No es de extrañar que las empresas y marcas con miles de usuarios se vean abrumadas con imágenes de facturas y recibos. Porque tienen que verificar la autenticidad antes de reembolsar o desembolsar a sus clientes.
Sin embargo, tener que revisar cada imagen manualmente es agotador, sobre todo porque algunas de estas imágenes han sido generadas por IA, engañando incluso a los revisores manuales más minuciosos.
En caso de que una docena o más de recibos falsos pasen la revisión manual, podría costarle a su empresa miles de euros.
Entonces, ¿cuál es la mejor solución para esto? Un detector de imágenes de IA para empresas.
Entremos en detalles a continuación.
Principales conclusiones
- La revisión manual de imágenes (MIR) crea enormes cuellos de botella operativos, ya que los humanos sólo pueden procesar unos cientos de imágenes por hora, mientras que las empresas a menudo manejan decenas de miles a diario.
- La ampliación de los equipos manuales es económicamente insostenible debido a los elevados costes de contratación y formación, combinados con el riesgo de “disminución de la vigilancia”, en el que la precisión humana disminuye significativamente después de sólo 30 minutos.
- Confiar únicamente en los humanos expone a las empresas a un fraude masivo, ya que los sofisticados deepfakes y recibos falsos generados por IA pueden engañar fácilmente incluso a los revisores manuales más detallistas.
- No automatizar la moderación de imágenes conlleva graves riesgos empresariales, como multas multimillonarias, el abandono de los anunciantes por problemas de seguridad de la marca y un elevado agotamiento de los empleados.
- TruthScan ofrece una alternativa escalable mediante el uso de IA para procesar imágenes en menos de dos segundos con una tasa de precisión de 99%, lo que permite a las empresas manejar flujos de trabajo de gran volumen sin el retraso de la revisión manual.
- Al integrar una herramienta de alto rendimiento como TruthScan, las empresas pueden automatizar la detección rutinaria y reservar la experiencia humana para los casos límite más complejos y los recursos con más matices.
¿Qué es la revisión manual de imágenes en entornos empresariales?
La revisión manual de imágenes (MIR) en entornos empresariales es un proceso de seguridad dirigido por personas en el que analistas humanos evalúan los activos visuales en función de las políticas organizativas formales, los requisitos normativos y los niveles de tolerancia al riesgo.
A través de este análisis, los revisores pueden decidir hacer cualquiera de las siguientes cosas:
- Validar,
- Bandera,
- Rechazar, o
- Escalar contenidos.
En caso de que se realice una revisión manual de las imágenes, ésta se centra principalmente en filtrar las inapropiadas. contenidos generados por los usuarios, La gestión de los riesgos es una de las tareas más importantes de la empresa: validar el cumplimiento de las normas, proteger la integridad de la marca y mitigar los riesgos jurídicos y de reputación.
No vuelva a preocuparse por el fraude de IA. TruthScan puede ayudarle:
- Detectar IA generada imágenes, texto, voz y vídeo.
- Evite grandes fraudes impulsados por la IA.
- Proteja sus sensible activos de la empresa.
Sin embargo, la revisión manual crea cuellos de botella, reduciendo la eficiencia de su empresa y frenando así los esfuerzos de ampliación.
Por qué la revisión manual de imágenes falla a gran escala
La revisión manual de imágenes es indispensable para situaciones de alto riesgo en empresas que deben filtrar cuidadosamente los recibos fraudulentos.
Lamentablemente, la revisión manual no está hecha para escalar a medida que aumenta el volumen de procesamiento de imágenes. En este punto, las empresas se enfrentan a un cuello de botella insostenible.
Entonces, un sistema que solía funcionar para docenas de revisiones de imágenes a la semana empieza a fallar de forma catastrófica cuando los equipos necesitan revisar miles de imágenes a diario.
Esto es lo que ocurre a escala:
- Los revisores humanos sólo pueden procesar entre 100 y 300 imágenes por hora, y eso siendo generosos. A escala empresarial, se reciben más de 10.000 imágenes al día. En ese caso, necesitaría cientos de revisores a tiempo completo, lo que supondría una carga operativa insostenible. De hecho, con menos revisores, las colas de revisión crecen más rápido de lo que su equipo puede manejar, creando retrasos que pueden extenderse de horas a días o incluso semanas.
- Formar a un nuevo revisor humano lleva semanas, y esto se añade a su coste total cuando tiene que contratarlo, formarlo y retenerlo.
