El último informe de Experian revela cómo la inteligencia artificial transforma las estrategias de seguridad
La creciente sofisticación de los fraudes impulsados por la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) está obligando a las empresas a adoptar nuevas estrategias de prevención y detección. Según el último Experian Insight Report, elaborado por Forrester Consulting, el 76% de los directivos encuestados cree que la IA generativa ha transformado el panorama del fraude de manera irreversible.
El estudio, en el que participaron 449 responsables de toma de decisiones en ocho mercados internacionales, entre ellos España, destaca el impacto de la automatización y la inteligencia artificial en la orquestación del fraude. En nuestro país, 55 directivos fueron entrevistados, revelando datos preocupantes sobre el aumento de robos de identidad y ataques fraudulentos, así como la urgencia de implementar herramientas de Machine Learning (ML) para contrarrestar estas amenazas.
El fraude en la era de la IA Generativa
El perfil del defraudador ha cambiado radicalmente en los últimos años. Mientras que antes las estafas solían ser perpetradas por individuos aislados, la llegada de la IA generativa ha dado lugar a grupos altamente organizados, capaces de automatizar y escalar sus ataques con gran facilidad.
Cifras clave del informe en España:
- 54% de las empresas ha experimentado ataques fraudulentos en el último año.
- 48% tiene dificultades para identificar el uso de IA generativa en fraudes.
- 73% considera que las plataformas de orquestación son esenciales para combatir el fraude.
- 57% cree que las soluciones antifraude basadas en IA/ML son críticas para hacer frente a esta evolución.
Fraude automatizado: la industrialización del engaño
El informe destaca cómo la IA generativa está siendo utilizada para crear identidades sintéticas, deepfakes y ataques de ingeniería social extremadamente convincentes. Esta automatización permite a los delincuentes operar a gran escala, dificultando su detección y generando mayores pérdidas económicas para las empresas.
«El fraude ya no es una cuestión de pequeños actores. Estamos viendo una sofisticación sin precedentes en los ataques, con redes organizadas que utilizan IA generativa para falsificar documentos, manipular voces y crear perfiles digitales indistinguibles de los reales», explica Loreto de Lucas, Chief Product Officer de Experian España.
Colaboración y tecnología: claves para frenar el fraude
Ante este panorama, las empresas están redefiniendo sus estrategias. La integración de tecnologías avanzadas y la cooperación interempresarial son ahora más importantes que nunca.
El 80% de los directivos en España cree que la colaboración con socios externos es fundamental para prevenir fraudes, mientras que el 63% apoya el intercambio de datos entre empresas como una forma eficaz de identificar patrones de fraude emergentes.
Además, el 82% de las compañías que han participado en redes de colaboración han visto un retorno positivo de inversión (ROI) en sus esfuerzos de prevención del fraude.
«El intercambio de datos y el aprendizaje colaborativo son esenciales en la lucha contra el fraude. La información compartida entre sectores y países puede marcar la diferencia entre prevenir un ataque a tiempo o sufrir pérdidas millonarias», subraya Shail Deep, COO de Experian EMEA & APAC.
El papel clave del Machine Learning en la lucha contra el fraude
El aprendizaje automático (ML) se ha convertido en la columna vertebral de la prevención del fraude. Sin embargo, el 42% de las empresas españolas aún enfrenta dificultades para implantar modelos basados en ML, debido principalmente a la falta de datos de calidad (45%) y a la insuficiencia de datos para entrenar los modelos.
A pesar de estos desafíos, las empresas que han implementado con éxito modelos de ML han mejorado significativamente la detección y prevención de fraudes. Los algoritmos de IA permiten analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, detectando patrones sospechosos y previniendo ataques antes de que se materialicen.
«Estamos comprometidos con la innovación y el desarrollo de herramientas avanzadas de ML para detectar y mitigar el fraude. La clave está en la anticipación: si logramos identificar patrones fraudulentos antes de que se conviertan en una amenaza real, podemos reducir drásticamente las pérdidas económicas y los riesgos para nuestros clientes», destaca de Lucas.
Hacia una nueva era de prevención del fraude
Los datos del informe revelan que el panorama del fraude ha cambiado drásticamente, y las empresas ya no pueden permitirse estrategias tradicionales de seguridad. El 73% de los expertos afirma que la IA generativa ha modificado el enfoque de la prevención del fraude, mientras que más del 50% ha visto un aumento en las pérdidas derivadas de estos ataques en el último año.
«La integración de soluciones antifraude flexibles y avanzadas ya no es opcional. Es una necesidad urgente para cualquier empresa que quiera proteger su negocio y a sus clientes en el mundo digital», concluye Shail Deep.
Conclusión: IA Generativa, ¿riesgo o solución?
La IA generativa es una amenaza, pero también puede ser una solución. Mientras los defraudadores la utilizan para perfeccionar sus ataques, las empresas pueden aprovechar su potencial para desarrollar sistemas más inteligentes y eficientes en la detección del fraude.
La clave estará en adoptar enfoques proactivos, invertir en tecnología avanzada y fortalecer la colaboración intersectorial para crear un entorno digital más seguro para todos.
