Resumen ejecutivo

El 7 de octubre de 2026, alumnas y familias del Colegio Modelo Lomas, en Lomas de Zamora, bloquearon la entrada del colegio con una sentada y presentaron una denuncia penal en la UFI N° 6 del Fuero de Responsabilidad Penal Juvenil. Acusaban a compañeros de tercer año de crear con inteligencia artificial imágenes sexuales falsas de sus compañeras y de distribuirlas por Telegram y otras plataformas. En los dos días siguientes, la investigación identificó 45 posibles víctimas, dos adolescentes de 15 años quedaron imputados por presunta producción y distribución de material de abuso sexual infantil y hubo tres allanamientos. No hay sentencia. Los hechos que reconstruye este análisis proceden de coberturas periodísticas y de versiones familiares e institucionales, todas pendientes de prueba.

El caso deja al descubierto una laguna. El Código Penal argentino no tiene un delito autónomo para los deepfakes sexuales. La Ley 27.736 (Ley Olimpia, 2023) incorporó la violencia digital a la Ley 26.485 como modalidad de violencia de género, pero no crea ningún tipo penal. Los fiscales echan mano de figuras preexistentes y los resultados divergen: en Córdoba, la fiscalía optó por las lesiones graves agravadas por violencia de género; en otros casos se aplica el artículo 128, que protege solo a menores; en San Juan, según la cobertura, la Justicia no pudo tipificar la conducta. Esa dispersión resta seguridad jurídica, desajusta las penas y retrasa las medidas cautelares urgentes, como la retirada del contenido.

El precedente más relevante es la resolución de la Cámara de Apelación y Garantías en lo Penal de Zárate-Campana, del 19 de mayo de 2025. El tribunal confirmó la elevación a juicio y sostuvo que la palabra «representación» del artículo 128 abarca imágenes simuladas, con independencia de que exista un menor real en la imagen. Se apoyó en la definición de la Real Academia, en la Convención sobre los Derechos del Niño, en su Protocolo Facultativo y en el Convenio de Budapest. La resolución tiene límites claros: pertenece a la etapa intermedia, no fija hechos probados, no analiza el principio de legalidad penal ni fija criterios periciales para distinguir una imagen real de una sintética, y no cubre a mujeres adultas.

Las cifras disponibles son parciales, pero apuntan en la misma dirección. La Defensoría del Pueblo porteña encuestó a 912 estudiantes de entre 12 y 19 años: el 43% recibió imágenes o vídeos manipulados con IA, el 13% conoce casos en su escuela y solo el 26% acude a un adulto o a una autoridad escolar. La Ufedyci registró cuatro denuncias en 2023, cinco en 2024, nueve en 2025 y cuatro hasta julio de 2026. Un estudio de UNICEF, ECPAT e INTERPOL en once países cifra en al menos 1,2 millones los niños que vieron sus imágenes manipuladas en el último año. Los tres datos tienen sesgos: autoinformación, cobertura limitada a la Ciudad de Buenos Aires y una cifra oculta que casi seguro supera lo registrado.

La respuesta escolar marca la diferencia. Según las familias, el Colegio Modelo Lomas minimizó el problema, pidió a las alumnas que callaran y no activó protocolo alguno; la sanción inicial habría sido una nota en el cuaderno de comunicaciones. Los colegios de la UBA afectados activaron sus protocolos de género y derivaron los casos. En el plano legislativo, Santa Fe sancionó en agosto de 2026 una Ley Ema contra la violencia digital escolar, y la versión bonaerense, que el Senado aprobó con modificaciones en octubre, debe volver a Diputados. La Ley Belén, que tipificaría el porn deep fake, lleva tres presentaciones desde 2022 sin sanción.

El derecho comparado ofrece modelos concretos. La Directiva (UE) 2024/1385 obliga a tipificar la producción y la difusión de deepfakes sexuales sin consentimiento, con transposición antes del 14 de junio de 2027. España prepara un artículo 173 bis del Código Penal. El Reino Unido tipificó en 2026 la creación no consentida de estas imágenes. La TAKE IT DOWN Act estadounidense impone la retirada del contenido en 48 horas y rige para las plataformas desde el 19 de mayo de 2026. Australia penaliza desde 2024 la transmisión de material sexual sintético sin consentimiento.

El análisis propone cinco ejes: un tipo penal autónomo que proteja a menores y adultos y cubra toda la cadena, desde la creación hasta la posesión; obligaciones de retirada rápida y seguridad por diseño para plataformas y desarrolladores; protocolos escolares obligatorios con formación docente; coordinación entre justicia, educación, salud y organismos de protección; y asistencia psicológica y jurídica gratuita para las víctimas. La tecnología avanza más rápido que el Congreso, y cada mes de espera sin tipo penal deja a las víctimas sin respuesta uniforme.

Cuerpos sintéticos, daños reales: la violencia digital de género en la era de los deepfakes y el vacío penal argentino

Índice

1. Introducción: el caso como síntoma de un fenómeno estructural
2. Contexto fáctico: reconstrucción del caso del Colegio Modelo Lomas
3. El fenómeno de los deepfakes sexuales: caracterización técnica y criminológica
4. Marco normativo argentino: ausencias, analogías y conflictos interpretativos
5. Jurisprudencia relevante: el fallo de la Cámara de Apelación y Garantías en lo Penal de Zárate-Campana
6. La respuesta del sistema educativo: entre la omisión y la desorientación institucional
7. Estadísticas y evidencia empírica: la magnitud del problema
8. Perspectiva comparada: respuestas normativas en el derecho internacional
9. Propuestas y recomendaciones
10. Conclusiones
11. Bibliografía

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1. Introducción: el caso como síntoma de un fenómeno estructural

1.1. Delimitación del objeto de estudio

Este trabajo analiza el caso del Colegio Modelo Lomas: la creación, difusión y comercialización de imágenes sexuales explícitas de alumnas adolescentes generadas con inteligencia artificial, sin su consentimiento. El episodio salió a la luz en octubre de 2026. Involucró a estudiantes de tercer año de una institución privada de Lomas de Zamora, provincia de Buenos Aires, que habrían usado IA para modificar fotografías reales de sus compañeras y producir representaciones falsas de desnudez, distribuidas después por plataformas digitales y sitios de contenido pornográfico (1).

El caso no está aislado. Durante 2026 aparecieron episodios parecidos en la Escuela Superior de Comercio Carlos Pellegrini y el Colegio Nacional de Buenos Aires, ambos dependientes de la Universidad de Buenos Aires (1). Dos instituciones asociadas a la excelencia académica terminaron como escenarios de una práctica que combina violencia de género, abuso sexual infantil y apropiación no consentida de la identidad digital.

El análisis cubre desde la emergencia pública del caso en octubre de 2026 hasta las actuaciones judiciales iniciales. Incluyo referencias retrospectivas a episodios anteriores para contextualizar el fenómeno. El ámbito es argentino, con atención a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires y al conurbano bonaerense, y sumo perspectivas comparadas cuando iluminan respuestas normativas de otros ordenamientos.

1.2. Relevancia jurídica y social

El caso excede la anécdota institucional. La utilización de inteligencia artificial para generar imágenes sexualizadas de menores plantea preguntas que tocan el derecho penal, el derecho de la niñez, el derecho de género, la protección de datos personales y la gobernanza algorítmica al mismo tiempo.

En el plano penal, el caso muestra la distancia entre la velocidad de la innovación tecnológica y la lentitud legislativa. El artículo 128 del Código Penal argentino sanciona la producción, distribución y tenencia de material de explotación sexual infantil. En 2025, la Cámara de Apelación y Garantías en lo Penal de Zárate-Campana interpretó, en una resolución de etapa intermedia, que la norma abarca las representaciones simuladas de menores, exista o no un menor real en la imagen (2). La interpretación avanza, pero no resuelve el problema de las imágenes de adolescentes que, sin ser explotación sexual infantil en sentido estricto, configuran violencia de género digital.

En protección de datos, el caso ilustra lo que la doctrina llama apropiación algorítmica de la identidad. Las fotografías que alimentaron los deepfakes salieron de redes sociales y repositorios escolares, sin consentimiento informado para tratarlas con fines de manipulación sexual. La Ley 25.326 de Protección de Datos Personales se diseñó en una era pre-algorítmica y no alcanza para abordar este uso de datos biométricos e imágenes personales.

Desde el género, el caso confirma un patrón documentado: los deepfakes sexuales afectan de manera desproporcionada a mujeres y niñas. Producir y difundir estas imágenes constituye una manifestación contemporánea de violencia simbólica que reproduce jerarquías de género en el espacio digital mediante la cosificación y la humillación. La Defensoría del Pueblo de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires documentó en su informe "Cuando la imagen deja de ser propia" que el 43% de los adolescentes encuestados había recibido imágenes o vídeos manipulados con IA, y que el 13% conocía casos en su entorno escolar (3).

La comunidad educativa se movilizó. Las alumnas del Colegio Modelo Lomas hicieron una sentada frente al establecimiento y se negaron a entrar a clases hasta obtener respuestas institucionales (4). La protesta visibilizó la gravedad del hecho y expuso la insuficiencia de los protocolos escolares para abordar la violencia digital.

1.3. Metodología y fuentes empleadas

Uso una metodología cualitativa de revisión documental, complementada con el análisis de fuentes cuantitativas disponibles. La estrategia se organiza en cuatro niveles.

Primero, fuentes normativas oficiales: la Ley 26.485 de Protección Integral para Prevenir, Sancionar y Erradicar la Violencia contra las Mujeres (modificada por la Ley 27.736, conocida como Ley Olimpia) (5), el Código Penal argentino en su redacción vigente y los proyectos legislativos en trámite, en particular la Ley Belén y la Ley Ema de la provincia de Buenos Aires.

Segundo, documentos institucionales y guías técnicas de organismos competentes. El informe de la Defensoría del Pueblo de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (3) es la fuente más sistemática disponible sobre prevalencia de deepfakes entre adolescentes argentinos. Sumo los datos de la Unidad Fiscal Especializada en Delitos y Contravenciones Informáticas (Ufedyci) sobre evolución de denuncias en establecimientos educativos (6), y el estudio internacional coordinado por UNICEF, ECPAT e INTERPOL sobre magnitud global de la manipulación sexual de imágenes de niños y niñas mediante IA (7).

Tercero, sentencias y resoluciones judiciales. Presto atención al fallo de la Cámara de Apelación y Garantías en lo Penal de Zárate-Campana (2), que estableció un precedente interpretativo sobre el alcance del artículo 128 del Código Penal respecto de imágenes generadas por IA. Analizo también la causa radicada en la UFI N° 6 del Fuero de Responsabilidad Penal Juvenil de Lomas de Zamora (4).

Cuarto, cobertura periodística especializada como fuente complementaria para reconstruir los hechos, dado que la información judicial disponible es limitada en esta etapa procesal. Uso medios de referencia como La Nación (1), Infobae (8) y MDZol (9), y contrasto sus afirmaciones con las fuentes primarias cuando resultan accesibles.

Una limitación metodológica relevante: el caso está en fase inicial de investigación judicial. No hay sentencia firme que establezca los hechos probados. Las afirmaciones sobre materialidad, número de víctimas e identidad de los imputados son versiones periodísticas o institucionales en disputa, sujetas a la verificación que realice, en su caso, el sistema de justicia. Este trabajo distingue entre hechos comprobados, interpretación jurídica y opinión doctrinal, y señala los vacíos de información cuando corresponden.

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2. Contexto fáctico: reconstrucción del caso del Colegio Modelo Lomas

2.1. Cronología de los hechos

La reconstrucción cronológica tiene dificultades propias de un caso en estado procesal incipiente, con divergencias entre las versiones institucionales y las familiares. Las fuentes periodísticas permiten establecer una secuencia aproximada (1) (4) (9).

La primera señal documentada de la existencia del material apareció cuando una estudiante del Colegio Modelo Lomas empezó a recibir mensajes de contenido sexual de desconocidos por WhatsApp. El director del establecimiento, Rodrigo Herrera, relató que la adolescente intentó averiguar cómo habían obtenido su número y descubrió que sus datos personales circulaban junto con fotografías manipuladas (10). Uno de los usuarios que la contactó le dijo que sus imágenes estaban en un grupo de Telegram y que su contacto se había compartido, lo que explicaba los mensajes (10).

Desde esa primera alerta, las autoridades escolares conocieron otros episodios parecidos. Herrera contó que al día siguiente apareció una conversación entre dos estudiantes que compartían fotografías de compañeras, lo que amplió las sospechas sobre la cantidad de afectadas (10). En reuniones posteriores con padres, tres o cuatro madres más confirmaron que sus hijas también habían sido editadas (10).

Las alumnas afectadas supieron de la existencia de las imágenes cerca de un mes antes de que el caso trascendiera, según el testimonio de Micaela, madre de una de las víctimas, recogido por La Nación (1). La demora en contarlo a sus familias se atribuye a la vergüenza y al temor. "Las chicas se enteraron el jueves y tenían mucha vergüenza de contarnos lo que había pasado. Mi hija me terminó contando el viernes", relató Micaela (1).

La versión institucional difiere sobre cuándo el colegio supo del caso. Las familias sostienen que la institución sabía desde hacía al menos un mes, y se apoyan en que uno de los alumnos señalados llevaba ese tiempo sin asistir a clases presenciales. La dirección afirmó haber conocido los hechos recién el martes previo a la denuncia pública (4) (9). Herrera sostuvo que fue la propia estudiante quien alertó al colegio cuando recibió los mensajes (10).

El miércoles 7 de octubre de 2026 se produjo el punto de quiebre. Estudiantes y familias se concentraron frente al establecimiento y realizaron una sentada. La puerta de entrada al Colegio Modelo Lomas "amaneció bloqueada desde temprano por una 'sentada' estudiantil" (4). Parte de los alumnos decidió no ingresar a clases hasta obtener respuestas (9).

Ese mismo día, las familias radicaron la denuncia penal en la UFI N° 6 del Fuero de Responsabilidad Penal Juvenil de Lomas de Zamora (9). La causa quedó a cargo del fiscal Mariano Bonilla (9).

El jueves 8 de octubre, la investigación identificó 45 posibles víctimas y dos adolescentes de 15 años quedaron imputados (11). El viernes 9 de octubre, la Justicia realizó tres allanamientos en viviendas de los alumnos investigados, secuestró dispositivos electrónicos y dispuso restricciones de acercamiento a las denunciantes (8). El sábado 10 de octubre, el director del colegio habló en público y confirmó que uno de los estudiantes involucrados había dejado la institución por decisión de su familia (10).

2.2. Los actores intervinientes

La reconstrucción de los actores distingue entre quienes tienen identidad y participación confirmadas por fuentes institucionales o judiciales, y quienes permanecen en el plano de la sospecha o la investigación en curso.

Los alumnos investigados. La Justicia identificó en un primer momento a cuatro estudiantes de tercer año del Colegio Modelo Lomas como presuntos responsables de crear y difundir el material (8) (11). Dos de ellos, de 15 años, quedaron imputados por "presunta producción y distribución de Material de Abuso Sexual Infantil (MASI)", sobre la base de la Ley provincial 13.634 sobre responsabilidad penal juvenil (8). Un quinto estudiante, mencionado en algunas coberturas, habría participado en distintas etapas de la maniobra (1). El director del colegio confirmó que uno de los señalados dejó la institución (10). Clarín informó además que la investigación se extendía a un adulto, sin precisiones sobre su rol (12).

