RealStats propone una aproximación distinta para identificar imágenes generadas por inteligencia artificial, basada en principios estadísticos sólidos y en la idea de cuantificar cuan plausible es una imagen respecto a una población de imágenes reales. En lugar de depender únicamente de clasificadores entrenados, este enfoque evalúa múltiples señales y las traduce a puntuaciones probabilísticas que pueden interpretarse en relación con ejemplos auténticos recogidos de referencia.
En la práctica RealStats construye un conjunto de estadísticas descriptivas extraídas de cada imagen, que pueden provenir de detectores especializados, características de ruido, propiedades espectrales o medidas perceptuales. Para cada estadística se estima su comportamiento bajo el supuesto de que la imagen sea real, usando una muestra de referencia. A continuación se calcula una medida de evidencia para cada estadística y se combinan estas evidencias con métodos estadísticos clásicos para obtener una sola métrica agregada que refleja la alineación con la distribución real.
La principal ventaja de este diseño es la interpretabilidad: el resultado se traduce a una probabilidad o puntuación con significado respecto a la población de referencia, lo que facilita la toma de decisiones y la auditoría. Además, al apoyarse en estadísticas y combinadores que no requieren ajuste mediante aprendizaje supervisado, el marco exhibe mayor resistencia a cambios en el panorama de modelos generativos y a escenarios fuera de distribución.
Desde el punto de vista técnico conviene prestar atención a la selección y limpieza del conjunto de referencia, a la estimación robusta de las distribuciones de cada estadística y a la elección de la regla de combinación. En aplicaciones en tiempo real es posible priorizar estadísticas rápidas mientras se reservan chequeos más costosos para análisis forense. También es habitual incorporar mecanismos de recalibración periódica para acomodar nuevas fuentes de imágenes o cambios en la calidad de las cámaras.
Este tipo de metodología resulta atractivo para organizaciones que requieren transparencia y explicaciones en sus decisiones automatizadas, como medios de comunicación, departamentos legales, equipos de cumplimiento y plataformas de contenido. Integrarlo en flujo productivo implica desarrollar software que orqueste la extracción de estadísticas, el almacenamiento seguro de conjuntos de referencia y la generación de informes ejecutivos y técnicos.
Q2BSTUDIO ayuda a transformar estos conceptos en soluciones operativas: desde el desarrollo de aplicaciones a medida hasta la puesta en marcha de pipelines que combinan agentes IA con sistemas de ingestión y monitorización. Si el proyecto requiere despliegue escalable y gestión segura de datos, es posible apoyarse en servicios cloud para automatizar el versionado del conjunto de referencia y la ejecución distribuida de evaluaciones.
La integración con servicios de inteligencia de negocio y reporting permite convertir las salidas de RealStats en cuadros de mando accionables, por ejemplo integrando visualizaciones y alertas que faciliten el trabajo conjunto entre equipos técnicos y de negocio. Para iniciativas de detección en las que la seguridad es crítica, Q2BSTUDIO también incorpora controles de ciberseguridad y prácticas de pentesting que protegen la cadena de confianza.
En definitiva, RealStats ofrece una vía complementaria y explicable frente a detectores puramente basados en aprendizaje automático. Su enfoque estadístico, combinado con software a medida, despliegue en la nube y capacidades de inteligencia artificial, facilita soluciones adaptadas a entornos corporativos donde la trazabilidad, la robustez y la interoperabilidad son requisitos esenciales.