La verificación de la identidad se ha centrado tradicionalmente en una pregunta sencilla: ¿Eres quien dices ser?
Cada vez más, las organizaciones también tienen que responder a otra pregunta: ¿Tienes la edad mínima necesaria para acceder a este producto, servicio o experiencia?
Esa distinción está generando un mayor interés por la verificación de la edad, un término genérico que engloba las tecnologías y los procesos que determinan si una persona cumple un requisito de edad. La estimación de la edad es un aspecto cada vez más importante en este ámbito, sobre todo ahora que las organizaciones buscan formas de proteger a los menores, cumplir los requisitos normativos, reducir las trabas y evitar recopilar más datos personales de los necesarios.
Si se utiliza de forma adecuada como parte de un proceso de verificación de identidad (IDV), la estimación biométrica de la edad puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más acertadas sobre cuándo basta con una simple comprobación de la edad y cuándo se requieren pruebas de identidad más sólidas.
¿Qué es la estimación biométrica de la edad?
La estimación de la edad utiliza las características de una persona, que suelen captarse a través de una imagen facial, para calcular mediante un algoritmo su edad o su rango de edad. A diferencia del reconocimiento facial tradicional, el objetivo no es necesariamente determinar quién es la persona, sino estimar su edad probable.
Esto hace que la estimación de la edad sea diferente de la verificación de la edad, cuyo objetivo es determinar o confirmar la edad de una persona mediante pruebas más sólidas, como un documento de identidad. Ambas se enmarcan en la categoría más amplia de la comprobación de la edad.
Esta distinción es importante porque no todas las interacciones requieren que una organización verifique la identidad completa de una persona. Una empresa puede necesitar únicamente tener la certeza de que un cliente supera un umbral determinado, por ejemplo. Pedir a ese cliente que facilite el carné de conducir, el pasaporte, la fecha de nacimiento, la dirección y otros datos de identificación puede suponer una carga innecesaria y una recopilación de datos excesiva, cuando una comprobación más limitada podría cumplir el objetivo al tiempo que se protege la privacidad.
Ahí es donde la estimación de la edad puede resultar especialmente útil.
¿Qué papel desempeña la estimación de la edad en un proceso de identificación de vehículos (IDV)?
La estimación de la edad no debe considerarse un sustituto universal de la verificación de la identidad o de los documentos. Por el contrario, puede constituir un indicador más dentro de un proceso de verificación de la identidad basado en el riesgo.
Imagina que un usuario intenta acceder a un servicio digital con restricción de edad. Una cámara podría capturar una imagen facial, al tiempo que liveness detection esto ayuda a determinar que la interacción la realiza una persona real y no una fotografía, una reproducción, una máscara, un vídeo manipulado u otro intento de suplantación. A continuación, la tecnología de estimación de la edad podría determinar si esa persona parece tener una edad claramente superior al umbral requerido.
Si el resultado ofrece un nivel de confianza suficiente, el proceso puede continuar sin necesidad de información adicional. Si la edad estimada se sitúa cerca del umbral, el nivel de confianza es bajo o existen otros indicadores de riesgo, el flujo de trabajo podría derivar al usuario a un proceso de verificación más riguroso, como la presentación de un documento de identidad y la comparación de la fotografía que figura en dicho documento con un registro biométrico en directo.
Esto supone un cambio importante en la estrategia de IDV: no todos los usuarios tienen que seguir el mismo proceso de verificación. En su lugar, las organizaciones pueden aplicar el nivel adecuado de garantía en función del riesgo de la transacción.
¿Por qué cada vez es más importante la verificación de la edad?
La verificación de la edad está suscitando un interés cada vez mayor, a medida que los gobiernos, los organismos reguladores, las plataformas tecnológicas y las empresas reflexionan sobre cómo ofrecer experiencias digitales adecuadas a cada edad, al tiempo que se protege la privacidad.
En el Reino Unido, por ejemplo, Ofcom reconoce que la estimación de la edad facial es uno de los métodos capaces de garantizar una verificación de la edad altamente eficaz cuando se aplica de forma adecuada. Sus directrices hacen hincapié en cuatro características: precisión técnica, solidez, fiabilidad y equidad.
Las normas internacionales también están evolucionando. La norma ISO/IEC 27566-1:2025 establece un marco para los sistemas de verificación de la edad, que incluye consideraciones relativas a la privacidad y la seguridad a la hora de tomar decisiones sobre la elegibilidad en función de la edad.
Lo importante es la orientación general. La verificación de la edad ya no consiste simplemente en pedir a los usuarios que introduzcan una fecha de nacimiento, sino en establecer un nivel adecuado de fiabilidad mediante el uso de la tecnología, los datos y las políticas.
La estimación de la edad se basa en la confianza, no en la certeza absoluta
Uno de los principios más importantes para las organizaciones que evalúan la estimación de la edad es que una estimación es precisamente eso: una estimación.
La evaluación realizada por el NIST sobre las tecnologías de estimación de la edad facial ha revelado diferencias sustanciales entre los distintos algoritmos, y se ha observado que el rendimiento se ve afectado por factores como la edad, la calidad de la imagen, el sexo, la región de nacimiento y las interacciones entre dichas variables. El programa de estimación y verificación de la edad del NIST sigue siendo una evaluación en curso, a medida que la tecnología continúa desarrollándose.
Para los responsables de IDV, la lección no es que la estimación de la edad deba ofrecer una precisión perfecta, sino que los sistemas deben tener en cuenta la incertidumbre. Un usuario cuya edad se estima en 42 años, cuando la edad mínima es de 18, plantea una decisión muy diferente a la de alguien cuya edad se estima en 19. Las organizaciones pueden establecer umbrales de recusación o intervalos de confianza que determinen cuándo el sistema acepta una estimación y cuándo se requiere una verificación adicional.
Este enfoque integra la estimación de la edad en un marco de decisión, en lugar de considerar el resultado de un algoritmo como una verdad absoluta.
Incorporar la estimación de la edad a una estrategia de identidad más amplia
Es poco probable que el futuro de la verificación de la edad dependa de una única tecnología.
Por el contrario, los entornos de IDV eficaces combinarán múltiples capacidades, como la estimación de la edad, liveness detection, la verificación de documentos, la comparación biométrica, las señales relacionadas con el dispositivo o el riesgo y otras pruebas de identidad, en función de las necesidades de cada interacción.
Esto hace que la coordinación biométrica cobre cada vez más importancia. Las organizaciones deben ser capaces de determinar cuándo basta con la estimación de la edad, cuándo debe activarse una verificación adicional, cómo se gestionan las excepciones y cómo se evalúa el rendimiento a lo largo del tiempo.
El objetivo no es verificar más información sobre cada persona, sino establecer el nivel adecuado de confianza para la decisión que se va a tomar.
A medida que la verificación de la edad cobra cada vez más importancia en la estrategia de identidad digital, ese principio puede resultar especialmente relevante. Las mejores experiencias de verificación de identidad (IDV) no se limitarán a preguntar si una organización puede verificar la identidad o la edad de una persona. Se preguntarán cuánta información es realmente necesaria y utilizarán datos biométricos, políticas y flujos de trabajo inteligentes para alcanzar ese nivel de seguridad con la menor fricción posible.
