“Rostros en venta”: cómo la identidad digital se convirtió en mercancía y dejó sin defensa a cientos de víctimas (deepfake)

Por: Daniel Bonina

Un relato editorial sobre el auge de los perfiles falsos, los deepfakes y la industria que monetiza imágenes robadas — con un manual práctico para víctimas, entrevistas a especialistas y un glosario para entender la terminología.

Lucía Herrera pensó que borrar algunas fotos antiguas y activar la verificación de dos pasos bastaría para mantener su vida privada a salvo. Vivía en Palermo, trabajaba en un estudio de diseño y usaba redes sociales para mostrar proyectos y fotos de viajes. Un día abrió su celular y encontró capturas: su cara, sus fotos, su identidad usada en un perfil de Instagram que prometía “contenido exclusivo” y redirigía a una cuenta de pago en otra plataforma. Las imágenes que vendían como “contenido privado” no eran sólo recortes de sus fotos públicas: habían sido retocadas, generadas y combinadas con algoritmos de inteligencia artificial. Desde entonces, su rutina fue un infierno: llamados de números desconocidos, mensajes ofensivos a familiares, la pérdida de clientes y el miedo a seguir siendo expuesta. Nadie —ni la plataforma, ni los operadores de pago— parecía tener una respuesta rápida.

Este relato editorial parte de una realidad que ya no es excepción: la identidad digital, especialmente para mujeres, se comercia y manipula con facilidad, y las herramientas que lo facilitan están al alcance de cualquiera. Lo que sigue combina información, explicación técnica y una guía para que quien lo necesite recupere control sobre su presencia online.

La mecánica del robo: qué pasó y por qué fue posible

En el caso de Lucía, el proceso siguió pasos que hoy se repiten cada vez con mayor frecuencia:

1. Recolección de material público. Se descargaron imágenes y videos que Lucía había subido en redes con privacidad pública o semi-pública. Muchas personas subestiman cuánto de su archivo está disponible: fotos etiquetadas por amigos, imágenes en eventos o incluso retratos antiguos sirven como base.
2. Generación y manipulación. Con herramientas de generación de imágenes y edición asistida por inteligencia artificial se crearon versiones “íntimas” o explícitas de la persona, a partir de rasgos faciales, postura y vestimenta. Estas imágenes pueden ser muy convincentes.
3. Montaje del perfil. Se creó un perfil falso en Instagram con la foto robada y biografías sugestivas. Desde ahí se promocionó un enlace de pago (por ejemplo, a una cuenta de suscripción en otra plataforma o a una pasarela de pago).
4. Monetización y anonimato. Los pagos se fragmentan y se procesan a través de servicios que no exigen verificaciones estrictas. Los responsables usan VPNs, números virtuales y cuentas prepagas para no dejar huella fácil.
5. Estrategia de resistencia. Cuando la víctima reporta, suele chocar con procesos automáticos, plazos largos o requisitos formales difíciles de cumplir. Mientras tanto, el perfil sigue activo o reaparece con mínimas variaciones.

¿Por qué esto es tan persistente? Porque confluyen tres factores: la disponibilidad masiva de imágenes personales, la accesibilidad de modelos de IA que generan rostros realistas y la ausencia de controles ágiles en plataformas y sistemas de pago frente a conductas sofisticadas de abuso.

La voz de la víctima

Lucía Herrera, 32, diseñadora gráfica, Palermo

“Lo peor fue la sensación de decir ‘eso no soy yo’ y ver que nadie te cree al principio. Me llamaron exnovios, clientes y gente que pensé que era amiga. Me escribían de países lejanos y empezaron a llegar mensajes a mi familia. Sentís que te sacan el control de vos misma. Reporté al mediodía y al otro día todavía estaba todo online. Me cansé de llenar formularios automáticos: quería que alguien apretara un botón y lo borrara.”

