Come capire se un video è generato dall'IA nel 2026

I video erano considerati prove facili da ottenere.

Ora è la cosa più facile da falsificare.

I clip generati dall'IA stanno comparendo ovunque: feed social, annunci pubblicitari, demo interne e persino video "simili a notizie" condivisi su Slack. E la parte rischiosa non è la loro esistenza, ma il fatto che la maggior parte dei team non dispone di un metodo coerente per verificarli prima che vengano approvati, pubblicati o inoltrati.

Questa guida ti offre metodi pratici per capire se un video è generato dall'IA, oltre a un semplice flusso di lavoro per documentare ciò che hai scoperto, in modo che la verifica non si basi solo sull'intuito di una sola persona.

Entriamo nel vivo dell'argomento. 👇

Che cos'è un video generato dall'IA?

Un video generato dall'IA è un video creato, modificato o "realizzato" dall'IA invece che da una telecamera reale che riprende eventi reali.

La maggior parte dei video IA rientra in tre categorie:

Indizi visivi che appaiono fotogramma per fotogramma

I video falsi realizzati con l'IA spesso sembrano convincenti in movimento, ma si smascherano quando si mette in pausa, si ingrandisce e si controlla la coerenza. Inizia dalle aree visive ad alto segnale riportate di seguito e cerca i problemi che si ripetono in più fotogrammi.

Controlla volti, occhi ed espressioni

I volti sono la parte del corpo più rivelatrice per il rilevamento dell'IA, perché il nostro cervello è programmato per notare le incongruenze facciali. L'IA ha ancora difficoltà con i piccoli e rapidi movimenti muscolari chiamati microespressioni, l'asimmetria naturale e il modo in cui i tratti del viso interagiscono durante il discorso. Metti in pausa e ingrandisci i volti, osservando questi segni rivelatori in più fotogrammi.

Modelli di battito delle palpebre innaturali

Il battito delle palpebre è un comportamento sorprendentemente complesso che l'IA spesso interpreta in modo errato. Le persone reali sbattono le palpebre ogni pochi secondi con variazioni naturali nella velocità e nella durata. I volti generati dall'IA, invece, possono sbattere le palpebre troppo spesso, troppo raramente o con un'uniformità robotica.

Un indizio inequivocabile è quando più persone in un video sbattono le palpebre esattamente nello stesso momento: un chiaro segno della generazione IA. Inoltre, fai attenzione agli occhi che rimangono aperti per un periodo scomodo. I primi deepfake spesso dimenticavano di includere il battito delle palpebre e, sebbene siano migliorati, questo è ancora un difetto comune nei video sintetici di qualità inferiore.

Pelle eccessivamente liscia o asimmetrica

/IA tende a rendere la pelle troppo perfetta rimuovendo tutta la texture naturale, oppure sbaglia l'illuminazione, creando strane asimmetrie. Cerca la pelle che sembra ritoccata o plastica, specialmente sulla fronte, sulle guance e sulla mascella.

Dovresti anche prestare attenzione alle zone in cui la texture della pelle cambia improvvisamente o in cui le ombre cadono in direzioni che non corrispondono alla fonte di luce principale. Questi errori di rendering sono spesso più visibili intorno all'attaccatura dei capelli e lungo la mascella, dove il volto falso è fuso con una testa reale.

Occhi spenti o vaganti

Gli occhi sono incredibilmente difficili da rendere in modo convincente per l'IA, il che li rende un punto fondamentale da controllare per individuare i falsi. L'espressione "occhi spenti" viene spesso utilizzata perché gli occhi generati dall'IA possono mancare di vitalità.

Ecco cosa cercare:

Guarda le mani e le dita

Le mani e le dita sono un punto debole noto dei generatori di video IA. La complessità dell'anatomia della mano, con le sue numerose articolazioni, le dita sovrapposte e i movimenti fluidi, rende incredibilmente difficile per l'IA renderla in modo accurato. Presta molta attenzione ogni volta che le mani appaiono sullo schermo, specialmente durante i gesti o quando interagiscono con oggetti.

