El uso de la IA agéntica en esquemas de fraude eleva la sofisticación de los ataques y dificulta la detección tradicional basada en patrones. Esta evolución de la IA automatiza ataques complejos de múltiples etapas, se adapta dinámicamente a las respuestas de la víctima e hiperpersonaliza las estafas a gran escala.
Por todo eso, la ciberseguridad se complejiza en tiempos de la IA. Los agentes autónomos tienen la capacidad de razonar, planificar y ejecutar ingeniería social sin supervisión humana, e incluso pueden cambiar las tácticas instantáneamente en función de lo que dice o hace el objetivo. Su engaño es impecable: escriben texto natural e imitan voces de personas o estilos de video sin errores típicos. De esta manera, el fraude sintético permite combinar datos reales y ficticios para construir identidades falsas pero muy creíbles. Además, los ataques se mueven rápidamente entre diferentes canales, como correo electrónico, mensajes de texto y llamadas telefónicas.
La capacidad de la IA para modificar sobre la marcha elementos reconocibles de un ataque también debilita las defensas basadas en patrones repetitivos y obliga a poner mayor énfasis en la detección de comportamientos inusuales.
Boston Consulting Group anticipa que en el sector financiero la IA agéntica impulsará la industrialización de las estafas financieras. “Esta tecnología podría reducir los costos de llevar a cabo una estafa o fraude en un 90% en los próximos dos años, lo que provocaría un aumento del doble, o incluso más, en el volumen de casos”, aseguran los analistas.
La automatización también elimina uno de los principales límites del fraude digital tradicional: la cantidad de personas necesarias para investigar objetivos, mantener conversaciones y adaptar las estrategias. Los agentes pueden realizar esas tareas simultáneamente a una escala que ya no depende de la capacidad operativa de un equipo humano.
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Dado que la IA también es una herramienta poderosa para prevenir, detectar y responder rápidamente a estafas y fraudes, desde BCG sostienen que los bancos deben aprovecharla “para reforzar sus defensas, detectar actividades sospechosas, ayudar a los clientes a salir rápidamente de estafas y fraudes, y preservar la confianza cuando se producen incidentes”.
Las organizaciones financieras necesitan incorporar inteligencia automatizada para analizar señales que los controles tradicionales no pueden detectar.
El escenario de aceleración del fraude digital que describen distintas investigaciones ya está ocurriendo. En Estados Unidos los reportes de robo de identidad ante la FTC aumentaron casi 20% interanual. La IA está haciendo que sea más fácil de ejecutar, más rápido de escalar y más difícil de detectar.
Hoy ya no alcanza con comprobar que un documento existe o que una persona puede proporcionar determinado dato; hay que verificar que su comportamiento y las señales asociadas a esa identidad sean coherentes.
En este marco la verificación de identidad tiende a dejar de ser un control puntual —por ejemplo, al registrarse o abrir una cuenta— para convertirse en un proceso continuo, capaz de analizar señales durante las distintas interacciones del usuario. Las empresas pasan de validar documentos o atributos aislados a combinar señales de identidad, comportamiento, dispositivo, contexto y más.
Para la prevención del fraude digital, las organizaciones pueden apoyarse en APIs de identificación móvil que refuerzan la autenticación y la seguridad de identidad. En Plusmo desarrollamos un completo set de herramientas que contribuyen a proteger las transacciones frente a actividades fraudulentas.