Las víctimas. El número de alumnas afectadas varió según la versión. Las familias mencionaron al principio entre 30 y 40 alumnas (9), cifra que después subió a "alrededor de 50" en testimonios recogidos por El Destape y Página/12 (4) (13). La Justicia, tras los primeros peritajes, identificó 45 casos (8) (11). Las edades corresponden a estudiantes de tercer y cuarto año del secundario, adolescentes de unos 14 a 16 años.

Las familias. Un grupo de padres y madres motorizó la denuncia y la protesta. Micaela se convirtió en portavoz ante los medios. Los reclamos se centraron en tres ejes: la gravedad del hecho, la demora y minimización por parte de la institución, y la necesidad de respuestas institucionales y judiciales (4) (9).

La institución educativa. El Colegio Modelo Lomas es una institución privada de Lomas de Zamora. Su director, Rodrigo Herrera, asumió la representación pública del establecimiento a partir del 9 de octubre (10). La respuesta institucional se analiza en el apartado 2.3.

El sistema judicial. La causa quedó radicada en la UFI N° 6 del Fuero de Responsabilidad Penal Juvenil de Lomas de Zamora, a cargo del fiscal Mariano Bonilla (9). Las medidas cautelares las dispuso el Juzgado de Garantías del Joven N° 3 del Departamento Judicial de Lomas de Zamora (8).

2.3. La respuesta institucional del establecimiento

La respuesta del Colegio Modelo Lomas es uno de los ejes del conflicto y quizá el factor que detonó la crisis institucional. Las familias sostienen que la institución demoró en informar e intentó silenciar a las alumnas y ocultar los hechos (4).

Micaela contó que el colegio les decía a las estudiantes "que se callen mientras ellas lloraban por los recreos" (4). La misma fuente relata que las alumnas eran instadas a no decir nada "para que no nos llegue a los papás" (13). Estas afirmaciones no han sido confirmadas por una investigación independiente, pero constituyen la versión sostenida por las familias y recogida por múltiples medios.

La sanción inicial aplicada a los alumnos señalados, según denunciaron las familias, habría consistido en "una nota en el cuaderno de comunicaciones" (4). Las familias la percibieron como "del todo insuficiente frente a la dimensión de lo ocurrido" (4).

Tras la protesta y la intervención judicial, la institución adoptó varias medidas. Dispuso que los alumnos investigados continuaran sus clases de manera virtual, para evitar que compartieran el aula con las alumnas damnificadas (8) (11). Resolvió no renovar sus matrículas para el ciclo lectivo 2027 (11). El director Herrera confirmó que uno de los estudiantes ya había dejado la institución por decisión de su familia (10).

Herrera reconoció en declaraciones públicas la existencia de un mensaje que sugería un intercambio económico: "Hay un mensaje que dice: 'Si me pasás una imagen voy a recibir un bono', o algo similar, que da a entender que había algo de eso" (10). La declaración importa porque admite indicios de un posible componente económico en la conducta de los investigados, sin confirmar la comercialización del material.

2.4. La reacción de la comunidad educativa

La comunidad educativa reaccionó con dos manifestaciones principales: la sentada frente al establecimiento y la difusión de un comunicado por redes sociales.

La sentada del miércoles 7 de octubre fue el acto de visibilización más relevante. Estudiantes y familias se concentraron frente al Colegio Modelo Lomas "para reclamar respuestas y medidas frente a lo ocurrido" (14). Parte de los alumnos decidió no ingresar a clases hasta obtener explicaciones (9). El reclamo apuntaba a "conocer cómo se obtuvieron las fotos, quiénes [participaron]" y qué medidas adoptaría la institución (14).

En paralelo, una publicación de la cuenta de la camada 2026 del Colegio Modelo Lomas circuló en redes sociales y expuso el reclamo ante el público. El mensaje, citado por MDZol, decía: "Urgente. Alumnos venden fotos de sus compañeras desnudas creadas con inteligencia artificial" (9). El texto advertía que "crear, compartir o vender imágenes falsas de menores constituye violencia" y reclamaba dejar de naturalizar estas situaciones. "Se vulneraron cuerpos, intimidades y nuestra dignidad. No es una broma, no es un juego y no es culpa de quien es expuesta", decían (9). El comunicado cerraba con una frase dirigida a toda la comunidad educativa: "Nuestros cuerpos no se venden, no se comparten y no se manipulan" (9).

El caso trascendió los límites del Colegio Modelo Lomas y generó reacciones en otras instituciones. La Nación recogió que el episodio "impulsó nuevos testimonios de estudiantes de todo el país" (1), lo que sugiere que la práctica de los deepfakes sexuales no se limita a un establecimiento ni a una jurisdicción.

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3. El fenómeno de los deepfakes sexuales: caracterización técnica y criminológica

3.1. Definición y tipologías

El término deepfake designa todo contenido audiovisual (imagen, vídeo o audio) generado o manipulado con sistemas de inteligencia artificial para que resulte indistinguible de una representación auténtica de la realidad (15). La expresión, acuñada en 2017 a partir de la contracción de deep learning y fake, alude a una técnica de aprendizaje profundo basada en redes generativas antagónicas (GAN) que superpone el rostro o la identidad de una persona sobre el cuerpo de otra en un soporte audiovisual preexistente (15).

La doctrina y los organismos internacionales usan la categoría de deepfake sexual o porn deep fake para referirse a imágenes o vídeos de naturaleza explícita, sexual o sexualizada, manipulados o generados por IA en su totalidad, que por lo general se producen sin el consentimiento de la persona representada (16). La definición de Rennie y Zauner sirve para el análisis criminológico: el elemento definitorio es la ausencia de consentimiento y la finalidad sexual del producto; el cuerpo real desnudo puede no haber existido nunca (16).

La literatura distingue dos modalidades técnicas. La primera es la nudificación: usar herramientas de IA para quitar o alterar la ropa de una fotografía real y generar una representación falsa de desnudez o contenido sexual (7). La segunda es la generación sintética completa: el contenido se produce por completo mediante algoritmos, sin partir de una imagen real de la víctima, a partir de datos biométricos extraídos de múltiples fuentes. Las dos modalidades producen el mismo resultado: una representación sexualizada no consentida que, aunque la imagen sea falsa, causa un daño reputacional, psicológico y social real (7) (17).

UNICEF sostiene que estas imágenes no son una categoría diferenciada o atenuada del abuso sexual infantil. La organización afirma que "las imágenes sexualizadas de personas menores de edad creadas o manipuladas por herramientas de IA constituyen imágenes de abusos sexuales de niños y niñas", y que "los abusos cometidos mediante deepfake siguen siendo abusos y, aunque las imágenes sean falsas, el daño que causan es absolutamente real" (7). La calificación tiene consecuencias jurídicas directas: desplaza el debate desde la categoría de "contenido falso" hacia la de "material de abuso sexual", con las obligaciones de protección y reparación que de ello se derivan.

3.2. El sesgo de género en la producción y difusión

La evidencia empírica muestra una asimetría de género estructural. Los datos de organismos internacionales, estudios académicos y plataformas de verificación convergen: los deepfakes sexuales afectan de manera desproporcionada a mujeres y niñas.

La Oficina del Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Derechos Humanos cifró en casi el 99% la proporción de víctimas de deepfakes sexuales generados por IA que son mujeres, en una comunicación de junio de 2026 (18). ONU Mujeres estima que entre el 90% y el 95% de todos los deepfakes disponibles en línea son imágenes sexualizadas de mujeres (19). El Parlamento Europeo documentó que la tecnología deepfake "se ha convertido en un medio clave para la violencia de género facilitada por la tecnología" (20).

La asimetría no es accidental ni contingente, sino estructural. Rennie y Zauner sostienen que "la tecnología que facilita el abuso mediante deepfake está generizada y hereda valores misóginos", de modo que los deepfakes sexuales "se habilitan a través de la cultura más amplia de la desigualdad de género" (16). La Scoping Review publicada en Sage Journals identifica como tema recurrente la integración de los deepfakes sexuales en el continuum de la violencia sexual, junto con el acoso, el stalking, el abuso en línea y el abuso basado en imágenes (21).

La dimensión de género no se limita a la identidad de las víctimas. Afecta también a los móviles, los contextos de producción y las consecuencias sociales. Los atacantes crean deepfakes sexuales "para buscar gratificación sexual, para acosar y humillar a sus objetivos, o para ejercer poder sobre una pareja íntima" (22). En el ámbito escolar, esta dinámica se traduce en una forma específica de violencia entre pares que combina el acoso en línea con la humillación pública y la cosificación sexual.

3.3. La comercialización de la violencia: venta y distribución del material

El ecosistema de deepfakes sexuales se comercializa cada vez más. Lo que a finales de la década de 2010 era una práctica marginal confinada a foros de nicho se transformó en un mercado con infraestructura, modelos de negocio y cadenas de valor.

Rennie y Zauner sitúan el punto de inflexión en 2017, cuando los deepfakes sexuales "se commodificaron a través de Reddit y otros sitios web" (16). Desde entonces el mercado se expandió. Un informe de EurekAlert de septiembre de 2026 estimaba que, mientras en 2023 existían unos 500.000 vídeos de pornografía deepfake en línea, en 2025 la cifra llegó a 8 millones, con un público que generó más de cuatro mil millones de visualizaciones en los cuarenta sitios de pornografía deepfake más visitados (23).

La estructura del mercado se diversifica. Un estudio presentado en el simposio USENIX de 2025 caracterizó el funcionamiento de MrDeepFakes, una de las plataformas de intercambio de deepfakes sexuales más relevantes, y documentó un ecosistema donde los usuarios consumen contenido y también compran y venden herramientas para generarlo (24). Investigaciones más recientes identificaron el papel de plataformas como Civitai, que permite "comprar y vender herramientas para afinar deepfakes" mediante archivos LoRA (Low-Rank Adaptation) que se combinan con otros sistemas para producir contenido gráfico o sexual (25).

La comercialización se vuelve más grave cuando afecta a menores de edad. Una investigación de Maldita.es publicada en diciembre de 2025 documentó más de veinte cuentas de TikTok que publicaban vídeos sexuales de niñas y adolescentes creados con IA, y que "se lucran vendiendo vídeos e imágenes sexuales de menores creados con IA a través del sistema de suscripción de TikTok (una parte de las ganancias se la queda la plataforma) y también fuera de la red social" (25). El hallazgo importa para el caso del Colegio Modelo Lomas, donde el director del establecimiento admitió indicios de un posible intercambio económico: "Hay un mensaje que dice: 'Si me pasás una imagen voy a recibir un bono', o algo similar, que da a entender que había algo de eso" (10).

Las fuerzas del orden empezaron a actuar en el ámbito específico de la creación de material de abuso sexual infantil mediante IA. En octubre de 2026, el FBI y las autoridades francesas desarticularon sitios web dedicados a la venta de deepfake CSAM (Child Sexual Abuse Material), arrestaron a un individuo y confiscaron colecciones que contenían 189 GB de material (25). Los operativos son significativos, pero no alteran la tendencia estructural: la producción y distribución de deepfakes sexuales de menores opera en un espacio de relativa impunidad, facilitado por la falta de tipificación específica en la mayoría de los ordenamientos jurídicos y por la lentitud de las plataformas en implementar mecanismos de detección.

3.4. El impacto diferenciado sobre niñas y adolescentes

El daño causado por los deepfakes sexuales no es una consecuencia accidental o secundaria del fenómeno: es su núcleo. La literatura clínica y criminológica documenta de manera consistente las consecuencias psicológicas, sociales y educativas que experimentan las víctimas, con especial intensidad cuando se trata de adolescentes.

La American Academy of Pediatrics (AAP), en su análisis sobre el impacto de los deepfakes y la pornografía sintética, señala que las víctimas de abuso sexual basado en imágenes generadas por IA "pueden experimentar humillación, vergüenza, ira, violación [de su intimidad] y autoinculpación" (26). Los efectos no son transitorios: "pueden contribuir a una angustia emocional inmediata y continua, al retraimiento de la vida familiar y escolar, y a dificultades para sostener relaciones de confianza" (26). En los casos más graves, la AAP advierte que pueden conducir a autolesiones y pensamientos suicidas (26).

El carácter comunitario del daño agrava la situación. Cuando los deepfakes circulan en el entorno escolar o en grupos de pares, "la víctima puede ser acosada, ridiculizada y hostigada; el trauma se amplifica cada vez que se comparte el contenido" (26). Esta dimensión colectiva pesa en el caso que nos ocupa: las imágenes se difundieron por grupos de Telegram y otros canales digitales, y alcanzaron a un número indeterminado de receptores dentro y fuera de la institución.

La investigación criminológica de Hotz (2026) sobre la generación de AI-CSAM entre pares identifica consecuencias adicionales: "miedo, ansiedad, depresión e ideación suicida, junto con repercusiones sociales como bullying, ostracismo, culpabilización de la víctima y perturbaciones en la educación, incluido el traslado de escuela" (27). El estudio subraya un aspecto crucial: "aunque los perpetradores frecuentemente enmarcan las imágenes sexuales generadas por IA como 'no reales', los daños experimentados por las víctimas siguen siendo materiales" (27).

Los profesionales de la salud empezaron a alertar sobre la especificidad de estos cuadros. Un reportaje de Redacción Médica de octubre de 2026 recoge testimonios de médicos y psicólogos que describen secuelas que "pueden abarcar desde dificultades para conciliar el sueño, ansiedad generalizada y depresión hasta cuadros más complejos" (28). El psicólogo Álvaro Fontalba, citado en el mismo artículo, menciona el "trastorno por el cuerpo traumático" como categoría diagnóstica emergente, donde la disociación entre la imagen real y la imagen manipulada genera una forma específica de sufrimiento psíquico (28).

La experiencia de las víctimas en el caso del Colegio Modelo Lomas ilustra estos hallazgos. Una de las alumnas afectadas declaró: "Aunque sé que es falso, me dio vergüenza" (1). Otra estudiante relató que el colegio les decía "que se callen mientras ellas lloraban por los recreos" (1). Estas manifestaciones muestran la combinación de vergüenza, indefensión y revictimización institucional que caracteriza la respuesta social a este tipo de violencia.

La mayoría de los estudios sobre impacto psicológico se han hecho en poblaciones adultas o en muestras clínicas. La investigación específica sobre adolescentes víctimas de deepfakes sexuales en contextos escolares es aún incipiente. La AAP reconoce que "la evidencia es desigual", aunque los daños psicológicos asociados a imágenes sintéticas no consentidas están "más extensamente documentados" que otras categorías de daño (26). La asimetría en el conocimiento disponible no significa ausencia de daño: pide fortalecer la investigación empírica en el ámbito iberoamericano.

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4. Marco normativo argentino: ausencias, analogías y conflictos interpretativos

4.1. La Ley Olimpia y su recepción en el ordenamiento argentino

La Ley 27.736, conocida como Ley Olimpia, sancionada en octubre de 2023, es el primer reconocimiento normativo explícito de la violencia digital de género en el ordenamiento jurídico argentino (5) (29). Su denominación remite a la legislación homónima mexicana impulsada por la activista Olimpia Coral Melo. La sanción cerró un proceso de incidencia que se extendió por más de cinco años en el Congreso argentino (30).

