La inteligencia artificial no está dejando sin trabajo a los estafadores. Está reduciendo el coste de sus operaciones y permitiendo que una misma persona mantenga más identidades falsas, conversaciones y engaños al mismo tiempo. Chainalysis calcula que las operaciones con vínculos observados con proveedores de IA obtuvieron unos ingresos medios en cadena de 3,2 millones de dólares, frente a los 719.000 dólares de aquellas sin esos vínculos.
La diferencia equivale a aproximadamente 4,5 veces más, aunque no implica que contratar una herramienta de IA multiplique automáticamente los ingresos de una estafa. Las operaciones de mayor tamaño pueden ser también las más inclinadas a utilizar soluciones avanzadas, y los datos de blockchain no permiten identificar todos los usos de estas tecnologías.
La automatización abarata la parte más costosa del fraude
El fraude basado en la confianza siempre ha requerido una cantidad considerable de trabajo manual. Las estafas románticas exigen mantener conversaciones durante semanas; las falsas inversiones necesitan responder preguntas y sostener una identidad creíble; y la suplantación de un empleado o directivo requiere mantener la apariencia de legitimidad hasta que se autoriza un pago.
La IA puede asumir parte de esa tarea. Un operador puede gestionar más conversaciones, en más idiomas y durante más tiempo, mientras genera documentos, imágenes, voces e identidades falsas. El sistema no necesita sentir empatía: basta con que la imite con suficiente eficacia para que la víctima siga confiando.
Giles Thomson, presidente del Grupo de Acción Financiera (GAFI), resumió el cambio en declaraciones al Financial Times: una o dos personas, equipadas con un servidor potente, podrían hacer un trabajo que antes exigía una organización mucho mayor. La clave no es cuántos empleados conserva una red criminal, sino cuánto le cuesta intentar una nueva estafa.
La magnitud del problema ya aparece en los registros oficiales. El resumen del informe de 2025 del Centro de Denuncias de Delitos por Internet del FBI recogió 22.364 denuncias con referencias a la IA y unas pérdidas ajustadas de aproximadamente 893,3 millones de dólares. Los casos incluían identidades románticas falsas, suplantación de empresas y otros fraudes basados en convencer a la víctima de que trataba con una persona real.
Anthropic documentó otro ejemplo en su informe de uso indebido de agosto de 2025. Según la compañía, un actor utilizó Claude Code en una campaña de extorsión contra al menos 17 organizaciones. El modelo ayudó en tareas técnicas, analizó información y preparó exigencias de extorsión que en algunos casos superaban los 500.000 dólares. Anthropic bloqueó posteriormente las cuentas y compartió información con las autoridades.
La IA no sustituye a las redes criminales
La automatización tampoco significa que hayan desaparecido los centros de estafa ni el trabajo forzoso que los sostiene. Una investigación de Amnistía Internacional publicada en 2025 identificó al menos 53 complejos de estafa en Camboya y entrevistó a 58 supervivientes de ocho nacionalidades. El informe documentó trata, trabajo forzoso, confinamiento y violencia.
El análisis de septiembre de FinCEN sobre los centros de estafa del Sudeste Asiático describe grandes organizaciones criminales transnacionales que operan junto a servicios basados en IA y otras infraestructuras especializadas. Ambos modelos pueden coexistir: una banda puede reducir personal o, alternativamente, mantenerlo y ampliar de forma drástica el número de objetivos.
En el sector de las criptomonedas, la distancia entre la persuasión y el cobro es especialmente corta. Ganarse la confianza puede llevar días o semanas, pero una vez que la víctima autoriza una transferencia, mover los fondos puede requerir apenas unos segundos. Si la primera fase se abarata, los delincuentes pueden dirigir el mismo esfuerzo a muchas más personas.
La defensa también entra en la carrera de la automatización
O2 creó a Daisy, una abuela artificial diseñada para mantener ocupados a los estafadores telefónicos. Según la compañía, el sistema respondió más de 1.000 veces y acumuló cientos de horas de conversación, con llamadas de unos 40 minutos en algunos casos. La estrategia consiste en atacar un recurso que antes era limitado: el tiempo del delincuente.
Pero esa defensa pierde eficacia si el interlocutor también es un sistema automatizado. El problema se desplaza entonces hacia los puntos que la IA no puede eliminar por completo: las cuentas que reciben el dinero, los bancos, las plataformas de pago, los intermediarios y las redes de mulas.
La evaluación mundial del fraude de Interpol de 2026 recoge más de 1.500 casos transnacionales y 1.100 millones de dólares en pérdidas declaradas, además de destacar los esfuerzos internacionales para detener los pagos después de detectar un fraude. Mientras tanto, las voces, los rostros y las conversaciones largas dejan de ser pruebas suficientes de autenticidad. La IA no ha acabado con el trabajo de los estafadores; ha hecho que producir otro engaño resulte mucho más barato.
