Las mujeres que no existen: cómo la IA recicla los viejos estereotipos de belleza

Entre vídeos de goles y jugadas del Mundial, en las redes triunfan los recopilatorios de fans en las gradas. Son mujeres perfectamente iluminadas, peinadas y maquilladas, mirando el partido o saludando a cámara, aparentemente sorprendidas o mirando al infinito sin expresión. Son de todo el mundo, y cada una lleva la camiseta de su selección y tiene los rasgos étnicos estereotipados del país que, supuestamente, representa. Los vídeos, de pocos segundos, reciben millones de me gusta y comentarios opinando cuál es la más guapa o cuál prefieren de entre ellas. La mayoría, sin embargo, no existen: están generadas con inteligencia artificial.

Es una de las tendencias de creación de vídeos del Mundial de fútbol, según explicó EFE en un reportaje. En TikTok e Instagram hay cientos, y cuentas dedicadas exclusivamente a generarlos y decenas de usuarios participando. No es la primera vez que se viralizan vídeos generados con IA de mujeres objetivizadas en un contexto muy masculinizado que ocupa portadas: en el mundo del deporte, también ha sucedido en el contexto de los Juegos Olímpicos, así como durante la guerra de Ucrania y de Oriente Medio, con mujeres en el ejército con uniformes sexualizados.

No se trata solo de contenido sintético presentado como real, sino que recicla y refuerza estereotipos de belleza y de comportamiento de las mujeres, tanto en estos espacios como fuera. Un artículo de 2021 escrito por dos investigadoras del Berkeley Haas Center desarrolla que un análisis de 133 sistemas de IA de entre 1988 y 2025 apunta que el 44% presenta algún tipo de sesgo de género y el 26% combina sesgo de género y racial.

De hecho, los estereotipos también se refuerzan en la otra dirección: Maldita, miembro como Verificat de la red internacional de verificadores, también ha avisado de que vídeos donde se ven hombres sin camiseta en las gradas del Mundial mientras mujeres igualmente sintéticas los miran con amiración son falsos.

Escudos borrosos, pieles sin textura y patrones repetitivos: pistas para detectar la IA

En los vídeos de las fans o de las soldados, se pueden detectar rasgos físicos similares y uniformizados, siguiendo las modas estéticas actuales, a pesar de la relativa variedad entre ellas: suelen ser mujeres delgadas, con una cara simétrica, nariz recta y de forma similar, labios carnosos, mandíbula definida y pómulos altos. En muchos de los vídeos, el pecho es un elemento central de las imágenes, acentuado con camisetas y uniformes modificados para tener más escote que en los diseños oficiales o uniformes militares completamente sexualizados.

Aunque cada vez es más difícil identificar a simple vista que los vídeos están generados con IA, hay algunas pistas dentro de las imágenes que pueden apuntar hacia su origen.

Una es la forma, las letras y los colores de los escudos y las banderas de la ropa y el fondo de los vídeos, que a menudo no corresponden con el diseño real o tienen letras ilegibles y borrosas.

Otra manera de identificar que el contenido es IA es mediante el detector de OpenAI y Google, que detectan la marca de agua SynthID que lo marca como sintético, en el caso de vídeos que no están etiquetados como generados con IA por el usuario o la plataforma. Verificat ha comprobado algunos de los vídeos que circulan en redes.

Otra pista es la repetición en las mismas imágenes, con grupos de personas prácticamente idénticas, perfectamente simétricas, moviéndose a la vez de manera antinatural. Esto ocurre porque los modelos generativos suelen crear texturas y figuras a partir de patrones aprendidos, y cuando tienen que generar multitudes o grupos numerosos, tienden a reciclar las mismas soluciones visuales varias veces. No todas las soldados de ningún ejército tienen el pelo exactamente igual, ni prácticamente el mismo rostro.

Un posible indicador es que las pieles y los materiales pueden tener un aspecto excesivamente uniforme, a diferencia de la textura natural de la piel humana. También los movimientos pequeños tienden a ser artificialmente regulares y continuos. La luz suele parecer más uniforme que en la realidad y no corresponde con la iluminación desigual de un espacio como un estadio, un edificio o un espacio exterior.

Cuando los vídeos tienen sonido, es útil fijarse en si la voz y los movimientos de la boca concuerdan, porque a menudo en los vídeos sintéticos son completamente diferentes y pueden indicar que está generado con inteligencia artificial.

Una imagen generada con IA vale más que mil palabras

En la actualidad, «los estándares estéticos y de atractivo se aprenden y se refuerzan cada vez más a través de las redes sociales», explica un artículo de 2026 en la revista de Investigación Interdisciplinar aplicada a la Medicina. A la hora de comunicar el concepto de género, qué significa ser hombre o mujer y todo lo que ello conlleva, «a menudo se comunica mucho más eficientemente mediante imágenes que texto», explican los investigadores Larry G. Locke y Grace Hodgdon en la revista AI and Society.