La norma modifica el artículo 6° de la Ley 26.485 de Protección Integral para Prevenir, Sancionar y Erradicar la Violencia contra las Mujeres, y agrega como inciso i) la definición de violencia digital o telemática. Según el texto legal, comprende "toda conducta, acción u omisión en contra de las mujeres basada en su género que sea cometida a través del uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC)" (5). La definición abarca la difusión no consentida de material íntimo, el acoso virtual, la manipulación de imágenes y los discursos de odio misóginos (30).

La Ley Olimpia redirigió el encuadre jurídico de las conductas de violencia digital. Antes de su sanción, la difusión no consentida de imágenes íntimas quedaba relegada a la categoría de contravención o falta, con sanciones insignificantes y escasa protección para las víctimas. A partir de la reforma, estos actos pueden calificarse como lesiones graves (artículo 90 del Código Penal) cuando generan un daño psicológico acreditado en el marco de la violencia de género (31). Ese encuadre usó la fiscalía de Córdoba en el caso del joven que creó imágenes pornográficas falsas de sus compañeras con IA, donde, según la cobertura, el imputado podría enfrentar una pena de 3 a 20 años de prisión (31). Esa escala no coincide con el Código Penal vigente: el artículo 90 prevé de uno a seis años y el artículo 92, cuando concurre alguna circunstancia del artículo 80, de tres a diez años. La cifra periodística debe contrastarse con el requerimiento fiscal.

La Ley Olimpia no tipifica de manera autónoma la creación y difusión de deepfakes sexuales. Su mérito es haber establecido un marco conceptual y una modalidad de violencia específica, pero la sanción penal sigue dependiendo de la subsunción analógica en figuras preexistentes. Especialistas y organismos internacionales señalaron la insuficiencia, y varios proyectos legislativos buscan colmar el vacío (32).

4.2. El artículo 128 del Código Penal y su aplicación analógica a imágenes generadas por IA

El artículo 128 del Código Penal argentino, en su redacción actual (reformado por la Ley 27.436 en 2018), sanciona con prisión de tres a seis años al que "produjere, financiare, ofreciere, comerciare, publicare, facilitare, divulgare o distribuyere, por cualquier medio, toda representación de un menor de dieciocho (18) años dedicado a actividades sexuales explícitas o toda representación de sus partes genitales con fines predominantemente sexuales" (33). La tenencia a sabiendas se sanciona con prisión de cuatro meses a un año, y de seis meses a dos años si existen fines inequívocos de distribución o comercialización. Todas las escalas se elevan en un tercio en su mínimo y en su máximo cuando la víctima es menor de trece años (33).

La jurisprudencia argentina discute si la expresión "representaciones", introducida por la reforma de 2018, abarca solo imágenes de menores reales o si se extiende a representaciones simuladas, incluidas las generadas por completo con inteligencia artificial. La Cámara de Apelación y Garantías en lo Penal de Zárate-Campana abordó la cuestión de manera directa en un fallo que constituye el precedente más relevante en la materia y que analizo en la Sección 5 (2).

El tribunal parte de un análisis semántico del término "representación". La Real Academia Española define "representar" como "hacer presente algo con figuras o palabras" y "sustituir a alguien o hacer sus veces" (34). "Representación" se define como "imagen o idea que sustituye a la realidad" (34). Sobre esa base, el tribunal concluyó que la norma no exige que la imagen corresponda a un menor real: basta con que la representación, real o simulada, sea de contenido sexual explícito e involucre a una persona menor de edad (2).

El razonamiento se apoya además en los compromisos internacionales asumidos por Argentina. La Convención sobre los Derechos del Niño (Ley 23.849), el Protocolo Facultativo relativo a la venta de niños, la prostitución infantil y la utilización de niños en la pornografía (Ley 25.763) y el Convenio de Budapest sobre Ciberdelincuencia (Ley 27.411) configuran un marco que, según el tribunal, obliga a una interpretación amplia del tipo penal (2) (35). El juez Mariano Magaz sostuvo en su voto que excluir las imágenes generadas por IA de la tutela penal "implicaría una peligrosa normalización de la pedofilia y, en consecuencia, pondría en riesgo la libertad e integridad de las infancias" (2).

El fallo de Zárate-Campana aborda el caso de material de abuso sexual infantil (víctimas menores de 18 años), no la violencia digital de género contra mujeres adultas. La aplicación analógica del artículo 128 a imágenes de personas mayores de edad no sería procedente, lo que confirma la necesidad de una tipificación autónoma para el porn deep fake que contemple la violencia de género digital en todas sus manifestaciones (32).

4.3. La Ley de Protección Integral de las Mujeres (Ley 26.485)

La Ley 26.485, sancionada en 2009, constituye el marco normativo general de protección contra la violencia hacia las mujeres en Argentina. Su artículo 5° define los tipos de violencia (física, psicológica, sexual, económica y patrimonial, simbólica) y su artículo 6° establece las modalidades a través de las cuales se manifiestan (5).

La Ley Olimpia incorporó la violencia digital como modalidad autónoma en el inciso i) del artículo 6°. La reforma amplió el catálogo de conductas protegidas y habilitó la aplicación de las medidas de protección previstas en la ley: prohibición de acercamiento, restricción de contacto y medidas cautelares urgentes (5). La víctima puede solicitar estas medidas ella misma, sin patrocinio letrado, y las autoridades judiciales deben aplicarlas.

La Ley 26.485 se articula con la Convención sobre la Eliminación de Todas las Formas de Discriminación contra la Mujer (CEDAW) y con la Convención Interamericana para Prevenir, Sancionar y Erradicar la Violencia contra la Mujer (Convención de Belém do Pará), la primera con jerarquía constitucional por el artículo 75, inciso 22, de la Constitución Nacional, y la segunda, aprobada por la Ley 24.632, con jerarquía superior a las leyes (5). La articulación refuerza el deber estatal de debida diligencia en la prevención, investigación y sanción de la violencia digital, y habilita la exigibilidad internacional del cumplimiento de estas obligaciones.

4.4. La ausencia de una tipificación específica del porn deep fake

A pesar de los avances normativos de la Ley Olimpia y de las interpretaciones judiciales extensivas del artículo 128, el ordenamiento jurídico argentino carece de una figura penal autónoma que tipifique la creación, difusión y comercialización de deepfakes sexuales no consentidos (32) (36). La ausencia genera problemas prácticos y dogmáticos.

El primer problema es de seguridad jurídica. La calificación de estas conductas depende de la interpretación que los tribunales hagan de figuras preexistentes, y eso produce disparidad de criterios. En el caso de Córdoba, la fiscalía optó por el encuadre en lesiones graves calificadas por violencia de género (31); en el caso de Zárate-Campana, el tribunal aplicó el artículo 128 del Código Penal (2); en otros episodios, como el de San Juan, "la Justicia no pudo tipificar la conducta como delito" (36). La dispersión interpretativa genera incertidumbre y dificulta la persecución penal uniforme.

El segundo problema es de proporcionalidad. Las penas aplicables a las figuras analógicas pueden resultar desproporcionadas o insuficientes, según el caso. La calificación como lesiones graves (artículo 90 del Código Penal) conlleva una escala de uno a seis años, que sube a tres a diez años si concurre alguna circunstancia del artículo 80 (artículo 92), y la cobertura periodística cita cifras aún mayores (31). Aplicar esa escala puede resultar excesivo para conductas que, si bien graves, no implican violencia física. La aplicación del artículo 128 está limitada a víctimas menores de edad y no cubre la violencia digital contra mujeres adultas (36).

El tercer problema es de eficacia preventiva. La ausencia de una tipificación específica dificulta adoptar medidas cautelares urgentes, como el bloqueo de contenidos o la eliminación de material, esenciales para mitigar el daño. La Ley Olimpia prevé la posibilidad de solicitar la remoción de contenidos, pero su aplicación práctica es limitada y depende de la voluntad de las plataformas digitales (32).

4.5. El proyecto de Ley Belén: contenido, alcance y estado parlamentario

La Ley Belén es la iniciativa legislativa más relevante orientada a colmar el vacío penal en materia de violencia digital en Argentina. Su denominación honra la memoria de Belén, una adolescente que se suicidó tras la difusión no consentida de imágenes íntimas. La impulsa la diputada nacional Mónica Macha, presidenta de la Comisión de Mujeres y Diversidad de la Cámara de Diputados (37).

El proyecto, presentado por tercera vez desde 2022, propone incorporar al Código Penal tres figuras delictivas autónomas (32) (37):

La difusión no consentida de material íntimo (artículo 155 bis) abarca la obtención, difusión y comercialización de imágenes íntimas sin consentimiento de la persona representada. La norma contempla toda la cadena de viralización y penaliza tanto a quien accede al material sin autorización como a quien lo difunde (37).

El porn deep fake se define como "la creación, difusión y comercialización de montajes digitales de contenido sexual generados mediante inteligencia artificial sin consentimiento de la persona representada" (32). La figura contempla la manipulación de imágenes reales mediante técnicas de IA y la generación sintética completa de contenido (37).

La sextorsión consiste en la extorsión mediante la amenaza de difundir material íntimo o de contenido sexual explícito (32).

El proyecto también incorpora el ciberflashing, definido como el envío no consentido de material de desnudez con fines sexuales a través de tecnologías de la información (37). Según datos citados por la diputada Macha, esta práctica la sufren 8 de cada 10 mujeres en Argentina (37).

Las penas previstas oscilan entre 6 meses y 6 años de prisión, con agravantes cuando la víctima es menor de edad, cuando el autor es una pareja o expareja, o cuando la conducta se comete en el ámbito educativo (37). La iniciativa también prevé multas de 6 a 25 salarios mínimos para conductas de exhibición no consentida (37).

El estado parlamentario de la Ley Belén es incierto. El proyecto se presentó en múltiples oportunidades (2022, 2024 y 2025) sin obtener sanción definitiva. La última presentación, en noviembre de 2025, la acompañó un informe de Amnistía Internacional Argentina que documenta la magnitud de la violencia digital en el país (37). El proyecto sigue en discusión en comisiones, sin fecha cierta para su tratamiento en el recinto (32). En el debate parlamentario convergen posiciones dispares: los bloques de izquierda y de centroizquierda respaldaron la iniciativa sin modificaciones sustanciales, mientras que algunos sectores del oficialismo plantearon reservas sobre la posible sobrerregulación de conductas juveniles y sobre la articulación con el fuero penal juvenil (37).

4.6. La Ley Ema: respuesta normativa en la provincia de Buenos Aires

La provincia de Buenos Aires impulsó en paralelo la Ley Ema, denominada así en memoria de Ema Bondaruk, una adolescente que se quitó la vida el 24 de agosto de 2024 tras la viralización no consentida de imágenes íntimas en su entorno escolar (38).

La Ley Ema, impulsada por la diputada Mayra Mendoza y trabajada junto a Laura Sánchez, madre de Ema, busca prevenir y abordar la violencia digital en el ámbito educativo bonaerense (39). A diferencia de la Ley Belén, que es una norma de tipificación penal, la Ley Ema crea un Programa Provincial de Prevención y Abordaje Integral de la Violencia Digital en Ámbitos Educativos (39).

El proyecto define la violencia digital como "toda acción, omisión o conducta cometida, instigada o agravada mediante el uso de las TIC que cause daño a niños, niñas y adolescentes en el ámbito educativo", e incluye la difusión sin consentimiento de material íntimo "sea real o editado mediante inteligencia artificial" (38) (39). Entre las medidas previstas: incorporación obligatoria de contenidos curriculares sobre riesgos digitales y prevención de la violencia; capacitación continua de equipos docentes; protocolos de actuación escolar que consideren el territorio digital como extensión de la vida educativa; y acompañamiento psicológico y pedagógico de las víctimas (39).

La Ley Ema obtuvo media sanción en la Cámara de Diputados bonaerense en agosto de 2026 y el Senado la aprobó con modificaciones en octubre de 2026, por lo que debe regresar a la cámara de origen para su sanción definitiva (38). El proyecto cuenta con el respaldo de organizaciones de la sociedad civil especializadas, como Faro Digital, Gentic, Ley Olimpia Argentina y Defensoras Digitales de México (39).

4.7. Otras iniciativas legislativas en trámite

El Congreso argentino recibió varios proyectos que abordan aspectos específicos de la violencia digital mediante IA.

El diputado nacional Gerardo Milman (Pro) presentó en 2025 un proyecto para modificar la Ley Olimpia con el objetivo de incorporar el uso de IA como modalidad de violencia digital de género. La iniciativa busca tipificar como delito "la creación y difusión no consentida de imágenes sexuales generadas o manipuladas mediante IA", y extiende la protección a personas mayores de edad (36). En sus fundamentos, Milman citó antecedentes internacionales como la Online Safety Act 2023 del Reino Unido y la legislación española, que según él ya penalizan los deepfakes pornográficos sin consentimiento (36). La Ley Orgánica 10/2022 no tipifica de forma específica esa conducta, y el anteproyecto español de 2026 pretende colmar ese vacío.

En el Senado, la senadora Silvina García Larraburu presentó un proyecto de reforma del Código Penal en materia de ciberdelitos contra la integridad sexual y el honor, que incorpora el deepfake y la violencia sexual digital no consentida (40). La iniciativa está en la Comisión de Justicia y Asuntos Penales desde diciembre de 2025, sin dictamen (40).

La senadora Lucila Crexell propone incorporar como artículo 139 ter del Código Penal el delito de suplantación digital de identidad, con penas agravadas cuando la conducta busca vincular la identidad de la persona suplantada a "sitios o páginas de Internet de contenido erótico, sexual, pornográfico o servicio de acompañantes" (41).

El Poder Ejecutivo envió al Congreso en diciembre de 2025 un proyecto de reforma integral del Código Penal que incluye un capítulo completo de delitos informáticos. Entre las figuras incorporadas aparece "la creación y difusión de imágenes falsas de contenido sexual mediante inteligencia artificial", con previsión de eliminación inmediata de las reproducciones ilícitas (42).

4.8. Valoración crítica del panorama normativo

El marco normativo argentino vive una transición entre un modelo analógico de protección y las exigencias de la era digital. La Ley Olimpia representó un avance al reconocer la violencia digital como modalidad de violencia de género, pero su eficacia está limitada por la ausencia de tipos penales autónomos y por la dependencia de interpretaciones judiciales extensivas.

El fallo de Zárate-Campana demuestra que el artículo 128 del Código Penal admite una interpretación amplia para abarcar imágenes generadas por IA. La solución tiene un alcance limitado: solo protege a menores de edad y no cubre la violencia digital contra mujeres adultas. Además, la dispersión de criterios judiciales genera incertidumbre y dificulta la persecución penal uniforme.

Los proyectos de Ley Belén y Ley Ema son respuestas complementarias: la primera tipifica como delito las conductas; la segunda establece mecanismos de prevención y abordaje en el ámbito educativo. Su estado parlamentario es incierto y su sanción definitiva requiere un consenso político que, hasta la fecha, no se alcanzó.

La ausencia de una tipificación específica del porn deep fake constituye un factor de impunidad que la doctrina señaló de manera reiterada. El diputado Milman advirtió: "hay que cerrar la zona gris jurídica que deja indefensas a las víctimas" (36). La experiencia comparada, sobre todo la de España y el Reino Unido, demuestra que la tipificación autónoma es posible y que su adopción no requiere reformas estructurales del sistema penal. Requiere voluntad política de reconocer que la violencia digital es violencia.