Gli indicatori chiave da tenere sotto controllo includono:

Fai attenzione agli errori fisici e logici

I modelli di IA apprendono i modelli dai dati, ma non comprendono veramente la fisica del mondo reale. Questo ti offre un enorme vantaggio. Fai attenzione ai momenti in cui il video non rispecchia la realtà. Questi errori sono spesso sottili, ma diventano evidenti una volta individuati.

Oggetti che si attraversano l'un l'altro

I video generati dall'IA spesso non riescono a mantenere i confini corretti degli oggetti, un fenomeno noto come clipping. Fai attenzione ai capelli o agli indumenti che attraversano il corpo della persona o altri oggetti. Accessori come occhiali o gioielli potrebbero unirsi alla pelle o scomparire per uno o due fotogrammi.

Questo vale anche per l'ambiente. Cerca oggetti sullo sfondo che si intersecano in modo impossibile con elementi in primo piano. Questi errori si verificano più spesso ai bordi degli oggetti in movimento o durante movimenti rapidi.

Violazioni di gravità e quantità di moto

L'IA ha difficoltà anche con simulazioni fisiche realistiche, come la gravità e la quantità di moto. Cerca nel video elementi che non si muovono in modo naturale quando la persona gira la testa o cammina. Gli oggetti potrebbero cadere troppo lentamente, troppo rapidamente o con un arco strano e fluttuante.

Anche i movimenti del corpo possono sembrare sbagliati, privi di senso di peso o inerzia. Presta attenzione ai momenti in cui qualcuno si siede, si alza o interagisce con l'ambiente circostante. Queste azioni rivelano chiaramente errori fisici.

Interazioni causa-effetto innaturali

Poiché l'IA genera apparenze senza comprenderne la causalità, spesso non riesce a stabilire una connessione tra un'azione e le sue conseguenze logiche. Ad esempio, una persona potrebbe toccare una superficie senza provocare alcuna reazione prevedibile, come increspature nell'acqua o un'ammaccatura in un cuscino.

Altri indizi includono il parlare in un ambiente freddo senza alcuna visibilità del vapore del respiro o il camminare sulla sabbia o sulla neve senza lasciare impronte. Questi errori dimostrano che l'IA sta solo dipingendo un quadro, non simulando un mondo reale e interattivo.

Indizi audio che rivelano video sintetici o modificati

Una volta che le immagini hanno superato una rapida scansione, è l'audio a tradire molti falsi creati dall'IA. Utilizza i controlli riportati di seguito per verificare se la voce, la tempistica e l'ambiente corrispondono a ciò che stai vedendo.

Presta attenzione alla sincronizzazione labiale

La sincronizzazione labiale è un'area critica per il rilevamento perché il linguaggio umano è incredibilmente complesso. L'IA spesso produce movimenti labiali che sono simili ma non del tutto corretti, creando una discrepanza inquietante che i sistemi di rilevamento avanzati sono in grado di identificare con una precisione del 99,73%.

Gli indicatori chiave da tenere d'occhio sono:

Presta attenzione alle irregolarità audio e vocali

Le voci generate dall'IA o clonate spesso contengono sottili artefatti audio che le tradiscono. Anche se la clonazione vocale è diventata incredibilmente accurata, un ascolto attento può ancora rilevare delle incongruenze.

Ecco alcuni indicatori audio chiave:

Considera la durata e la qualità del video

Le caratteristiche tecniche di un video possono fornire indizi, ma non costituiscono di per sé una prova. Per ora, i video generati dall'IA presentano limitazioni in termini di durata e risoluzione.

Verifica la fonte prima di fidarti del Clip

Anche un video dall'aspetto perfetto può essere falso, e anche un video reale può essere fuorviante se ripubblicato fuori contesto. Segui i passaggi riportati di seguito per verificare la provenienza e il motivo della condivisione.

Verifica la fonte e il contesto

L'analisi tecnica è solo metà della battaglia. È necessario abbinarla alla verifica delle fonti. Anche un video IA perfettamente realizzato può essere smascherato indagando sul suo contesto.