- Los revisores humanos no son perfectos y son propensos a cometer errores. Estos errores aumentan a medida que se cansan de ser bombardeados con cientos de imágenes diarias. El mismo analista puede aprobar una imagen un día y rechazar otra similar al día siguiente. Así que, a escala, el cansancio de un revisor dará lugar a resoluciones incoherentes y a una desviación del cumplimiento.
- Aunque el toque humano es importante para las evaluaciones de riesgo, depender únicamente de los humanos puede impedir que su sistema de detección de imágenes de IA empresarial capture metadatos y patrones que podrían entrenarlo mejor. Esto le encerrará en una costosa dependencia manual.
- Además, la IA generativa ha empeorado las cosas para las empresas. Desde 2023, Falsificaciones generadas por IA han requerido una revisión mucho más lenta y cuidadosa. De lo contrario, podría costar entre miles y millones de dólares, como ocurrió con un empleado financiero de la oficina de Arup en Hong Kong. Este empleado fue engañado para que transfiriera $25 millones a unos estafadores debido a un video deepfake en 2024.
- Las empresas que tienen más de 50 revisores manuales corren el riesgo de que disminuyan los índices de coordinación y acuerdo entre los equipos. En este punto, se empieza a considerar la desviación de la política como un riesgo de cumplimiento importante.
Principales limitaciones de la revisión manual de imágenes
Sin duda, los revisores humanos son esenciales para comprender los matices culturales y el contexto. Sin embargo, hemos observado que la velocidad a la que se cargan los datos, combinada con las limitaciones fisiológicas del cerebro humano, no puede ampliarse.
Esto crea las siguientes limitaciones para su empresa:
- Incapacidad para adaptarse al volumen
En general, para revisar el doble de imágenes se necesita el doble de humanos. Este modelo se rompe bajo el peso del tráfico moderno de Internet.
Tomemos Instagram como ejemplo. Solo sus usuarios suben más de 95 millones de fotos y vídeos al día. Y si nos fijamos en YouTube, sus creadores también suben 500 horas de vídeo cada minuto.
Según estos datos, un equipo de 10.000 revisores manuales trabajando sin parar no puede revisar físicamente todos los contenidos con una eficacia 100%.
Ello ha obligado a recurrir a ajustes de post-moderación que permiten que los contenidos nocivos permanezcan activos durante más tiempo antes de ser abordados.
- Disminución de la vigilancia e índices de error
Los humanos estamos evolutivamente mal equipados para el escaneo visual manual repetitivo y de alta velocidad. La psicología cognitiva incluso se refiere a esto como la disminución de la vigilancia.
Se trata de una rápida disminución de la capacidad para detectar señales a lo largo del tiempo.
Además, las investigaciones indican que la capacidad de un revisor para detectar errores con precisión disminuye significativamente después de 15 a 30 minutos de supervisión continua.
Todo ello culmina en una fatiga cognitiva que reduce la eficacia.
- Impacto en la salud mental
Facebook acordó pagar $52 millones en un acuerdo de 2020 a moderadores de contenidos que desarrollaron TEPT mientras trabajaban.
Este caso es uno de los muchos que han demostrado que los revisores manuales, especialmente los que ven a menudo contenidos que incluyen violencia, explotación infantil y gore, pueden sufrir un elevado agotamiento y traumas psicológicos que degradan la calidad de sus revisiones y cuestan dinero a la empresa.
- Falta de respuesta en tiempo real
La revisión manual a escala empresarial no puede funcionar para respuestas en tiempo real. El fallo aparece en el momento en que un humano saca una imagen de una cola para revisarla.
Para cuando el humano toma una decisión, el contenido puede haber sido visto ya por miles de usuarios.
Un ejemplo es el atentado de Christchurch de 2019 que fue retransmitido en directo. El sitio vídeo en directo fue visto 4.000 veces y compartido a un ritmo de uno por segundo antes de ser retirado por el equipo de moderación de contenidos.
Evidentemente, las colas de revisión manual simplemente no pueden moverse lo suficientemente rápido como para detener la viralidad de los archivos dañinos y Imágenes generadas por IA una vez que entran en el ecosistema.
- Formación y experiencia
Muchos ámbitos de la revisión de imágenes dependen de personal altamente cualificado. Los procesos de formación son largos y la escasez de personal es habitual. En la práctica, esto hace que la revisión puramente manual sea difícil de mantener a gran escala.
