A principios de 2026, un video hiperrealista y creado digitalmente se vuelve viral en internet: una superestrella de la NBA ejecuta un crossover por la espalda casi imposible antes de encestar un triple desde el logo, también casi imposible, filmado con una física que parece perfecta: el balón tiene una trayectoria impecable, los defensores reaccionan con naturalidad, la reacción del público es explosiva. A las pocas horas de subir el video original, acumula más de 50 millones de reproducciones y ha generado decenas de miles de remixes, memes y colaboraciones de marca. Los fans se vuelven locos por la autenticidad del clip. Existen dos problemas con la creación de videos hiperrealistas y generados digitalmente: 1.) el momento específico nunca ocurrió; esa superestrella de la NBA estaba en realidad en casa, sin jugar baloncesto el día en que se grabó el video - 2.) el lugar donde la superestrella realizó las acciones de baloncesto en el video es también una representación digital en 2D; 3.) el video fue creado utilizando herramientas sofisticadas de síntesis de video con IA como Seedance 2.0 de ByteDance o algoritmos similares de generación de contenido multimodal con IA, que fueron entrenados para sintetizar contenido de video en 2D y 3D utilizando años de datos biométricos de origen colectivo, videos de juegos reales, videos de captura de movimiento y datos de rendimiento de juegos de fuentes tanto licenciadas como no licenciadas. Las métricas de engagement están en su punto más alto, los ingresos publicitarios fluyen y se cierran acuerdos de patrocinio. Todo este dinero, generado a través de la cobertura viral y el contenido, no revierte en la liga, los equipos o los jugadores que producen los videos. Solo regresa al creador que pidió a la IA que lo generara, al estudio que lo desarrolló y a la plataforma que lo aloja. En otras palabras, esta es la desconexión entre la realidad y los ingresos: esta es la amenaza emergente número 1 para la PI (propiedad intelectual) deportiva en 2026. <img src="https://jid.rerrkvifj.com/media/customer/creatorSystem/3c06362c-4e3c-4e0f-88d8-7cbd97da9f31.jpeg"> Un clip viral sintetizado por IA de una jugada imposible de la NBA que nunca ocurrió, ilustrando cómo el contenido sintético imita momentos destacados auténticos para captar un engagement masivo. Fuente: Generado / Ilustración<h2>De la Escasez al Excedente Sintético</h2>Durante los últimos cien años, toda la industria del deporte ha dependido de lo mismo: un suministro limitado de registros genuinos. Las cadenas de televisión pagaron miles de millones por los derechos exclusivos de transmisión porque solo había una fuente de video oficial. Los patrocinadores pagaron extra por el mate auténtico de LeBron o el gol auténtico marcado por Messi, así como por la jugada auténtica que llevó a una victoria en el Super Bowl. Esta escasez, con el tiempo, creó valor de forma natural; nadie podía crear un archivo idéntico (duplicado) de la versión oficial o una compilación de momentos destacados legítima a escala sin el permiso de los propietarios. Esa barrera está siendo destruida. Para 2026, los avances en la tecnología de video con IA generativa habrán superado con creces todo lo creado hasta el momento. Modelos entrenados en los movimientos de los jugadores (incluidas las expresiones faciales), así como en la interacción entre los jugadores y su entorno (es decir, el contexto), permitirán generar video predecible en 1080p con una calidad que rivalizará con una película tradicional; física realista; aficionados reaccionando de una manera que coincide con la realidad; y movimiento fluido. Numerosos ejemplos de este tipo de escenarios se están volviendo virales a través de varias plataformas de redes sociales – hay miles de enfrentamientos uno a uno (es decir, LeBron contra Michael Jordan), regates de crossover disparatados de estrellas actuales realizados por jugadores sintéticos, (y) niños haciendo mates sobre atletas profesionales. Algunos generan millones de visualizaciones y crean un entorno para que millones de personas comenten, generando confusión entre los espectadores sobre qué es real y qué es falso. Actualmente, la economía se encuentra en un estado de crisis, ya sea la financiación a través de la publicidad o la transmisión oficial de momentos destacados/repeticiones, ya que menos personas los ven, con el contenido