Los estafadores ya no llevan a cabo ataques. Ahora dirigen operaciones.
Durante años, los equipos de fraude construyeron sus defensas en torno a un modelo conocido: atrapar la transacción fraudulenta, marcar la cuenta sospechosa, investigar la alerta. Este enfoque se basaba en la suposición de que el fraude ocurría como un evento aislado en un momento específico, fácil de identificar buscando anomalías bien conocidas.
Esa suposición ya no es válida.
Lo que vimos a lo largo de 2025 reveló un cambio fundamental en la forma en que opera el fraude. Atrás quedaron los días de un solo delincuente probando suerte. Los ataques modernos implican operaciones continuas y coordinadas que con frecuencia parecen legítimas mientras están ocurriendo. Y aquí está la parte que debería quitarles el sueño a los líderes de fraude: cuando las verificaciones de identidad se aprueban y las transacciones tienen sentido, el comportamiento permanece invisible hasta que el dinero ha desaparecido.
La IA ahora permite flujos de trabajo de fraude adaptativos
¿El mayor acelerador? Flujos de trabajo contra el fraude impulsados por IA que aprenden y se adaptan en tiempo real.
Considera lo que Matt Vega, Chief Fraud Strategist en Sardine, describió durante nuestro seminario web sobre Tendencias en Fraude y AML acerca de esta velocidad recientemente. Sardine habló hace poco con una empresa que fue atacada mediante Google reCAPTCHA v3, la capa de detección de bots sin fricción que se basa en umbrales de confianza para bloquear sesiones. Cuando la empresa bajó su umbral de bloqueo para detener el ataque, los agentes de IA que lo impulsaban respondieron al instante.
“El ataque de los agentes cambiaría por completo en tiempo real… bajarían su puntuación para sortear ese nuevo umbral. Luego ellos [la empresa] la bajarían de nuevo y el ataque volvería a cambiar en unos 400 a 500 milisegundos… la velocidad y el ritmo son simplemente brutales.”
Estos ataques polimórficos representan una categoría completamente nueva de amenaza, ya que cambian de forma en función de las defensas que encuentran. Esta capacidad está ocurriendo ahora y ha dejado de ser solo un riesgo teórico.
La barrera de entrada se ha derrumbado. Lo que antes requería una profunda experiencia en ciberseguridad, como ataques de intermediario (man-in-the-middle), credential stuffing o interceptación de OTP, ahora puede montarse y lanzarse en menos de cinco minutos por alguien sin formación técnica. Los paquetes de fraude como servicio se venden en mercados de la dark web por tan solo 150 dólares, a menudo junto con objetivos institucionales específicos. Como lo expresó Chen Zamir, director de Estrategia de Fraude de Sardine:
“Los compradores no necesitan tener conocimientos técnicos, solo necesitan una VPN de Tor.”
Las estafas son el nuevo vector dominante
Las estafas superaron al fraude tradicional tanto en volumen como en pérdidas en 2025, en gran medida debido a lo eficazmente que escalan con la IA. Guiones mejor elaborados, la evasión de KYC impulsada por deepfakes y la selección precisa de las víctimas han hecho que las operaciones de estafa sean más rápidas, más convincentes y más difíciles de distinguir de la actividad legítima.
El impacto de las estafas va mucho más allá de la víctima inicial, porque cada operación exitosa genera un problema de lavado de dinero. A medida que se mueven los fondos, estamos viendo el auge del “dusting” orquestado por IA.
“Podías ver estas redes de lavado de dinero donde tienes una cuenta de origen y una cuenta de salida, pero en medio puede haber docenas, quizá incluso cientos de cuentas que canalizan el dinero, a veces incluso solo centavos. Esto obviamente ralentiza a los equipos que luchan contra el fraude.”
Chen señaló que, aunque las redes de lavado de dinero antes requerían una cantidad considerable de trabajo humano, ahora los agentes de IA automatizan el proceso. Estas cuentas intermediarias enrutan pequeñas fracciones de dinero para ocultar el rastro. Este entramado también se ha convertido en un desafío multiplataforma, donde los estafadores salen a través de organizaciones completamente distintas, lo que hace que la conciliación de liquidaciones sea exponencialmente más difícil.
El modelo antiguo está roto
El enfoque tradicional de prevención del fraude simplemente no puede seguir el ritmo. El método habitual implica controles estrictos al crear la cuenta y nuevamente en el momento del pago, pero deja una brecha significativa de visibilidad entre esos dos puntos.
Matt Vega sostiene que este enfoque en el “perímetro” no tiene en cuenta cómo se mueven realmente los atacantes modernos.
“Pones un montón de cámaras de seguridad en la puerta principal, que es la creación de cuentas, y un montón de cámaras de seguridad en la puerta trasera, que es el proceso de pago. El problema es que, una vez que los estafadores entran en tu casa, no sabes qué cajones están revisando, no sabes qué fue exactamente lo que robaron y no sabes qué rutas tomaron.”
Comprender ese recorrido interno es ahora esencial para identificar riesgos antes de que un estafador llegue siquiera a la fase de pago. Las instituciones que van a la cabeza se están reorganizando en torno al principio de que la confianza debe evaluarse de forma continua. No debe darse por sentada después de un único evento de verificación.
Este cambio requiere una visión holística de 360 grados que rastree las señales de riesgo a lo largo de todo el recorrido del cliente, desde la incorporación hasta cada sesión y cambio en la cuenta. Al analizar los matices del comportamiento, los equipos pueden distinguir entre buenos recorridos y ataques automatizados. Esta estrategia exige que los insights sigan siendo visibles entre los equipos fusionados, uniendo fraude, AML y operaciones para romper la cadena de un ataque antes de que el dinero desaparezca.
Lo que esto significa para 2026
Si tu estrategia contra el fraude sigue considerando la detección como el objetivo principal, tienes que ponerte al día.
En un panorama definido por giros de la IA en fracciones de segundo, la detección sin la capacidad de actuar en tiempo real es solo documentación costosa. El cambio que realmente importa en 2026 es pasar de la detección a la interrupción. Esto requiere sistemas capaces de identificar actividad coordinada y romper la cadena antes de que se produzcan los retiros de efectivo.
Cerrar esta brecha requiere tres cosas de las que la mayoría de las instituciones aún carece:
- Visibilidad unificada:Una vista única en la que las señales de identidad y de pago se evalúan conjuntamente en lugar de hacerlo de forma aislada.
- Inteligencia persistente: Análisis del comportamiento que se mantiene a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente, mucho más allá del evento inicial de incorporación.
- Velocidad operativa: Velocidad defensiva que iguala los tiempos de respuesta de 400 milisegundos de los agentes de IA modernos.
Los estafadores ya operan como sistemas. La pregunta para 2026 es si tus defensas pueden hacer lo mismo. Puedes profundizar en estos temas poniéndote al día con nuestro seminario web sobre tendencias de fraude y AML 2026 aquí.