¿Puede Deepfakes engañar a sus equipos de recursos humanos o TI? Lo que cada compañía remota debe saber en 2025

En 2025, la persona que acabas de contratar podría no ser una persona en absoluto.

¿Suena dramático? Que no es. Deepfakes ha ingresado oficialmente al chat corporativo y no están aquí para entretener. Desde candidatos falsificados que realizan entrevistas en video hasta voces sintéticas que fingen llamadas de soporte, el engaño generado por IA se está convirtiendo en una de las amenazas más pasadas por alto en el trabajo remoto. Y aquí está el pateador: la mayoría de los equipos de recursos humanos y de ingeniería aún dependen de procesos obsoletos que confían en lo que ven en la pantalla.

Mala thought.

Estamos en una period donde la identidad puede fabricarse a escala. Donde se pueden generar currículums, las caras se pueden clonar en tiempo actual y las preguntas de seguridad pueden responderse raspando su huella digital. Las herramientas son sofisticadas, rápidas y baratas y no les importa sus plazos de contratación o listas de verificación de cumplimiento.

Entonces, la pregunta no es “¿Podría esto pasarnos a nosotros?? ” Es “¿Sabríamos si ya lo hizo?? “

En este weblog, estamos atravesando la exageración para romper:

• Cómo los defectos profundos se infiltran la contratación y las operaciones
• Lo que la tecnología puede (y no) hacer para detenerlos
• Los pasos reales que debe tomar cada primera empresa remota

Porque en un mundo donde la confianza es su enlace más débil, las compañías de desarrollo de software program más inteligentes ya están reescribiendo su libro de jugadas. Vamos a entrar en eso.

¿Qué son los profundos y por qué debería importarle?

Deepfakes solía ser magia a nivel de Hollywood, Tom Cruise haciendo backflips en Tiktok o un político “diciendo” algo que nunca dijeron. ¿Entretenido? Seguro. ¿Inofensivo? Ya no.

Deepfakes son medios sintéticos: audio, video o imágenes creadas con el aprendizaje profundo para imitar a las personas reales con precisión misteriosa. Piense en suplantación con esteroides con AI. Estos no son sus trabajos promedio de Photoshop. Son réplicas de forma completa y en tiempo actual que pueden engañar tanto el ojo humano como las verificaciones de seguridad estándar.

En esencia, los defensores profundos están impulsados ​​por redes adversas generativas (GAN), modelos de IA que continuamente “compiten” para mejorar en fingir la realidad. Un modelo genera el falso, el otro lo critica, hasta que la salida es indistinguible del verdadero negocio.

Y aquí es donde las cosas se ponen arriesgadas:

• Un solicitante de empleo falso aparece en Zoom con una identidad robada y una cara profunda.
• Una voz sintética imita su CTO pidiéndole credenciales de acceso.
• Un video de incorporación fabricado lleva a las nuevas contrataciones para descargar malware.

Esto no es teórico, ya está sucediendo. Según un informe de Sensity AI, las estafas de trabajo de Deepfake y los incidentes de fraude de identidad se han triplicado en solo un año, dirigidos a las industrias con equipos remotos.

¿Por qué deberías importarte?

Porque en un mundo remoto, tu gente es tu perímetro. Y si sus equipos de recursos humanos o TI confían en lo que ven en la cámara sin verificar lo que está detrás de esto, no está contratando talento. Estás incorporando una violación.

No se trata de paranoia. Se trata de preparación. La pregunta ahora es: ¿están sus sistemas y su private listos para detectar lo sintético?

Cómo se están deslizando los defectos más allá de RRHH y

Imagina esto: estás en una entrevista de Zoom con un candidato. Se ven agudos. Hablan con confianza. Sus antecedentes se verifican. Incluso dejan caer una jerga interna que te hace pensar: “Sí, lo han hecho antes”. Das la luz verde.

Excepto … esa persona nunca existió.

Bienvenido a la contratación en la period de los profundos, donde los estafadores pueden clonar la identidad de alguien, pedir prestado credenciales y generar una entrevista creíble y en tiempo actual con nada más que datos robados y un equipment de herramientas de IA.

Así es como están entrando en la puerta:

Fingir caras, voces y currículums

Usando movies y síntesis de voz generados por IA, los malos actores pueden hacerse pasar por personas reales o inventar a las completamente ficticias. Con herramientas como DeepFacelive o ElevenLabs, pueden:

• Superponerse la cara de otra persona por su cuenta durante una videollamada
• Use voces sintéticas para sonar más autorizados (o incluso imitar a otra persona)
• Currículums “plausibles” automáticos utilizando datos de LinkedIn raspados y herramientas de escritura de IA

Para el reclutador no entrenado o el gerente de TI distraído, es casi imposible notar la diferencia.