sintético cambiando cómo y dónde los anunciantes gastan su dinero. Las asociaciones de marca ya no se establecen entre ligas y marcas basándose en contenido verificado de momentos destacados o repeticiones, sino que las asociaciones de marca se establecen entre marcas y 'fakes' virales. Como resultado de una explosión de contenido sintético, tanto las ligas como los atletas han experimentado una pérdida del valor de sus derechos de PI (por ejemplo, las imágenes, los archivos de actuaciones y los momentos de marca ya no son tan valiosos debido a la gran cantidad de contenidos sintéticos). A partir del primer trimestre de 2026, muchas de las principales ligas profesionales se verán abrumadas por contenido sintético de baja calidad generado por IA (a menudo denominado "slop") que restará valor a sus flujos de ingresos como resultado de la pérdida de tráfico legítimo hacia el contenido generado por IA. Las marcas y los consumidores también sufrirán la disrupción de sus modelos de monetización actuales creados por la introducción de contenido falso generado por IA. <img src="https://jid.rerrkvifj.com/media/customer/creatorSystem/d24b570b-75f1-4a0b-bcc0-ea9d197abdf9.jpeg">La línea difusa entre los momentos destacados reales y los sintéticos: las recreaciones de IA pueden engañar a los espectadores y capturar ingresos que deberían pertenecer a los titulares de derechos oficiales. Fuente: Generado / Ilustración<h2>Tecnología de IA que Contribuye al Robo de Momentos Deportivos</h2>Actualmente, las tecnologías de IA [herramientas/datos] utilizadas para crear videos de momentos destacados deportivos dependen de cantidades masivas de datos recopilados durante el entrenamiento, lo que luego permite el desarrollo de un conjunto de algoritmos utilizados para crear modelos de estilo ML. Entre las diversas fuentes potenciales de estos datos de entrenamiento se pueden incluir videoclips deportivos de muchos tipos diferentes de videos, diversas tecnologías que incluyen métodos de seguimiento biométrico u otros tipos de dispositivos portátiles, como el uso de Second Spectrum, análisis basados en movimiento de múltiples fuentes para crear modelos de aprendizaje automático basados en bibliotecas/edificios que contienen más de 5,000 archivos de movimiento, material de archivo de video público, u otras cosas que encajen en esta descripción, etc. Muchos clips actuales "raspados" sin licencia de eventos deportivos se utilizan simplemente para entrenar un algoritmo que desarrolle los modelos de aprendizaje automático necesarios para crear videos deepfake. La mayor parte de los datos de entrenamiento utilizados para entrenar el modelo de IA proviene de material de video histórico (de otras fuentes), lo que significa que la mayoría de los datos de entrenamiento utilizados para entrenar el modelo de IA pueden haber tenido su origen hace años en uno o varios eventos deportivos históricos ocurridos décadas antes. Para crear el video deepfake, los creadores indicarán a la IA con descripciones de texto lo que intentan generar y de qué fuentes relacionadas con el deporte la IA extraerá información para crear ese video. Por ejemplo, una indicación podría decir: “Stephen Curry anota un triple ganador después de un regate por la espalda, en frente de una multitud agotada y que grita”. El video deepfake creado por la IA utilizando esa indicación no solo es compartible y remezclable, sino que se monetiza a través de anuncios, patrocinios o fondos para creadores. Todos los gastos para crear los videos deepfake son asumidos por la plataforma de IA, que se beneficia del engagement del usuario y del intercambio social del video generado por IA completo, pero no verifican la legitimidad del engagement del usuario con el video. Esto no es hipotético, sino que está ocurriendo hoy. En 2026, una de las primeras compañías en producir videos deportivos generados por IA de alta calidad y realistas fue Seedance 2.0 de ByteDance. En un par de años, los videoclips de estrellas deportivas generados por IA (como Stephen Curry y LeBron James) se estaban volviendo virales en diferentes plataformas de redes sociales. Los videos generados por IA eran tan realistas que desataron una controversia significativa sobre si los videos deepfake tendrían un efecto negativo en la transmisión en vivo de eventos deportivos. Además, se estaban compartiendo grandes volúmenes de videos generados por IA sobre estrellas deportivas en plataformas de redes sociales, y la física de los videos parecía realista, y la reacción del público se capturaba en tiempo real y se experimentaba al mismo tiempo que los atletas compartían sus videos. Aunque algunos atletas han tomado medidas para detener la difusión de dichos videos a través de cartas de cese y desista y/o litigios, la velocidad a la que se crean y distribuyen los videos ha hecho que sea extremadamente difícil para los atletas mantenerse al día con la aplicación de la ley o limitar la distribución de los videos deepfake.