Mercado de detección de imágenes falsas: por componente (software [herramientas de detección de deepfake, plataformas de análisis forense de imágenes, algoritmos de detección basados en IA/ML]), servicios (consultoría, integración e implementación, soporte y mantenimiento); tecnología (inteligencia artificial, aprendizaje automático, visión artificial, blockchain, herramientas forenses); modo de implementación (local y en la nube); tipo de imagen (vídeos deepfake, imágenes fijas manipuladas, medios sintéticos [rostros generados por IA, imágenes GAN, etc.]); aplicación (monitoreo de redes sociales, verificación de noticias y medios, análisis forense digital, moderación de contenido, vigilancia y seguridad, integridad de publicidad y marketing, validación de imágenes médicas); usuario final/sector vertical (gobierno y fuerzas del orden, medios y entretenimiento, banca, servicios financieros y seguros [BFSI], comercio electrónico y venta minorista, TI y telecomunicaciones, atención médica, educación, agencias de defensa e inteligencia, otros); análisis regional: tamaño del mercado, dinámica de la industria, análisis de oportunidades y pronóstico para 2025-2033
- Última actualización: 04-Jul-2025 | | ID del informe: AA07251365
Escenario de mercado
El mercado de detección de imágenes falsas se valoró en US$ 928,45 millones en 2024 y se proyecta que alcance una valoración de mercado de US$ 12.901,11 millones para 2033 a una CAGR del 38,95 % durante el período de pronóstico 2025-2033.
El panorama global del mercado de detección de imágenes falsas está en rápida evolución, impulsado por el aumento de incidentes de deepfake y la urgente necesidad de herramientas de verificación robustas en todos los sectores. En 2024, el sector financiero experimentó un asombroso aumento del 700% en incidentes relacionados con deepfake, como lo demuestra un caso ocurrido en enero de 2024 en el que una empresa con sede en Hong Kong perdió 25 millones de dólares estadounidenses después de que un empleado fuera engañado por un vídeo deepfake. Esta alarmante tendencia ha impulsado tanto a empresas consolidadas como a startups a acelerar el desarrollo e implementación de tecnologías de detección avanzadas, aprovechando el aprendizaje automático y la IA para identificar manipulaciones sutiles en el contenido digital. A pesar de estos avances, la precisión de la detección humana de imágenes deepfake se mantiene en tan solo el 62%, lo que subraya la necesidad de seguir innovando e invirtiendo en soluciones automatizadas.
Las inversiones empresariales y las alianzas estratégicas se han vuelto fundamentales para el crecimiento y la resiliencia del mercado de detección de imágenes falsas. Por ejemplo, en 2024, Accenture realizó una inversión estratégica en Reality Defender, una startup de ciberseguridad especializada en la detección de deepfakes e imágenes falsas, con el objetivo de integrar su tecnología en soluciones de inteligencia artificial empresarial para la prevención del fraude. De igual manera, SandboxAQ, una startup con sede en Palo Alto, recaudó 150 millones de dólares en una ronda de financiación de Serie E en abril de 2025, procedentes de inversores como Google y NVIDIA, específicamente para desarrollar soluciones avanzadas de ciberseguridad para los sectores biofarmacéutico y financiero. Otra colaboración destacada tuvo lugar en junio de 2023, cuando iDenfy, una startup de RegTech, se asoció con LeakIX para mejorar la detección de fraudes en los pagos y prevenir la creación de cuentas falsas, lo que refleja la creciente tendencia de startups a unir fuerzas para fortalecer la seguridad digital.
La innovación tecnológica se ve impulsada por colaboraciones multidisciplinarias y tendencias emergentes como los sistemas de detección multimodal y la autenticación basada en blockchain. Las empresas integran cada vez más el análisis forense basado en IA y las marcas de agua digitales para mejorar la precisión de la detección y la autenticidad del contenido. El sector también está experimentando un aumento de las colaboraciones con plataformas de redes sociales para integrar herramientas de detección directamente donde la desinformación se propaga con mayor rapidez. Estos avances, sumados a las presiones regulatorias y la organización de concursos de investigación, están fomentando un entorno dinámico donde la lucha contra las imágenes falsas se vuelve más sofisticada y colaborativa, garantizando que las tecnologías de detección puedan seguir el ritmo de las tácticas en constante evolución de los actores maliciosos.