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5. Jurisprudencia relevante: el fallo de la Cámara de Apelación y Garantías en lo Penal de Zárate-Campana

5.1. Antecedentes del caso

La Cámara de Apelación y Garantías en lo Penal del Departamento Judicial de Zárate-Campana dictó el fallo el 19 de mayo de 2025 en la causa "P., D. O. s/ recurso de apelación" (causa N° 27.969, IPP 18-00-2576-22) (2) (43). El tribunal lo integraron los jueces Mariano Magaz, que emitió el primer voto, Humberto Bottini y María Pía Leiro (44).

La causa se originó en la investigación de un hombre acusado de publicar, distribuir y poseer material pornográfico que representaría a menores de trece años participando en actividades sexuales (44). La imputación se encuadró en el artículo 128 del Código Penal, en su modalidad agravada por la edad de las víctimas, en concurso real con la tenencia de material con fines de distribución (45).

En diciembre de 2024, la jueza titular del Juzgado de Garantías N° 1 Departamental, Graciela Cione, rechazó la oposición de la Defensa Oficial y dispuso elevar la causa a juicio oral (45). La defensa apeló y motivó la intervención de la Cámara (44).

5.2. Los argumentos de la defensa

La Defensa Oficial articuló su apelación en torno a dos ejes que cuestionaban la materialidad del hecho y la subsunción típica de la conducta (45).

El primer eje fue la falta de identificación de las víctimas. La defensa sostuvo que no se había determinado la identidad ni la edad exacta de las personas representadas en las imágenes, y que esa omisión impedía sostener la acusación (45). Alegó que "ninguna de las 'víctimas' resultó debidamente identificada" (46).

El segundo eje, de mayor relevancia dogmática, fue la posible generación de las imágenes mediante inteligencia artificial. La defensa argumentó que no existía certeza de que las imágenes correspondieran a personas reales y que podrían haberse creado con herramientas de IA (44) (47). Sobre esa base, sostuvo que la figura agravada del artículo 128 del Código Penal busca proteger a víctimas reales, por lo que no debería aplicarse cuando se trata de "representaciones ficticias o simuladas de menores en situaciones sexuales" (47).

La defensa planteó que, si no existía un menor real identificable, no podía configurarse el delito, y que la discusión sobre la autenticidad de las imágenes debía resolverse antes de la elevación a juicio, no en el debate oral (45).

5.3. La ratio decidendi del tribunal

La Cámara rechazó los agravios de la defensa por unanimidad y confirmó la elevación a juicio. El razonamiento se descompone en cuatro argumentos.

Suficiencia probatoria prima facie para la elevación a juicio. El tribunal sostuvo que, en la etapa intermedia, el estándar decisorio exige una base probatoria suficiente prima facie, inferior al de la sentencia. La discusión sobre la autenticidad, los metadatos, la trazabilidad o la eventual manipulación de las imágenes corresponde al debate oral, donde pueden producirse explicaciones periciales y contrapericias con amplitud (45). El juez Magaz señaló que las características físicas visibles en las imágenes permiten deducir la minoría de edad de los sujetos representados (44), y que los elementos técnicos disponibles, como los metadatos, permiten diferir al juicio una eventual prueba sobre la autenticidad (44).

El artículo 128 del Código Penal abarca imágenes reales y simuladas. Este es el núcleo de la decisión y su aporte más significativo. El tribunal hizo un análisis semántico del término "representación" del tipo penal. Citando la definición de la Real Academia Española ("imagen o idea que sustituye a la realidad"), la Cámara concluyó que el artículo 128 no exige que la imagen corresponda a un menor real: basta con que la representación sea de contenido sexual explícito e involucre a una persona menor de edad (47) (48). Los sinónimos del término ("símbolo, encarnación, personificación, imagen, emblema, figura, efigie") refuerzan la interpretación amplia (48).

El marco internacional obliga a una interpretación extensiva. El tribunal fundó su decisión en los compromisos internacionales asumidos por Argentina: la Convención sobre los Derechos del Niño (Ley 23.849), el Protocolo Facultativo relativo a la venta de niños, la prostitución infantil y la utilización de niños en la pornografía (Ley 25.763) y el Convenio de Budapest sobre Ciberdelincuencia (Ley 27.411) (2) (48). Según la Cámara, estos instrumentos inspiraron la reforma del artículo 128 en 2018, cuyo objetivo fue adecuar la normativa interna a los estándares internacionales de protección integral de niños, niñas y adolescentes frente a toda forma de explotación sexual (47) (48).

Excluir las imágenes generadas por IA normalizaría la pedofilia. El tribunal advirtió que excluir de la tutela penal las representaciones sexuales de menores generadas o modificadas mediante nuevas tecnologías "implicaría una peligrosa normalización de la pedofilia y, en consecuencia, pondría en riesgo la libertad e integridad de las infancias" (2) (45). El argumento, de naturaleza político-criminal, desplaza el debate desde la ontología de la imagen, real o falsa, hacia el bien jurídico protegido: la indemnidad sexual de la niñez, vulnerada con independencia de la existencia de un menor real en la imagen (49).

5.4. Implicaciones para la interpretación del artículo 128 del Código Penal

El fallo de Zárate-Campana es el primer precedente jurisprudencial en Argentina que aborda de manera directa la aplicabilidad del artículo 128 del Código Penal a las imágenes generadas por inteligencia artificial (43). Su relevancia excede el caso concreto y proyecta consecuencias sobre la interpretación del tipo penal.

El fallo establece que el término "representación" no se limita a imágenes de menores reales: comprende toda imagen, real o simulada, de contenido sexual explícito que involucre a una persona menor de edad (48). La interpretación amplía el ámbito de protección de la norma y cierra la laguna que la defensa pretendía explotar: la ausencia de un menor real identificable ya no obstaculiza la persecución penal.

El fallo reconoce además el impacto de la inteligencia artificial en la producción de material de abuso sexual infantil. La Cámara destacó que, a partir de la pandemia de COVID-19, el material de abuso sexual infantil creció de manera alarmante y que la IA contribuye a generar contenido de forma sencilla, permitiendo "manipular imágenes de menores, desnudándolos o alterándolas para crear contenido sexualizado" (48). El reconocimiento de la realidad tecnológica como factor criminógeno refuerza la necesidad de una respuesta penal adecuada.

El fallo sienta las bases para una interpretación conforme a los estándares internacionales de protección de la infancia. La remisión a la Convención sobre los Derechos del Niño y al Convenio de Budapest no es retórica: configura un mandato de interpretación pro infans que obliga a los tribunales a adoptar la lectura más protectora posible del tipo penal.

El alcance del precedente está circunscrito al material de abuso sexual infantil. El fallo no aborda la aplicación del artículo 128 a imágenes de personas mayores de edad, ni la violencia digital de género contra mujeres adultas. La limitación confirma la necesidad de una tipificación autónoma del porn deep fake que contemple todas las manifestaciones de la violencia sexual digital (32).

5.5. Limitaciones y cuestiones no resueltas

El fallo de Zárate-Campana presenta limitaciones que conviene explicitar.

Es una resolución de etapa intermedia, no una sentencia de fondo. La Cámara confirmó la elevación a juicio, pero no resolvió sobre la culpabilidad del imputado ni estableció hechos probados. La cuestión sobre la autenticidad de las imágenes y su eventual generación mediante IA quedó diferida al debate oral (45). El fallo no constituye cosa juzgada material sobre la interpretación del artículo 128, aunque su fuerza persuasiva como precedente es indiscutible.

No se pronuncia sobre la constitucionalidad de la interpretación extensiva. La defensa no planteó, o el tribunal no abordó, la posible vulneración del principio de legalidad penal (artículo 18 de la Constitución Nacional) derivada de una interpretación analógica in malam partem del tipo penal. Algunos autores señalaron que extender el artículo 128 a imágenes generadas por IA "vulneraría el principio de legalidad penal" (44), porque la conducta no estaba tipificada de forma expresa al momento de su comisión. La cuestión dogmática sigue abierta y podría ser objeto de futuros pronunciamientos.

No define parámetros técnicos para determinar la autenticidad de las imágenes. El tribunal remitió la cuestión al debate oral, pero no estableció criterios sobre cómo los peritos deben determinar si una imagen fue generada por IA o corresponde a un menor real. La ausencia de estándares técnicos podría generar dificultades probatorias en juicios futuros, sobre todo cuando las herramientas de IA generativa son cada vez más sofisticadas y difíciles de detectar (49).

No aborda la dimensión de género del fenómeno. El fallo se enmarca en la protección de la infancia frente al abuso sexual, sin incorporar la perspectiva de género que caracteriza a la violencia digital contra las mujeres y niñas. La omisión, comprensible dado el encuadre típico del caso, deja sin resolver la articulación entre la protección de la niñez y la protección contra la violencia de género en el ámbito digital.

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6. La respuesta del sistema educativo: entre la omisión y la desorientación institucional

6.1. El rol de las instituciones escolares frente a la violencia digital

La institución educativa ocupa una posición singular en la arquitectura de respuesta frente a la violencia digital de género. Es el espacio donde se manifiestan con mayor intensidad las dinámicas de socialización adolescente que, en el entorno digital, reproducen y amplifican las jerarquías de género preexistentes (50). Es también el ámbito institucional con mayor capacidad de intervención temprana, porque concentra a las víctimas, los perpetradores y los testigos durante una porción significativa de la jornada (51).

La literatura especializada identificó que la violencia digital de género entre adolescentes "reproduce lógicas de masculinidad hegemónica preexistentes, aceleradas por la inteligencia artificial y las nuevas dinámicas de la sociabilidad juvenil mediada por redes sociales" (50). El deepfake sexual no es una práctica excepcional o desviada: es una intensificación tecnológica de violencias que ya operaban en el espacio escolar presencial: la cosificación de las compañeras, la cofradía masculina como mecanismo de cohesión, la humillación pública como ejercicio de poder (50).

La rectora del Colegio Carlos Pellegrini, Ana Barral, resumió esta responsabilidad institucional: "se activó el protocolo contra la violencia de género y se realizaron otras acciones que puede y debe realizar una escuela" (51). La expresión "puede y debe" condensa la doble dimensión de la obligación escolar: una facultad derivada de su autonomía institucional y un deber derivado de su posición de garante frente a los derechos de niños, niñas y adolescentes.

La Ley 26.061 de Protección Integral de los Derechos de las Niñas, Niños y Adolescentes sostiene esa posición de garante: su artículo 3 consagra el interés superior del niño, su artículo 9 reconoce el derecho a la dignidad y a la integridad personal, y el Estado debe adoptar las medidas necesarias para proteger los derechos vulnerados (52). En violencia digital, la obligación se traduce en intervenir frente a conductas que, aunque se materialicen en plataformas externas, afectan a la convivencia escolar y el bienestar de las estudiantes.

6.2. Protocolos existentes y su insuficiencia

El panorama de protocolos escolares frente a la violencia digital en Argentina es desigual: existen instrumentos de alcance nacional, provincial y jurisdiccional, pero su implementación es fragmentaria y su especificidad frente a los deepfakes generados por IA es, en la mayoría de los casos, inexistente o incipiente.

La Guía Federal de Orientaciones para la Intervención Educativa en Situaciones Complejas. La Resolución CFE N° 217/14 del Consejo Federal de Educación estableció una guía de dos tomos para la intervención educativa en situaciones complejas relacionadas con la vida escolar (53). El instrumento, pionero en su momento, se diseñó en un contexto previo a la masificación de la IA generativa y no contempla los deepfakes sexuales. La guía aborda el cyberbullying, la discriminación digital, el grooming y el sexting, pero trata la violencia de género digital de manera tangencial (53).

La Guía Ema y la Ley Ema. La respuesta normativa más significativa hasta la fecha es la Guía Ema, aprobada por el Senado bonaerense en julio de 2026, y la Ley Ema, sancionada por la provincia de Santa Fe en agosto del mismo año (39) (54). Los dos instrumentos surgen a partir del caso de Ema Bondaruk, una adolescente que se quitó la vida en 2024 tras la viralización no consentida de imágenes íntimas en su entorno escolar (38).

La Guía Ema "brinda protocolos para intervenir frente a situaciones de violencia digital" y "reúne las definiciones de lo que significa esa violencia, como por ejemplo la difusión no consentida de material íntimo, la sextorsión, el deepfake para la suplantación de identidad, el grooming" (54). Su enfoque es preventivo y reparatorio, y prioriza "un enfoque reparatorio orientado al aprendizaje y al reconocimiento del daño, en lugar de medidas exclusivamente sancionatorias" (39).

La Ley Ema crea un Sistema Provincial de Prevención y Abordaje Integral de la Violencia Digital en Ámbitos Educativos que obliga a las escuelas a intervenir de manera inmediata ante casos de violencia digital (55). Entre sus medidas: informar a los organismos de protección correspondientes; solicitar a las plataformas digitales el retiro urgente del contenido dañino; y garantizar un acompañamiento integral a las víctimas que abarca asistencia psicoemocional, digital y legal (55). La norma también prevé equipos interdisciplinarios de profesionales en cada departamento provincial, bajo la órbita del Ministerio de Educación (39).

La respuesta de los colegios de la UBA. Los casos del Colegio Nacional de Buenos Aires y de la Escuela Superior de Comercio Carlos Pellegrini, ocurridos en julio de 2026, contrastan con el Colegio Modelo Lomas. Las autoridades de ambos establecimientos activaron los protocolos institucionales, abrieron espacios de escucha y derivaron el caso a los organismos correspondientes (56). La rectora del Pellegrini confirmó que "se activó el protocolo contra la violencia de género" (51). El Colegio Nacional de Buenos Aires señaló que abrió canales de escucha y acompañamiento con la Oficina de Género y Promoción de Vínculos Saludables, preceptores, tutores, orientadores y familias, y recordó que desde 2019 desarrolla acciones de prevención ligadas a ciudadanía digital, ESI, grooming, bullying y violencia de género (56).

La ausencia de protocolo en el Colegio Modelo Lomas. La respuesta institucional del caso que nos ocupa se caracteriza por la omisión y la minimización. Las familias denunciaron que "la escuela, lejos de intervenir y aplicar un protocolo contra la violencia de género, disminuyó la seriedad del problema e intentó ocultarles a los adultos el reclamo que le habían hecho las estudiantes un mes antes" (10). Los padres acusaron a los directivos de "encubrir el hecho durante semanas, minimizar la situación y no activar ningún protocolo" (57). Micaela, madre de una de las víctimas, contó: "El colegio les dice que se callen, las callan, ellas llorando por los recreos, les decían que no dijeran nada para que no nos llegue a los papás" (57).

6.3. La tensión entre la protección de las víctimas y las garantías de los investigados

La respuesta institucional frente a la violencia digital plantea una tensión entre dos principios exigibles: la protección integral de las víctimas y las garantías del debido proceso de los estudiantes investigados.

La tensión se manifiesta primero en la adopción de medidas cautelares. En el caso del Colegio Modelo Lomas, la institución dispuso que los alumnos señalados continuaran sus clases de manera virtual, para evitar que compartieran el aula con las alumnas damnificadas (8) (11). La medida es comprensible desde la protección de las víctimas, pero plantea preguntas sobre su naturaleza jurídica: ¿es una sanción disciplinaria anticipada? ¿Es una medida de resguardo provisional? ¿Vulnera el derecho a la educación del estudiante investigado? La institución también resolvió no renovar las matrículas de los investigados para el ciclo lectivo 2027 (11), lo que introduce una dimensión sancionatoria de largo plazo.

