Los 10 principales desafíos de la informática forense para las fuerzas del orden

La evidencia digital era un factor en aproximadamente el 90 % de los casos penales hace media década. En 2026, esa cifra se acercará al 100 % y, a medida que las investigaciones de las fuerzas del orden se han digitalizado más, su complejidad ha aumentado exponencialmente, con un número cada vez mayor de dispositivos y fuentes de contenido gestionados en cada caso. Sin embargo, en los últimos 12 meses, el crecimiento explosivo de los deepfakes maliciosos y los medios sintéticos ha convertido una situación ya de por sí difícil en un problema casi insuperable, que requiere una reestructuración del proceso de investigación y forense.

En el Reino Unido, las conclusiones de un informe de un comité parlamentario publicado en febrero de 2026 advirtieron que «la ciencia forense corre un grave riesgo de fallar al sistema de justicia penal» y que la informática forense se encuentra en un estado de crisis debido a la creciente acumulación de casos y a la amenaza de pruebas falsificadas mediante deepfakes que los métodos heredados no pueden identificar.

El sistema de justicia penal lleva mucho tiempo luchando por adaptarse a un mundo cada vez más digital y, como resultado, la informática forense ha evolucionado como una disciplina de investigación más que como una específicamente forense. Las herramientas heredadas, las presiones del entorno y el volumen de medios han conspirado para empujar el papel de las fuerzas del orden más allá de lo que era típico para la recopilación de pruebas físicas.

Echemos un vistazo a las tendencias que impulsan a las fuerzas del orden a investigar herramientas basadas en IA que puedan ayudar a automatizar la verificación precisa de los medios y mantener la explicabilidad de los resultados para ayudar a combatir eficazmente la amenaza de los deepfakes.

¿Cuáles son los principales desafíos de verificación de medios para las fuerzas del orden?

Adopción maliciosa de la IA generativa

Los delincuentes organizados suelen ser los primeros en adoptar las nuevas tecnologías, lo que a menudo les sitúa un paso por delante de las fuerzas del orden en cuanto a su utilización. Las bandas de ciberfraude ya están muy familiarizadas con el potencial de la manipulación de la cara y la voz con fines de suplantación de identidad, robo de identidad y engaño en los procesos KYC (Know Your Customer).

El Crimen como Servicio (CaaS) es también una tendencia importante en el ecosistema criminal, ya que automatiza y escala muchos aspectos de la actividad delictiva, además de reducir la barrera de entrada para los recién llegados y los delincuentes establecidos que buscan expandir sus operaciones.

Todo esto tiene un efecto dominó en la actividad delictiva más casual, así como en las intenciones maliciosas menos organizadas o aisladas, con herramientas sofisticadas que se vuelven fácilmente accesibles para actividades maliciosas, como vemos en los casos de sextorsión y acoso.

Nuevos vectores de amenaza impulsados por deepfakes

Las unidades de las fuerzas del orden se enfrentan cada vez más a delitos en los que los medios sintéticos no son incidentales, sino centrales. Entre las amenazas facilitadas por deepfakes, cada vez más comunes, se incluyen la suplantación de identidad, el engaño, la pornografía no consentida, el abuso sexual infantil, la sextorsión, el acoso y el fraude, así como el engaño organizado para manipular la opinión pública, apoyar las narrativas de grupos extremistas o avivar el malestar social.

También hay esfuerzos crecientes en torno a la falsificación o manipulación de pruebas digitales destinadas a investigaciones de justicia penal y esfuerzos deliberados para interrumpir el trabajo policial. Los deepfakes maliciosos publicados en las redes sociales podrían utilizarse para distraer o engañar los esfuerzos policiales, o incluso para desacreditar a las autoridades.

En todos los casos, la rapidez importa tanto como la precisión. El engaño se produce en tiempo real y cada hora dedicada a validar contenido manipulado es una hora perdida para la protección de las víctimas, la eliminación de contenidos o la identificación de sospechosos.