Riesgos empresariales y de cumplimiento normativo de confiar en la revisión manual
Aunque las limitaciones operativas de la revisión manual crean cuellos de botella, la revisión manual que no detecta contenidos nocivos o los detecta con demasiada lentitud puede tener las siguientes consecuencias:
Sanciones reglamentarias
Los gobiernos están pasando de la autorregulación a marcos jurídicos estrictos para las empresas que manejan contenidos visuales.
Por ejemplo, en virtud de la Ley de Servicios Digitales de la Unión Europea (DSA), Según la Comisión Europea, las plataformas en línea muy grandes (VLOP) se enfrentan a multas de hasta el 6% de su facturación global anual por no abordar adecuadamente los contenidos ilegales.
Puede imaginarse que para una empresa del tamaño de Meta, esto representa miles de millones de dólares. En consecuencia, la revisión manual es demasiado lenta y porosa para garantizar los niveles de cumplimiento exigidos por las nuevas leyes.
Seguridad de marca
Una marca que no puede mantener a raya las imágenes y contenidos nocivos se enfrenta también a los retos de los anunciantes. Los anunciantes están empezando a no tolerar que sus marcas aparezcan junto a contenidos NSFW, odiosos o... AI slop.
Según un estudio realizado en 2024 por la Interactive Advertising Bureau (IAB) e Integral Ad Science (IAS), 51% de los consumidores dejarán de utilizar una marca que aparezca cerca de contenidos censurables.
En vista de ello, la revisión manual carece de las capacidades de metadatos y contexto necesarias para garantizar una gran seguridad de marca a escala. Esto puede suponer una pérdida inmediata de ingresos cuando se producen errores.
Violación de la privacidad de los datos
La revisión manual también requiere que los usuarios envíen sus imágenes, que a menudo también pueden ser imágenes privadas o sensibles.
A veces, los centros de externalización de procesos empresariales (BPO) de terceros o los empleados internos tienen acceso a estos datos brutos de los usuarios. Si no se gestionan adecuadamente, los revisores manuales humanos podrían convertirse en el origen de una importante violación de datos y de la privacidad.
Beneficios insostenibles
A medida que su plataforma empresarial se amplía, espera obtener más beneficios.
Sin embargo, cuando el coste de la revisión manual crece al mismo ritmo que los ingresos o más rápido, esto impedirá que su empresa obtenga los beneficios que suele proporcionar una plataforma de moderación de imágenes con IA.
Migración de usuarios y toxicidad comunitaria
Gartner predijo que para 2025, 50% de las empresas tendrán que gestionar una “crisis de marca” relacionada con la toxicidad en sus plataformas, lo que tendrá un impacto directo en las tasas de retención de usuarios.
Los usuarios de plataformas como X y TikTok presionan para que se apliquen mejor las directrices de la comunidad.
Esto aumentará la apatía de los usuarios si las empresas siguen confiando en la revisión manual, porque las colas de revisión se atascarán y el contenido dañino permanecerá en línea más tiempo. Esta toxicidad degrada la experiencia del usuario, provocando que este abandone la plataforma en favor de competidores más seguros.
Por qué las empresas recurren a la moderación automática de imágenes
Para los directivos de las empresas, el paso a la detección automatizada de riesgos de imagen es una cuestión de supervivencia.
Cuando se trata de millones de recibos cargados como un organización de comercio electrónico, necesitarás un detector de recibos falsos para mantener las cosas bajo control.
Estas son las razones por las que las empresas se están moviendo:
- La IA proporciona coherencia determinista. Si el martes le das al modelo la misma imagen que el lunes, obtendrás el mismo resultado. Esta estabilidad es necesaria para aplicar unas directrices comunitarias claras y mantener la confianza de los anunciantes.
- En el caso de categorías con contenido visual perturbador, como autolesiones o violencia, la exposición constante puede afectar a los revisores humanos. Al automatizar la detección de spam y violencia obvios, los moderadores humanos se liberan de la detección traumática para gestionar apelaciones complejas.
- Los modelos automatizados procesan las imágenes en milisegundos. Por tanto, al integrar Detección de imágenes mediante IA, las empresas pueden ofrecer detección en tiempo real. Esta inmediatez aumenta la retención de usuarios y las tasas de conversión.
