Internet está lleno de animales haciendo cosas imposibles. El problema es que cada vez cuesta más saber cuáles son reales

Un tigre se acerca tranquilamente a una persona para olfatearla, un orangután abraza a un leopardo, un león corre por una carretera en un país donde la especie está considerada extinta, un perro juega con un animal salvaje como si llevaran toda la vida juntos. Hace unos años, probablemente habrías visto cualquiera de estas imágenes y pensado lo mismo: "eso no puede ser real"; ahora ya no resulta tan sencillo. 

Los generadores de imágenes y video con inteligencia artificial pueden crear escenas de animales con suficiente detalle como para parecer fotografías tomadas por una cámara trampa o por alguien que tuvo la suerte de estar en el lugar exacto. El problema es que algunas de esas escenas nunca ocurrieron y, cuando una imagen falsa viene acompañada de una historia aparentemente creíble, puede dejar de ser un simple meme para convertirse en algo mucho más complicado: una supuesta prueba de cómo se comporta un animal, de dónde vive o incluso de que una especie ha reaparecido.

El problema empieza cuando un animal hace algo que parece imposible

La gracia de muchas imágenes generadas con IA es precisamente que no parecen absurdas. Un modelo puede colocar a un animal reconocible en un bosque realista, añadir otro animal a su lado y crear una escena que, aunque nunca haya sucedido, resulta lo suficientemente plausible como para que alguien la comparta sin pensarlo demasiado.

Y luego viene el detalle que termina de hacer creíble la historia. La imagen aparece acompañada por un texto que dice que un fotógrafo captó el momento, que una cámara trampa descubrió una conducta desconocida o que investigadores encontraron algo extraordinario, y en ese momento ya no estamos viendo solamente una imagen bonita. Estamos viendo una supuesta evidencia.

Durante décadas, una fotografía de fauna tuvo un valor documental bastante particular: alguien tuvo que estar ahí, o al menos tuvo que colocar una cámara para registrar aquello que estaba ocurriendo. La fotografía nunca fue una prueba perfecta, porque podía editarse o sacarse de contexto, pero existía una expectativa básica: algo tuvo que estar frente al objetivo; la IA acaba de romper esa relación.

Ya ocurrió con un supuesto abrazo entre un orangután y un leopardo

Un caso reciente muestra hasta dónde puede llegar el problema. En 2026 comenzó a circular una imagen que supuestamente mostraba a un orangután abrazando a un leopardo nebuloso en un bosque de Borneo.

La publicación incluso incluía una historia aparentemente convincente: las fotografías habrían sido tomadas por una investigadora de un centro de conservación de Malasia. Era exactamente el tipo de contenido que parece diseñado para hacerse viral: animales poco comunes, una interacción extraordinaria y una supuesta investigación científica detrás. Solo había un problema: la historia era falsa.

El Danau Girang Field Centre desmintió la existencia de la supuesta investigadora. Además, especialistas señalaron que la escena tampoco encajaba con el comportamiento habitual de las especies involucradas: el leopardo nebuloso es un depredador y no existe una razón normal para esperar que un orangután y este felino aparezcan abrazándose de esa manera.

Un análisis de AFP también encontró que la imagen tenía una probabilidad del 99.6% de haber sido generada o manipulada con IA, según la herramienta utilizada. Para alguien que conoce el comportamiento de estas especies, había varias señales de alerta, pero para quien simplemente se encontró con la fotografía mientras hacía scroll en Facebook, probablemente no había ninguna y ahí empieza el verdadero problema.

La IA puede inventar una versión de la naturaleza que nunca existió

Una imagen falsa no tiene que mostrar un animal imposible para ser peligrosa. De hecho, puede ser mucho más convincente cuando muestra algo que sí podría ocurrir.

Un tigre que aparece repetidamente jugando con personas puede hacer que una interacción extremadamente peligrosa parezca normal; un oso abrazando a un excursionista puede transmitir la idea de que estos animales son mucho más amigables de lo que realmente son. Y un depredador conviviendo tranquilamente con una de sus presas puede hacer que una relación biológica prácticamente imposible parezca completamente natural.