El panorama de las amenazas está cambiando rápidamente en 2026, y Sensity AI es uno de los pocos especialistas en detección de deepfakes que mantiene un equipo de Inteligencia de Amenazas operativo las 24 horas del día, los 7 días de la semana, en múltiples zonas horarias para rastrear las tendencias emergentes explotadas por los adversarios. Al supervisar el ecosistema global de deepfakes en tiempo real, el equipo identifica nuevas técnicas de manipulación y patrones de amenaza en el momento en que aparecen.

Contenido sintético a escala

Se cree que el volumen de contenido sintético en la web superó al contenido real en 2025, y las estimaciones sugieren que hasta el 90 % de todo el contenido de la web podría estar completamente fabricado, o al menos manipulado por IA, para finales de 2026.

Para dar una idea de la escala de generación de medios sintéticos, un estudio sobre Grok, el agente de IA integrado en X (Twitter), estima que creó más de tres millones de imágenes sexualizadas en 11 días en enero de 2026, incluidas 23.000 de niños.

Para los analistas de las fuerzas del orden, que gestionan una mediana de seis a diez casos digitales activos a la vez, el volumen de medios sintéticos maliciosos que se producen se está convirtiendo en un alud que desbarata los procesos tradicionales, especialmente los relacionados con el CSAM (material de abuso sexual infantil).

En los casos que implican medios maliciosos como el CSAM, los investigadores suelen disponer de un margen de tiempo muy estrecho para encontrar pruebas (48 horas en algunos casos). Y dado que la legislación en todo el mundo aún no se ha puesto al día con la tendencia de la IA generativa, la responsabilidad del enjuiciamiento recae en encontrar imágenes auténticas en un mar de deepfakes.

Verificación de medios y cadena de custodia

Históricamente, se confiaba en que las pruebas audiovisuales presentadas ante un tribunal eran una representación auténtica de los hechos, porque era poco probable que los medios extraídos de un teléfono, una cámara o un circuito cerrado de televisión fueran manipulados dada la tecnología de la época. En 2026, la manipulación mediante IA generativa y la creación de contenidos sintéticos se han democratizado, y la balanza se ha inclinado en contra de poder confiar en los medios sin verificación.

Este desarrollo es en parte responsable de la transición de la informática forense hacia una disciplina de investigación, en la que los agentes de las fuerzas del orden asumen un papel más activo en la recopilación de pruebas. Sin embargo, no es solo el aumento del volumen de medios lo que crea retrasos en las pruebas digitales; existen nuevos desafíos relacionados con la cadena de custodia.

Por su naturaleza, la cadena de custodia de las pruebas digitales es mucho más compleja, ya que requiere la procedencia del acceso autorizado, el almacenamiento y la manipulación, y que las copias y los análisis de los datos se hayan realizado utilizando métodos y herramientas conformes.

Esto ha dado lugar a la adopción de la autenticación de medios como un proceso forense, para ayudar a los investigadores, analistas y fiscales a verificar si los medios digitales han sido alterados, dónde se originaron y si se puede confiar en ellos como prueba. Tales hallazgos también deben ser defendibles y explicables ante un tribunal.

Habilidades de detección de deepfakes

Aunque las pruebas falsas siempre han existido y las fuerzas del orden han desarrollado procedimientos reactivos para evaluar el valor de las pruebas, la era de los deepfakes ha creado un vector de amenaza que se mueve rápidamente y que está superando estas capacidades heredadas.

Los investigadores forenses profesionales están altamente capacitados y el software forense heredado tiene una curva de aprendizaje pronunciada. Además de esto, simplemente no hay suficiente personal ni tiempo. El número de analistas expertos en informática forense en todo el mundo se cuenta por miles, lo que traslada en gran medida el aumento de la carga de trabajo a los agentes de las fuerzas del orden e impulsa la demanda de nuevas habilidades.