— ¿Por qué no lo hiciste público enseguida?
“Al principio dudé. ¿Cómo lo explicás sin parecer que estás exagerando? Terminé contando a mi entorno cercano y pedí ayuda a amigos que saben de redes. Hicimos denuncias, pero tardó demasiado.”

— ¿Qué pedís ahora?
“Que las plataformas atiendan rápido y que haya vías de pago que no permitan sacar plata así sin verificación. También que las leyes avancen más en esto.”

Explicación técnica

Dr. Martín Salcedo, investigador en ciberseguridad y privacidad digital

“La cuestión no es sólo técnica, es económica y social. Las herramientas de IA para generación de imágenes son cada vez más accesibles. Antes necesitabas máquinas potentes y experiencia; hoy hay servicios online que, con una foto o dos, te ofrecen imágenes ‘realistas’. Además, el mercado de la atención monetiza la transgresión: gente que quiere ver, plataformas que toleran, pasarelas de pago que procesan, y nadie asume responsabilidad efectiva.

Técnicamente, hay señales que ayudan a identificar contenidos generados: metadatos inconsistentes, artefactos en píxeles, patrones repetidos en texturas y errores anatómicos en imágenes de cuerpo completo. Pero los modelos avanzados reducen esos artefactos y la prueba pericial se vuelve más compleja. La trazabilidad del responsable se complica con VPNs, servicios en la nube y pagos en cascada.”

— ¿Qué pueden hacer las plataformas?
“Mejorar procesos de verificación para altas ganancias por contenidos, integrar equipos humanos para revisiones rápidas y colaborar con fiscalías para rastrear flujos de pago. Pero también hay soluciones tecnológicas: marcadores digitales, sistemas de verificación de origen de imagen y mayor transparencia en el proceso de takedown.”

Perspectiva legal

Dra. Gabriela Ruiz, abogada especializada en derecho digital y protección de datos

“La ley argentina tiene herramientas para afrontar ciertos aspectos de estos delitos: suplantación de identidad, violación de la intimidad, delitos informáticos y daño moral. Sin embargo, la dificultad es la prueba y la jurisdicción. Muchos atacantes actúan desde el exterior o utilizan servicios que complican la trazabilidad. La víctima debe preservar evidencia: capturas con fecha y hora, enlaces, URLs y registros de denuncias a la plataforma. A partir de ahí, se puede iniciar una denuncia penal y reclamar medidas cautelares para que el contenido sea retirado.

Además, hay vías civiles para reclamar reparación por daño moral y patrimonial. Lo ideal es actuar rápido y solicitar la intervención de un perito informático que certifique la manipulación. También es fundamental denunciar ante la Autoridad de Aplicación cuando corresponda (por ejemplo, si hay vulneración de datos personales).”

La tecnología detrás de los deepfakes: cómo funcionan (explicación técnica, sin jerga)

Para entender el problema hay que saber, de manera simple, cómo se crean esas imágenes.

1. Modelos generativos de imágenes. Son algoritmos (redes neuronales) entrenados con millones de imágenes para aprender a crear nuevas imágenes a partir de patrones. Algunos modelos permiten “condicionar” la creación en base a un rostro específico.
2. Transferencia facial. Técnicas que reemplazan el rostro de una persona por el de otra en un video o foto. Estas técnicas usan puntos faciales clave y redes que mezclan texturas.
3. Edición asistida. Herramientas que editan fotos, retocan rasgos y generan desnudos a partir de ropa o poses. Pueden fusionar rasgos reales con genéricos para producir imágenes convincentes.
4. Refinamiento y postprocesado. Una vez generada la imagen, se la edita para corregir errores, ajustar iluminación y eliminar rastros de manipulación.
5. Automatización del fraude. Botnets y scripts que crean múltiples perfiles, simulan interacciones y automatizan la publicación y promoción para monetizar rápidamente.