Los 9 principales avances en el mercado de detección de imágenes falsas
- Inversión de Accenture en Reality Defender: en octubre de 2024, Accenture invirtió en Reality Defender, una startup de detección de deepfakes, para integrar su tecnología en soluciones de automatización de IA para industrias como finanzas y medios de comunicación, combatiendo el fraude deepfake.
- Colaboración de iDenfy y LeakIX : en junio de 2023, iDenfy se asoció con LeakIX para mejorar la detección de fraudes y prevenir cuentas falsificadas, lo que muestra la tendencia de las nuevas empresas a colaborar para fortalecer la seguridad digital.
- Aumento de capital de riesgo de 200 millones de dólares : entre 2023 y principios de 2024, se invirtieron 200 millones de dólares a nivel mundial en nuevas empresas de detección de deepfakes, con empresas con sede en EE. UU. como Pindrop Security y Reality Defender liderando la innovación.
- Liderazgo de Microsoft y Google : Microsoft y Google aumentaron las inversiones en detección de imágenes falsas a través de I+D y financiación de empresas emergentes, impulsando el mercado hacia una valoración de 4.900 millones de dólares para 2030.
- Financiación de Serie E de 150 millones de dólares de SandboxAQ de ciberseguridad con inteligencia artificial cuántica , incluida la detección de deepfakes para biofarmacia y finanzas, con el respaldo de Google y NVIDIA.
- Serie A de 100 millones de dólares de TensorWave : TensorWave obtuvo 100 millones de dólares en financiación de Serie A para avanzar en la infraestructura de IA, apoyando a empresas emergentes y empresas en la creación de herramientas de detección de imágenes falsas de última generación.
- Asociación entre Yahoo News y McAfee : Yahoo News se asoció con McAfee para integrar la detección de deepfake en su marco de contenido, garantizando la autenticidad de las imágenes y combatiendo la desinformación.
- Nuevas empresas de inteligencia artificial lanzan productos : Nuevas empresas como Samaya AI recaudaron 43,5 millones de dólares en financiación de Serie A para lanzar herramientas avanzadas para verificar la autenticidad de los medios mediante aprendizaje automático.
Las 5 principales empresas emergentes y sus productos/servicios, así como sus financiaciones o estrategias destacadas en el mercado de detección de imágenes falsas
| Puesta en marcha | Descripción del producto/servicio | Financiación/estrategias destacadas |
| Sensity AI | Plataforma de inteligencia visual sobre amenazas para la detección de deepfakes | Sólido respaldo financiero, alianzas estratégicas |
| Seguridad de Pindrop | Detección de medios sintéticos para autenticación de voz e imágenes | Financiamiento de deuda por $100 millones (julio de 2024); $318,3 millones en total recaudados |
| DeepMedia.AI | Análisis de autenticidad de imágenes y vídeos impulsado por IA | Rápida expansión del mercado |
| IA de DuckDuckGoose | Detección de deepfakes para imágenes y vídeos, soluciones en tiempo real | Ronda pre-semilla de 1,3 millones de euros (unos 1,41 millones de dólares) (junio de 2024) |
| VERDADERO | Autenticación de imagen en el punto de captura (Lente Truepic) | $37,6 millones en total; $26 millones en Serie B (septiembre de 2021) |
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Dinámica del mercado
Impulsor: La creciente preocupación por la desinformación digital impulsa la urgente necesidad de soluciones de verificación de imágenes
El aumento exponencial de imágenes generadas por IA ha generado desafíos sin precedentes para la confianza digital, con más de 15 mil millones de imágenes sintéticas creadas desde 2022 y aproximadamente 34 millones de nuevas imágenes generadas por IA producidas diariamente. Esta afluencia masiva ha impactado directamente a sectores críticos, en particular al financiero, donde los incidentes de deepfake aumentaron un 700 % en 2024, lo que resultó en pérdidas superiores a los 25 millones de dólares estadounidenses en un solo incidente de una empresa con sede en Hong Kong. El mercado de detección de imágenes falsas ha respondido a estas alarmantes estadísticas desarrollando sofisticadas soluciones de verificación que abordan vulnerabilidades específicas del sector, desde la integridad electoral hasta la autenticación de las comunicaciones corporativas.
Los actores del mercado están presenciando una adopción acelerada, ya que las organizaciones reconocen que la precisión de la detección humana se mantiene en tan solo 62 de cada 100 intentos, lo que hace que las soluciones automatizadas sean esenciales para la seguridad operativa. El mercado de detección de imágenes falsas ha evolucionado más allá de la simple clasificación binaria para ofrecer una puntuación integral de autenticidad, análisis de metadatos y rastreo de procedencia. Tan solo las instituciones financieras han incrementado sus presupuestos de seguridad en 200 millones de dólares estadounidenses a nivel mundial para tecnologías de detección de deepfakes entre 2023 y principios de 2024, lo que demuestra la importancia crucial de estas soluciones para mantener la confianza digital y prevenir pérdidas financieras sustanciales.
