posibles deepfakes durante las llamadas. La nueva funcionalidad analizará en vivo tanto las señales de video como las de audio, con el objetivo de identificar si la imagen o la voz de un participante fueron alteradas fuera del entorno de Zoom.
El sistema emitirá una alerta ante la presencia de contenidos sintéticos sospechosos e incluirá un indicador de confianza. Su propósito principal es ayudar a descubrir intentos de suplantación de identidad en escenarios como entrevistas laborales, reuniones corporativas y contactos con proveedores o clientes, donde una identidad falsa podría facilitar fraudes económicos o de acceso a información sensible.
El anuncio se realizó durante Zoomtopia, la conferencia anual que la compañía realiza para sus clientes. La firma subrayó que el contexto actual, con herramientas de inteligencia artificial capaces de generar videos y audios casi indistinguibles de la realidad, hace urgente contar con este tipo de protección.
Zoom proyecta que la función esté operativa en diciembre de 2026, justo cuando los deepfakes se han vuelto más difíciles de detectar a simple vista.
Más herramientas de inteligencia artificial en Zoom
La detección de deepfakes se inscribe en un paquete más amplio de controles de seguridad, cumplimiento y administración de inteligencia artificial que Zoom está desarrollando. La empresa argumenta que los agentes de IA ya interactúan con contenido de reuniones, datos de clientes y sistemas corporativos, por lo que las organizaciones requieren saber exactamente qué información pueden consultar, generar o modificar esos agentes.
Entre las novedades destacadas se encuentra Centralized AI Management, una consola que brindará a los administradores una visión más clara sobre los agentes y automatizaciones que operan dentro de la organización. Esta consola permitirá establecer políticas a nivel de cuenta, revisar la actividad de la inteligencia artificial y ampliar los controles sobre los agentes creados por los usuarios. Su lanzamiento también está previsto para diciembre de 2026.
Además, Zoom trabaja en barreras personalizadas para limitar la información que puede aparecer en los resultados generados por IA. Estas reglas podrían, por ejemplo, impedir que datos financieros sensibles, conversaciones sobre competidores u otros contenidos definidos por cada empresa aparezcan en resúmenes o respuestas automáticas.
Las barreras exigirán una revisión humana antes de compartir determinados textos con clientes, o bien excluir canales específicos del procesamiento mediante IA. Se espera que lleguen durante el primer trimestre de 2027.
Otra función ya disponible es la integración de etiquetas de sensibilidad de Microsoft Purview con Zoom Meetings y Whiteboard. El sistema sincroniza las clasificaciones usadas en Microsoft 365 para aplicar políticas de manejo de datos de forma más consistente dentro de Zoom.
Zoom también planea habilitar en enero de 2027 un administrador de cumplimiento para archivar resúmenes, notas y documentos generados por IA en My Notes y Zoom Canvas. Esta medida apunta a sectores regulados que necesitan conservar y supervisar este tipo de contenido.
Claves para reconocer un deepfake
Los deepfakes más convincentes no siempre saltan a la vista. El proyecto Detect Fakes, del Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), recomienda examinar con atención los detalles del rostro y verificar si mantienen coherencia con la iluminación, los movimientos y la apariencia general de la persona.
Un primer indicio puede estar en la piel: conviene revisar si las mejillas y la frente se ven excesivamente lisas o, por el contrario, demasiado arrugadas. El MIT aconseja prestar especial atención a las sombras alrededor de los ojos y las cejas, ya que los sistemas de inteligencia artificial suelen reproducir de forma imperfecta la física de la luz.
Los anteojos ofrecen otra pista. Si una persona mueve la cabeza, el reflejo en los lentes debería variar de manera natural. Un brillo fijo, desproporcionado o con un ángulo extraño puede ser una señal de alerta. Lo mismo ocurre con el vello facial, los lunares y otros pequeños rasgos que la IA puede añadir o borrar sin lograr una integración convincente.
Finalmente, es crucial observar el parpadeo y la sincronía entre los labios y la voz. Un ritmo inusual al pestañear o movimientos labiales poco naturales pueden indicar que el video fue alterado.
Fuente: Infobae