La tensión se manifiesta también en la calificación de las conductas. La respuesta punitiva (suspensión, expulsión, no renovación de matrícula) puede entrar en conflicto con el principio de presunción de inocencia, sobre todo cuando los hechos aún no se probaron en sede judicial. Los artículos del Observatorio Conurbano de la UNGS problematizan esta tensión y señalan que las respuestas institucionales que se limitan a "prohibir el uso de celulares, endurecer las sanciones disciplinarias" resultan "comprensibles" pero insuficientes, porque no abordan las causas estructurales del fenómeno (50).

La tensión se manifiesta además en la articulación entre la respuesta escolar y la respuesta judicial. La derivación del caso a la UFI N° 6 del Fuero de Responsabilidad Penal Juvenil de Lomas de Zamora traslada la conflictividad a un ámbito regido por lógicas distintas de las educativas (9). La escuela pierde el control sobre el proceso, pero conserva la responsabilidad de garantizar la convivencia y la protección de las víctimas mientras avanza la investigación.

6.4. La formación docente y la alfabetización digital crítica

La formación docente es el eslabón más débil de la respuesta institucional frente a la violencia digital. La evidencia disponible sugiere que los docentes no cuentan, en general, con las herramientas conceptuales y prácticas necesarias para identificar, abordar y derivar bien los casos de deepfakes sexuales.

La Ley Ema de Santa Fe incorpora previsiones significativas: contenidos de alfabetización digital, uso seguro de las tecnologías y respeto a la dignidad humana, articulados con la Educación Sexual Integral (ESI) y la Ley Olimpia nacional; formación continua de directivos y docentes; talleres y mesas de trabajo con las familias; y un rol activo para los centros de estudiantes en la prevención (39). Las previsiones responden a un diagnóstico compartido: la respuesta solo sancionatoria es insuficiente si no se acompaña de una transformación cultural y pedagógica.

La literatura académica y los proyectos de extensión universitaria empezaron a abordar esta necesidad formativa. El proyecto "Violencias digitales por cuestiones de género: sensibilización y alfabetización para docentes del nivel secundario del Distrito de Junín", aprobado en el marco de la Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires, propone talleres de concientización, sensibilización y capacitación para docentes y directivos (58). La Especialización en Educación Sexual Integral de la Universidad de Ciencias Empresariales y Sociales (UCES) ofrece un seminario sobre "La ESI en los entornos digitales", que aborda la violencia de género digital, sus formas, identificación y abordaje en la escuela (58). El Fondo de Población de las Naciones Unidas (UNFPA) publicó un cuadernillo de apoyo para la capacitación docente en "Abordajes desde la ESI de la violencia de género a través de TIC con adolescentes", elaborado en el marco de la Iniciativa Spotlight Argentina (58).

El enfoque de alfabetización digital crítica que emerge de estas experiencias trasciende la mera capacitación técnica. Busca desarrollar en los docentes una comprensión profunda de las dinámicas de poder que atraviesan las tecnologías digitales, de los sesgos de género que estructuran los algoritmos y de las formas en que la violencia de género se manifiesta y se reproduce en los entornos virtuales. Se articula con la propuesta del Observatorio Conurbano de "fortalecer la Educación Sexual Integral con una perspectiva específica de masculinidades como estrategia de prevención, frente a las respuestas punitivas, incluida la reciente baja de la edad de imputabilidad penal en la Argentina" (50).

6.5. Balance crítico: entre la respuesta reactiva y la transformación estructural

La respuesta del sistema educativo frente a la violencia digital de género muestra una brecha entre las exigencias del fenómeno y la capacidad institucional de abordarlo.

Los protocolos existentes (la Guía Federal de 2014, la Guía Ema, la Ley Ema) son avances relevantes, pero su implementación es desigual y su especificidad frente a los deepfakes generados por IA es limitada o incipiente. La respuesta del Colegio Modelo Lomas ilustra el peor escenario posible: omisión, minimización, silenciamiento de las víctimas y ausencia de activación de protocolo alguno. La respuesta de los colegios de la UBA muestra que es posible articular una respuesta institucional que combine la derivación a los organismos de protección con el acompañamiento psicoemocional y la apertura de espacios de escucha.

La formación docente es el factor crítico para cerrar la brecha. Sin docentes capacitados en alfabetización digital crítica, con perspectiva de género y conocimiento de los protocolos de actuación, cualquier instrumento normativo permanecerá como letra muerta. La incorporación de contenidos de ESI en entornos digitales, la formación continua en violencia de género digital y la creación de equipos interdisciplinarios de apoyo son condiciones necesarias para transformar la respuesta escolar de reactiva en preventiva.

La evidencia disponible sobre la eficacia de los protocolos escolares es escasa. La Ley Ema de Santa Fe se sancionó en agosto de 2026 y su implementación está en fase inicial. No existen evaluaciones independientes sobre su impacto en la reducción de la violencia digital o en la mejora de la respuesta institucional. La ausencia de evidencia empírica es, en sí misma, un hallazgo relevante: la formulación de políticas públicas en materia de violencia digital escolar avanza a un ritmo más acelerado que la capacidad de evaluar sus resultados.

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7. Estadísticas y evidencia empírica: la magnitud del problema

7.1. El informe de la Defensoría del Pueblo de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires

El informe "Cuando la imagen deja de ser propia. Deepfakes, exposición y violencia digital en adolescentes", presentado por la Defensoría del Pueblo de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires en agosto de 2026, es el estudio más sistemático disponible sobre prevalencia de violencia digital y deepfakes entre adolescentes argentinos (3) (59). Su relevancia radica en la magnitud de la muestra, 912 estudiantes de entre 12 y 19 años, y en la combinación de metodologías cuantitativas y cualitativas que le otorgan profundidad analítica poco frecuente en la literatura sobre el tema (60).

La estrategia metodológica del informe articuló tres componentes: una encuesta aplicada a 912 estudiantes de escuelas secundarias de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires; entrevistas en profundidad con adolescentes y actores institucionales; y el análisis de casos abordados por la propia Defensoría en sus funciones de protección de derechos (59). La triangulación metodológica permite contrastar las percepciones declaradas con las experiencias documentadas por las instituciones.

Los hallazgos se organizan en cuatro ejes temáticos.

Uso intensivo de tecnologías digitales. Siete de cada diez adolescentes pasan entre una y cinco horas diarias conectados, y un 19% supera las seis horas de conexión diaria (60). La familiaridad con los entornos digitales es alta: el 82% manifiesta altos niveles de comodidad al interactuar en redes sociales (60). Esa intensidad de uso es el contexto donde se despliegan las dinámicas de violencia digital, y explica en parte la normalización de ciertas prácticas.

Prevalencia de situaciones de violencia digital. Casi la mitad de los estudiantes encuestados (49%) reporta haber atravesado al menos una experiencia de agresión en línea (60). Las formas más frecuentes son los comentarios ofensivos (25%) y la exclusión de grupos (24%) (60). El informe identifica diferencias por género: los varones reportan mayor exposición a insultos y amenazas; las mujeres se ven más afectadas por violencias vinculadas a la exclusión, la reputación y la difusión no consentida de imágenes (60). La asimetría de género en los tipos de violencia experimentada coincide con la literatura internacional sobre violencia digital de género.

Prevalencia específica de los deepfakes. El 43% de los encuestados afirma haber recibido imágenes o vídeos manipulados con inteligencia artificial, y el 35% declara verificar su autenticidad (60) (61). Si ambas proporciones se calculan sobre la muestra total, la distancia de ocho puntos porcentuales sugeriría que una parte de los adolescentes consume deepfakes sin evaluar su autenticidad. El informe no aclara la base de cálculo del 35%, de modo que la lectura sigue abierta. En victimización directa, solo el 1% de la muestra reporta haber sido víctima directa de deepfakes, pero el 13% conoce casos en su entorno escolar (60) (61). La discrepancia entre la victimización declarada y el conocimiento de casos cercanos puede reflejar subregistro (la vergüenza y el temor a la revictimización inhiben la declaración) o concentración del fenómeno en determinados grupos o instituciones.

Gestión de las situaciones de violencia y sus consecuencias. Las respuestas frente a la violencia digital se gestionan sobre todo en el ámbito de los pares: el 66% de los encuestados evita compartir contenidos dañinos y el 56% brinda apoyo a la persona afectada, mientras que solo un 26% recurre a adultos o autoridades escolares (60). El dato es crítico para el diseño de políticas institucionales: los canales formales de denuncia y apoyo los usa una minoría de los afectados. En consecuencias percibidas, el 82% reconoce efectos negativos en la salud mental y el 64% en las relaciones sociales (60). Frente a ello, los adolescentes señalan la importancia de estrategias de prevención (63%) y dispositivos de acompañamiento psicológico (60%), y destacan el rol de la escuela como espacio clave para la intervención (60).

La defensora del Pueblo porteña, María Rosa Muiños, resumió el espíritu del informe: "las plataformas digitales no son neutrales, responden a modelos de negocios que acumulan un enorme poder. Enmarcar el debate regulatorio desde la protección de la niñez y la adolescencia es la vía necesaria para garantizar sus derechos" (59). Roxana Perazza, directora general del Derecho al Desarrollo Humano del organismo, advirtió que "estas son problemáticas nuevas para las cuales las escuelas no siempre tienen herramientas de abordaje consensuadas" (59).

7.2. Los datos de la Unidad Fiscal Especializada en Delitos y Contravenciones Informáticas (Ufedyci)

La Unidad Fiscal Especializada en Delitos y Contravenciones Informáticas (Ufedyci) de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires es la principal fuente de datos sobre denuncias formales por difusión de imágenes creadas con IA en establecimientos educativos. Su titular, la fiscal Daniela Dupuy, advirtió que "este no es un hecho aislado, sino un fenómeno" en crecimiento (6).

La serie de denuncias ingresadas en la Ufedyci por difusión de imágenes creadas con IA en colegios muestra una tendencia ascendente hasta 2025, con una aparente desaceleración en 2026. Los datos proporcionados a La Nación: en 2023 ingresaron cuatro denuncias; en 2024, cinco; en 2025, nueve; y hasta julio de 2026, cuatro (6) (1). La interpretación requiere cautela. El incremento de 2023 a 2025, de cuatro a nueve denuncias, más del doble, podría reflejar un aumento real de la incidencia del fenómeno o una mayor disposición de las víctimas y las familias a denunciar, en un contexto de creciente visibilización mediática e institucional. La cifra de cuatro denuncias hasta julio de 2026 no permite proyectar una tendencia anual, porque el año no había concluido al momento de la publicación de los datos.

Las cifras corresponden solo a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires y a las denuncias ingresadas en la Ufedyci. No incluyen las denuncias radicadas en otras jurisdicciones, como la provincia de Buenos Aires, donde se tramita el caso del Colegio Modelo Lomas, ni los casos que nunca llegan al sistema judicial. La cifra real de incidentes es, con alta probabilidad, bastante superior a la registrada en las estadísticas oficiales.

La fiscal Dupuy vinculó el incremento con el acceso masivo a herramientas de IA generativa y con la normalización de prácticas de cosificación sexual entre adolescentes. En una entrevista con el medio francés Crisis, Dupuy señaló que "a partir de 2024" se produjo un cambio cualitativo en la naturaleza de las denuncias, que dejaron de ser casos aislados para convertirse en un patrón recurrente (6).

7.3. El estudio de UNICEF, ECPAT e INTERPOL

El estudio coordinado por UNICEF, ECPAT e INTERPOL, publicado el 4 de febrero de 2026, es la evidencia empírica más robusta disponible a escala internacional sobre manipulación sexual de imágenes de niños, niñas y adolescentes mediante inteligencia artificial (7) (62).

El estudio se hizo en once países y encuestó a una muestra representativa de niños y adolescentes. Los hallazgos principales son de una magnitud que los propios organismos califican de "alarmante". Al menos 1,2 millones de niños y niñas declararon haber tenido sus imágenes manipuladas para crear deepfakes de contenido sexual explícito en el último año (7) (62). En algunos de los países estudiados, la cifra representa 1 de cada 25 niños, lo que equivale, según UNICEF, a "uno de cada aula escolar estándar" (7).

El estudio también documentó el nivel de conciencia y preocupación de los propios niños. En algunos países encuestados, hasta dos tercios de los niños manifestaron temer que la IA pudiera usarse para crear imágenes o vídeos sexuales falsos de ellos (7). El dato revela que la amenaza de los deepfakes sexuales no es una preocupación exclusiva de adultos o especialistas: penetró en la conciencia cotidiana de la población infantil y adolescente.

UNICEF acompaña los datos con una declaración de principios con implicaciones jurídicas directas: "Las imágenes sexualizadas de niños generadas o manipuladas mediante herramientas de IA son material de abuso sexual infantil (CSAM). El abuso mediante deepfake es abuso, y no hay nada falso en el daño que causa" (7). La organización insta a los gobiernos a ampliar las definiciones de CSAM para incluir el contenido generado por IA y a criminalizar su creación, adquisición, posesión y distribución (7). También reclama a los desarrolladores de IA implementar enfoques de "seguridad por diseño" y a las empresas digitales prevenir la circulación de este material, "no meramente su eliminación después de que el abuso haya ocurrido" (7).

La limitación principal del estudio, desde la perspectiva del caso argentino, es que no incluye datos desagregados por país para Argentina. Los once países participantes no han sido identificados en la comunicación pública de UNICEF, y no es posible determinar si Argentina formó parte de la muestra o si los datos son extrapolables al contexto local.

7.4. Limitaciones metodológicas de las fuentes disponibles

La evidencia empírica sobre la magnitud de la violencia digital mediante deepfakes en Argentina, aunque valiosa, presenta limitaciones metodológicas que conviene explicitar.

Definición operativa de deepfake. El informe de la Defensoría del Pueblo no especifica qué se entendió por "imágenes o vídeos manipulados con inteligencia artificial" en la encuesta (60). La pregunta podría haber incluido desde ediciones simples (filtros, retoques estéticos) hasta deepfakes sexuales en sentido estricto, lo que afectaría la interpretación del 43% de recepción declarada. Sin una definición operativa explícita, la comparabilidad con otros estudios queda comprometida.

Brecha entre victimización declarada y conocimiento de casos. El informe de la Defensoría reporta que solo el 1% se declara víctima directa, pero el 13% conoce casos en su entorno escolar (60). La discrepancia puede deberse a varios factores: subregistro por vergüenza o temor; casos que las víctimas no identifican como deepfakes; o concentración del fenómeno en determinados grupos. La interpretación de estos datos requiere cautela y no permite afirmar que la prevalencia real sea del 1% ni del 13%, sino que existe un rango de incertidumbre.

Representatividad de la muestra. La encuesta de la Defensoría se circunscribe a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (60). La jurisdicción concentra una proporción significativa de la población adolescente del país, pero sus características sociodemográficas (mayor urbanización, mayor acceso a conectividad, mayor nivel educativo promedio) no son extrapolables sin más al resto de Argentina. Los datos provinciales, sobre todo del conurbano bonaerense, podrían presentar variaciones significativas.

