Nevada En Kamchatka Generada Por IA, Muestra Por Qué No Podemos Fiarnos de Imágenes en Internet

Onda Cero y OKDiario publicaron imágenes y vídeos generados por IA sin detectarlo, y eso ya debería ponernos a todos en modo alerta. Si incluso medios consolidados pueden tragarse un deepfake “bien hecho”, tú y yo también podemos caer fácilmente mientras hacemos doomscrolling tirados en el sofá, sin prestar demasiada atención a lo que consumimos.

El caso que ha vuelto a poner este problema sobre la mesa llega desde la península rusa de Kamchatka, donde un temporal histórico se ganó en redes el apodo de “apocalipsis de la nieve”. Y el problema, en realidad, no es solo que nieve mucho, sino que ahora también nieva contenido falso, y lo hace a una velocidad que el ojo humano ya no puede seguir.

La nevada de Kamchatka fue real, pero parte de lo viral no lo era

En Kamchatka se han registrado acumulaciones de nieve que superan los dos metros en varias zonas, según datos de Xinhua. No hablamos de una nevada anecdótica, sino de un escenario capaz de colapsar carreteras, tejados y la logística diaria con relativa facilidad.

A esto se suma que Petropávlovsk-Kamchatski, el centro administrativo e industrial de la región, ha sido una de las áreas más castigadas. Cuando una ciudad grande se paraliza, el material real empieza a surgir por todos lados: vídeos caseros, fotos desde ventanas, calles impracticables y escenas cotidianas de gente intentando seguir con su vida.

El problema es que lo real suele ser bastante más mundano de lo que internet quiere consumir. Muchas de esas imágenes auténticas son “poco cinematográficas”: nieve acumulada, coches atrapados, mala visibilidad y rutinas interrumpidas. Justamente por eso resultan verosímiles, pero también menos virales.

En paralelo, comenzaron a circular clips e imágenes mucho más dramáticos, con estética de tráiler distópico, que supuestamente mostraban la región… y que en realidad estaban generados por IA.

El vídeo “demasiado creíble” que delató el truco

Uno de los casos más comentados fue un vídeo compartido por el influencer Linus Ekenstam, quien aseguraba que las imágenes eran reales. Sin embargo, otros usuarios empezaron a señalar fallos típicos de generación artificial: detalles extraños, patrones repetidos y elementos urbanos que no encajaban del todo.

Ekenstam llegó incluso a defenderse con un argumento que, ojo, podría ser perfectamente válido en la vida real: explicó que donde vive hay postes cerca de farolas, respondiendo a un comentario que marcaba eso como un error de IA. Y ahí está precisamente el problema: un detalle sospechoso no siempre es una prueba definitiva.

La confirmación llegó cuando un usuario enlazó el supuesto origen del clip: una cuenta de TikTok dedicada explícitamente a publicar contenido generado por IA que “parece real”. No era un vídeo mal interpretado, sino contenido diseñado para colarse como periodismo ciudadano.

Lo inquietante aquí no es el típico deepfake exagerado con elementos imposibles, sino algo mucho más sutil. La clave es que era espectacular, pero no tanto como para activar la alarma interna. En otras palabras, el punto dulce de la mentira moderna: suficientemente cinematográfica para detenerte, pero lo bastante plausible como para no levantar sospechas.

Lo más peligroso: la IA ya no necesita “hacerlo perfecto”

Durante años, detectar contenido falso implicaba buscar señales claras: recortes evidentes, sombras mal colocadas, bordes extraños o errores de compresión. Ya en 2012, durante el huracán Sandy que golpeó el Caribe y llegó a Nueva York, se viralizaron imágenes falsas, y no fue un caso aislado.

Las mentiras visuales han existido siempre, pero producirlas de forma convincente solía ser caro y requería habilidades técnicas en edición. La IA ha democratizado esa capacidad de una forma casi absurda: hoy es posible fabricar variaciones masivas del mismo bulo en cuestión de minutos, con cambios mínimos.

Eso no solo satura el feed, sino que llena el ecosistema digital de “pruebas” que se refuerzan entre sí. Aquí entra en juego un concepto psicológico clave: el efecto de verdad ilusoria. Cuanto más se repite algo, más verdadero nos parece, aunque sea falso. Y las redes sociales son, literalmente, máquinas de repetir.

Por qué nos la cuelan: sesgos, prisa y la trampa de lo visual

Aunque te consideres una persona crítica, tu cerebro no está diseñado para verificar vídeos mientras vas en el metro. El sesgo de confirmación hace que aceptemos más rápido aquello que encaja con lo que ya pensábamos. Si tu narrativa previa es que “Rusia es extrema” o que “el clima se está volviendo loco”, un vídeo de nieve apocalíptica entra sin resistencia.

Confiamos demasiado en lo que vemos, porque lo visual se procesa antes que el texto. Primero reaccionamos con emoción y luego, si acaso, analizamos con razón, algo que Daniel Kahneman explicó perfectamente con la idea de pensar rápido y pensar despacio.

Analizar, además, cuesta energía. La carga cognitiva hace que, cuando estamos cansados o con prisa, tiremos de atajos mentales. El doomscrolling explota exactamente eso: contenido diseñado para creerse, no para examinarse.

Incluso el texto generado por IA juega con otro sesgo peligroso: el sesgo de autoridad. Si algo suena seguro, contundente y bien escrito, tendemos a darle credibilidad, aunque un experto humano prudente suene menos rotundo.

Si los medios fallan, la responsabilidad ya es otra liga

Aquí se produce un choque incómodo entre el llamado “periodismo ciudadano” y el periodismo profesional. El material aportado por personas sobre el terreno puede ser valiosísimo, pero mezclado con deepfakes se convierte en un campo minado.

Los medios no pueden permitirse el “ya veremos si era real”. Su función es ser el filtro fiable, y por eso el golpe es mayor cuando fallan: porque arrastran a su audiencia con ellos. La conclusión es incómoda, pero clara: ya no basta con que algo parezca real. Incluso cuando lo ves incrustado o publicado por marcas conocidas, toca exigir contexto, origen, fecha, autor y trazabilidad.

Vamos a tener que empezar a desconfiar de la pantalla por defecto, no por paranoia, sino por higiene mental. Lo ocurrido en Kamchatka no es una anécdota, es un anticipo de cómo será cada gran noticia a partir de ahora. La pregunta ya no es si veremos más deepfakes colándose, sino qué medios y qué plataformas van a tomarse en serio la verificación, y cuáles seguirán persiguiendo el clip más espectacular aunque sea sintético.

Porque esto no es una excepción: es solo el principio de una era en la que la verdad, si no se comprueba, acaba convertida en otra pieza más del feed.