Suena un teléfono. La voz al otro lado suena exactamente como un nieto en apuros, pidiendo dinero antes de que alguien se entere. La voz no es real. Es un software, entrenado con un breve fragmento de audio encontrado en internet, operado por un desconocido que trabaja a través de una lista de números de teléfono. Esto no es una hipótesis. Es una de las estafas habilitadas por IA más comunes que circulan hoy en día, y le cuesta a los estadounidenses cientos de millones de dólares al año.
La conversación sobre la IA y la seguridad se ha centrado durante mucho tiempo en las redes corporativas y la infraestructura gubernamental. Ese enfoque pasa por alto dónde se está acumulando el daño financiero real: en las cuentas de los hogares, en las mesas de la cocina, entre personas comunes que toman decisiones comunes bajo una presión extraordinaria.
Los números detrás de la amenaza
En su informe anual de 2025, el Centro de Denuncias de Delitos en Internet del FBI rastreó por primera vez las denuncias de fraude conectado a la IA. Los estadounidenses presentaron más de 22.000 casos de este tipo y reportaron aproximadamente 893 millones de dólares en pérdidas. El fraude de inversiones por sí solo representó 632 millones de dólares de ese total. Los estadounidenses mayores de 60 años acumularon 352 millones de dólares en pérdidas.
Esas cifras representan únicamente a las víctimas que denunciaron ante el FBI y solo a los casos en los que se pudo identificar la participación de la IA. La firma de consultoría Deloitte proyecta que las pérdidas reales por fraude impulsado por IA en todo Estados Unidos podrían alcanzar los 40.000 millones de dólares para 2027, frente a los 12.300 millones de dólares de 2023. La brecha entre lo que se denuncia y lo que realmente sucede es, desde cualquier punto de vista, enorme.
Ninguna de las estafas subyacentes es nueva. Lo que cambió la IA es el costo y la calidad del engaño.
Lo que la IA realmente cambió sobre el fraude
Clonar una voz ahora requiere solo unos pocos segundos de audio y herramientas de consumo económicas. La investigación citada en la fuente encontró que los oyentes podían identificar una voz generada por IA solo alrededor del 60% de las veces. Eso es un volado con peores probabilidades. El video sigue la misma trayectoria. En 2024, un empleado de finanzas de la firma de arquitectura y diseño Arup fue engañado para transferir aproximadamente 25 millones de dólares a estafadores después de asistir a una reunión en video poblada por deepfakes del director financiero de la empresa y varios colegas.
Los correos electrónicos de phishing han mejorado en paralelo. La gramática torpe y el formato extraño alguna vez sirvieron como señales de advertencia confiables. Los modelos de lenguaje ahora producen mensajes limpios, fluidos y personalizados a escala, aprovechando detalles extraídos de las redes sociales. Los videos deepfake de figuras empresariales reconocidas se utilizan para promover plataformas comerciales fraudulentas.
El patrón se extiende también a las pérdidas empresariales. La aseguradora cibernética Resilience informó que más del 85% de las pérdidas en su cartera de reclamaciones en la primera mitad de 2026 provino de ataques dirigidos a personas en lugar de a sistemas. La capa humana, no la técnica, es donde reside ahora la vulnerabilidad.
Esto es lo que la mayor parte de la cobertura pasa por alto. La sofisticación de estos ataques no es principalmente técnica. Es psicológica. Las estafas están diseñadas en torno al miedo y la urgencia: un nieto en pánico, un jefe que exige una transferencia para el mismo día, una ventana de inversión que se cierra esta noche. El estrés reduce la atención y empuja a las personas hacia decisiones rápidas e intuitivas exactamente en el momento en que se necesitan decisiones lentas y deliberadas. Los estafadores también explotan la autoridad, ya sea la cara de un director financiero en una videollamada o el membrete de una agencia gubernamental, porque la mayoría de las personas se someten a ella. La fluidez también importa: un mensaje sin errores tipográficos, con una voz que suena exactamente bien, elude las defensas que un fraude torpe habría activado.
Lo que los individuos y los reguladores realmente pueden hacer
Varias defensas prácticas se desprenden directamente de comprender cómo funcionan estas estafas. Cuando llega una llamada sospechosa, la respuesta correcta es colgar y marcar un número que ya se conozca, como la línea directa de fraude de un banco, nunca uno proporcionado por la persona que llama. Una voz clonada no puede responder al teléfono de una persona real. Las familias pueden acordar una palabra clave para emergencias y tratar cualquier solicitud urgente de dinero que carezca de ella como fraudulenta. Un retraso autogenerado de 24 horas antes de cualquier pago grande elimina la urgencia que los estafadores fabrican. La autenticación de dos factores en cuentas financieras, las alertas de transacciones y un congelamiento de crédito agregan más capas de protección que cuestan poco o nada.
El panorama regulatorio es más complicado. En Estados Unidos, las víctimas de fraude de pagos instantáneos a menudo recuperan poco, porque los bancos clasifican frecuentemente las pérdidas como “autorizadas” cuando un cliente fue engañado para aprobar un pago. La Oficina de Protección Financiera del Consumidor demandó al operador de Zelle y a tres grandes bancos por su respuesta al presunto fraude a finales de 2024, para luego retirar el caso en marzo de 2025. El fiscal general de Nueva York ha presentado desde entonces su propia demanda, que un juez permitió que continuara en julio. El operador de Zelle niega las acusaciones y dice que apelará.
El Reino Unido ha adoptado un enfoque diferente. Desde finales de 2024, los bancos británicos deben reembolsar a la mayoría de las víctimas de estafas hasta 85.000 libras, aproximadamente 115.000 dólares, con los costos divididos entre las instituciones emisoras y receptoras. Los datos del propio regulador muestran que el 88% del dinero perdido en estafas elegibles ha sido devuelto a las víctimas desde que las reglas entraron en vigor. Una evaluación independiente encontró que las pérdidas por estafas cayeron aproximadamente una quinta parte en el primer año de vigencia de la regla. La lógica es sencilla: cuando los bancos soportan el costo financiero del fraude, despliegan sus capacidades de seguridad de manera más completa.
En resumen
La IA no ha inventado el fraude financiero. Ha hecho que el fraude sea más rápido, más económico, más convincente y más difícil de detectar. Los 893 millones de dólares reportados al FBI en 2025 son casi con certeza una fracción del total real. Las defensas más eficaces combinan hábitos personales, como la verificación mediante devolución de llamada, palabras clave y retrasos deliberados, con la rendición de cuentas institucional del tipo que el Reino Unido ha comenzado a construir. La velocidad y la conveniencia en los pagos son beneficios genuinos. La pregunta es quién asume el costo cuando se explota esa velocidad.
Basado en información de The Conversation AI.