Naturaleza autoinformada de los datos. Todos los datos de prevalencia provienen de encuestas autoinformadas, susceptibles de sesgos de deseabilidad social, de memoria y de interpretación subjetiva. La investigación cualitativa realizada en Entre Ríos, que documentó "una dificultad generalizada para distinguir imágenes reales de manipuladas" (63), sugiere que algunos adolescentes podrían no ser capaces de identificar con precisión si una imagen que recibieron fue generada por IA, lo que afectaría la validez de las respuestas.

Ausencia de datos longitudinales. Las cifras de la Ufedyci (6) (1) constituyen una serie de tiempo, pero de corta duración y con un número absoluto de casos muy bajo, lo que limita la potencia estadística de cualquier análisis de tendencia. No existe, hasta la fecha, un sistema de monitoreo continuo y estandarizado de la violencia digital en el ámbito escolar que permita evaluar la evolución del fenómeno con rigor.

Falta de datos desagregados por género, edad y nivel socioeconómico. El informe de la Defensoría identifica diferencias de género en los tipos de violencia experimentada (60), pero no presenta datos desagregados sobre victimización por deepfakes según género. Dada la evidencia internacional sobre el sesgo de género del fenómeno, la ausencia constituye una laguna significativa en el conocimiento disponible.

Las limitaciones no invalidan los hallazgos de los estudios citados, pero exigen formular sus conclusiones con las cautelas propias de toda investigación sobre fenómenos emergentes y sensibles. La magnitud exacta del problema permanece, en buena medida, indeterminada. La evidencia disponible permite afirmar que se trata de un fenómeno extendido, en crecimiento y muy subestimado por los sistemas de registro oficiales.

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8. Perspectiva comparada: respuestas normativas en el derecho internacional

8.1. El marco europeo: la Directiva (UE) 2024/1385 y la prohibición de las aplicaciones de "desnudificación"

La Unión Europea adoptó un enfoque regulatorio integral frente a la violencia digital de género que combina instrumentos de armonización penal, regulación de plataformas y prohibición de prácticas de IA. El eje central es la Directiva (UE) 2024/1385, relativa a la lucha contra la violencia contra las mujeres y la violencia doméstica, cuya transposición por los Estados miembros debe completarse antes del 14 de junio de 2027 (64) (65).

La Directiva obliga a criminalizar la difusión no consentida de material íntimo, incluidas las deepfakes sexuales. Los Estados miembros deben tipificar como delito "la producción y la difusión posterior de deepfakes sexualmente explícitas sin el consentimiento de la persona" (65). La formulación es precisa: no se limita a la difusión, abarca también la producción misma del contenido, y extiende la respuesta penal a la etapa de creación, no solo a la de distribución.

La Directiva se complementa con el Reglamento de Inteligencia Artificial (Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como AI Act), cuyo acuerdo tripartito de mayo de 2026 incorporó una modificación propuesta por España y respaldada por Francia para prohibir en toda la UE los sistemas de IA que generen deepfakes sexuales sin consentimiento (66) (67). La modificación, aprobada en las negociaciones entre el Parlamento Europeo, la Presidencia del Consejo y la Comisión, establece dos prácticas prohibidas: los sistemas capaces de generar o manipular imágenes, vídeos o audio realistas de partes íntimas del cuerpo o de identificar a personas participando en actividades sexuales sin su consentimiento explícito; y los sistemas capaces de generar o manipular pornografía infantil (66).

Un tercer elemento del marco europeo es la prohibición de las aplicaciones de "desnudificación". La presidenta del Parlamento Europeo, Roberta Metsola, anunció en octubre de 2026 que "desde el 2 de diciembre, las aplicaciones de 'desnudificación' estarán prohibidas en toda la Unión Europea" (68). La medida, impulsada por el Parlamento tras conocerse que unas 60 diputadas fueron objeto de deepfakes pornográficos (68), responde a la constatación de que estas herramientas, que transforman imágenes ordinarias en representaciones falsas de desnudez, son el instrumento técnico que facilita la comisión de los delitos.

El Parlamento Europeo vinculó la regulación con la necesidad de fortalecer la aplicación de la Ley de Servicios Digitales y de garantizar que la transposición de la Directiva por los Estados miembros sea efectiva. "La ley no vale el papel en que está escrita si no se aplica", advirtió Metsola (68).

8.2. La experiencia española: el artículo 173 bis del Código Penal y la protección de menores en entornos digitales

España lideró la respuesta regulatoria frente a los deepfakes sexuales en el ámbito europeo. Su estrategia combina la reforma del Código Penal con la adopción de una ley orgánica específica para la protección de menores en entornos digitales.

El anteproyecto de Ley Orgánica para la protección de las personas menores de edad en los entornos digitales, aprobado por el Consejo de Ministros en enero de 2026, introduce una reforma del Código Penal que incorpora un nuevo artículo 173 bis, que sanciona a quienes, sin autorización de la persona afectada y con ánimo de menoscabar su integridad moral, difundan, exhiban o cedan su imagen corporal o audio de voz generada, modificada o recreada mediante sistemas automatizados, software, algoritmos, inteligencia artificial o cualquier otra tecnología, de modo que parezca real, simulando situaciones de contenido sexual o gravemente vejatorias (69).

La técnica legislativa merece un análisis detenido. La norma se ubica en el Título VII del Libro II del Código Penal, relativo a los delitos contra la integridad moral, y no en el Título VIII, que tipifica los delitos contra la libertad e indemnidad sexuales (69). Según la exposición de motivos del anteproyecto, la ubicación en los delitos contra la integridad moral permite abarcar los supuestos de lesión de la integridad moral y los ataques contra el honor, y toma en cuenta "no solo la afectación a la autoestima y la heteroestima, sino también la cosificación e instrumentalización que se produce sobre el sujeto pasivo, generalmente mujeres y niñas, niños y adolescentes que son tratados como objetos de consumo" (69).

La pena prevista es de hasta dos años de prisión para las deepfakes de contenido sexual o gravemente vejatorio (70). El anteproyecto también incorpora el grooming como circunstancia agravante de determinados delitos sexuales y modifica el artículo 186 del Código Penal para mejorar la protección de los menores frente al acceso a contenidos pornográficos en medios digitales (69) (70).

El Gobierno español justificó la reforma en la necesidad de adaptar el ordenamiento a las exigencias de la Directiva (UE) 2024/1385 y en la iniciativa de prohibición de prácticas de IA que España impulsó en el seno de la Unión Europea tras la controversia generada por las imágenes de desnudos de mujeres y menores creadas por Grok, el asistente virtual de la red social X (66). En el debate parlamentario, el anteproyecto recibió el respaldo del Grupo Parlamentario Socialista y de los grupos de izquierda confederal, mientras que el Partido Popular planteó enmiendas orientadas a reforzar la protección de los menores y a ampliar el catálogo de conductas típicas (70).

8.3. La regulación en Estados Unidos: la Take It Down Act

Estados Unidos adoptó un enfoque regulatorio civil y administrativo, complementado con disposiciones penales específicas, a través de la TAKE IT DOWN Act (Tools to Address Known Exploitation by Immobilizing Technological Deepfakes on Websites and Networks Act). El presidente Trump la firmó el 19 de mayo de 2025 y entró en plena vigencia el 19 de mayo de 2026 (71) (72).

La ley prohíbe la publicación no consentida de imágenes íntimas, auténticas o generadas por computadora, obtenidas o creadas cuando el sujeto tenía una expectativa razonable de privacidad, o que representen a un menor con la intención de abusar o de gratificar el deseo sexual de cualquier persona (71). La definición legal abarca el revenge porn y los deepfakes, lo que constituye un avance significativo respecto de marcos legales precedentes que no contemplaban el contenido sintético.

El mecanismo central de la ley es un sistema de notificación y retirada (notice and takedown). Las plataformas cubiertas deben establecer un proceso por el cual las víctimas puedan solicitar la eliminación del contenido, y deben retirarlo en un plazo máximo de 48 horas desde la notificación (71) (72). El incumplimiento puede acarrear sanciones civiles de hasta 53.088 dólares por cada violación (72). Poco después de la entrada en vigor, la Comisión Federal de Comercio (FTC) envió cartas de advertencia a doce empresas, entre ellas Meta, TikTok, X y Snapchat, por no cumplir con la obligación de habilitar un proceso de solicitud de retirada (71) (72).

La ley no incluye una cláusula de preempción, así que las legislaciones estatales pueden operar de manera complementaria y proporcionar protecciones adicionales a las víctimas (71). La arquitectura federal permite que estados con regulaciones más protectoras, como California o Nueva York, mantengan sus propios marcos sancionatorios.

La aplicación penal de la ley ya produjo resultados. En mayo de 2026, dos hombres quedaron acusados bajo la Take It Down Act por crear pornografía generada por IA, y un residente de Ohio se convirtió en la primera persona condenada bajo la norma tras declararse culpable de utilizar IA para generar material de abuso sexual infantil (73). Los casos, aunque incipientes, demuestran la operatividad del marco sancionatorio.

Expertos señalaron limitaciones de la ley. La investigadora de políticas del Centro de IA Centrada en el Ser Humano de Stanford, Riana Pfefferkorn, advirtió que la ley genera un incentivo estructural para "eliminar primero, sin preguntar por qué", lo que podría llevar a una sobrerregulación de contenido no ofensivo (72). También expresó preocupación por el posible uso de la norma contra personas transgénero, trabajadoras sexuales que consienten la difusión de contenido o incluso para reprimir expresiones políticas (72).

8.4. Otras jurisdicciones relevantes

Reino Unido. El Reino Unido construyó uno de los marcos más robustos a nivel global. La Online Safety Act 2023 estableció en su versión original el delito de compartir o amenazar con compartir deepfakes de contenido sexual explícito sin consentimiento. En febrero de 2026, el gobierno fue más allá y tipificó también la creación no consentida de estas imágenes como delito autónomo (74). La reforma se instrumentó con una enmienda a la Sexual Offences Act 2003, que ahora cubre las deepfakes y otras imágenes íntimas "que parecen mostrar" a alguien sin su consentimiento (75).

El gobierno británico calificó estas conductas como delitos prioritarios bajo la Online Safety Act, lo que obliga a las plataformas a adoptar medidas proactivas para prevenir la aparición de este contenido y a retirarlo "con rapidez" una vez detectado (74). También legisló para prohibir las herramientas de "desnudificación" y para incluir todos los chatbots de IA en el ámbito de las obligaciones de contenido ilegal de la ley (74). El gobierno estableció un plazo de 48 horas para la retirada de imágenes íntimas no consentidas e instó a las plataformas a implementar tecnologías de hash perceptual para impedir la recirculación de material ya identificado (74).

Australia. Australia adoptó un enfoque específico a través de la Criminal Code Amendment (Deepfake Sexual Material) Act 2024, que entró en vigor en septiembre de 2024. La norma modifica el Código Penal para criminalizar la transmisión no consentida de material sexual adulto, con independencia de que haya sido editado, alterado o creado mediante tecnología digital, incluida la inteligencia artificial (76). La pena máxima es de seis años de prisión, y sube a siete años en los supuestos agravados: cuando el autor es también responsable de la creación o alteración del material, o cuando ya fue declarado responsable de conductas similares en tres ocasiones bajo la Online Safety Act 2021 (76).

A nivel subnacional, Nueva Gales del Sur legisló para criminalizar la creación o difusión de imágenes de contenido sexual explícito sin consentimiento, "independientemente de cómo fueron hechas", con una pena máxima de tres años de prisión y multas de hasta 100 unidades penales (77). Australia del Sur estableció penas de hasta cuatro años de prisión y multas de hasta 20.000 dólares para quienes creen material que parezca representar a una persona real sin su consentimiento (77).

8.5. Los estándares internacionales: las recomendaciones de UNICEF, ECPAT e INTERPOL

Los organismos internacionales formularon recomendaciones que configuran un estándar global mínimo para regular los deepfakes sexuales. El estudio conjunto de UNICEF, ECPAT e INTERPOL (2026) articula tres demandas dirigidas a los Estados, los desarrolladores de IA y las empresas digitales (7).

La primera demanda se dirige a los gobiernos: "ampliar las definiciones de material de abuso sexual infantil (CSAM) para incluir el contenido generado por IA, y criminalizar su creación, adquisición, posesión y distribución" (62). La recomendación implica que la mera posesión de deepfakes sexuales de menores, sin necesidad de difusión, debe constituir delito, y equipara el régimen sancionatorio al del material de abuso sexual infantil tradicional.

La segunda demanda se dirige a los desarrolladores de IA: implementar enfoques de seguridad por diseño (safety-by-design) y barreras robustas para prevenir el uso indebido de sus modelos (62). La recomendación reconoce que la responsabilidad alcanza también a quienes diseñan y comercializan las herramientas que facilitan el abuso, además de a los usuarios finales.

La tercera demanda se dirige a las empresas digitales: prevenir la circulación de material de abuso sexual infantil generado por IA, "no limitarse a eliminarlo después de que el abuso haya ocurrido", y fortalecer la moderación de contenidos mediante inversión en tecnologías de detección que permitan la retirada inmediata del material, "no días después de la denuncia de una víctima o su representante" (62).

UNICEF subraya la urgencia con una fórmula que resume la filosofía subyacente: "El daño causado por el abuso mediante deepfake es real y urgente. Los niños no pueden esperar a que la ley se ponga al día" (62).

8.6. Lecciones para el debate argentino

El análisis comparado de las respuestas normativas internacionales permite extraer seis lecciones para el debate legislativo argentino.

La tipificación autónoma es posible y necesaria. Las jurisdicciones analizadas (Unión Europea, España, Reino Unido, Australia y Estados Unidos) crearon figuras delictivas específicas para los deepfakes sexuales, en lugar de depender de interpretaciones analógicas de tipos penales preexistentes. La estrategia proporciona seguridad jurídica, garantiza la proporcionalidad de las penas y facilita la persecución penal uniforme.

La protección debe abarcar tanto a menores como a adultos. La Directiva europea, la legislación española, la Take It Down Act y la normativa australiana protegen a todas las personas, con independencia de su edad, y establecen agravantes cuando la víctima es menor. El artículo 128 del Código Penal argentino, incluso en su interpretación extensiva, solo cubre a los menores de edad. La Ley Belén, al tipificar el porn deep fake sin limitación etaria, colmaría esta laguna.

La respuesta penal debe complementarse con mecanismos de retirada rápida. La Take It Down Act estadounidense y la Online Safety Act británica establecen plazos máximos de 48 horas para la eliminación del contenido denunciado. La eficacia de la respuesta penal se ve comprometida si el material permanece accesible en línea durante semanas o meses. La articulación entre la tipificación penal y los mecanismos de notice and takedown es esencial para mitigar el daño.

La responsabilidad de las plataformas y los desarrolladores de IA debe ser explícita. Las regulaciones europeas y británicas sancionan a los usuarios que crean o difunden el material e imponen obligaciones a las plataformas (retirada rápida, hash matching) y a los desarrolladores (prohibición de prácticas de IA, seguridad por diseño). La Ley Ema de la provincia de Buenos Aires, al prever la solicitud de retirada urgente del contenido dañino a las plataformas, se alinea con esta tendencia, aunque su alcance es limitado al ámbito educativo.