La IA, en este caso, refuerza estereotipos estéticos, sexualizantes y de comportamiento de las mujeres en un espacio masculinizado como históricamente lo han sido el deporte o la guerra, permitiendo a los usuarios participar en un debate objetivizante y comparativo.

No hay espacio para cuerpos no normativos, y esta homogeneización no es inofensiva. Diversas revisiones alertan de que los ideales de belleza poco realistas y la cultura de la comparación contribuyen a la insatisfacción, la autoobjetivación y problemas de salud mental, como documenta un artículo de la revista Indian Journal of Palliative Care. Una revisión de la literatura de 2023 sobre representaciones mediáticas de género constata que la exposición a contenido de mujeres objetivizado y sexualizado se asocia con interiorizar ideales de apariencia, adoptar actitudes sexistas y tolerar más el abuso y la vergüenza corporal, tanto a nivel individual como cultural.

Antes de la IA generativa tal como existe actualmente, los filtros llamados «de belleza», como Glamour Glow, disponibles en las redes desde hace años y perfeccionados hasta que pasan desapercebidos, y causan una homogeneización de las imágenes: suavizan la piel, añaden maquillaje, ajustan la iluminación, modifican la cara y el cuerpo, repitiendo los mismos cánones estéticos que ahora reproduce la IA, como explica un artículo en el Journal of Obsessive-Compulsive and Related Disorders publicado en 2026.

La abundancia de estas imágenes falsas ha provocado que la mayoría de mujeres percibaalgún tipo de influencia de las redes sociales. Los ámbitos vinculados a la estética y la imagen corporal son altamente influenciables, según un informe del Instituto de las Mujeres de 2025. De forma generalizada, las encuestadas opinaron que el físico es un tema principal, tanto su cuidado, como sujeto estético, o como objeto de crítica y burla.

La presencia de las mujeres en espacios masculinizados siempre ha sido una cuestión de debate y una fuente de discriminación. La organización inglesa Kick it Out, que lucha contra la discriminación en el fútbol, detectó en 2024 que casi la mitad de las mujeres aficionadas habían experimentado comportamientos sexistas, incluyendo silbidos, acoso, dudas sobre su interés por el deporte, y comentarios sexuales. En las Fuerzas Armadas, el Observatorio de la Vida Militar documenta anualmente decenas de denuncias por acoso y agresión sexual, y en redes encontramos habitualmente críticas por la inclusión de las mujeres en las filas.

Maldita, miembro como Verificat de la red internacional de verificadores, también ha avisado de que los vídeos donde se ven hombres sin camiseta en un partido del Mundial y mujeres que los miran están generados con IA.

El cuerpo de las mujeres como producto de un algoritmo sesgado

Cuando un usuario pide a una herramienta generativa que cree un vídeo de una fan de la selección española, ecuatoriana o sudafricana, el algoritmo utiliza los millones de imágenes y vídeos a los que tiene acceso para detectar un patrón según las palabras clave recibidas y crear otros nuevos, imitándolos y repitiendo el mismo patrón. Así, la IA destila códigos culturales, estereotipos de belleza y criterios estéticos y los condensa en las imágenes que genera.

Los algoritmos actúan como intermediarios culturales, «definiendo activamente qué se ve como bello o deseable en una determinada comunidad», dando forma al imaginario y reforzando cánones estéticos, indican los investigadores en sociología y comunicación Babar Hussain, Shahbaz Aslam y Abeeha Imran, en una investigación en Acta Psychologica de 2025. Además, apuntan, los algoritmos suelen reforzar y replicar ideales eurocéntricos, reflejando sesgos culturales y raciales que «marginalizan estéticas locales o pluralistas».

El contenido generado con IA tampoco es neutro: los datos con los que se entrenan los sistemas pueden estar sesgados, diversos estudios han detectado que los algoritmos tienen sesgos internos, y las ideas propias del usuario también influyen, indica un estudio de 2025 en Artificial Humans. «Como los sesgos de género están implícitos en nuestra sociedad y cultura, forman parte de los factores que influyen en el uso y la comprensión de las tecnologías de IA, que también quedan incrustadas con los mismos sesgos», explica un artículo en la revista AI and Society de 2024.

La explotación de la objetivación de las mujeres como fuente de ingresos

Detrás de los vídeos, más allá de un marco social e ideológico sobre el cuerpo de las mujeres, hay una lógica económica. Las cuentas que publican estos vídeos consiguen millones de interacciones, que se convierten en una fuente de ingresos gracias a programas para creadores, que premian económicamente los vídeos y los usuarios que generan tráfico. Así, los usuarios no necesariamente buscan crear la representación más real, sino la que genera más volumen de interacción y comentarios al mínimo coste.

Aunque TikTok excluye el contenido íntegramente generado con IA de poder monetizarse, la mayoría de los vídeos de las fans no están etiquetados o identificados como sintéticos, así que los usuarios podrían estar recibiendo beneficio económico igualmente. Instagram, en cambio, permite monetizar el contenido de IA, solo requiere que esté etiquetado adecuadamente.