Ecco i passaggi di verifica da seguire:

Utilizza strumenti di rilevamento basati sull'IA

Gli strumenti di rilevamento basati sull'IA possono aiutare a individuare i segnali di allarme, ma raramente forniscono una risposta definitiva. La maggior parte delle probabilità di ritorno, dei punteggi di affidabilità o dei segnali vaghi richiedono comunque il giudizio umano. È qui che i team tendono a bloccarsi, perché non dispongono di un metodo chiaro per esaminare, documentare e decidere.

Trasforma la verifica video in un flusso di lavoro ripetibile in ClickUp.

Individuare i segnali di allarme è solo metà del lavoro. Il rischio reale emerge quando le revisioni avvengono in modo incoerente, le prove si trovano in luoghi casuali e le approvazioni procedono rapidamente senza lasciare tracce chiare. È qui che ClickUp può aiutarti: puoi standardizzare la lista di controllo, acquisire le prove e rendere le decisioni verificabili.

Trova rapidamente decisioni e standard passati

Quando esamini un video sospetto, il contesto è importante. Con ClickUp Enterprise Search, non devi ricordare dove è stato discusso o documentato qualcosa. Puoi effettuare una ricerca e visualizzare immediatamente le attività di revisione correlate, le prove archiviate in Docs, i commenti dei revisori, le decisioni di verifica precedenti e persino le note delle riunioni relative a casi simili.

Standardizza ciò che i revisori controllano, in modo che le decisioni non siano più basate su opinioni personali.

Una delle maggiori sfide nella verifica dei video con l'IA è l'incoerenza. Revisori diversi notano cose diverse e i criteri spesso cambiano in base all'urgenza, alla familiarità con il contenuto o a chi lo sta revisionando.

ClickUp Brain è l'intelligenza artificiale sensibile al contesto che genera e perfeziona liste di controllo strutturate per la revisione dei video utilizzando le informazioni già presenti nel tuo spazio di lavoro. Invece di produrre linee guida generiche, attinge da documenti, attività, appunti di riunioni, revisioni precedenti e decisioni pertinenti per riflettere il modo in cui il tuo team valuta effettivamente i contenuti.

In questo modo, ogni revisore lavora sulla base dello stesso quadro di valutazione, informato dalla condivisione del contesto, rendendo le decisioni più coerenti e più facili da difendere.

Puoi anche utilizzare ClickUp Brain per:

📌 Prova questi prompt con ClickUp Brain

Cattura le informazioni nel momento stesso in cui emergono con ClickUp Brain MAX

Durante la verifica dei video, spesso emergono osservazioni critiche mentre i revisori guardano il filmato, discutono delle anomalie o prendono decisioni. ClickUp BrainMAX aiuta a catturare immediatamente queste intuizioni in modo che non vadano perse tra strumenti o riunioni.

Con Talk-to-Text, i revisori possono registrare verbalmente anomalie quali discrepanze temporali, incongruenze facciali o sospette manipolazioni. BrainGPT le converte in note strutturate, attività collegate o aggiornamenti della lista di controllo in tempo reale.

Poiché tutto rimane all'interno dello stesso Converged AI Workspace, il flusso delle informazioni si dirige direttamente nei registri di verifica, nei criteri di revisione e nelle decisioni finali. Nessuna nota sparsa. Nessuna perdita di contesto. Nessuna trascrizione manuale.

In questo modo il processo di verifica riflette ciò che i revisori vedono effettivamente, non ciò che ricordano in un secondo momento.

Scala la supervisione della verifica con ClickUp Super Agents

Con l'aumentare del volume delle verifiche, la sfida passa dalla revisione di un singolo video al mantenimento di una supervisione costante su molti video. I Super Agent di ClickUp monitorano continuamente il flusso di lavoro di verifica e individuano i problemi prima che diventino rischi.

Sono in grado di segnalare automaticamente le revisioni in sospeso, rilevare quando i video ad alto rischio vengono approvati senza una seconda convalida, evidenziare modelli ricorrenti in più Clip segnalati e generare riepiloghi/riassunti per la conformità o la leadership.

