Incode Technologies, líder mundial en seguridad de identidad y prevención de fraude con presencia en Colombia, anunció el lanzamiento de Deepsight, la defensa contra deepfakes más precisa del mundo, al ser la tecnología más avanzada para detectar y bloquear deepfakes, cámaras virtuales, inyecciones y ataques de identidad sintética.
Deepsight llega en un momento crítico en el que las organizaciones en Colombia enfrentan un escenario retador en materia de ciberseguridad que amenaza la estabilidad de sus sectores más estratégicos. Según cifras de la Policía Nacional, en 2024 se registraron 74.829 denuncias por ciberdelitos, un aumento cercano al 20 % frente a 2023, mientras que se contabilizaron más de 36.000 millones de intentos de ciberataques, lo que posiciona al país como el segundo más golpeado de América Latina.
Deepsight de Incode fue evaluado en el estudio “¿Adecuado para su propósito? Detección de deepfakes en el mundo real” de la Universidad de Purdue en Estados Unidos, autoridad global en ingeniería e inteligencia artificial. En esta evaluación, la tecnología de Incode logró la mayor precisión y la menor tasa de falsos positivos, superando tanto a los modelos gubernamentales como a los académicos y comerciales, garantizando rigor, independencia y precisión sin precedentes.
“Los deepfakes dejaron de ser una curiosidad: hoy son un arma de fraude masiva”, afirmó Ricardo Amper, fundador y CEO de Incode. “Cuando la identidad puede falsificarse, todo se rompe. Deepsight restaura la confianza al garantizar que cada imagen, video o documento sea real, no sintético.”
¿Cómo proteger la identidad digital?
El lanzamiento de Deepsight la defensa contra deepfakes más precisa del mundo, refuerza la visión de Incode de construir el futuro de la identidad digital, una visión que también incluye Agentic Identity, tecnología que permitirá a las personas verificadas interactuar con agentes de IA que actúan en su nombre, de forma segura y confiable.
3 capas de defensa: precisión que llega al nivel del modelo generativo
Deepsight analiza la identidad a través de tres capas, que al combinarse pueden detectar detalles específicos que determinan si la persona es real o se trata de una suplantación:
Capa de percepción: distingue deepfakes de rostros humanos reales mediante IA multimodal.
Capa de integridad: valida la cámara y el dispositivo para bloquear cámaras o medios virtuales.
Y además una Capa de comportamiento: identifica microanomalías en la interacción humana que los deepfakes y bots no pueden imitar.
“Determinar si alguien es real se está convirtiendo en uno de los desafíos tecnológicos más importantes de la era digital”, comentó Roman Karachinsky, Chief Product Officer de Incode. “Deepsight ha demostrado ser altamente efectivo tanto en el laboratorio como en escenarios reales.”
“Evaluamos nueve de los sistemas comerciales de detección de deepfakes más utilizados y descubrimos que el detector de Incode alcanzó la mayor precisión en la identificación de muestras falsas. Este resultado sugiere que Deepsight demuestra una mayor solidez y fiabilidad en escenarios difíciles del mundo real”, detalló Shu Hu, profesor adjunto de la Facultad de Informática Aplicada y Creativa, y Director del Laboratorio de Aprendizaje Automático y Análisis Forense de Medios (M2) de la Universidad de Purdue.
“El fraude nunca duerme. Cada día surgen nuevas estafas, por eso debemos mantenernos alerta. Con Incode, vamos un paso adelante de esa ola de fraude», comentó Alexander Bro, Cofundador y Director de Operaciones de Plata LATAM.“
¿Qué es Incode?
Incode Technologies es la empresa líder en verificación y autenticación de identidad que utiliza Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático para crear experiencias seguras y optimizadas para el usuario. Su tecnología propia, completamente automatizada, y sus acuerdos con entidades gubernamentales permiten a las empresas verificar identidades de manera eficiente y precisa, al mismo tiempo que previenen el fraude y agilizan los procesos de onboarding.
Para conocer más sobre Incode, visite www.incode.com.
