La fantasía es sencilla de entender: alguien ve a una celebrity, a una streamer o incluso a un viejo amor imposible y se pregunta si hay alguien “igual” en OnlyFans. Hasta ahora, ese impulso solía perderse entre búsquedas caóticas o, peor aún, en webs de deepfakes.
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Ahora entra en escena Doppelgänger, una función de búsqueda por imagen que promete hacer justamente eso: encontrar modelos de OnlyFans que se parezcan a la persona que el usuario suba en una foto.
La herramienta vive dentro de Presearch, un motor de búsqueda gratuito, privado y descentralizado que quiere convertirse en la alternativa “pro-creadores” a los gigantes de siempre. Y, por supuesto, ha encendido todas las alarmas éticas imaginables.
Del “nadie me encuentra” al “encuéntrame por parecido”
Quien lleve tiempo en OnlyFans sabe que el problema no es solo crear contenido, sino ser descubierto. Alix Lynx, exmodelo y hoy creadora con millones de seguidores en redes, lo resume así: muchos llegan a la plataforma pensando que será automático… y se estrellan.
Sin un algoritmo tipo TikTok, la visibilidad depende de promoción externa, colaboraciones y marketing agotador.
OnlyFans, de hecho, limita su propia función de búsqueda con el argumento de proteger a los usuarios de contenido que no querían ver. El resultado: millones de creadores con la misma queja, y un ecosistema donde destacar requiere casi un máster en autopromoción.
Ahí es donde Presearch huele oportunidad y lanza Doppelgänger: en vez de buscar por nombre o etiquetas, el usuario sube una imagen de quien le parece atractivo —sea famoso o no— y el sistema devuelve perfiles públicos de OnlyFans visualmente similares.
En teoría, es una forma de llevar tráfico a creadores reales y adultos, sin pasar por el lado más oscuro de los deepfakes.
Cómo funciona Doppelgänger (y por qué dice ser “más ético”)
Presearch insiste en que no está haciendo una búsqueda inversa clásica. Doppelgänger no intenta identificar a nadie ni rastrear dónde aparece una foto en internet.
Según la empresa, el modelo solo extrae características visuales de la imagen (forma del rostro, rasgos generales, estilo) y las compara con su índice de creadores adultos.
Algunos puntos clave que la compañía repite como mantra:
- No guarda histórico de las búsquedas de imagen,
- No muestra datos personales,
- No clasifica por edad ni raza,
- Y está montado sobre un índice descentralizado que, dicen, “rescata contenido que los buscadores tradicionales y las grandes IAs tienden a suprimir”.
En vez de vender esos datos, la función existe —al menos sobre el papel— para aumentar suscripciones y descubrimiento dentro del propio ecosistema de Presearch y OnlyFans. Además, los creadores pueden optar por excluirse de este sistema de parecidos si no quieren formar parte del catálogo.
El lado incómodo: ¿fantasía segura o sustituto raro de alguien real?
Aunque no haya deepfake de por medio, el concepto viene con mochila ética. Expertos en medios digitales señalan que, si bien no es ilegal “buscar un doble” para descargar fantasías, sí se camina en la frontera de una relación poco auténtica con la persona original cuya imagen se está usando.
La preocupación se dispara cuando se deja de hablar de celebrities y se entra en terreno personal:familiares, compañeros de clase, gente del entorno inmediato.
En teoría, la plataforma prohíbe explícitamente subir imágenes de menores y asegura que, aun si alguien lo intentara, el sistema solo devolvería modelos adultos indexados. Pero el simple hecho de que el escenario sea imaginable ya deja un sabor inquietante.
La propia Presearch reconoce que cualquier herramienta pública tiene implicaciones sociales, y afirma estar intentando que sean “lo más positivas posible”. Aun así, especialistas advierten de que la normalización de este tipo de búsquedas puede traer consecuencias difíciles de medir a largo plazo.
No es perfecta: sesgos, limitaciones y otras opciones del mercado
En pruebas independientes, Doppelgänger parece funcionar mejor con rostros femeninos que masculinos. Encontrar parecidos de Cardi B o Sydney Sweeney no fue problema; pero con actores como Michael B. Jordan o Jeff Goldblum, los resultados devolvieron muchas más mujeres que hombres, además de alguna coincidencia masculina poco convincente.
Presearch se defiende diciendo que su modelo no utiliza sexo ni etnia como variables de entrada y que todo se basa en la estructura visual de la imagen.
Aun así, admite que estos comportamientos son comunes a los sistemas de similitud visual y que están trabajando en mejorar la diversidad de coincidencias en grupos infrarrepresentados.
No es el único intento en esta línea:
- FaceSpy también busca parecidos en OnlyFans, pero con una base de usuarios mucho menor y resultados bastante más pobres.
- OnlyFinder, por su parte, se enfoca en geolocalización y etiquetas, no en similitud facial.
Doppelgänger destaca porque apunta a ser la primera herramienta de escala masiva pensada para el “descubrimiento ético” de creadores adultos… al menos comparada con webs que simplemente explotan deepfakes.
¿Herramienta para creadores o síntoma raro de la economía del deseo?
Para muchas creadoras, la idea suena casi a alivio: menos tiempo haciendo malabares con redes sociales y más posibilidades de que los fans las encuentren “por accidente”.
En un contexto donde leyes más duras, filtros de edad y crucifijos morales amenazan su visibilidad, un buscador que las acerque a nuevos suscriptores tiene lógica económica.
Pero, al mismo tiempo, los buscadores basados en parecidos colocan al usuario frente a un espejo incómodo: la fantasía ya no es solo ver a una desconocida, sino buscar a alguien que encaje con la silueta mental de otra persona real.
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Doppelgänger intenta venderse como el punto medio: ni deepfake ilegal ni anonimato absoluto, sino un atajo para conectar fantasías con gente que sí consiente y cobra por ello.
El tiempo dirá si ese equilibrio es sostenible o si, como muchas herramientas de IA, termina revelando más sobre cómo se comportan los humanos que sobre cómo “piensan” los algoritmos.