Redes sociales

Detecta publicaciones, perfiles y bulos virales generados por IA

Las redes sociales, las herramientas de social listening y brand safety y las agencias trabajan a diario con imágenes y clips que pueden haber sido generados. Nuestra API los puntúa según la probabilidad de generación por IA a partir de los píxeles, incluidas las copias que se han capturado y resubido una y otra vez.

99,5 %

de las imágenes de IA detectadas marcando solo el 1 % de las fotos reales, con 19 generadores actuales

96,2 %

siguen detectándose tras la compresión de WhatsApp, Instagram y los reenvíos

0,987

de AUROC en vídeo generado por IA de 12 modelos de vídeo

Partición oculta de nuestro benchmark de octubre de 2026, nunca usada para entrenar. Método y resultados completosEN

Citado en

El problema

Cada copia está degradada

Una imagen viral casi nunca llega como archivo original. Por el camino se ha capturado, recortado, resubido y recomprimido en cada plataforma, y los metadatos hace tiempo que desaparecieron.

Las cuentas falsas resultan creíbles

Las fotos de perfil generadas dan a las cuentas falsas un rostro verosímil. Redes enteras de ellas difunden publicaciones y anuncios creados con IA o suplantan a marcas y figuras públicas.

Los bulos se propagan antes de que nadie los verifique

Una imagen inventada de una figura pública o un clip escenificado puede llegar muy lejos en cuestión de horas. En periodo electoral, reaccionar tarde sale especialmente caro.

Qué comprueba la API

Publicaciones, anuncios y capturas de pantalla

Una probabilidad de que la imagen se haya generado o alterado de forma sintética. El modelo se ha entrenado con imágenes que han pasado por la compresión de WhatsApp, Instagram y los reenvíos, así que las copias recomprimidas siguen obteniendo una puntuación útil.

Fotos de perfil

Puntúa el avatar de una cuenta nueva o sospechosa como una señal más de cuenta falsa, junto a los datos de comportamiento que ya tienes.

Clips virales

Envía un clip por URL, de hasta 50 MB, o súbelo directamente si ocupa hasta 4 MB. Se muestrean fotogramas a lo largo de todo el clip y la respuesta indica cuántos se han analizado y cuántos se han marcado.

Credenciales de contenido

Si una publicación aún conserva un manifiesto C2PA, se analiza y se verifica su firma, de modo que la declaración de IA firmada por el generador puede mostrarse a los usuarios como etiqueta.

Cómo encaja en tu flujo de trabajo

  1. 1

    Envía el contenido que monitorizas

    Manda imágenes y clips desde tu pipeline de ingesta, escucha o revisión de anuncios a la REST API, como archivos o URL.

  2. 2

    Define umbrales para cada caso

    Tú decides los límites. Un informe de brand safety puede usar un umbral distinto al de una cola de aprobación de anuncios o un modelo de detección de cuentas falsas.

  3. 3

    Actúa e informa

    Etiqueta publicaciones, deriva posibles suplantaciones a un revisor e incluye las puntuaciones en informes para clientes o de brand safety, con el recuento de fotogramas en el caso del vídeo.

Puntúa un clip viral por URL

curl -X POST https://www.wasitaigenerated.com/api/v1/detect/video \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://example.com/media/viral-clip.mp4"}'

Imágenes, fotogramas sueltos y clips completos. Consulta la documentación de la API para ver respuestas, límites y precios.

Preguntas

¿Sigue funcionando con capturas de pantalla y resubidas?

Sí. Las copias recomprimidas forman parte de los datos de entrenamiento. En nuestro benchmark publicado, el modelo siguió detectando el 96,2 % de las imágenes generadas por IA tras la compresión de WhatsApp, Instagram y los reenvíos, con una tasa de falsos positivos del 1 %.

¿Podemos suspender una cuenta porque su foto de perfil ha obtenido una puntuación alta?

Una puntuación de detección es una probabilidad, no una prueba. Úsala como una señal más en tu revisión de cuentas falsas y pide a una persona que lo confirme antes de actuar contra una cuenta o calificar algo de suplantación.

¿Cómo se compara con otros detectores?

Con las mismas imágenes del benchmark, nuestro modelo detectó el 99,5 % de las imágenes generadas por IA con una tasa de falsos positivos del 1 %, en 19 generadores actuales. ZeroGPT, que usa TruthScan para la detección de imágenes, alcanzó el 97,2 %. La metodología y los resultados completos están publicados.

¿Qué tal funciona la detección de vídeo?

En 12 modelos de vídeo, el detector de vídeo alcanzó un AUROC de 0,987. Con los clips del benchmark detectó 60 de 63 clips generados por IA y marcó 1 de 60 clips reales.

Pruébalo con tus propios datos

Hacemos pilotos de pago con una muestra de tus imágenes y clips, ajustamos el umbral a tu tolerancia a los falsos positivos y te mostramos las tasas de detección y de error antes de que te comprometas. Para producción ofrecemos precios por volumen y un SLA, y los modelos pueden ejecutarse en tus propias GPU y servidores.

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