La falta de competencia en materia de pruebas digitales puede ralentizar las investigaciones e influir significativamente en el número de procesamientos. Aunque todavía es posible detectar manualmente la mayoría de los medios sintéticos, se trata de una tarea que requiere mucha mano de obra y una formación considerable. Las herramientas forenses heredadas también tienen una curva de aprendizaje pronunciada y no son escalables por sí mismas, lo que desplaza el enfoque de los equipos de las fuerzas del orden hacia la búsqueda de potencial de automatización y la inversión en capacidades técnicas.

Herramientas de verificación de medios

Los vídeos, las imágenes y las grabaciones de voz, que antes se trataban como artefactos objetivos, ahora se manipulan, se generan sintéticamente o se editan selectivamente de forma rutinaria para engañar a investigadores, fiscales y tribunales.

Ante la explosión de casos relacionados con deepfakes y la creciente dificultad para identificar contenidos alterados por IA, es crucial que los expertos en informática forense dispongan de herramientas avanzadas.

Si bien es cierto que siempre han existido herramientas forenses especializadas, estas no están equipadas para detectar falsificaciones sofisticadas generadas por IA a escala. El software forense heredado de imagen, vídeo y audio se ha visto superado por los rápidos avances en el contenido generado por IA. Es posible que pronto lleguemos al punto en que incluso los profesionales formados ya no puedan distinguir entre medios auténticos y manipulados, y ya hemos pasado el punto en el que los volúmenes de medios sospechosos son gestionables únicamente por humanos.

Las herramientas de informática forense heredadas también son soluciones puntuales, diseñadas para analizar un tipo de medio a la vez, mientras que los deepfakes modernos incluyen cada vez más contenido de vídeo y audio, lo que da lugar a flujos de trabajo inconexos, ineficiencias y problemas de compatibilidad. Además, la rápida introducción de nuevas funciones basadas en IA en ordenadores y teléfonos inteligentes hace que las herramientas de informática forense existentes queden obsoletas y dejen de ser fiables de forma constante, lo que representa un desafío significativo para los investigadores que pueden tener dificultades para recopilar y procesar pruebas de manera eficaz.

Interpretación del análisis forense

Estrechamente vinculada a la brecha de habilidades, los fiscales históricamente han tenido una comprensión deficiente de la relevancia de los datos digitales para los casos y de cómo utilizar eficazmente las pruebas. Los procesos de informática forense heredados se enfrentan a flujos de trabajo inconexos en su transición a la era de los deepfakes, lo que aumenta la carga del investigador humano para la interpretación y retrasa la toma de decisiones en investigaciones en las que el tiempo es un factor crítico.

El Informe de Tendencias de la Industria de Cellebrite 2026 reveló que el 95 % de los encuestados de seguridad pública coinciden en que las pruebas digitales aumentan la capacidad de resolución de casos, pero casi la misma cantidad (94 %) afirma que la complejidad del manejo del contenido digital está sobrecargando el volumen de casos. Es un arma de doble filo y solo el 62 % de las agencias de las fuerzas del orden están trasladando activamente recursos de los métodos heredados a los digitales, a medida que la tendencia avanza.

Sin embargo, con millones de deepfakes en circulación, los investigadores de informática forense y los profesionales de las fuerzas del orden se encuentran bajo una presión creciente para trabajar en grandes volúmenes de casos con herramientas forenses heredadas que dependen en gran medida de la interpretación humana de los hallazgos y retrasan significativamente los resultados. Una vez más, esta tendencia está impulsando una exploración de cómo la IA, la automatización y una nueva ola de herramientas forenses podrían aliviar este problema.

Informes forenses y explicabilidad

La adopción de la IA en el proceso forense plantea nuevas preguntas sobre la explicabilidad en lo que respecta al resultado del proceso analítico. Alrededor del 57 % de los analistas forenses tienen dificultades para explicar los datos técnicos a las partes interesadas no técnicas, lo que ralentiza el proceso de investigación de extremo a extremo, mientras que un número similar de profesionales jurídicos afirma que los informes forenses son difíciles de interpretar, lo que los hace más difíciles de defender ante un tribunal.