Un estudio publicado en Conservation Biology advierte precisamente sobre este problema: los contenidos generados mediante IA pueden crear representaciones hiperrealistas pero ficticias de la fauna y terminar distorsionando nuestra percepción sobre su comportamiento y ecología, y hay algo todavía más difícil de detectar: no necesitamos creer conscientemente que una imagen es verdadera para que termine influyendo en lo que pensamos.

Si durante meses vemos tigres abrazando personas, jaguares acercándose a turistas y osos posando junto a excursionistas, esas imágenes pueden terminar construyendo una idea equivocada sobre cómo se comportan realmente esos animales.

Y las redes sociales son el acelerador perfecto

Una fotografía falsa puede tardar segundos en generarse y todavía menos en empezar a circular. Puede aparecer en Facebook, TikTok, Instagram, X o WhatsApp sin contexto, sin la publicación original y sin una explicación de que fue creada mediante inteligencia artificial.

Después alguien la descarga, le cambia el texto y vuelve a publicarla; cuando alguien intenta comprobarla, quizá ya pasó por miles de cuentas. Ahí está una de las grandes diferencias respecto a las falsificaciones de hace algunos años: la velocidad y la escala. 

Antes hacía falta una fotografía, conocimientos de edición o bastante tiempo para fabricar un montaje convincente. Ahora basta con describir una escena y dejar que un modelo generativo haga el resto y, mientras mejores son estos modelos, menos evidentes resultan algunas de sus creaciones.

El problema no es solamente que alguien crea algo falso

Podríamos pensar que todo esto se resuelve con una regla bastante sencilla: "no creas todo lo que ves en internet", pero ojalá fuera tan fácil. Una imagen falsa también puede obligar a investigadores, organizaciones y autoridades a comprobar algo que nunca ocurrió. Eso significa tiempo, llamadas, búsquedas y recursos que podrían estar dedicándose a investigaciones reales.

Un ejemplo ocurrió en Yibuti. Un video comenzó a circular mostrando supuestamente a un león salvaje corriendo junto a un vehículo y esta escena llamó especialmente la atención porque los leones están considerados localmente extintos en ese país.

Durante un tiempo, personas relacionadas con la conservación tuvieron que preguntarse si realmente podía haber reaparecido la especie; después se confirmó que el video había sido generado mediante IA. El león nunca había regresado, pero eso no evitó que alguien tuviera que comprobarlo.

La cosa puede ponerse más seria

Hasta ahora podríamos pensar que el problema se limita a perder algunos minutos intentando descubrir si una fotografía es falsa, pero las consecuencias pueden ir mucho más allá. Imagina que empiezas a ver videos de un animal salvaje comportándose como una mascota. Uno se acerca a una persona, otro acepta comida y otro parece disfrutar cuando alguien lo abraza.

Después de ver cientos de videos así, acercarse a uno de esos animales quizá ya no parece tan peligroso y es que el problema es que la naturaleza no funciona como TikTok. Una especie salvaje puede reaccionar de manera impredecible ante una persona y, si alguien se acerca demasiado porque aprendió en internet que el animal es "amigable", puede ponerse en peligro y también poner en peligro al propio animal.

La situación puede funcionar al revés. Una especie puede aparecer repetidamente en imágenes falsas como especialmente agresiva y terminar generando miedo injustificado. Y ese miedo puede convertirse en persecución, captura o eliminación.

Los investigadores también han advertido sobre otro posible efecto: presentar animales silvestres como dóciles o adecuados para convivir con personas puede favorecer la demanda de determinadas especies como mascotas. Una imagen inventada puede parecer inofensiva; la conducta que normaliza no necesariamente lo es.

También puede afectar al turismo de naturaleza

Hay otro detalle que resulta especialmente interesante: estas imágenes no tienen por qué quedarse en cuentas de memes. Una fotografía espectacular de un tigre junto a turistas, un león caminando al lado de un vehículo o un animal salvaje acercándose tranquilamente a una persona puede ser una publicidad perfecta para vender una experiencia turística.