Por qué las plataformas tardan y qué reclamos suelen fallar

Las compañías tecnológicas reciben miles de reportes por día. Sus procesos combinan filtros automáticos con revisiones humanas. Pero hay problemas estructurales:

• Volumen y recursos. No todas las plataformas destinan equipos suficientes para casos complejos.
• Políticas generales. Muchas políticas se enfocan en la violación de términos, pero la suplantación sofisticada puede evadir las reglas simples.
• Pruebas exigidas. A veces se pide DNI o pruebas que la víctima no tiene o no quiere dar por miedo a exponer más.
• Jurisdicción. Si el creador está fuera del país, el proceso legal se vuelve más lento y costoso.

Por eso las víctimas a menudo sienten que “denuncian y queda todo igual”.

Guía práctica y paso a paso para víctimas (Argentina — aplicable casi en cualquier país)

Si te sucede algo similar, estos son pasos concretos y ordenados para actuar.

Inmediato (primeras 24–72 horas)

1. Captura y preserva evidencia. Haz capturas de pantalla con fecha y hora visibles. Guarda URLs, nombres de perfil, comentarios y mensajes asociados. No borres nada: la prueba debe preservarse.
2. Documenta comunicaciones. Si recibiste mensajes o llamados, anota números, fechas y lo que dijeron.
3. Reporta a la plataforma. Usa las herramientas de “reportar” de Instagram, OnlyFans, X o la plataforma pertinente. Adjunta las capturas.
4. Solicitá bloqueo y take-down urgente. Muchas plataformas tienen formularios para suplantación de identidad o violación de derechos. Reclamá eliminación inmediata y, si piden, aportá documento de identidad (evaluá riesgos de exponer más datos).
5. Cambiá contraseñas y activa 2FA. Por si alguien más tiene acceso a tus cuentas.
6. Contactá a tu banco o pasarelas de pago. Si detectás movimientos, informá y solicitá bloqueo de cobros o reversión.

Corto plazo (7–30 días)

1. Denuncia policial. Presentá denuncia en la comisaría o ante la fiscalía especializada en delitos informáticos. Aportá toda la evidencia.
2. Denuncia ante organismos de protección. En Argentina, hay organismos de protección de datos y de defensa del consumidor que pueden intervenir según el caso.
3. Consultá con abogado/a especializado en derecho digital. Para evaluar medidas cautelares y acciones civiles.
4. Peritaje informático. Contratá un perito para analizar origen y manipulación de imágenes; ayudará en la denuncia penal.
5. Notificación a la plataforma y seguimiento. Reenviá la denuncia penal a la plataforma para acelerar la eliminación por motivos legales.

Mediano plazo (1–6 meses)

1. Acción civil. Evaluar demanda por daño moral y lucro cesante.
2. Campaña de desmentida (con cautela). Evalúa con tu abogado/a si es conveniente emitir un comunicado público; a veces ayuda a contener rumores, otras veces atrae más atención.
3. Apoyo psicológico. El impacto emocional puede ser fuerte; buscá redes de contención y profesionales.

Recomendaciones preventivas

• Revisá privacidad de tus cuentas: limitá fotos públicas.
• Evitá publicar imágenes comprometedoras.
• Documentá siempre fotográficas con metadatos si es posible.
• Informá a familiares sobre cómo actuar si reciben mensajes.

Ecosistema de la monetización: cómo se gana dinero con estas cuentas

La estructura habitual que persigue la ganancia se apoya en tres pilares:

1. Suscripciones y micropagos. Cuentas que cobran por “contenido exclusivo”.
2. Enlaces de afiliados o redirecciones. Promoción de pasarelas de pago que canalizan los ingresos a cuentas difíciles de rastrear.
3. Publicidad y reventa de bases. Datos de suscriptores se revenden o se usan para campañas de spam.

Detectar y cortar estos flujos exige colaboración entre plataformas, proveedores de pago y autoridades.