Tendencia: El procesamiento en tiempo real y las técnicas de detección multimodal mejoran la robustez del sistema de verificación
La transformación hacia capacidades de procesamiento en tiempo real representa un cambio fundamental en el funcionamiento del mercado de detección de imágenes falsas. Las plataformas líderes ahora analizan hasta 10 000 imágenes por segundo, manteniendo una precisión superior al 95 por 100. Este avance tecnológico permite a las organizaciones integrar la detección sin problemas en sus flujos de trabajo, desde la moderación de contenido en redes sociales hasta la verificación de transacciones financieras. Empresas como Reality Defender y DeepMedia.AI han sido pioneras en enfoques multimodales que analizan simultáneamente patrones visuales, inconsistencias en metadatos y artefactos de compresión, creando sistemas de detección que se adaptan a las nuevas técnicas de manipulación en cuestión de horas, en lugar de semanas.
La adopción empresarial de estos sistemas avanzados se ha acelerado drásticamente, con más de 2500 grandes corporaciones implementando soluciones de detección en tiempo real para mediados de 2024, procesando en conjunto más de 50 millones de imágenes diarias. El mercado de detección de imágenes falsas ha respondido a las diversas necesidades de la industria mediante el desarrollo de algoritmos especializados para diferentes tipos de contenido, desde materiales de marketing de alta resolución hasta imágenes comprimidas para redes sociales. La inversión en infraestructura de detección multimodal alcanzó los 150 millones de dólares estadounidenses solo en 2024, y empresas como SandboxAQ obtuvieron una importante financiación específicamente para el desarrollo de capacidades de detección mejoradas cuánticamente que prometen revolucionar la velocidad y la precisión de la verificación.
Desafío: Las técnicas de manipulación de imágenes en rápida evolución superan las capacidades de los sistemas de detección actuales
La competencia tecnológica entre la generación de imágenes y los sistemas de detección representa el mayor desafío para el mercado de detección de imágenes falsas, con nuevas técnicas de manipulación que surgen cada 72 horas en promedio, según datos de monitoreo de ciberseguridad de 2024. Los sofisticados ataques adversarios, diseñados específicamente para engañar a los algoritmos de detección, han aumentado en 3000 incidentes mensuales, lo que obliga a las empresas de detección a actualizar continuamente sus modelos y a reentrenar sus sistemas con conjuntos de datos cada vez más complejos. La aparición de modelos de generación basados en la difusión ha creado imágenes con menos artefactos detectables, lo que reduce la precisión de detección de 95 a 78 de cada 100 identificaciones exitosas para ciertos tipos de manipulación avanzada.
Los actores del mercado se enfrentan a importantes desafíos en la asignación de recursos, ya que las principales empresas de detección invierten más de 50 millones de dólares anuales en investigación y desarrollo solo para mantener los niveles actuales de precisión frente a las amenazas en constante evolución. El mercado de detección de imágenes falsas debe equilibrar la necesidad de capacidades de detección integrales con las limitaciones prácticas de implementación, ya que cada actualización importante de algoritmos requiere una validación exhaustiva con millones de imágenes de prueba. Las organizaciones informan de retrasos de detección de entre 14 y 21 días entre la aparición de nuevas técnicas de manipulación y la capacidad de detección fiable, lo que crea vulnerabilidades que los actores maliciosos explotan cada vez más para realizar campañas de fraude financiero y desinformación.
Análisis segmentario
Por tecnología
La tecnología de aprendizaje automático (ML) domina más del 55% del mercado de detección de imágenes falsas gracias a su capacidad única para aprender continuamente de nuevas técnicas de manipulación y adaptar algoritmos de detección sin necesidad de reprogramación manual. Los modelos de ML analizan millones de características de imágenes simultáneamente, identificando patrones sutiles que los sistemas tradicionales basados en reglas pasan por alto, logrando una precisión de 96 de cada 100 detecciones exitosas, en comparación con 74 de cada 100 de los métodos convencionales. Las instituciones financieras que utilizan sistemas de detección basados en ML informan haber evitado transacciones fraudulentas por valor de 180 millones de dólares estadounidenses en 2024, lo que demuestra el rendimiento superior de la tecnología en entornos de alto riesgo donde los métodos de detección tradicionales fallaron.
