Glosario de fraude visual. Los términos, explicados en pocas líneas.
Las palabras que aparecen cuando se habla de fotos falsas usadas como prueba: qué tipos de imagen existen, cómo se detectan y qué formas toma el fraude.
Equipo de Vouch23 de octubre de 2026Lectura de 6 minutos
Tipos de imagen falsa
Fraude visual
Usar una imagen falsa o engañosa como prueba para obtener un pago, un reembolso o un beneficio. Más en qué es el fraude visual.
Imagen generada con IA
Una imagen creada desde cero por un modelo a partir de una instrucción de texto. No existe una foto original detrás.
Imagen editada con IA
Una foto real a la que una herramienta de IA le agrega, borra o cambia algo, como un golpe, una mancha o un objeto.
Shallowfake
Una foto o un video real con una edición puntual y simple: un retoque, un recorte o un cambio de contexto. Más en qué es un shallowfake.
Cheapfake
Sinónimo de shallowfake. El término se popularizó en 2019 para nombrar las manipulaciones hechas con software barato o sin software.1
Deepfake
Una imagen, un audio o un video generado o alterado con IA para crear algo que no existió, como una cara o una escena.
Foto reciclada
Una imagen real tomada de internet, de redes, de una publicación de venta o de otro reclamo, y presentada como prueba de un hecho nuevo.
Escena armada
Una situación preparada para la foto, como un daño montado o una miniatura fotografiada como si fuera un objeto real.
Contexto falso
Una foto real presentada como si fuera de otro día, de otro lugar o de otro pedido.
Cómo se detecta
Metadata
Los datos guardados dentro del archivo de una foto: fecha, dispositivo, ubicación y programa de edición. Muchas redes y apps de mensajería la borran,2 por eso algunas plataformas exigen fotos con fecha, hora y ubicación.3
EXIF
El formato más común de metadata en las fotos de cámaras y celulares.
C2PA
Estándar abierto, creado en 2021, que firma una imagen con información sobre cómo se creó y se editó.4 Más en qué es C2PA.
Credenciales de contenido
El nombre con el que se conoce al estándar C2PA para el público. Se verifican con la herramienta Verify.5
Marca de agua invisible
Una señal oculta en los píxeles que identifica una imagen como generada con IA. La de Google se llama SynthID y solo reconoce lo creado con sus herramientas.6
Búsqueda inversa de imágenes
Buscar una foto a partir de la imagen en sí, con herramientas como Google Lens o TinEye, para saber si ya existía antes.
Análisis de nivel de error (ELA)
Una técnica que compara la compresión de las distintas zonas de una imagen para marcar posibles ediciones. Falla con fotos comprimidas varias veces.7
Detector de imágenes con IA
Un modelo entrenado para estimar si una imagen fue generada con IA. Pierde precisión con fotos comprimidas y con generadores que no conoce.
Score de riesgo
Un puntaje que resume cuán sospechosa es una foto, por ejemplo de 0 a 100, idealmente con el motivo.
Revisión humana
El paso en el que un especialista revisa los casos dudosos con la evidencia ordenada y decide.
Paso a paso, en la guía para saber si una foto fue generada o editada con IA.
Tipos de fraude
Abuso de reembolsos
Pedir un reembolso con un reclamo falso o exagerado. Es el tipo de fraude más extendido del comercio online.8
Abuso de políticas
Aprovechar las reglas de devolución, garantía o compensación de una empresa para obtener un beneficio que no corresponde.
Fraude de primera persona
El fraude que comete el propio cliente, con su identidad real, en lugar de un tercero que roba una cuenta.
“No llegó”
Reclamar que un pedido no se recibió cuando sí llegó. Es la forma más común de abuso de reembolsos.
Wardrobing
Comprar un producto, usarlo y devolverlo como si fuera nuevo.9
Reembolsos como servicio
Grupos que piden reembolsos fraudulentos en nombre de otros a cambio de un porcentaje.10
Prueba de entrega falsa
Una foto generada o reutilizada para simular que un pedido se entregó.11
Cuentas múltiples
Una misma persona que abre varias cuentas para multiplicar reembolsos o promociones.
Colusión
Dos partes, como un repartidor y un cliente, que se ponen de acuerdo para declarar un problema que no existió.
Operación
Autoinspección
Cuando el cliente saca y sube las fotos del bien, por ejemplo de su auto en un siniestro, en lugar de una inspección presencial.
Reembolso instantáneo
Devolver el dinero antes de recibir o revisar el producto, con la foto como única prueba.
Contracargo
La devolución de un pago que ordena el banco o la tarjeta cuando el cliente disputa una compra.
Cómo lo resuelve Vouch
Vouch es una plataforma de detección de fraude visual. Analiza cada foto en menos de 30 segundos con tres capas: detección de imágenes generadas o editadas con IA, búsqueda de la imagen en internet y en reclamos anteriores, y el contexto del cliente. Devuelve un score de riesgo de 0 a 100 con el motivo, y los casos grises pasan a un especialista. Funciona desde Vouch Web, sin integrar nada, o por API.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre un shallowfake y un deepfake?
El deepfake se genera o se altera con IA para crear algo que no existió. El shallowfake parte de una foto real y le hace una edición puntual, como agregar un daño o cambiar una placa.
¿Qué es la metadata de una foto?
Son los datos guardados dentro del archivo: la fecha, el dispositivo, la ubicación y el programa que la editó. Ayuda a verificar una foto, pero se borra al enviarla por muchas apps de mensajería y redes, y se puede modificar.
¿Qué es el abuso de reembolsos?
Es pedir un reembolso con un reclamo falso o exagerado: que el pedido no llegó, que llegó dañado o que estaba mal. Es el tipo de fraude más extendido del comercio online.
Fuentes
Este glosario se basa solo en fuentes públicas, todos los datos son verificables.
- Data & Society. Deepfakes and Cheap Fakes: The Manipulation of Audio and Visual Evidence (sep 2019)
- IPTC. IPTC study shows some social media networks remove rights information from photos (mar 2013)
- Turo. Reporting damage | Hosts
- C2PA. Technology and media entities join forces to create standards group aimed at building trust in online content (feb 2021)
- Content Authenticity Initiative. Using the Verify tool
- Google. SynthID Detector — a new portal to help identify AI-generated content (may 2025)
- 29a.ch. Image Error Level Analysis with HTML5 (abr 2012)
- Merchant Risk Council. 2026 Global eCommerce Payments & Fraud Report (mar 2026)
- Retail Rewired. Forter: Retailers report rising returns fraud, with 80% of fake claims fuelled by AI evidence (jun 2026)
- Sourcing Journal (WWD). Amazon Lawsuit Names 27 Defendants Running Global Refund Fraud Scheme (dic 2023)
- TechCrunch. DoorDash says it banned driver who seemingly faked a delivery using AI (ene 2026)