El problema aparece cuando la imagen promete algo que en realidad no ocurre. Si alguien reserva un safari esperando encontrarse con animales que se comportan como en las imágenes que vio en redes sociales, la experiencia real puede ser muy diferente y no porque el safari haya sido malo, sino porque la naturaleza nunca prometió comportarse como una imagen generada por IA.

La naturaleza real no funciona como un generador de imágenes

Los animales no siguen guiones. No posan cuando queremos, no aparecen justo cuando tenemos una cámara enfrente y mucho menos están obligados a protagonizar una escena espectacular.

Un depredador puede pasar horas sin que ocurra absolutamente nada frente a una cámara trampa; un animal puede huir antes de que alguien consiga fotografiarlo; una especie rara puede tardar meses o incluso años en ser registrada.

Precisamente por eso las fotografías reales de fauna tienen tanto valor. Detrás de una imagen auténtica puede haber días de espera, cámaras instaladas durante meses, expediciones costosas o años de investigación; la IA puede fabricar una escena parecida en segundos y ahí aparece una paradoja bastante extraña: cuanto más fácil es fabricar una fotografía de naturaleza, más valiosas se vuelven las que realmente documentan algo que ocurrió.

Ahora también tenemos que preguntar de dónde salió la foto

Durante mucho tiempo, una fotografía funcionó como una especie de prueba visual. No era infalible, pero si alguien decía haber fotografiado un animal, podíamos preguntar quién tomó la imagen, dónde, cuándo y bajo qué circunstancias.

Ahora esas preguntas son todavía más importantes: ¿Quién tomó la fotografía? ¿Dónde? ¿Cuándo? ¿Existe una fuente original? ¿Hay otros registros del supuesto avistamiento? ¿La organización o el investigador mencionado realmente existe?

No se trata de convertir cada fotografía de un animal en una investigación forense. Se trata de entender que una imagen convincente ya no garantiza que aquello haya sucedido y eso cambia una regla que durante mucho tiempo dimos por sentada: ver algo no necesariamente significa que haya ocurrido.

Incluso detectar la IA no es tan sencillo

Aquí aparece otro problema. No existe una prueba mágica que permita identificar cualquier imagen generada por inteligencia artificial. Las herramientas de detección pueden ayudar, pero tienen limitaciones. 

Algunas pierden precisión cuando se enfrentan a imágenes creadas con generadores diferentes de aquellos con los que fueron entrenadas. Además, una imagen puede descargarse, recortarse, modificarse y volver a publicarse, haciendo todavía más difícil determinar su origen; por eso, comprobar una imagen no debería reducirse a subirla a una página y esperar que aparezca un enorme letrero de "REAL" o "IA". El contexto puede ser mucho más útil.

Una imagen que supuestamente muestra una especie nunca registrada en determinada región merece más preguntas que una fotografía acompañada de información verificable sobre dónde, cuándo y cómo fue tomada. En otras palabras, la procedencia empieza a importar tanto como la imagen.

México tampoco está fuera de esta historia

Y aquí tenemos una razón bastante concreta para prestar atención. México es uno de los países con mayor diversidad de fauna y buena parte de las historias sobre sus especies llegan al público precisamente a través de fotografías y videos: la vaquita marina, el ajolote, el jaguar, la mariposa monarca, las tortugas marinas y muchas otras especies forman parte de ese imaginario.

Ahora imagina que empieza a circular un video generado con IA en el que un jaguar se acerca tranquilamente a un grupo de turistas. El video parece real, no tiene errores evidentes, miles de personas lo comparten y algunos usuarios comienzan a utilizarlo como ejemplo de que los jaguares "no son tan peligrosos".

Quizá unos días después alguien demuestra que nunca ocurrió, pero para entonces la imagen ya hizo su trabajo. Y si ese tipo de contenido se repite una y otra vez, puede terminar construyendo una percepción equivocada sobre la fauna mexicana. 