La prevención y la educación son inseparables de la sanción. La Directiva europea insta a los Estados miembros a prever "políticas y programas educativos y de sensibilización destinados a prevenir, reconocer y dar respuesta a la violencia de género, especialmente entre los jóvenes" (65). La Ley Ema, con su énfasis en la alfabetización digital y la formación docente, responde a esta exigencia. La experiencia comparada sugiere que las respuestas solo punitivas son insuficientes sin un componente preventivo y pedagógico.

La cooperación internacional es imprescindible. La Directiva europea reclama "cooperación reforzada a nivel de la UE en la detección y represión de delitos digitales en razón de género" y subraya la necesidad de "capacidad forense digital transfronteriza y formación judicial" (65). Los deepfakes sexuales no conocen fronteras: un contenido generado en Argentina puede alojarse en servidores de cualquier país y difundirse en todo el mundo. La eficacia de la respuesta penal depende, en última instancia, de la capacidad de cooperación internacional.

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9. Propuestas y recomendaciones

9.1. Tipificación penal autónoma: hacia una solución legislativa integral

La principal recomendación que se desprende del análisis es la necesidad de una tipificación penal autónoma de la creación, difusión y comercialización de deepfakes sexuales no consentidos en el ordenamiento jurídico argentino. La evidencia comparada demuestra que la estrategia es viable y que jurisdicciones de referencia como la Unión Europea, España, Reino Unido, Australia y Estados Unidos la adoptaron.

La Ley Belén, en su formulación actual, es el instrumento más completo para colmar este vacío. El proyecto incorpora al Código Penal un artículo 155 bis que penaliza con prisión de 8 meses a 1 año y multas duplicadas a quienes, sin autorización de la víctima o mediante engaño, graben o elaboren material con contenido de desnudez o naturaleza sexual, y con penas de 3 meses a 3 años a quienes difundan dicho material sin consentimiento (37). El artículo 155 ter agrava estas penas en un tercio cuando el delito lo comete una persona con la que la víctima tenga o haya tenido una relación afectiva, con fines de lucro, por motivos de odio racial, religioso, de género u orientación sexual, o cuando medie violencia de género (37). La ley aborda las prácticas de porn deep fake y las clasifica como una forma de violencia de género digital, y reconoce que afectan derechos como la privacidad, la dignidad y la integridad psicológica de las víctimas (37).

La Ley Belén está en debate legislativo desde 2022 y se presentó en múltiples oportunidades sin obtener sanción definitiva (32) (37). La legislatura de Río Negro aprobó en abril de 2026 una comunicación que solicita al Congreso Nacional el tratamiento parlamentario y el avance legislativo del proyecto, lo que refleja un respaldo federal creciente (78). La recomendación es que el Congreso priorice su tratamiento y sanción, e incorpore las lecciones de la experiencia comparada: la protección debe abarcar tanto a menores como a adultos, las penas deben ser proporcionales y la tipificación debe cubrir toda la cadena de producción y difusión.

Una alternativa complementaria es el proyecto de Ley de Integridad Digital (S-0222/2026), presentado en el Senado, que establece un marco general para la protección de la identidad, la imagen y la autodeterminación informativa frente al uso malicioso de sistemas de IA generativa (79). La iniciativa define el "contenido sexual no consentido" como "representación explícita o implícita de naturaleza sexual atribuible a persona real sin consentimiento válido" y establece principios rectores que incluyen la protección integral de los derechos personalísimos, el interés superior del niño y la perspectiva de género (79). El enfoque complementa al de la Ley Belén: esta última tipifica conductas específicas; la Ley de Integridad Digital establece un marco regulatorio más amplio para la gobernanza algorítmica.

9.2. Responsabilidad de las plataformas y los desarrolladores de IA

La tipificación penal, por sí sola, es insuficiente para mitigar el daño. La respuesta debe complementarse con obligaciones explícitas para las plataformas digitales y los desarrolladores de IA, en línea con el estándar emergente en el derecho internacional.

El artículo 8° del proyecto de Ley de Integridad Digital establece que "será reprimido con prisión de 1 a 3 años y multa de 5 a 10 salarios mínimos vitales y móviles el responsable de un intermediario tecnológico" que incumpla con las obligaciones de prevención y retirada de contenidos (79). La disposición, incipiente, marca una dirección: la responsabilidad no puede recaer solo en los usuarios finales.

Las obligaciones que deberían imponerse a las plataformas, siguiendo el modelo de la Take It Down Act estadounidense y la Online Safety Act británica, incluyen: un sistema de notificación y retirada con plazos máximos de 48 horas para la eliminación del contenido denunciado; la implementación de tecnologías de hash perceptual para impedir la recirculación de material ya identificado; y la prohibición de prácticas de IA que generen deepfakes sexuales sin consentimiento, con especial énfasis en las aplicaciones de "desnudificación".

UNICEF, ECPAT e INTERPOL formularon una recomendación precisa para los desarrolladores de IA: implementar enfoques de "seguridad por diseño" (safety-by-design) y barreras robustas para prevenir el uso indebido de sus modelos (7). La recomendación implica que la responsabilidad no se agota en la retirada del contenido una vez generado: se extiende al diseño mismo de las herramientas que lo hacen posible.

9.3. Protocolos escolares obligatorios y formación docente

La respuesta institucional del Colegio Modelo Lomas, caracterizada por la omisión, la minimización y el silenciamiento de las víctimas, ilustra la necesidad de protocolos escolares obligatorios que establezcan rutas de actuación claras y vinculantes.

La Ley Ema de la provincia de Buenos Aires, que el Senado bonaerense aprobó con modificaciones en octubre de 2026, es el modelo más avanzado en este ámbito (38) (39). La norma crea el Programa Provincial de Prevención y Abordaje Integral de la Violencia Digital en Ámbitos Educativos y establece obligaciones para las instituciones escolares.

La ley tipifica de manera amplia las conductas consideradas violencia digital, incluyendo "la difusión sin consentimiento de material íntimo, sea real o editado mediante inteligencia artificial" (39). La mención explícita es fundamental: cierra la ambigüedad sobre la inclusión de los deepfakes en el ámbito de protección.

La ley obliga a las escuelas a intervenir de manera inmediata ante estos casos: informar a los organismos de protección correspondientes, solicitar a las plataformas digitales el retiro urgente del contenido dañino y garantizar un acompañamiento integral a las víctimas que abarque asistencia psicoemocional, digital y legal (55). La norma también prioriza un enfoque reparatorio orientado al aprendizaje y al reconocimiento del daño, en lugar de medidas solo sancionatorias (39).

La ley incorpora la formación obligatoria y continua en prevención de violencias digitales para todo el personal del sistema educativo, a través de los Centros de Capacitación, Información e Investigación Educativa (CIIE) (38) (39). La previsión responde al diagnóstico de que los docentes no cuentan, en general, con las herramientas necesarias para identificar y abordar los casos de violencia digital.

La recomendación es replicar la Ley Ema bonaerense a nivel nacional y en otras jurisdicciones provinciales, siguiendo el modelo de la Ley Ema de Santa Fe, que convirtió a esa provincia en la primera en sancionar una ley específica contra la violencia digital en las escuelas (55). La experiencia comparada demuestra que los protocolos obligatorios, combinados con la formación docente y el acompañamiento integral, son condición necesaria para transformar la respuesta escolar de reactiva en preventiva.

9.4. El rol de los organismos de protección y la articulación interinstitucional

La respuesta frente a la violencia digital de género requiere una articulación interinstitucional que involucre a los organismos de protección de derechos, el sistema judicial, el sistema educativo y los servicios de salud.

El Protocolo Interinstitucional para la Prevención, Detección y Atención de la Violencia en Entornos Digitales de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, presentado en marzo de 2026, es un modelo relevante (80). El protocolo establece una ruta de acción clara: prevención, detección temprana, canales de denuncia y acompañamiento psicológico, social y legal. Define niveles de riesgo (bajo, medio y alto) que permiten ordenar la respuesta institucional y priorizar los casos más urgentes. Entre las situaciones contempladas están el acoso en redes, la suplantación de identidad, la difusión de imágenes íntimas sin consentimiento y la sextorsión (80).

El protocolo no establece un único organismo responsable, sino un esquema de intervención articulada según la etapa del caso, lo que permite una respuesta más eficiente y coordinada. Lo elaboraron de manera colaborativa áreas de Justicia, Seguridad, Educación y el Ministerio Público Fiscal, junto con organismos internacionales como ONU Mujeres, OIM y UNFPA, y organizaciones de la sociedad civil (80).

Los datos que fundamentan la necesidad de este protocolo son elocuentes: el 63,5% de las mujeres de la Ciudad sufrió violencia digital en los últimos seis años; el 98,3% atravesó agresiones o insultos en redes; el 85,6% recibió amenazas o acoso sexual; y solo el 10% de las víctimas busca ayuda formal (80). Las cifras confirman que la respuesta institucional debe ser proactiva y accesible, y que los canales formales de denuncia deben fortalecerse para superar la brecha entre la prevalencia del fenómeno y la utilización de los servicios disponibles.

La recomendación es replicar este modelo de protocolo interinstitucional en todas las jurisdicciones del país, con las adaptaciones necesarias a cada contexto local, y garantizar la articulación con el sistema educativo a través de la derivación obligatoria de los casos detectados en el ámbito escolar.

9.5. Acompañamiento psicológico y reparación integral para las víctimas

El daño causado por los deepfakes sexuales (vergüenza, humillación, ansiedad, depresión, ideación suicida, retraimiento social y escolar) requiere una respuesta que trascienda la sanción penal y la retirada del contenido. La reparación integral de las víctimas debe incluir asistencia psicológica especializada, acompañamiento social y patrocinio jurídico gratuito.

El artículo 14 del proyecto de Ley de Protección Integral de Niñas, Niños y Adolescentes en Entornos Digitales establece que las víctimas de violencia de género y violencia sexual que sean niñas, niños o adolescentes "tendrán derecho garantizado a acceder de forma gratuita y prioritaria a los servicios de información, orientación, asistencia psicológica, social y patrocinio jurídico especializado", disponibles de manera ininterrumpida las 24 horas, los 365 días del año, incluyendo dispositivos federales como la Línea 144 y la Línea 102 (81).

El Protocolo Interinstitucional de la Ciudad de Buenos Aires garantiza asistencia integral tanto para quienes deciden denunciar como para quienes no, e incluye contención psicológica, asesoramiento legal, acompañamiento social, orientación sobre derechos y derivación a programas de apoyo (80). La Ley Ema de Santa Fe prevé la conformación de equipos interdisciplinarios de profesionales en cada departamento provincial, bajo la órbita del Ministerio de Educación, para garantizar el acompañamiento psicológico y pedagógico de las víctimas (39).

La recomendación es que estos servicios sean universales, gratuitos y de acceso prioritario, y que se garantice su disponibilidad en todo el territorio nacional, con especial énfasis en las jurisdicciones con menor desarrollo institucional. La evidencia sobre el impacto psicológico de los deepfakes sexuales, incluyendo el riesgo de autolesiones y pensamientos suicidas, justifica que el acompañamiento psicológico sea una prestación esencial y no un servicio complementario.

9.6. Hacia una estrategia integral: síntesis de recomendaciones operativas

El análisis permite formular una estrategia integral de respuesta frente a la violencia digital de género mediante deepfakes, articulada en cinco ejes complementarios y con recomendaciones operativas concretas.

Primer eje: tipificación penal autónoma. Sanción de la Ley Belén o de una norma equivalente que tipifique el porn deep fake como delito autónomo, con penas proporcionales y agravantes por violencia de género, relación de pareja o fines de lucro. La tipificación debe cubrir toda la cadena: creación, difusión, comercialización y posesión.

Segundo eje: responsabilidad de plataformas y desarrolladores. Obligaciones explícitas de retirada rápida (plazo máximo de 48 horas), hash matching para impedir la recirculación y prohibición de prácticas de IA que generen deepfakes sexuales sin consentimiento. La responsabilidad debe extenderse a los desarrolladores mediante el principio de "seguridad por diseño".

Tercer eje: protocolos escolares obligatorios y formación docente. Replicación nacional de la Ley Ema, con protocolos de actuación inmediata, derivación obligatoria a los organismos de protección, formación continua de docentes y directivos, y articulación con la Educación Sexual Integral.

Cuarto eje: articulación interinstitucional. Protocolos interinstitucionales que coordinen la respuesta de los sistemas de justicia, educación, salud y protección de derechos, con niveles de riesgo que permitan priorizar los casos más urgentes.

Quinto eje: reparación integral y acompañamiento psicológico. Acceso gratuito y prioritario a servicios de asistencia psicológica, social y jurídica para todas las víctimas, con disponibilidad permanente y equipos interdisciplinarios en todo el territorio nacional.

La implementación de estas recomendaciones requiere voluntad política y recursos presupuestarios que no están garantizados. La experiencia argentina con la Ley Belén, presentada por tercera vez desde 2022 sin sanción definitiva, demuestra que el consenso legislativo en materia de violencia digital de género no es automático (32). La Ley Ema bonaerense, aunque el Senado la aprobó con modificaciones, aún debe regresar a Diputados para su sanción definitiva (38) (39). El camino hacia una respuesta integral es incremental y contingente, y depende de la presión sostenida de la sociedad civil, los organismos internacionales y las víctimas que convirtieron su experiencia en demanda de justicia.

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10. Conclusiones

10.1. Síntesis de hallazgos

El análisis permite formular conclusiones en torno a los cuatro ejes que estructuraron el trabajo: el fenómeno criminológico, el marco normativo, la respuesta institucional y la evidencia empírica.

Fenómeno criminológico. El caso del Colegio Modelo Lomas no es un episodio aislado ni una "travesura" adolescente: es la manifestación local de un fenómeno global de violencia digital de género que afecta de manera desproporcionada a mujeres y niñas. Los datos disponibles son elocuentes: el 99% de las víctimas de deepfakes sexuales son mujeres (18); el 43% de los adolescentes argentinos encuestados recibió imágenes o vídeos manipulados con IA (60); y al menos 1,2 millones de niños y niñas en once países declararon haber tenido sus imágenes manipuladas para crear deepfakes de contenido sexual explícito en el último año (7). La dimensión de género del fenómeno es estructural: la tecnología que facilita el abuso "está generizada y hereda valores misóginos" (16). El daño causado (vergüenza, humillación, ansiedad, depresión, ideación suicida, retraimiento social y escolar) es real con independencia de la falsedad material de las imágenes. Una de las alumnas afectadas lo sintetizó: "Aunque sé que es falso, me dio vergüenza" (1).

Marco normativo. El ordenamiento jurídico argentino presenta una laguna que la jurisprudencia empezó a colmar con interpretaciones extensivas, pero que requiere una solución legislativa autónoma. La Ley Olimpia (Ley 27.736) representó un avance al reconocer la violencia digital como modalidad de violencia de género, pero no tipifica de manera autónoma el porn deep fake. El artículo 128 del Código Penal, en la interpretación adoptada por la Cámara de Apelación y Garantías en lo Penal de Zárate-Campana, abarca las imágenes generadas por IA, pero solo protege a menores de edad (2). La Ley Belén, presentada por tercera vez desde 2022, sigue en discusión en la Comisión de Legislación Penal sin sanción definitiva (32). La Ley Ema de la provincia de Buenos Aires, que establece un programa provincial de prevención y abordaje de la violencia digital en ámbitos educativos, recibió la aprobación del Senado bonaerense, con modificaciones, en octubre de 2026, pero aún debe regresar a la Cámara de Diputados para su sanción definitiva (38).