<h2>Toda la Propiedad Intelectual Deportiva Puede Protegerse a Través de la Blockchain</h2>Los mecanismos tradicionales de aplicación de la PI a través de la partición y los litigios se ven desafiados por la presencia de dispersiones altamente descentralizadas de materiales construidos. En cuanto a las preocupaciones relacionadas con incentivar el uso de los ingresos por eventos al ingerir contenido "falso" distribuido viralmente, una blockchain proporciona la capacidad de crear una procedencia programática y la capacidad de verificar la autenticidad del contenido. La Blockchain Proporciona un Registro Inmutable y Permanente para Todos los Activos Relacionados con el Deporte: Autenticidad Tokenizada – La creación de todos los momentos destacados oficiales, clips de juegos o momentos de jugadores como NFT o tokens creíbles con metadatos incrustados que incluyen (Fecha de Acuñación, Titular de Derechos, Condiciones de Licencia). Seguimiento de la Procedencia del Contenido – Los registros en la blockchain proporcionan documentación sobre la fuente de todo el contenido (origen) impidiendo el uso de un derivado no autorizado. Aplicación de Regalías – Los contratos inteligentes se utilizan para distribuir automáticamente la participación en los ingresos a atletas, equipos y ligas cuando se utilizan o revisan materiales digitales. Marca de Agua/Autenticación – Las marcas de agua digitales, codificadas de forma segura y vinculadas criptográficamente directamente a la Blockchain, permiten a los usuarios finales y a los propietarios de recursos confirmar fácilmente si el contenido es legítimo o no a través de la Blockchain. Sistemas de Gestión de Derechos Descentralizados - Otorgan a atletas y ligas control total sobre los derechos de licencia. Los protocolos emergentes exploran la concesión de licencias dinámicas de PI para derivados generados por IA, asegurando que cualquier uso de la imagen o los datos de rendimiento genere compensación. Las iniciativas deportivas Web3 ya experimentan con tokens de fan y coleccionables digitales; expandir esto a la PI central podría reconstruir la barrera de escasez digitalmente.Sin blockchain, las ligas se arriesgan a un futuro donde la abundancia sintética erosione miles de millones en ingresos por transmisiones, patrocinios y licencias. Con ella, pueden hacer cumplir la autenticidad a escala de internet, convirtiendo las amenazas en nuevas capas de monetización. <img src="https://jid.rerrkvifj.com/media/customer/creatorSystem/4fe1a570-ef52-4cf2-b893-67e28f374f58.jpeg">Blockchain como la fortaleza digital: proporcionando procedencia verificable, regalías automatizadas y protección contra recreaciones de IA no autorizadas de momentos deportivos. Fuente: Generado / Ilustración<h2>El Camino a Seguir en 2026</h2>Las ligas deportivas deben actuar con decisión. Invertir en herramientas de procedencia basadas en blockchain, asociarse con plataformas Web3 para derechos tokenizados y educar a los aficionados sobre la verificación del contenido. Impulsar la claridad regulatoria sobre los datos de entrenamiento de IA y el etiquetado de deepfakes. La magia del deporte siempre ha residido en su autenticidad: el sudor, lo que está en juego, los momentos únicos. La IA puede imitarlo, pero solo la blockchain puede protegerlo y monetizarlo en una era de abundancia sintética. La alternativa es un mundo donde el juego real pierde ante el algoritmo.

Los deepfakes de IA están secuestrando los momentos destacados deportivos, agotando los ingresos por propiedad intelectual. La cadena de bloques podría ser la última defensa contra el contenido sintético de baja calidad en 2026.

Deepfakes Deportivos de IA y la Amenaza para la Propiedad Intelectual Deportiva en 2026

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