CES 2026: Lo que el hype de la IA aún pasa por alto sobre la autenticidad de las imágenes

Imatag formó parte en gran medida de ese impulso. Durante todo el evento, nuestro trabajo en materia de imagen, confianza y seguridad generó un gran interés, lo que se reflejó en la amplia cobertura mediática y el reconocimiento en el escenario del CES, incluida la obtención de premios Primer premio en la categoría de IA, seguridad y automatización en el concurso de presentación del CES 2026.

Más allá del foco de atención, el CES también ofreció un valioso punto de vista sobre cómo está evolucionando el ecosistema de la imagen y dónde siguen existiendo puntos ciegos importantes. En lugar de añadir otra visión sobre las tendencias de innovación del CES, este artículo comparte nuestras observaciones sobre cómo se abordan (o se pasan por alto) la autenticidad y la protección de las imágenes en el panorama actual impulsado por la IA.

1. IA en todas partes, confianza en casi ninguna

Al caminar por la sala del CES, un contraste se destacó claramente: si bien la IA era omnipresente, las conversaciones en torno a la confianza eran marginales.

La generación de contenido dominó las discusiones, las demostraciones y los mensajes. En comparación, temas como estándares de autenticidad, procedencia y verificación de imágenes como C2PA rara vez se abordaron. En la práctica, Imatag fue una de las pocas empresas que participaron activamente en conversaciones sobre qué es C2PA, cómo funciona y por qué es importante. En varias ocasiones, durante el CES, empresas que buscaban activamente soluciones de C2PA o autenticidad se pusieron en contacto con nosotros porque fuimos el único actor visible que abordó estas preguntas en el evento.

Esto revela un desequilibrio estructural. Actualmente, el mercado está optimizado para crear más contenido con mayor rapidez, no para explicar de dónde proviene ese contenido o por qué se debe confiar en él. Las cuestiones sobre el origen, la trazabilidad y la confianza siguen siendo consideradas secundarias, no porque carezcan de importancia, sino porque, al parecer, las consecuencias de ignorarlas no son inmediatas.

Sin embargo, las brechas de confianza no desaparecen con el tiempo, sino que se acumulan. Y cuando salen a la luz, tienden a hacerlo con consecuencias profundas.

2. La C2PA a través de la lente del consumidor: un problema de percepción

Una de las observaciones más reveladoras del CES no provino de las demostraciones de tecnología, sino de cómo las interpretan los consumidores.

Desde la perspectiva del consumidor convencional, el El logotipo de Content Credentials (CR) es ampliamente malinterpretado. Con frecuencia se confunde con una etiqueta que dice «generada por la IA» y, en muchos casos, se interpreta como una señal de que una imagen ha sido creada por la IA y no como una prueba de que es auténtica.

Esto crea una paradoja. El propio mecanismo diseñado para reforzar la confianza en el contenido real puede, sin el contexto adecuado, terminar produciendo el efecto contrario.

El problema no es la falta de adopción por parte de la industria ni una cuestión de solidez técnica. Es una brecha en la pedagogía y la percepción, un desajuste entre la intención detrás de las normas de autenticidad y la forma en que las lee el público.

Sin una educación clara sobre la procedencia, y cuando las normas no se aplican correctamente, corren el riesgo de reforzar el escepticismo en lugar de reducirlo. Esto pone de relieve un punto esencial: el desafío de la confianza no es puramente tecnológico. También es cognitivo y cultural.

3. Protección de los derechos de autor en el contenido generado por IA

Otra señal que se destacó en el CES fue el creciente interés de las empresas de IA por proteger los derechos de autor del contenido generado por la IA. Se trata de un cambio relativamente nuevo y que puede malinterpretarse.

La motivación no es puramente económica. Refleja un reconocimiento implícito de que, incluso en la IA generativa, existe una proceso creativo humano en sentido ascendente. Las indicaciones, la dirección artística, las elecciones estéticas, la selección de datos y la intención dan forma al resultado final.