Invece di affidarsi a follow-up manuali o all'inseguimento dello stato, i Super Agent garantiscono che il sistema di verifica rimanga attivo, coerente e verificabile man mano che cresce.

Questo approccio trasforma la verifica da un controllo reattivo a una governance proattiva.

Archivia le prove e le decisioni in un unico documento di verifica con ClickUp Docs

Una revisione video è utile solo se qualcun altro può verificarla in un secondo momento e giungere alla stessa conclusione. Utilizza ClickUp Docs per conservare un registro di verifica per ogni Clip, in modo che screenshot, timestamp, output degli strumenti e decisione finale rimangano insieme.

Includi gli elementi essenziali in ogni documento:

Rendi visibile e fruibile lo stato della revisione

La verifica spesso comporta diversi passaggi, come la revisione iniziale, la conferma secondaria, l'approvazione legale o del marchio e la disposizione finale. Senza visibilità, i video rimangono in sospeso o procedono senza controlli adeguati.

ClickUp attività offrono un modo strutturato per gestire il percorso di verifica di ogni video. Ogni video può essere un'attività a sé stante ed è possibile assegnare revisori, collegare prove a sostegno, aggiungere commenti e collegarlo al lavoro correlato. Le attività fungono da unità di lavoro che si muove attraverso il processo di verifica.

Per rendere più strutturato questo processo, puoi utilizzare i campi personalizzati di ClickUp. Ti aiutano ad aggiungere metadati significativi a ciascuna attività di verifica e a classificare, filtrare e ordinare le attività di verifica in base ai criteri che interessano al tuo team. Vengono visualizzati direttamente nell'attività, così puoi vedere immediatamente a che punto sono le cose e cosa richiede attenzione.

Ad esempio, potresti utilizzare i campi personalizzati per:

Crea il tuo flusso di lavoro di verifica in ClickUp

Rilevare i video generati dall'IA non significa trovare un unico indizio rivelatore. Si tratta piuttosto di combinare diversi segnali, documentare le decisioni e applicare gli stessi standard ogni volta. Con il continuo miglioramento dei media sintetici, le revisioni ad hoc e i controlli intuitivi non faranno altro che aumentare i rischi.

I team che investono in un flusso di lavoro di verifica chiaro e ripetibile sono ora meglio attrezzati per gestire ciò che verrà dopo. Con ClickUp, puoi riunire criteri di revisione, prove, decisioni e approvazioni in un unico sistema connesso, in modo che il lavoro di verifica sia coerente, verificabile e facile da scalare tra i team.

Se sei pronto a trasformare la verifica video da uno strumento frammentario a un processo strutturato, puoi iniziare a creare il tuo flusso di lavoro in ClickUp oggi stesso!

Domande frequenti (FAQ)

Presta attenzione agli stessi indicatori presenti nel video preregistrato, come battiti di ciglia innaturali o errori di sincronizzazione labiale. Se durante una chiamata dal vivo noti qualcosa di strano, chiedi alla persona di fare un gesto inaspettato, come girare rapidamente la testa di lato, poiché i deepfake dal vivo hanno difficoltà con i movimenti non programmati.

Gli strumenti di rilevamento utilizzano algoritmi per individuare artefatti tecnici, mentre la verifica manuale si basa sui tuoi occhi e sul tuo pensiero critico. L'approccio migliore combina entrambi. Lascia che uno strumento segnali potenziali problemi, quindi usa il tuo giudizio per valutare la fonte e il contesto.

Nessuno strumento è in grado di rilevare tutto. La tecnologia è in continua evoluzione e i metodi di nuova generazione spesso superano quelli di rilevamento. Gli strumenti sono più affidabili per individuare i tipi di falsificazioni più vecchi o più comuni.

Stabilisci un protocollo chiaro. Il primo passaggio è segnalare il contenuto ed evitare la condivisione fino a quando non viene effettuato il processo di verifica. Quindi, documenta la fonte, esegui il flusso di lavoro di verifica e inoltra il contenuto ai membri del team appropriati per una decisione finale.