Credenciales y carteras de suplantación

No es solo lo que dicen, es lo que envían. Perfiles falsos de LinkedIn, Repos GitHub poblados por ChatGPT, incluso certificaciones forjadas con códigos QR que parecen ser legítimos pueden pasar las verificaciones de nivel de superficie. ¿Crees que tus verificaciones de antecedentes son sólidas? Si no están en capas con verificación digital y validación humana, no son suficientes.

Clonación de identidades reales

En ataques más sofisticados, los defensores profundos están robando identidades reales, especialmente de freelancers o profesionales con perfiles de orientación pública. Estos se usan para hacerse pasar por alguien que realmente existe y pasaría la mayoría de las proyecciones.

Pasar por alto a los ocupados y al quemado

Los equipos de recursos humanos están abrumados. Se estira delgada. La contratación remota primero hace que sea fácil pasar por alto anomalías, especialmente cuando todo se “ve bien” en una pantalla. Deepfakes explota esta fatiga exacta: la suposición de que lo que es seen es actual y lo que suena competente es creíble.

El multiplicador de amenaza de trabajo remoto (y por qué sabemos que es actual)

En Ishir, hemos sido remotos mucho antes de que fuera fresco o necesario. Hemos contratado, incorporado y escalamos equipos globales por completo a través de pantallas. Y esto es lo que podemos decirle con confianza: el modelo remoto crea puntos ciegos que Deepfakes están perfectamente diseñados para explotar.

Cuando no hay apretón de manos físico, no hay verificación de la insignia, ni un momento de verificación intestinal en la mesa, su contratación y los flujos de trabajo se vuelven completamente dependientes de lo que ve y escuche en línea. Y en 2025, lo que ves y escuchas se puede falsificar. Convincentemente.

Hemos visto esto de primera mano. Hemos encontrado candidatos que usan currículums sintéticos, identidades cuestionables e incluso videollamadas alteradas por AI. Hemos creado sistemas para atraparlo y todavía los estamos evolucionando, porque la amenaza evoluciona más rápido de lo que la mayoría de la gente se da cuenta.

He aquí por qué el trabajo remoto hace que el engaño de Deepfake sea tan peligroso:

Las pantallas se convierten en la única fuente de verdad

Las empresas remotas viven y respiran videollamadas, entrevistas virtuales y currículums de PDF. Pero todos pueden ser falsificados. Si todo su proceso confía en lo que viene a través de una cámara internet, no está contratando, está esperando.

No hay verificaciones en persona = más riesgo

En una oficina física, hay cientos de pequeños momentos de validación: entrevistas cara a cara, conversaciones de pasillos casuales, escaneos de identificación. En configuraciones remotas, se han ido. Y sin controles de identidad en capas, los malos actores se deslizan directamente.

Brechas entre herramientas, equipos y proveedores

Utilizamos herramientas de terceros para verificaciones de antecedentes, incorporación y aprovisionamiento de dispositivos, al igual que todos los demás. Pero a menos que esos proveedores sean conscientes de AI-AI y de manera proactiva que se convierten en defectos, se convierten en vínculos débiles en su cadena.

La velocidad crea vulnerabilidad

La contratación remota a menudo se mueve rápidamente. Hemos sentido la presión a bordo rápidamente para roles de alta demanda. Pero moverse rápido sin las controles de identidad de AI primero es como construir un cohete sin probar el motor, es solo cuestión de tiempo antes de que se bloquee.

Luchar contra los profundos con tecnología que realmente funciona

Vamos a aclarar una cosa: no puedes burlarte de los profundos con el instinto solo. En 2025, el engaño con IA requiere soluciones con AI. Pero no todas las herramientas son iguales. Algunos están construidos para laboratorios forenses, otros para recursos humanos del mundo actual y flujos de trabajo de TI.

Aquí está nuestra lista de las 4 mejores herramientas de detección de Deepfake que lideran la carga

1. Defensor de la realidad

Lo mejor para: Detección en tiempo actual en entrevistas o transmisiones de video en vivo

Fortalezas:

• Construido para ejecutarse en tiempo actual en las aplicaciones internet
• Detecta manipulaciones faciales, falsificaciones de voz y artefactos visuales
• Se integra con Zoom, Google Meet y herramientas de video personalizadas

Debilidades:

• Requiere una fuerte potencia de Web y GPU para una detección suave
• El precio es Enterprise-First

2. Sensidad ai

Lo mejor para: Monitoreo de amenazas empresariales y evaluación de riesgos digitales

Fortalezas:

• Escanea continuamente la internet para intentos de suplantación
• Panel de management fuerte para la puntuación de riesgo y la amenaza Intel
• Excelente para proteger la identidad ejecutiva y el mal uso de la marca

Debilidades:

• Más un sistema de monitoreo que una herramienta de detección de punto de alquiler
• No es splendid para equipos pequeños que solo buscan verificar a los candidatos

3. Autenticador de video de Microsoft

Lo mejor para: Verificación de autenticidad rápida en movies pregrabados

Fortalezas:

