Los ejecutivos empresariales de hoy están atravesando un panorama complejo de desafíos impulsados ​​por la IA, pero ninguno es más urgente que la rápida escalada del fraude generado por la IA.

Los estafadores están utilizando la IA generativa como arma para automatizar la suplantación de identidad y producir en masa identidades sintéticas a una escala y un ritmo que están dejando obsoletas las defensas de larga data de las empresas. Este ya no es un juego lento del gato y el ratón; es una carrera armamentista de alta velocidad.

Para proteger la integridad de sus plataformas, los líderes empresariales (particularmente en sectores de infraestructura crítica) deben ir más allá de las evaluaciones de riesgos periódicas y comenzar a aprovechar una nueva generación de herramientas que permitan que las defensas se repitan en días en lugar de meses.

La IA generativa como multiplicador del fraude

Mientras que las empresas legítimas utilizan la IA generativa para lograr eficiencia, los estafadores la aprovechan para escalar sus ataques. Estamos siendo testigos de un aumento de 100 veces en las identidades sintéticas y de un aumento de siete veces en las suplantaciones de identidad impulsadas por deepfake en los últimos 24 meses. El Centro de Servicios Financieros de Deloitte predice Pérdidas por fraude habilitadas por IA podría alcanzar los 40.000 millones de dólares en Estados Unidos para 2027, frente a los 12.300 millones de dólares en 2023.

Esto ya no es sólo un problema técnico administrativo; se ha convertido en una de las principales preocupaciones para el liderazgo de bancos, fintechs y empresas de telecomunicaciones. Tres cuartas partes (72%) de Los líderes empresariales anticipan El fraude generado por IA, incluidos los deepfakes, será uno de los principales desafíos operativos en 2026, según un informe de Experian. Casi la mitad (46%) de las empresas encuestadas por Incode en 2025 reportado un aumento anual en el fraude de IA generativa y deepfake.

Los malos actores ahora pueden perpetrar fraude a escala atacando a múltiples víctimas al mismo tiempo utilizando los mismos o menos recursos. En consecuencia, lo que está en juego ha aumentado rápidamente. Las empresas ahora deben encontrar formas más efectivas de distinguir entre la realidad y la ficción antes de que estos ataques comprometan la confianza, los ingresos y la continuidad operativa.

La nueva carrera armamentista

La prevención del fraude siempre ha sido un juego constante de saltos. Ahora, sin embargo, las empresas deben adoptar defensas muy avanzadas mientras trabajan para frustrar a los estafadores que tienen acceso a las mismas herramientas de inteligencia artificial y no tienen barreras legales.

Según algunas estimaciones, el 80% del fraude es fácilmente detectable, mientras que el 20% restante requiere experiencia de alto nivel. Ahí es donde falla el desempeño de la mayoría de los proveedores. Los estafadores sofisticados no sólo son más capaces de suplantar identidades, sino que también están cada vez más conectados en red, compartiendo inteligencia sobre cómo eludir defensas específicas de la empresa.

Agilidad como principal métrica de seguridad

En este entorno, el “Benchmark de 7 días” es fundamental. Un modelo de defensa debe poder identificar un nuevo vector de ataque, volver a entrenar sus conjuntos de datos e implementar un modelo de mitigación actualizado en un plazo de 7 a 10 días.

Una de las razones por las que tantas organizaciones siguen siendo vulnerables a esta nueva generación de ataques es que dependen de proveedores externos cuyos ciclos de actualización pueden tardar meses en probarse e implementarse. La defensa moderna requiere un enfoque como visión profunda: una combinación de aprendizaje automático, comprobaciones de comportamiento y comprobaciones de dispositivos que identifican inyecciones de cámaras y fraudes de documentos sintéticos y verifican que el usuario es una persona real.

Lista de verificación de defensa: 4 preguntas para cada proveedor

Para reducir esta “brecha de velocidad”, los ejecutivos deben observar más de cerca qué tan bien equipados están sus proveedores para abordar esta nueva generación de amenazas. Aquí hay cuatro preguntas puntuales para explorar:

1. «¿Qué tan precisa es su capacidad de reconocimiento facial? ¿Y qué certificaciones de terceros posee para entornos móviles?» Los ejecutivos deben buscar soluciones que hayan sido validadas de forma independiente según los estándares internacionales más rigurosos para pruebas de falsificación biométrica, como iBeta Nivel 3 cumplimiento tanto en iOS como en Android, que simulan atacantes con buenos recursos que utilizan máscaras hiperrealistas de nivel profesional.
   • Si bien muchos proveedores luchan por lograr la coherencia en varios dispositivos, una solución de primer nivel logrará una tasa de error del 0 %. (En un Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de 2024 (NIST) evaluación de 158 desarrolladores diferentes, utilizando galerías de fotografías policiales, Visa y Border, Incode ocupa el puesto número 1 de todos los proveedores de verificación de identidad de soluciones completas).
   • Además, evalúe la precisión y el rendimiento de los algoritmos utilizados en el análisis facial en una variedad de casos de uso, incluidos estimación de edadgarantizando que la tecnología sea imparcial y altamente precisa para diversas poblaciones de usuarios. (Una vez más, Incode obtuvo el primer puesto marcas en Evaluación de la tecnología de análisis facial del NIST para lograr las tasas más bajas de error y falsos positivos).
2. «¿Cómo se miden e informan sus propias tasas de error?» Exija un enfoque riguroso y auditado que proporcione métricas claras sobre falsos positivos y falsos negativos para cada sesión.
3. «¿Es usted propietario de su tecnología o tiene licencia?» Esto determina la velocidad de iteración. Las actualizaciones deberían realizarse internamente en unos días, no en ciclos de desarrollo de meses dictados por un tercero.
4. “¿Cómo comparte su red inteligencia para detectar a los reincidentes?” Pregunte si el proveedor puede compartir datos biométricos, VPN y de red entre toda su base de clientes para bloquear proactivamente a los estafadores conocidos antes de que lleguen a su sistema.

(Para obtener una guía más completa sobre cómo seleccionar un proveedor de verificación de identidad, recomendamos obtener una copia gratuita del Cuadrante Mágico de Gartner para la verificación de identidad.)

Proteja sus defensas contra los estafadores basados ​​en IA

La era de tratar la verificación de identidad como una casilla de verificación de cumplimiento estática ha terminado. A medida que Internet hace que la suplantación de identidad sea más fácil que nunca, corresponde a los líderes garantizar que sus defensas puedan evolucionar a la velocidad del adversario.

Audite su ecosistema de proveedores hoy: exija tecnología patentada que se repita en días, insista en certificaciones independientes de primer nivel para entornos móviles y priorice redes que compartan inteligencia en tiempo real. Las organizaciones que traten la confianza como una capacidad estratégica central prosperarán; aquellos que sigan siendo reactivos se encontrarán cada vez más vulnerables en un mundo donde la realidad se vuelve cada vez más maleable.

Fernanda Sottil es directora senior de estrategia de Incode Technologies, una empresa líder en verificación de identidad.

Más información: Descubra cómo Incode ayuda a las organizaciones líderes a eliminar el fraude antes de que suceda.