- La revisión manual es cara a gran escala y merma los beneficios. Sin embargo, con la automatización, las empresas pueden eliminar los retrasos, acabar con la fatiga humana, agilizar la moderación de imágenes en diferentes ubicaciones y rentabilizar su inversión fácilmente.
- La moderación automatizada puede generar registros estructurados, puntuaciones de modelos, marcas de tiempo, anulaciones de revisores y pistas de decisiones. De este modo, es mucho más fácil facilitar el cumplimiento de la normativa, el control de calidad interno y la elaboración de informes para los clientes que basarse en notas manuales dispersas.
Qué hacer en su lugar: Un enfoque escalable basado en la IA
La alternativa al ejército de humanos que revisan manualmente cada imagen no es eliminar por completo a los humanos.
Hay que ver la IA como un ayudante en el proceso de moderación y utilizar Verificador de imágenes AI para gestionar el proceso de detección, haciéndolo más rápido, más escalable y significativamente menos propenso al error humano.
Utilice el análisis automatizado de imágenes como primera línea de defensa
Los sistemas automatizados de imagen más duraderos no piden a los humanos que lo miren todo. Puedes configurar la IA para que se encargue por adelantado de las decisiones de gran volumen y confianza.
Una primera línea de defensa práctica es la siguiente:
- Someta cada imagen a una clasificación automatizada en el momento de la carga para detectar las categorías políticas clave.
- Clasifique las imágenes en función de umbrales de confianza, como autopermitir, autobloquear y escalar a revisión humana.
- Utilice un flujo de trabajo humano para los casos extremos y el control de calidad.
- Alimente los resultados de los revisores con datos de entrenamiento y ajuste de umbrales para mejorar el rendimiento con el tiempo.
- Trate la moderación como una función operativa y no como una función puntual que desactiva al cabo de un tiempo.
- Añada protecciones para las tácticas de evasión que los usuarios pueden utilizar para eludir el sistema. Además, actualice siempre sus sistemas en casos de cambio rápido de políticas y mejores productos de generación de imágenes de IA.
Cómo TruthScan resuelve la revisión de imágenes a escala empresarial
Hoy en día, las organizaciones se enfrentan a una explosión de imágenes generadas y manipuladas por IA, desde recibos enviados por clientes y verificación de identidad hasta contenido de redes sociales.
La revisión manual es imposible a tal escala, y la sofisticación de Generadores de imágenes AI como DALL-E y Midjourney hace que la revisión manual no sea fiable.
TruthScan ofrece a las empresas una salida con una tasa de detección precisa de 97,5% para las imágenes de Midjourney y 96,71% de las imágenes de DALL-E. Además, las comparaciones independientes muestran una tasa de acierto de 99%.
Estos resultados han reforzado la posición de TruthScan como plataforma integral de moderación de imágenes AI de nivel empresarial que protege a sus organizaciones de las sofisticadas amenazas generadas por AI.
Estas son las siguientes formas en que puede ayudar a su empresa a escala:
- TruthScan tiene una velocidad de procesamiento inferior a 2 segundos, lo que es fundamental para las empresas que manejan entre miles y millones de imágenes. El proceso de detección optimizado procesa las imágenes en segundos con una infraestructura de nivel empresarial.
- Admite el procesamiento masivo para flujos de trabajo de gran volumen.
- La plataforma ofrece una integración perfecta y admite flujos de trabajo automatizados e implementaciones personalizadas.
- Esto permite ahora a las organizaciones integrar la detección de imágenes directamente en los procesos existentes de moderación de contenidos, tramitación de reclamaciones, etc.
- A cada contenido se le asigna una puntuación de confianza de 0-100%, que indica la probabilidad de que haya sido generado o manipulado por IA.
Hable con TruthScan sobre el escalado seguro de la revisión de imágenes
TruthScan está listo para trabajar con usted y escalar su detección de imágenes sin problemas. Puede ponerse en contacto directamente con TruthScan en su plataforma para integrar su automatización en su flujo de trabajo.
Las empresas que trabajan con TruthScan obtienen las siguientes prestaciones:
- Grandes descuentos por grandes volúmenes
- Despliegues in situ y regionales (Reino Unido, UE y otros lugares negociados)
- Modelos personalizados de máxima calidad
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- Asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana
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No hay ningún coste por adelantado, sino que usted negociará su contrato con un agente de ventas de TruthScan, para que pueda obtener un acuerdo que se adapte a su negocio.
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