Incluso cuando una imagen es generada por una máquina, la originalidad suele residir en las decisiones humanas que dan forma a la generación. El sistema produce el resultado, pero el valor creativo que vale la pena proteger sigue siendo humano.

4. Regulación de la IA: no ignorancia, sino indiferencia organizada

En lo que respecta a la regulación, la situación observada en el CES tiene menos que ver con la falta de conciencia y más con despriorización deliberada. En todas las regiones, los marcos regulatorios ya existen o están tomando forma, desde la Ley de Inteligencia Artificial de la UE hasta las normas emergentes en los EE. UU. y otros mercados. Sin embargo, para muchas empresas de inteligencia artificial, estos marcos simplemente no son una prioridad en la actualidad.

Para los actores europeos que conocimos, el Ley Europea de Inteligencia Artificial, no es una preocupación urgente. Las obligaciones en torno al etiquetado, la transparencia y la trazabilidad se consideran problemas futuros. El cumplimiento se percibe como una fricción en una carrera impulsada por la velocidad y la innovación.

Esto resulta en una forma de «anarquía organizada», donde la capacidad de construir rápidamente supera la necesidad de explicar con claridad.

Es poco probable que ese desequilibrio se mantenga. La regulación no sustituirá a la innovación, pero definirá cada vez más las condiciones en las que opera.

Las empresas que anticipen este cambio estructuralmente, en lugar de responder a él a la defensiva, estarán mejor posicionadas a medida que el mercado madure.

5. Imágenes sintéticas: un nuevo tipo de uso

Otra evolución importante observada en el CES se refiere a la forma en que se utilizan las imágenes sintéticas.

Cada vez más, las imágenes ya no se crean para que las vean los humanos. Lo son generado para servir a las máquinas. En muchos casos, su función es operativa más que visual.

Un ejemplo claro proviene del sector de la automoción, donde las empresas generan imágenes sintéticas de conductores cansados o distraídos para entrenar los sistemas de detección. Estos escenarios son difíciles, costosos o inseguros de capturar a gran escala en condiciones reales. Las imágenes sintéticas hacen posible ese entrenamiento.

Un segundo ejemplo proviene de los casos de uso de defensa y seguridad. Algunos sistemas se basan en imágenes sintéticas de aeronaves o equipos militares que rara vez son accesibles, están clasificadas o simplemente no están disponibles en conjuntos de datos reales. La imagen no es una representación de la realidad, sino un medio para permitir la detección y el análisis.

En estos contextos, las imágenes son herramientas. Este cambio aleja la discusión de «lo real frente a lo falso» y pasa a centrarse en una pregunta más relevante: ¿para qué se creó esta imagen?

6. Confianza pública y protección privada: dos caras del mismo desafío

A pesar de la atención que se presta a la autenticidad y la desinformación, hay una realidad que no ha cambiado: las empresas siguen teniendo una necesidad fuerte e inmediata de proteger sus imágenes.

La preocupación por la redistribución no autorizada, las filtraciones internas y la pérdida de control sobre los activos visuales sigue impulsando una demanda concreta. No se trata de debates teóricos o éticos, sino de riesgos operativos a los que se enfrentan las empresas todos los días.

Esto resalta un punto sencillo. La economía de la imagen está determinada no solo por la confianza pública, sino también por la responsabilidad, la responsabilidad y el control. Protección interna de imágenes y generar confianza externamente no son prioridades contrapuestas. Abordan el mismo desafío subyacente desde diferentes ángulos.

Nuestra conclusión: convertir los puntos ciegos en infraestructura

En conjunto, estas observaciones del CES 2026 apuntan a un problema común. Las imágenes son fundamentales para los sistemas de inteligencia artificial, la confianza pública y el riesgo empresarial, pero los mecanismos para garantizar su origen, integridad y uso siguen sin desarrollarse.

Aquí es precisamente donde La tecnología de Imatag encaja. Al integrar la procedencia, la autenticidad y la protección directamente en las imágenes, Imatag aborda los desafíos a los que el mercado apenas comienza a enfrentarse, desde la confianza a gran escala hasta la preparación normativa y el control operativo.

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