Este dominio se debe a la capacidad del aprendizaje automático (ML) para procesar diversos formatos de imagen y tipos de manipulación mediante aprendizaje por transferencia, lo que reduce el tiempo de entrenamiento de meses a días, manteniendo al mismo tiempo la precisión de detección en 15 000 técnicas de manipulación diferentes. Plataformas líderes como Reality Defender y Sensity AI emplean modelos de ML de conjunto que combinan múltiples redes neuronales y analizan más de 200 características de imagen distintas por ciclo de detección. El mercado de detección de imágenes falsas sigue favoreciendo la tecnología de ML, ya que ofrece resultados en tiempo real a gran escala, procesando hasta 500 000 imágenes por hora y, al mismo tiempo, mejorando las capacidades de detección mediante el aprendizaje continuo de cada imagen analizada.
Por tipo de imagen
El análisis de videos deepfake captura el 45% del mercado de detección de imágenes falsas, ya que los videos presentan riesgos exponencialmente mayores que las imágenes estáticas, y un solo video manipulado puede influir en millones de espectadores en cuestión de horas tras su publicación. El incidente de Hong Kong, donde delincuentes usaron videos deepfake para robar 25 millones de dólares estadounidenses, demuestra el grave impacto financiero, mientras que los deepfakes políticos durante las elecciones estadounidenses de 2024 alcanzaron a más de 150 millones de espectadores antes de ser detectados. Los deepfakes de video requieren analizar miles de fotogramas por segundo, examinando la consistencia temporal, los movimientos faciales y la sincronización del audio, lo que los hace técnicamente complejos y requiere muchos recursos tanto para crearlos como para detectarlos.
La creciente preocupación se debe al poder persuasivo y el potencial viral de los videos en las plataformas sociales, donde los videos deepfake generan 12 veces más interacción que las imágenes manipuladas, según análisis de redes sociales de 2024. Las organizaciones invierten fuertemente en capacidades de detección específicas para videos; tan solo los bancos destinaron US$ 75 millones a nivel mundial a sistemas de autenticación de video tras un aumento de 3000 intentos mensuales de fraude con videos deepfake. El mercado de detección de imágenes falsas prioriza el análisis de videos porque las consecuencias de los deepfakes de video no detectados incluyen daño reputacional inmediato, manipulación del mercado que causa pérdidas multimillonarias y malestar social que las imágenes estáticas rara vez logran.
Por aplicación
Las aplicaciones de monitoreo de redes sociales generan más del 25% de los ingresos del mercado de detección de imágenes falsas, ya que las plataformas procesan más de 95 mil millones de imágenes diariamente, lo que genera la mayor concentración de potencial distribución de desinformación a nivel mundial. La velocidad de propagación viral en redes sociales implica que una sola imagen falsa puede llegar a 10 millones de usuarios en seis horas, lo que obliga a las plataformas a implementar sistemas de detección en tiempo real que analizan el contenido al subirlo. Las principales redes sociales invirtieron US$ 450 millones en infraestructura de detección durante 2024, reconociendo que las imágenes falsas sin verificar provocan tasas de abandono de usuarios de 8,000 cuentas diarias y multas regulatorias que superan los US$ 50 millones por incidente.
Los principales usuarios finales incluyen las propias plataformas de redes sociales, las agencias de protección de marca que monitorean productos falsificados y las agencias gubernamentales que rastrean campañas de desinformación dirigidas a 25 millones de usuarios diariamente en diversas plataformas. Estos actores implementan software de detección de forma intensiva, ya que la moderación manual resulta imposible en redes sociales, donde los moderadores humanos solo pueden revisar 1000 imágenes diarias, en comparación con los 5 millones que procesan los sistemas de IA. El mercado de detección de imágenes falsas atiende a estos usuarios mediante API especializadas que se integran directamente con los sistemas de gestión de contenido, lo que permite la detección y eliminación automática de imágenes falsas antes de que alcancen un alcance viral, protegiendo así la integridad de la plataforma y la confianza de los usuarios.