Cuando se trata de la verificación de contenidos digitales, no solo la explicabilidad es fundamental para evitar el «problema de la caja negra», en el que las redes de aprendizaje profundo producen conclusiones de forma autónoma sin interacción humana, sino también el empaquetado y la estructuración de los informes forenses para permitir que los tribunales confíen en análisis técnicos verificables y reproducibles, en lugar de en interpretaciones subjetivas.

Dado que son tan pocos los casos que llegan realmente a juicio, el proceso forense óptimo se está revisando de principio a fin, integrando los medios generados por IA y la detección de deepfakes en la fase más temprana de la recepción de pruebas, de modo que cada archivo multimedia extraído pueda ser analizado automáticamente en busca de signos de manipulación antes de que entre en el registro de la investigación.

Colaboración en casos de deepfakes

La informática forense no solo está disparando el volumen de casos, sino también la superficie de dispositivos y fuentes de contenido, con una ciberdelincuencia más sofisticada y organizada que requiere una importante colaboración interdepartamental e internacional.

Múltiples investigadores y analistas deben poder compartir pruebas y coordinar investigaciones en tiempo real, así como colaborar con fiscales, socios internacionales o autoridades judiciales para gestionar las pruebas de forma segura con el fin de construir casos más sólidos, manteniendo a menudo la plena soberanía de los datos como parte de la cadena de custodia.

Esto se traduce en reducciones drásticas del tiempo de revisión manual de los casos de detección de deepfakes, un triaje más rápido de grandes conjuntos de datos y, lo que es más crítico, una mayor confianza a la hora de introducir medios digitales en los procedimientos judiciales.

Legislación rezagada sobre deepfakes

En segundo plano, la legislación lucha por mantenerse al día con estos rápidos avances tecnológicos. A finales de 2025, ningún país había introducido nuevas leyes relativas al uso malicioso de los deepfakes, aunque varios estados se apresuraban a perfeccionar las leyes existentes como medida provisional.

A finales de enero de 2026, Corea del Sur, considerada durante mucho tiempo pionera en la regulación de la IA, introdujo el conjunto de leyes más completo en torno a la IA generativa: la Ley Básica de IA. Específicamente para los deepfakes, la ley exige marcas de agua digitales invisibles para resultados claramente artificiales, como dibujos animados o ilustraciones, mientras que para los deepfakes hiperrealistas, se requieren etiquetas visibles.

Sin embargo, desde la perspectiva de las fuerzas del orden, esto tendrá poco impacto, ya que los deepfakes deliberadamente maliciosos no cumplirán con la legislación.

No obstante, Corea del Sur ha estado liderando el camino en términos de detenciones por delitos sexuales relacionados con deepfakes, pero está teniendo dificultades para procesar muchos casos debido a que un gran número de los perpetradores son menores de edad, lo que apunta a la facilidad de acceso y a la militarización casual de las herramientas de IA generativa, conocidas como «aplicaciones de deepnude».

En febrero, la India promulgó un marco regulatorio formal en torno a la creación de deepfakes, volviendo a poner la responsabilidad en las plataformas de contenido y en las herramientas comerciales de IA generativa para etiquetar de forma destacada el contenido sintético. Aumentando la carga sobre las plataformas de intercambio de contenidos, la ley también exige que las redes actúen en un plazo de tres horas ante determinadas órdenes legales relacionadas con contenidos no etiquetados o maliciosos.

Si bien estas leyes son útiles para la protección del consumidor en un sentido general, no alivian la carga de las fuerzas del orden en cuanto a actuar sobre la utilización de deepfakes maliciosos y, en muchos casos, tienen el potencial de aumentar la carga de trabajo de una función que ya está sobrepasada.

Consulte nuestro manual sobre la naturaleza cambiante de la informática forense y el papel de las herramientas especializadas en la detección de deepfakes

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