Fraude en la era tecnológica: ¿a qué nos enfrentamos?

La evolución del fraude tradicional: de manual a algorítmico

Muchos de los esquemas de fraude clásicos siguen siendo los mismos, pero ahora la IA les aporta una capacidad de personalización, volumen y llegada antes inimaginable. Algunos ejemplos que ilustran este cambio:

1. Suplantación de identidad mediante voz y/o imagen

Los deepfakes han pasado de ser curiosidades tecnológicas a convertirse en herramientas operativas de fraude.

Un ejemplo real más o menos reciente fue un empleado de finanzas que autorizó la transferencia de más de 25 millones de dólares tras participar en una videollamada con deepfakes que imitaban a su CFO y otros compañeros. La estafa utilizó IA para recrear rasgos faciales y sincronización labial prácticamente perfectos.

2. Documentación falsa o manipulación documental en procesos de onboarding, contratos, gastos de viaje y representación, justificación de cuentas bancarias, etc.

Los modelos generativos permiten crear DNIs, pasaportes, nóminas, facturas, albaranes, contratos, estados financieros y otros documentos que superan los controles básicos. Las técnicas actuales combinan IA generativa para imágenes y textos, plantillas reales filtradas en la dark y deep web y la manipulación automatizada de metadatos.

3. Phishing hiperpersonalizado

Ya no hablamos de correos genéricos identificables con facilidad. La IA analiza publicaciones en redes, trayectorias laborales, agendas públicas y patrones de escritura para generar mensajes extremadamente verosímiles.

IA Ofensiva: la industrialización del fraude

Por otro lado, la aparición de modelos entrenados deliberadamente con fines maliciosos ha marcado un punto de inflexión. Plataformas como FraudGPT o WormGPT, disponibles en mercados de la dark web, ofrecen a cualquier usuario capacidades avanzadas para ejecutar fraude o ciberataques:

• FraudGPT es un modelo entrenado sin restricciones éticas destinado a crear scripts de phishing altamente convincentes, generar malware básico o diseñar campañas completas de fraude financiero. Su mayor peligro no es su sofisticación, sino su facilidad de uso.

• WormGPT es un modelo orientado a automatizar ataques BEC (Business Email Compromise), redactar correos de ingeniería social imitando estilos específicos, escribir código malicioso sin limitaciones o ejecutar ataques adaptativos que aprenden de los fallos de intentos previos.

Ambas plataformas representan la democratización del fraude algorítmico: la capacidad de daño no depende tanto del talento del delincuente, sino del modelo de IA que tenga a su disposición.

El fraude del presente y futuro: ataques autónomos, identidades sintéticas y cadenas de manipulación

Más allá de los deepfakes o el phishing, la IA abre la puerta a nuevas modalidades de fraude. Destacamos a continuación algunas de las más destacadas:

• Identidades sintéticas de nueva generación: Un simple prompt como el siguiente: “Genera una fotografía de carnet de una persona no real” genera el siguiente resultado*:

Si adicionalmente, solicitamos “Genera una imagen de su documento de identidad” obtendremos un resultado como el siguiente*:

Como observamos, sin mucho esfuerzo la IA permite generar imágenes hiperrealistas de personas inexistentes, documentación falsa, historias profesionales creíbles o actividad en redes sociales que sea simulada por bots.

• Fraude documental aumentado por IA: Los manipuladores de contenido ya generan PDFs sin trazas aparentes de edición, variaciones infinitas de justificantes bancarios o capturas de pantalla indistinguibles de las reales.
• Ataques autónomos: El futuro contempla escenarios de fraude gestionados por agentes de inteligencia artificial, con capacidad para identificar vulnerabilidades, diseñar vectores de ataque optimizados, modificar estrategias según las defensas detectadas y tomar decisiones de manera completamente independiente, sin intervención humana.

La respuesta empresarial: IA contra IA

Frente a este nuevo ecosistema delictivo, las organizaciones están adoptando soluciones basadas en IA defensiva, entre las que destacan:

1. Detección de anomalías mediante modelos de machine learning que alertan de desviaciones tanto relevantes como más sutiles que en conjunto supongan un riesgo importante.
2. Sistemas de autenticación reforzada, siendo la tendencia hacia los modelos de autenticación continua, dinámicos y basados en comportamiento más allá del clásico mecanismo de autenticación multifactor (MFA).
3. Modelos de análisis de comportamiento (UBA/UEBA) que permiten identificar cambios en los patrones de actuación.
4. Mecanismos automatizados de detección de deepfakes que analizan microexpresiones faciales, irregularidades en el parpadeo, artefactos en el audio, patrones de compresión o anomalías en la distribución de píxeles.
5. Monitorización OSINT y de dark web: La vigilancia automatizada de fuentes abiertas y foros clandestinos permite identificar identidades falsas, detectar filtraciones de datos corporativos o anticipar campañas dirigidas.

Pero la defensa contra el fraude en la era de la inteligencia artificial no puede apoyarse únicamente en tecnología, que, por supuesto, es necesaria, pero no suficiente. La sofisticación de los ataques exige un enfoque holístico, que combine el análisis y evaluación de riesgos, la redefinición de procesos, los controles técnicos con procedimientos robustos, el fraud by design, gobernanza clara, formación transversal y una comunicación interna fluida. En otras palabras, un modelo de gestión del riesgo de fraude integral, capaz de anticipar, detectar, responder y recuperarse.

Actualmente, numerosas organizaciones han comenzado a establecer unidades de Inteligencia Antifraude compuestas por analistas de OSINT, especialistas en inteligencia artificial defensiva, ciberinvestigadores, peritos forenses y profesionales de cumplimiento normativo. El objetivo principal de estos equipos es correlacionar señales débiles y generar alertas tempranas ante posibles incidentes.

En definitiva, la clave no es disponer de la tecnología más avanzada, sino integrar personas, procesos y tecnología en una arquitectura coherente. El fraude del siglo XXI no es solo contable, financiero y no es solo digital: es híbrido, transversal y evolutivo. Por ello, la defensa también ha de serlo.

La IA ha cambiado el terreno de juego. Ahora nos toca cambiar la forma de jugar.

*Estas imágenes han sido creadas por inteligencia artificial.