Por componente
Las soluciones de software dominan el mercado de detección de imágenes falsas, con más del 60 % de participación, principalmente gracias a su escalabilidad, capacidad de implementación inmediata y rentabilidad en comparación con los modelos basados en servicios. Las organizaciones pueden integrar el software de detección directamente en sus flujos de trabajo existentes, procesando millones de imágenes diariamente sin las demoras asociadas a los servicios externalizados. Las grandes corporaciones ahorran aproximadamente US$ 2,5 millones anuales al implementar software interno en lugar de contratar servicios de detección, manteniendo velocidades de procesamiento de 10 000 imágenes por hora. El mercado de detección de imágenes falsas ha evolucionado hacia soluciones de software que ofrecen API personalizables, lo que permite a las empresas adaptar los parámetros de detección a las necesidades específicas de cada sector.
Las plataformas de software más destacadas incluyen Sentinel, Microsoft Video AI Authenticator, FakeCatcher de Intel y DeepMedia.AI. Sentinel lidera la adopción del mercado tras obtener 1,35 millones de dólares en financiación para concursos y procesar más de 50 millones de imágenes al mes en clientes empresariales. Microsoft Video AI Authenticator ocupa el segundo puesto, aprovechando su integración con los servicios en la nube de Azure para analizar 25 millones de imágenes diarias para empresas de la lista Fortune 500. El segmento de software para la detección de imágenes falsas continúa expandiéndose a medida que las organizaciones priorizan la propiedad de las capacidades de detección, el control de la privacidad de los datos y la capacidad de actualizar rápidamente los algoritmos contra amenazas emergentes sin depender de proveedores de servicios externos.
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Análisis Regional
América del Norte: Financiamiento gubernamental, alianzas estratégicas e innovación de productos
Norteamérica sigue siendo el centro de innovación en el mercado de detección de imágenes falsas y genera más del 40% de los ingresos del mercado. Este dominio regional se debe principalmente a la sustancial inversión gubernamental y a un sector privado dinámico. El Departamento de Seguridad Nacional de Estados Unidos ha priorizado las amenazas de los medios sintéticos, destinando más de 140 millones de dólares estadounidenses en subvenciones de investigación de la Fundación Nacional de la Ciencia para impulsar las tecnologías de detección. El Buró Federal de Investigaciones (FBI) y el Departamento de Defensa han establecido unidades especializadas para abordar las amenazas de deepfake, en particular en materia de seguridad electoral y defensa nacional.
Entre los principales lanzamientos de productos se incluyen el Autenticador de IA de Video de Microsoft y las soluciones empresariales de Reality Defender, ambas ampliamente adoptadas por agencias gubernamentales y empresas de la lista Fortune 500. Alianzas estratégicas, como la financiación Serie A ampliada de Reality Defender con IBM Ventures y Booz Allen Ventures, subrayan el enfoque de la región en soluciones empresariales y una rápida implementación. El entorno regulatorio de la región, con las advertencias de la FCC y la colaboración interinstitucional, acelera aún más la adopción y la innovación.
Estados Unidos: La acción regulatoria y la implementación empresarial impulsan la adopción de tecnología
Estados Unidos lidera el mercado de detección de imágenes falsas con un fuerte impulso regulatorio e iniciativas gubernamentales de alto perfil. El Departamento de Seguridad Nacional y la Comisión Federal de Comunicaciones han emitido directivas y advertencias para contrarrestar la manipulación mediática, especialmente en el contexto de la integridad electoral y la confianza pública. La financiación específica de la Fundación Nacional de la Ciencia ha impulsado una ola de lanzamientos de productos, incluyendo herramientas avanzadas de detección basadas en IA/ML ahora integradas en operaciones a nivel federal y estatal. La adopción empresarial está impulsada por alianzas entre líderes tecnológicos como Microsoft y agencias gubernamentales, lo que resulta en un rápido despliegue de plataformas de detección en sectores como finanzas, medios de comunicación y defensa. La postura proactiva del gobierno estadounidense, incluyendo el establecimiento de unidades especializadas de respuesta a deepfake, asegura que el país se mantenga a la vanguardia de los avances regulatorios y tecnológicos en la detección de imágenes falsas.
Europa: liderazgo regulatorio, colaboración industrial y adquisiciones estratégicas
El mercado europeo de detección de imágenes falsas se ve influenciado por marcos regulatorios sólidos y colaboraciones a nivel sectorial. La Ley de Servicios Digitales de la Unión Europea y la pionera Ley de IA de la UE han establecido nuevos estándares para la autenticidad del contenido digital, obligando a los proveedores de tecnología a desarrollar soluciones de detección compatibles. Entre las colaboraciones más destacadas del sector se encuentra la Iniciativa de Autenticidad de Contenido de Adobe, que colabora con empresas de medios de comunicación y tecnología para implementar sistemas de marcas de agua y seguimiento de procedencia.