• Asigna una puntuación de confianza para indicar qué possible se manipula un video
• Respaldado por la investigación de detección de Deepfake de Microsoft

Debilidades:

• No funciona en tiempo actual
• Lucha con defectos profundos editados profesionalmente de alta resolución
• La disponibilidad de la herramienta es limitada dependiendo de la región y el acceso a los socios

4. Intel Fakecatcher (emergente)

Lo mejor para: Análisis de grado académico del flujo sanguíneo facial (sí, realmente)

Fortalezas:

• Utiliza señales biológicas para detectar falsificaciones (como los cambios en la frecuencia cardíaca)
• Más del 90% de precisión en las pruebas tempranas

Debilidades:

• Todavía experimental para la mayoría de los usos comerciales
• Los requisitos de {hardware} lo hacen poco práctico para la implementación a escala de recursos humanos

Namita Take: Pila de Human-AI multifactor

Use herramientas de detección de DeepFake como estas en combo con:

• Preguntas en vivo de desafío-respuesta durante las entrevistas
• Plataformas seguras de verificación de documentos
• Entrenamiento interno del equipo para detectar inconsistencias de comportamiento

Cómo profundo a prueba de su contratación y sus ops (a partir de hoy)

Las herramientas son geniales. Pero las herramientas por sí solas no te salvarán. Para construir una organización remota verdaderamente resistente a los defectos, necesita procesos inteligentes, personas capacitadas y sistemas que asumen que el engaño sea posible, porque lo es.

Así es como las empresas con visión de futuro (como la nuestra) están elevando el bar y manteniendo un paso adelante:

Usar validación de identidad multifactor

No se detenga en un currículum y una llamada de zoom. Agregar capas:

• Comprobaciones de identificación verificadas utilizando plataformas como Onfido o Jumio
• Perfiles públicos de referencia cruzada (LinkedIn, GitHub) con metadatos
• Comunicación de doble canal (correo electrónico + teléfono/video) para verificar la consistencia

Por que funciona: Deepfakes puede engañar a la cámara, pero luchan en múltiples tipos de verificación. Haga de la identidad un punto de management de varios carriles.

Agregue la respuesta de desafío en vivo durante las entrevistas

Pida a los candidatos que:

• Sostener un objeto específico
• Realice un gesto (parpadee dos veces, mira a la izquierda/a la derecha)
• Responda una pregunta fuera de script en tiempo actual

Por qué funciona: Los medios sintéticos tropiezan cuando se le pide que responda dinámicamente. La gente actual no.

Mezclar la detección de IA con juicio humano

Use AI para detectar banderas rojas, inconsistencias de voz, artefactos de video, patrones de comportamiento sospechosos, pero no automatice la confianza.

Entrena a tus gerentes de contratación para:

• Revisar alertas de IA, no aceptarlas ciegamente
• Haga preguntas de seguimiento si algo se siente apagado
• Marcar cualquier cosa “demasiado perfecta” o “demasiado escrita”

Por qué funciona: Deepfakes están diseñados para pasar filtros pasivos. Necesitas humanos comprometidos y escépticos en el bucle.

Entrenar a los equipos de recursos humanos y de TI como es una amenaza de seguridad (porque lo es)

Deepfakes no son solo un problema de recursos humanos. Son un riesgo de continuidad comercial. Todos en su contratación y tecnología necesitan capacitación básica en amenazas:

• A qué se ven y sonan los profundos
• Cómo la ingeniería social explota su embudo de contratación
• Qué hacer cuando algo no se siente bien

Por qué funciona: La mayoría de los ataques tienen éxito porque alguien asumió “este no es mi problema”. Hazlo el problema de todos y entrena en consecuencia.

Takeaways clave (y cómo Ishir se mantiene por delante de las amenazas de Deepfake)

Los defectos de los profundos no son problemas de mañana, son la realidad de hoy. Las compañías remotas primero que aún dependen de la confianza visible y los libros de jugadas de contratación obsoletos se exponen a un riesgo actual y escalable.

Aquí está el nuevo libro de reglas:

• No confíes en lo que ve, verifique lo que no.
• Layer AI Herramientas con juicio humano.
• Entrenar a cada equipo como la seguridad depende de ellos, porque sí.

En Ishir, hemos diseñado nuestros servicios de aumento del private para ser resistentes a los defake por diseño. Como una organización totalmente remota, alfabetizada de IA, combinamos verificación de identidad de varios pasos, investigación continua con alimentación por información humana y de IA, y reclutadores capacitados que saben exactamente cómo se ve el fraude sintético. Con los controles de monitoreo y rendimiento en tiempo actual integrados en la entrega, no solo está escalando a su equipo, lo está asegurando.

Porque en 2025, las personas adecuadas no solo son difíciles de encontrar. Son difíciles de fingir.

¿La publicación puede Deepfakes engañar a sus equipos de recursos humanos o TI? Lo que cada compañía remota debe saber en 2025 apareció primero en Ishir | Desarrollo de software program India.

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