Medidas que deberían implementarse

Las soluciones no llegan solo desde la víctima. Requieren políticas públicas, ajustes regulatorios y cooperación internacional:

1. Protocolos de respuesta rápida. Las plataformas deben tener “botón rojo” para take-down inmediato ante suplantación comprobada.
2. Verificación de cobros por contenido sensible. Pasarelas de pago deberían exigir verificación en actividades que impliquen monetización de cuerpos e imágenes.
3. Marco legal actualizado. Leyes que tipifiquen expresamente la creación y difusión de deepfakes con intención de lucro o daño.
4. Programas de asistencia a víctimas. Líneas de ayuda, asesoría legal y psicológica.
5. Campañas de educación digital. Para que la ciudadanía entienda riesgos y medidas preventivas.

Si la tecnología facilitó el abuso, la respuesta debe ser tecnológica, legal y social.

Casos emblemáticos

En los últimos dos años se detectaron varias cadenas de perfiles falsos que operaban desde servidores en el exterior y supieron monetizar mediante micropagos fraccionados. Algunas víctimas consiguieron medidas cautelares y la eliminación masiva de perfiles, pero los operadores adaptaron sus métodos y reaparecieron en otras plataformas. La sensación es de “juego del gato y el ratón”: se borra un perfil, aparecen cinco.

Reflexión

Vivimos una transición donde la identidad deja de ser un ancla física para ser un token digital: manipulable, comerciable, replicable. Eso abre espacios de libertad —crear, expresarse— pero también de explotación. La respuesta no puede delegarse únicamente a la buena voluntad de empresas privadas. Hace falta un frente común: regulación, cooperación internacional y educación. Mientras tanto, cada persona debe aprender a defender su presencia digital con las herramientas que hoy existen.

Para las víctimas, el primer paso es no naturalizar la culpa: nadie “merece” que su imagen sea robada o monetizada. Para la sociedad, la tarea es no normalizar el consumo de esas imágenes y exigir responsabilidad a quienes facilitan la circulación y el pago.

Glosario (términos clave)

• Deepfake: Contenido audiovisual (imagen, audio o video) generado o manipulado por inteligencia artificial para aparentar que muestra a una persona real haciendo o diciendo algo que no ocurrió.
• Suplantación de identidad (online): Uso de datos o imágenes de otra persona para hacerse pasar por ella en el entorno digital.
• Take-down: Procedimiento para solicitar la eliminación de contenido de una plataforma.
• Peritaje informático: Análisis técnico que busca determinar origen, manipulación y trazabilidad de archivos digitales.
• VPN (Red Privada Virtual): Servicio que oculta la dirección IP y localización real del usuario, usado tanto para privacidad legítima como para encubrir actividad maliciosa.
• 2FA (autenticación de dos factores): Mecanismo de seguridad que requiere dos pruebas (por ejemplo, contraseña + código SMS) para acceder a una cuenta.
• Pasarela de pago: Servicio que procesa transacciones electrónicas; su laxitud puede facilitar la monetización fraudulenta.
• Metadatos: Datos que acompañan a un archivo (como fecha, dispositivo, ubicación) y que pueden ayudar a rastrear su origen.
• Red neuronal generativa: Algoritmo que aprende de datos existentes para generar nuevos datos similares (por ejemplo, imágenes).

Recursos prácticos

• Checklist de evidencia: capturas, URLs, mensajes, números telefónicos, registros de pagos, fecha/hora, testigos.
• Modelo de denuncia (plantilla): texto que las víctimas pueden adaptar para presentar en fiscalías y plataformas — (se recomienda redactarlo con apoyo legal).
• Contactos de apoyo: ONGs y grupos de apoyo a víctimas de abuso digital (recomendable buscar organizaciones locales actualizadas).

La historia de Lucía resume una lección que duele: la intimidad dejó de ser un muro sólido. La tecnología amplió la capacidad de crear y difundir, y la ley y las plataformas aún corren por detrás. Mientras tanto, hay medidas concretas que podemos tomar como sociedad y como individuos para mitigar daños. No es una guerra perdida: es una tarea colectiva que exige que no normalicemos la violencia digital y que exijamos marcos —técnicos, legales y económicos— que protejan a las personas por encima de la rentabilidad.