Adquisiciones estratégicas, como la compra de IDVerse por parte de LexisNexis Risk Solutions, han fortalecido las capacidades de la región en autenticación automatizada de documentos y detección de fraude. Los gobiernos europeos, en particular los de Alemania y Francia, apoyan activamente la investigación y las colaboraciones público-privadas para abordar la desinformación y la seguridad electoral. Estos esfuerzos, combinados con un enfoque en la implementación ética de la IA, posicionan a Europa como líder mundial en innovación impulsada por la regulación y su adopción intersectorial.
Asia Pacífico: Iniciativas gubernamentales, financiación de empresas emergentes y despliegue rápido
La región Asia Pacífico está experimentando una rápida expansión en el mercado de detección de imágenes falsas, impulsada por iniciativas de digitalización respaldadas por el gobierno y un aumento en la financiación de startups. La política de "Nueva Infraestructura" del gobierno chino y la Estrategia 5G+ de Corea del Sur han acelerado el despliegue de tecnologías de detección basadas en IA en seguridad pública, ciudades inteligentes y servicios financieros. Entre las inversiones más destacadas se incluyen la ronda de financiación de 9 millones de dólares de AI Spera en Corea del Sur para mejorar las ofertas de ciberseguridad, y el enfoque integral de la región de la ASEAN para combatir las noticias e imágenes falsas.
Japón y Corea del Sur se están consolidando como actores clave, gracias a la investigación con apoyo gubernamental y a las colaboraciones público-privadas que impulsan la innovación. Los lanzamientos de productos de startups regionales y las colaboraciones con empresas tecnológicas globales están posibilitando soluciones de detección en tiempo real adaptadas a las necesidades locales. El enfoque de la región en la eficiencia operativa, los incentivos gubernamentales y la rápida adopción de tecnología garantiza un crecimiento continuo y un liderazgo en confianza digital y autenticidad de imágenes.
Principales empresas en el mercado de detección de imágenes falsas
- Imagen verdadera
- Sensity AI (anteriormente Deeptrace)
- Hive AI
- Serelay
- Defensor de la realidad
- microsoft
- Google / Rompecabezas
- Adobe
- Meta
- PimEyes
- Clarifai
- Vídeo de Amber
- Otros jugadores destacados
Descripción general de la segmentación del mercado
Por componente
- Software
- Herramientas de detección de deepfakes
- Plataformas de análisis forense de imágenes
- Algoritmos de detección basados en IA/ML
- Servicios
- Consultante
- Integración e implementación
- Soporte y mantenimiento
Por tecnología
- Inteligencia artificial (IA)
- Aprendizaje automático (ML)
- Visión por computadora
- Blockchain (para autenticación y trazabilidad)
- Herramientas forenses (análisis de metadatos EXIF, análisis de niveles de error, etc.)
Por modo de implementación
- En las instalaciones
- Basado en la nube
Por tipo de imagen
- Vídeos deepfake
- Imágenes fijas manipuladas
- Medios sintéticos (caras generadas por IA, imágenes GAN, etc.)
Por aplicación
- Monitoreo de redes sociales
- Verificación de noticias y medios
- Análisis forense digital
- Moderación de contenido
- Vigilancia y seguridad
- Integridad en publicidad y marketing
- Validación de imágenes médicas
Por usuario final/industria vertical
- Gobierno y aplicación de la ley
- Medios y entretenimiento
- Banca, Servicios Financieros y Seguros (BFSI)
- Comercio electrónico y venta minorista
- TI y telecomunicaciones
- Cuidado de la salud
- Educación
- Agencias de defensa e inteligencia
- Otros
Por región
- América del norte
- Estados Unidos
- Canadá
- México
- Europa
- Europa occidental
- el reino unido
- Alemania
- Francia
- Italia
- España
- Resto de Europa occidental
- Europa Oriental
- Polonia
- Rusia
- Hungría
- Resto de Europa del Este
- Europa occidental
- Asia Pacífico
- Porcelana
- India
- Japón
- Corea del Sur
- Australia y Nueva Zelanda
- ASEAN
- Resto de Asia Pacífico
- Oriente Medio
- Emiratos Árabes Unidos
- Arabia Saudita
- Bahréin
- Kuwait
- Katar
- Resto de Medio Oriente
- África
- Marruecos
- Egipto
- Nigeria
- Sudáfrica
- Resto de África
- Sudamerica
- Argentina
- Brasil
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