¿Qué es un deepfake? Percepción de los alumnos del Grado en Publicidad y Relaciones Públicas sobre contenidos desinformativos generados con IA
Por
Commcrisis
Publicada
18 de junio de 2026
Modificada
11 de agosto de 2026
Descripción de la actividad
En el marco de la asignatura Comunicación Multimedia del Grado en Publicidad, se diseñó e implementó una actividad diagnóstica con el propósito de explorar la percepción, conocimientos y posturas éticas de los estudiantes ante el fenómeno de los deepfakes. En un entorno mediático cada vez más condicionado por la inteligencia artificial generativa, resulta fundamental que los futuros profesionales de la publicidad comprendan no solo las posibilidades creativas de estas herramientas, sino también sus implicaciones deontológicas. La actividad se estructuró a partir de una consulta directa a los alumnos, buscando identificar su nivel de familiaridad técnica, su capacidad autopercibida de detección y sus límites éticos frente a la manipulación de contenidos audiovisuales. Esta actividad se realizó en dos grupos de la asignatura de Comunicación Multimedia: turno de mañana en el campus de Fuenlabrada y turno de tarde en el campus de Vicálvaro. La actividad tuvo lugar respectivamente los días 17 y 19 de febrero de 2026.
La actividad se desarrolló en tres etapas:
- Etapa 1: encuesta. A través de un código QR los alumnos pudieron acceder al enlace del formulario de Google para contestar a la encuesta “Percepción sobre deepfake”. La encuesta está compuesta de cinco preguntas: 1) ¿Qué es deepfake?; 2) ¿Sabes identificar un deepfake?; 3) ¿Qué elementos nos permiten identificar que se trata de un deepfake?; 4) ¿Hay riesgos relacionados con los deepfakes? ¿Cuáles?; y 5) Como profesional de comunicación, ¿estarías dispuesto(a) a producir un deepfake?
- Etapa 2: debate. En esta fase, revisamos todas las respuestas y hicimos un breve debate con base en los resultados.
- Etapa 3: Emisión y debate del vídeo “DEEPFAKE ¿Podés confiar en lo que ves?”, de Fredi Vivas, publicado por Clarín en https://www.youtube.com/watch?v=SD-mfnXPTqk.
Reflexión pedagógica
La muestra de la encuesta está compuesta por un total de 105 respuestas analizadas, lo que permitió obtener una radiografía bastante representativa del grupo de estudiantes. A través de este instrumento, los alumnos definieron con sus propias palabras el concepto de deepfake, enumeraron los fallos visuales u orgánicos que buscan al intentar detectarlos, señalaron los principales peligros sociales de la tecnología y manifestaron su postura ante la creación de estos contenidos en su futuro ejercicio profesional.
Los resultados cuantitativos muestran un escenario sumamente interesante y polarizado de manera simétrica en dos aspectos clave de la investigación. Por un lado, un notable 80% de los estudiantes (84 alumnos) afirmó tener la capacidad de identificar un deepfake, frente a un 20% (21 alumnos) que reconoció no saber cómo detectarlo con claridad. Por otro lado, al evaluar la dimensión ética del ejercicio publicitario, los porcentajes se invirtieron con la misma exactitud: el 80% (84 alumnos) declaró que no estaría dispuesto a producir un deepfake en su carrera profesional, mientras que el 20% restante (21 alumnos) se mostró abierto a su producción, lo que abre un debate pedagógico crucial sobre la responsabilidad social del comunicador.

En el plano cualitativo, las respuestas abiertas revelaron un sólido entendimiento general del concepto, vinculándolo directamente con la manipulación audiovisual mediante inteligencia artificial. Los alumnos demostraron poseer un criterio de observación bastante intuitivo, destacando que los fallos mecánicos y las texturas extrañas son las principales pistas para destapar una falsificación. Asimismo, el análisis del cuestionario evidenció que la desinformación masiva y el fraude de identidad son los riesgos que más preocupan a los futuros publicistas, quienes perciben estas tecnologías como armas potenciales de manipulación social si no se gestionan bajo estrictos códigos éticos.
Tabla1. Síntesis de respuestas más indicadas por los alumnos
| Pregunta abierta | Tendencias y respuestas más indicadas por los alumnos | Conceptos clave frecuentes |
| ¿Qué es un deep fake? | Contenido o vídeo falso que ha sido manipulado o generado mediante Inteligencia Artificial (IA) para imitar de forma muy realista a una persona, haciendo que parezca que dice o hace algo que nunca ocurrió. | IA / Inteligencia Artificial (100 menciones), Manipulado (23), Falso (18). |
| ¿Qué elementos nos permiten identificarlo? | Inconsistencias en los movimientos faciales, parpadeos poco naturales, desajustes evidentes entre el audio y los labios, errores de calidad visual, deformaciones o texturas extrañas en manos y ojos. | Movimiento (31 menciones), Calidad (12), Boca/Gesto (13). |
| ¿Hay riesgos relacionados? ¿Cuáles? | Graves peligros de desinformación masiva, suplantación o robo de identidad para realizar estafas y fraudes financieros, manipulación de la opinión pública y daños irreparables a la reputación personal o institucional. | Desinformación (22 menciones), Identidad (14), Estafa (8). |
Fuente: elaboración propia.
Como conclusión de esta experiencia docente, los datos obtenidos subrayan la necesidad de trascender la mera detección intuitiva dentro del aula universitaria, dotando a los alumnos de herramientas técnicas avanzadas de verificación de datos. Si bien la mayoría demuestra una conciencia crítica madura y un fuerte compromiso deontológico al rechazar la producción de contenidos engañosos, el porcentaje dispuesto a utilizarlos nos obliga a profundizar en los límites de la persuasión publicitaria. Esta actividad no solo sirvió como diagnóstico inicial, sino que ha sentado las bases pedagógicas para rediseñar contenidos curriculares que capaciten a los estudiantes para liderar una comunicación multimedia honesta, transparente y adaptada a los desafíos de la era de la IA.
Profesor/es
Juliana Colussi
Profesora responsable
Este relato docente forma parte del proyecto VerificaLab que tiene como objetivo promover reflexiones sobre la desinformación desde una perspectiva transdisciplinar, generando una verificación colaborativa.
Para más detalles sobre esta actividad, consulta su guía docente completa en nuestro repositorio de recursos abierto.