Lo mismo podría ocurrir con un supuesto ajolote gigante descubierto en Xochimilco o con cualquier otra historia suficientemente extraordinaria como para convertirse en viral. No hace falta que una imagen falsa convenza a todo el mundo; basta con que se quede en la cabeza de suficientes personas.

El problema no es que la IA pueda imaginar animales

En realidad, crear animales imposibles puede ser una de las aplicaciones más inocentes de esta tecnología. Un pingüino conduciendo un automóvil puede ser simplemente un meme; un gato con alas puede quedarse en una imagen divertida y desaparecer del feed unos segundos después. El problema aparece cuando dejamos de saber dónde termina la imaginación y dónde comienza el registro documental. 

Una imagen falsa de un animal extraño puede provocar una sonrisa; una imagen falsa que presenta a una especie como peligrosa, dócil, abundante o capaz de realizar determinado comportamiento puede tener consecuencias mucho más duraderas y esa es precisamente la diferencia. El problema no es que la inteligencia artificial pueda crear animales que nunca existieron, sino que puede crear historias sobre animales que nosotros terminemos creyendo que sí ocurrieron.

Europa ya está intentando poner orden a las imágenes creadas con IA

Esta preocupación ya no está solamente en manos de investigadores y conservacionistas. También empieza a convertirse en un asunto regulatorio. La Unión Europea está aplicando las obligaciones de transparencia previstas en su AI Act, que incluyen medidas para que determinados contenidos generados o manipulados mediante inteligencia artificial puedan ser identificados como tales.

En el caso de los deepfakes, la regulación contempla obligaciones de información para quienes los publiquen. La Comisión Europea también ha trabajado en un Código de Prácticas relacionado con el marcado y etiquetado de contenido generado mediante IA.

La idea detrás de estas medidas es bastante sencilla: si una imagen parece una fotografía real, debería existir alguna manera de saber que en realidad fue creada o manipulada artificialmente cuando corresponda, y eso puede resultar especialmente importante cuando hablamos de animales.

Una imagen de un león haciendo algo imposible puede parecer solamente una curiosidad. Pero si alguien la comparte como si fuera un registro real, comienza a formar parte de lo que otras personas creen sobre esa especie.

Pero una etiqueta no va a resolverlo todo

Que existan reglas para identificar contenido generado mediante IA no significa que todas las imágenes falsas que encuentres en internet vayan a aparecer automáticamente con una etiqueta enorme.

Las obligaciones dependen de quién genera, proporciona o publica el contenido y de las circunstancias en las que se utiliza. Además, una imagen puede descargarse, modificarse y volver a circular en otra plataforma, donde parte de la información sobre su origen puede perderse.

Por eso la regulación puede ayudar, pero no sustituye la verificación humana y esto podría ser la parte más incómoda de todo esto. Vamos a tener que aprender a mirar una fotografía de otra manera.

Quizá tendremos que aprender a mirar las fotos de animales de otra manera

Durante años nos acostumbramos a pensar que una imagen era una de las mejores formas de demostrar que algo había ocurrido. Ahora tendremos que añadir una pregunta más antes de compartirla: ¿De dónde salió?

No significa asumir que todo lo extraño es falso, tampoco significa desconfiar automáticamente de cualquier fotografía de un animal que aparezca en redes sociales. Significa recordar que una imagen convincente ya no garantiza que aquello haya sucedido.

La inteligencia artificial está haciendo que fabricar una escena imposible sea cada vez más sencillo y, al mismo tiempo, está haciendo que las imágenes reales de la naturaleza sean todavía más valiosas. Porque cuando un fotógrafo, un investigador o una cámara trampa consigue registrar un comportamiento extraordinario, la historia ya no es solamente que "se ve real". Ahora también necesitamos saber qué ocurrió realmente.

Ese sería uno de los cambios más extraños que la inteligencia artificial está provocando en internet: no solamente nos está enseñando a desconfiar de las personas que aparecen en las fotos. También nos está obligando a desconfiar de los animales.

Imágenes | Pexels

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