Respuesta institucional. La evidencia disponible muestra una brecha entre las exigencias del fenómeno y la capacidad de las instituciones escolares para abordarlo. El caso del Colegio Modelo Lomas ilustra el peor escenario posible: omisión, minimización, silenciamiento de las víctimas y ausencia de activación de protocolo alguno. Una madre lo contó: "El colegio les dice que se callen, las callan, ellas llorando por los recreos, les decían que no dijeran nada para que no nos llegue a los papás" (57). Los colegios de la UBA (Nacional Buenos Aires y Carlos Pellegrini) activaron protocolos institucionales y derivaron el caso a los organismos correspondientes (56). La formación docente es el factor crítico para cerrar la brecha: sin docentes capacitados en alfabetización digital crítica, con perspectiva de género y conocimiento de los protocolos de actuación, cualquier instrumento normativo permanecerá como letra muerta (58).

Evidencia empírica. Los datos disponibles, aunque valiosos, presentan limitaciones metodológicas. La brecha entre la victimización declarada (1%) y el conocimiento de casos en el entorno escolar (13%) sugiere subregistro significativo (60). La serie de denuncias de la Ufedyci (cuatro en 2023, cinco en 2024, nueve en 2025 y cuatro hasta julio de 2026) indica una tendencia ascendente hasta 2025, pero el número absoluto de casos es demasiado bajo para extraer conclusiones robustas sobre tendencias (6). La encuesta de la Defensoría del Pueblo se circunscribe a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, sin datos desagregados para el conurbano bonaerense u otras jurisdicciones (60). Las limitaciones no invalidan los hallazgos, pero exigen formular las conclusiones con las cautelas propias de toda investigación sobre fenómenos emergentes y sensibles. La evidencia permite afirmar que se trata de un fenómeno extendido, en crecimiento y muy subestimado por los sistemas de registro oficiales.

10.2. Contribuciones del presente análisis

Este trabajo aporta cuatro contribuciones al conocimiento disponible sobre violencia digital de género mediante deepfakes en el contexto argentino.

Sistematización del marco normativo aplicable. El análisis integra las disposiciones de la Ley Olimpia (Ley 27.736), el artículo 128 del Código Penal, la Ley 26.485 de Protección Integral de las Mujeres, los proyectos de Ley Belén y Ley Ema, y las iniciativas legislativas en trámite. La sistematización permite identificar con precisión las lagunas normativas (la ausencia de una tipificación autónoma del porn deep fake) y las tensiones dogmáticas (la aplicación analógica del artículo 128 a imágenes generadas por IA, la posible vulneración del principio de legalidad penal) que subyacen al debate legislativo.

Análisis crítico de la jurisprudencia. El trabajo examina el fallo de la Cámara de Apelación y Garantías en lo Penal de Zárate-Campana, el primer precedente jurisprudencial en Argentina sobre aplicabilidad del artículo 128 del Código Penal a imágenes generadas por IA (2). El análisis identifica las fortalezas del fallo (la interpretación amplia del término "representación", la remisión a los estándares internacionales de protección de la infancia) y sus limitaciones (su alcance circunscrito al material de abuso sexual infantil, su falta de pronunciamiento sobre la constitucionalidad de la interpretación extensiva, su omisión de la perspectiva de género).

Articulación de la evidencia empírica disponible. El trabajo integra y contrasta los datos del informe de la Defensoría del Pueblo de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (3), las estadísticas de la Ufedyci (6) y el estudio internacional coordinado por UNICEF, ECPAT e INTERPOL (7). La triangulación de fuentes permite ofrecer una estimación, provisional, de la magnitud del fenómeno, e identifica las limitaciones metodológicas que afectan a cada fuente y que deben considerarse en la interpretación de los datos.

Análisis comparado de respuestas normativas. El trabajo examina las respuestas regulatorias de la Unión Europea (Directiva 2024/1385, Reglamento de IA), España (anteproyecto de reforma del Código Penal con el artículo 173 bis), Estados Unidos (Take It Down Act), Reino Unido (Online Safety Act, reforma de la Sexual Offences Act) y Australia (Criminal Code Amendment). De este análisis se extraen seis lecciones para el debate argentino: la viabilidad de la tipificación autónoma, la necesidad de proteger tanto a menores como a adultos, la complementariedad entre respuesta penal y mecanismos de retirada rápida, la responsabilidad de plataformas y desarrolladores, la inseparabilidad de sanción y prevención, y la imprescindibilidad de la cooperación internacional.

10.3. Limitaciones del análisis

Conviene reconocer las limitaciones de este trabajo, en coherencia con el principio de fidelidad documental que lo guio.

Estado procesal incipiente del caso. El caso del Colegio Modelo Lomas está en fase inicial de investigación judicial. No existe sentencia firme que establezca los hechos probados. Las afirmaciones sobre materialidad, número de víctimas e identidad de los imputados son versiones periodísticas o institucionales en disputa.

Ausencia de datos desagregados para Argentina en los estudios internacionales. El estudio de UNICEF, ECPAT e INTERPOL no identifica los once países participantes ni proporciona datos desagregados por país (7). No es posible determinar si Argentina formó parte de la muestra o si los datos son extrapolables al contexto local.

Escasez de jurisprudencia. El fallo de Zárate-Campana es el único precedente jurisprudencial identificado sobre aplicación del artículo 128 del Código Penal a imágenes generadas por IA (2). No hay, hasta la fecha, pronunciamientos de la Corte Suprema de Justicia de la Nación ni de otros tribunales superiores que establezcan una doctrina consolidada.

Falta de evaluaciones de impacto de las políticas existentes. La Ley Ema de Santa Fe se sancionó en agosto de 2026 y su implementación está en fase inicial. No existen evaluaciones independientes sobre su impacto en la reducción de la violencia digital o en la mejora de la respuesta institucional. La Ley Belén no se sancionó, así que no es posible evaluar su eficacia.

Naturaleza autoinformada de los datos de prevalencia. Todos los datos de prevalencia provienen de encuestas autoinformadas, susceptibles de sesgos de deseabilidad social, de memoria y de interpretación subjetiva (60). La investigación cualitativa realizada en Entre Ríos, que documentó "una dificultad generalizada para distinguir imágenes reales de manipuladas", sugiere que algunos adolescentes podrían no ser capaces de identificar con precisión si una imagen que recibieron fue generada por IA (63).

10.4. Proyección prospectiva

El análisis permite formular proyecciones sobre la evolución probable del fenómeno y de las respuestas normativas e institucionales en los próximos años.

Plano legislativo. La aprobación de la Ley Belén o de una norma equivalente que tipifique el porn deep fake como delito autónomo parece probable en el mediano plazo, aunque el ritmo dependerá de la presión sostenida de la sociedad civil y de los organismos internacionales. La Ley Ema de la provincia de Buenos Aires, que ya cuenta con la aprobación del Senado bonaerense, podría sancionarse de forma definitiva en el corto plazo. La experiencia comparada sugiere que la tipificación autónoma es una tendencia global irreversible: la Unión Europea, España, Estados Unidos, Reino Unido y Australia ya adoptaron o están en proceso de adoptar figuras delictivas específicas para los deepfakes sexuales.

Plano tecnológico. La sofisticación creciente de las herramientas de IA generativa plantea desafíos adicionales para la detección y la persecución penal. Los sistemas de detección de deepfakes (basados en metadatos, análisis forense de píxeles o modelos de aprendizaje automático) avanzan a un ritmo más lento que los sistemas de generación. La asimetría configura un escenario donde la prueba pericial de la autenticidad o falsedad de una imagen se tornará cada vez más compleja, con las consiguientes dificultades probatorias para el sistema judicial.

Plano institucional. La respuesta escolar seguirá siendo desigual mientras falten protocolos obligatorios y formación docente universal. La Ley Ema, si se aplica con rigor, podría constituir un modelo replicable a nivel nacional. La experiencia del Colegio Modelo Lomas (omisión y minimización) y la de los colegios de la UBA (activación de protocolos y derivación) ofrecen un contraste que ilustra la importancia de contar con protocolos claros y vinculantes.

Plano de la cooperación internacional. La naturaleza transfronteriza del fenómeno exige respuestas coordinadas. La Directiva europea reclama "cooperación reforzada a nivel de la UE en la detección y represión de delitos digitales en razón de género" y subraya la necesidad de "capacidad forense digital transfronteriza y formación judicial" (65). Argentina, como parte del Convenio de Budapest sobre Ciberdelincuencia, tiene a disposición mecanismos de cooperación que podrían fortalecerse en el ámbito específico de los deepfakes sexuales.

10.5. Reflexión final

El caso del Colegio Modelo Lomas es un punto de inflexión en la visibilización de la violencia digital de género mediante inteligencia artificial en Argentina. Su relevancia trasciende la anécdota institucional: expone las lagunas normativas de un sistema jurídico diseñado en una era pre-algorítmica, las insuficiencias institucionales de un sistema educativo que carece de herramientas para abordar fenómenos emergentes, y las limitaciones probatorias de un sistema judicial que debe operar con estándares técnicos en evolución constante.

La respuesta a este fenómeno no puede ser solo punitiva. La tipificación penal, necesaria pero insuficiente, debe complementarse con prevención, educación y reparación integral de las víctimas. UNICEF advirtió: "los niños no pueden esperar a que la ley se ponga al día" (62). La urgencia nace de la magnitud del daño, considerable, y de la asimetría temporal entre la velocidad de la innovación tecnológica y la lentitud de los procesos legislativos y administrativos.

La experiencia comparada demuestra que la tipificación autónoma es viable y que su adopción no requiere reformas estructurales del sistema penal. Requiere voluntad política de reconocer que la violencia digital es violencia. Los instrumentos están disponibles: la Ley Belén, la Ley Ema, el Protocolo Interinstitucional de la Ciudad de Buenos Aires, los estándares internacionales de UNICEF, ECPAT e INTERPOL. Lo que resta es la decisión de implementarlos.

El testimonio de las alumnas del Colegio Modelo Lomas, "Nuestros cuerpos no se venden, no se comparten y no se manipulan" (9), condensa la demanda de justicia que subyace a este debate. La respuesta del Estado, de las instituciones educativas y de la sociedad en su conjunto será el parámetro para evaluar si el ordenamiento jurídico argentino está a la altura de las exigencias de la era digital.

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11. Bibliografía

Fuentes normativas y jurídicas

• Ley 26.485 de Protección Integral para Prevenir, Sancionar y Erradicar la Violencia contra las Mujeres. Boletín Oficial de la República Argentina. https://www.argentina.gob.ar/normativa/nacional/ley-26485-152155
• Ley 27.736 (Ley Olimpia). Modificación de la Ley 26.485. Boletín Oficial de la República Argentina. https://www.argentina.gob.ar/normativa/nacional/ley-27736-392129
• Ley 27.436 (modificación del artículo 128 del Código Penal). https://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/anexos/305000-309999/309201/norma.htm
• Código Penal de la Nación Argentina, artículo 128. http://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/anexos/15000-19999/16546/texact.htm
• Código Penal de la Nación Argentina, artículos 90 y 92. http://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/anexos/15000-19999/16546/texact.htm
• Convención sobre los Derechos del Niño (Ley 23.849). https://www.argentina.gob.ar/normativa/nacional/ley-23849-24969
• Protocolo Facultativo de la Convención sobre los Derechos del Niño relativo a la venta de niños, la prostitución infantil y la utilización de niños en la pornografía (Ley 25.763). https://www.argentina.gob.ar/normativa/nacional/ley-25763-95349
• Convenio de Budapest sobre Ciberdelincuencia (Ley 27.411). https://www.argentina.gob.ar/normativa/nacional/ley-27411-282597
• Ley 26.061 de Protección Integral de los Derechos de las Niñas, Niños y Adolescentes. https://www.argentina.gob.ar/normativa/nacional/ley-26061-110778
• Proyecto de Ley Belén. Cámara de Diputados de la Nación. Citado en Página/12 (2025, 6 de noviembre).
• Directiva (UE) 2024/1385 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 14 de mayo de 2024. Diario Oficial de la Unión Europea.
• TAKE IT DOWN Act, S.146, 119th Cong. (2025). https://www.congress.gov/bill/119th-congress/senate-bill/146
• Online Safety Act 2023 (Reino Unido). https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2023/50
• Criminal Code Amendment (Deepfake Sexual Material) Act 2024 (Australia). https://www.legislation.gov.au/C2024A00080
• Anteproyecto de Ley Orgánica para la protección de las personas menores de edad en los entornos digitales (España). Citado en Instituto de las Mujeres (2026). https://www.inmujeres.gob.es/

Jurisprudencia

• Cámara de Apelación y Garantías en lo Penal del Departamento Judicial de Zárate-Campana. (2025, 19 de mayo). Causa "P., D. O. s/ recurso de apelación" (causa N° 27.969, IPP 18-00-2576-22). Citado en Allende & Brea (2025, 7 de agosto).
• Allende & Brea. (2025, 7 de agosto). Juez de garantías dictamina que el uso de IA para crear pornografía infantil es delito. https://allende.com/tecnologia/inteligencia-artificial/juez-de-garantias-dictamina-que-el-uso-de-ia-para-crear-pornografia-infantil-es-delito-08-07-2025/
• Marval. (2025, 25 de agosto). AI-Generated Images Fall Under the Criminal Code. https://www.marval.com/publicacion/imagenes-creadas-con-ia-y-su-alcance-en-el-codigo-penal-17287

Documentos institucionales y estadísticas

• Defensoría del Pueblo de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. (2026). Cuando la imagen deja de ser propia. Deepfakes, exposición y violencia digital en adolescentes. https://defensoria.org.ar/
• Defensoría del Pueblo de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. (2026, 28 de agosto). La Defensoría del Pueblo presentó un informe sobre violencia digital y deepfakes en adolescentes de la Ciudad. https://defensoria.org.ar/
• Unidad Fiscal Especializada en Delitos y Contravenciones Informáticas (Ufedyci). (2026). Datos de denuncias por difusión de imágenes creadas con IA en establecimientos educativos. Citados en La Nación (2026, 8 de octubre).
• Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (UNICEF). (2026, 4 de febrero). "Deepfake abuse is abuse" – Statement by UNICEF on AI-generated sexualised images of children. https://www.unicef.org/
• Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. (2026). Protocolo Interinstitucional para la Prevención, Detección y Atención de la Violencia en Entornos Digitales. https://buenosaires.gob.ar/

Cobertura periodística

• La Nación. (2026, 8 de octubre). Chicas desnudadas con IA: otro caso reaviva el debate sobre la violencia digital y los límites legales para castigarla. https://www.lanacion.com.ar/sociedad/chicas-desnudadas-con-ia-otro-caso-reaviva-el-debate-sobre-la-violencia-digital-y-los-limites-nid08102026/
• MDZol. (2026, 7 de octubre). Escándalo en Lomas de Zamora: acusan a alumnos de crear con IA falsos desnudos de compañeras y venderlos. https://www.mdzol.com/
• El Destape Web. (2026, 7 de octubre). "No vamos a ir a clases": el reclamo de alumnas de un colegio tras denunciar la creación de fotos de desnudos hechas con IA.