Según la FTC, las estafas de inversión fueron las más costosas en 2023, con pérdidas superiores a 10.000 millones de dólares, un 21 % más que el año anterior y un máximo histórico. Este alarmante aumento pone de relieve los posibles facilitadores de estas estafas, y la inteligencia artificial (IA) es mencionada con frecuencia por los investigadores.
A través de mi experiencia con investigadores, he observado cómo los estafadores aprovechan la IA para llevar a cabo estafas de inversión, dirigiéndose a personas vulnerables, automatizando comunicaciones persuasivas y fabricando entidades financieras fraudulentas.
Por el contrario, los investigadores que no utilizan la IA dan ventaja a los estafadores sin darse cuenta. Las herramientas de investigación del fraude basadas en IA, equipadas con análisis predictivo y reconocimiento de patrones, son muy eficaces para identificar actividades fraudulentas y reducir significativamente las pérdidas.
Creo que es crucial comprender cómo utilizan la IA los delincuentes. Anticiparse a sus estrategias permite mejorar las tácticas de investigación. Así pues, exploremos cómo la IA sirve tanto de catalizador como de contramedida para las estafas de inversión.
Cómo la IA alimenta las estafas de inversión, haciéndolas más difíciles de detectar
Según el reciente Informe sobre el Índice de IA de la Universidad de Stanford, los incidentes de uso indebido de la IA aumentaron un 32,3% en 2023 con respecto a 2022. Además, la creciente sofisticación que se puede alcanzar a través de la IA hace que detectar e investigar las estafas sea todo un reto. Profundicemos para entender cómo la IA empodera a los estafadores en cada etapa del ciclo de estafa de inversión.
Al acecho
Los estafadores comienzan con la fase de «acecho», en la que recopilan información personal y financiera de redes sociales, foros e interacciones en línea mediante el raspado web. A continuación, analizan estos datos con IA, incluido el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), para crear perfiles basados en la situación financiera, los intereses y los comportamientos, y señalan como objetivos a quienes hablan de retornos rápidos de la inversión o de alivio financiero.
Más tarde, para pasar a la siguiente fase, empiezan a participar en foros y comunidades en línea, mezclándose para ganarse la confianza de las víctimas objetivo sin revelar sus verdaderas intenciones.
Seducción
En la etapa «seductora», los estafadores cautivan a las víctimas con oportunidades de inversión aparentemente irresistibles. Utilizando herramientas de IA generativa como FraudGPT, crean sitios web, folletos y material promocional de aspecto profesional para aparentar legitimidad. Esta estrategia fue especialmente eficaz en una estafa que obtuvo más de cincuenta millones de dólares a través de sitios web creados con IA.
También he visto casos en los que utilizan tácticas psicológicas: crear urgencia presentando oportunidades para las que el tiempo apremia, promoviendo la exclusividad para unos pocos elegidos y utilizando historias de éxito inventadas para inducir la presión de grupo.
Captación
A continuación viene la fase de «captación», en la que los estafadores captan a las víctimas potenciales para conseguir inversiones. Utilizan correos electrónicos, llamadas o mensajes en las redes sociales para entablar relaciones con encanto y comunicación persuasiva.
Ahora les resulta extremadamente fácil, con chatbots impulsados por IA, sistemas de mensajería automatizados y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, interactuar con las personas de forma convincente. Incluso utilizan herramientas de IA para crear pruebas falsas, testimonios e historias de éxito adaptadas a los intereses y vulnerabilidades de la víctima, haciendo que la estafa parezca más creíble y tentando a las víctimas a invertir.
Ejecución
Una vez que la víctima queda atrapada, comienza la fase de «ejecución». Los estafadores introducen software o plataformas desconocidas para las víctimas con el fin de eludir la detección y maximizar la extracción financiera. Aprovechan la IA para crear entornos comerciales convincentes y realistas y simular operaciones rentables para generar confianza.
Al principio, guían a las víctimas para que transfieran dinero por transferencia bancaria o criptomoneda, luego muestran ganancias falsas y prometen mayores rendimientos para animarlas a seguir invirtiendo. Por ejemplo, un estafador puso en marcha un esquema Ponzi utilizando un robot de comercio de IA, prometiendo rendimientos garantizados y estafando a los inversores más de 3.400 millones de dólares.
Desaparición
Cuando una víctima quiere retirar su inversión, los estafadores juegan su última carta: «esfumarse». Desaparecen sin dejar rastro, cerrando todas las interacciones y haciendo casi imposible que las víctimas recuperen su dinero.
El análisis del comportamiento de la IA facilita aún más a los estafadores la vigilancia y detección de los intentos de retirada. Sus sistemas de IA generan excusas automáticas para los retrasos, como problemas técnicos, para ganar tiempo. Mientras tanto, cierran rápidamente todas las comunicaciones y plataformas, borrando las huellas digitales.
Al utilizar métodos imposibles de rastrear, como cuentas en paraísos fiscales o criptomonedas, dificultan enormemente el seguimiento del dinero con las herramientas tradicionales.
Cómo revertir las estafas de inversión con IA
A medida que los estafadores aprovechan cada vez más la IA, los investigadores que no adopten tecnologías similares corren el riesgo de quedarse atrás. Creo que es crucial deshacerse de cualquier duda sobre la utilización de la IA, empezando por comprender sus ventajas.
- Detección de anomalías. Los algoritmos de IA pueden analizar enormes volúmenes de datos de transacciones, señalando irregularidades que se desvían de los patrones esperados. Estas anomalías, como tamaños o frecuencias de transacciones inusuales, provocan alertas inmediatas, permitiendo acciones de investigación rápidas.
- Análisis de redes. La IA destaca en la cartografía de las intrincadas redes que subyacen a las complejas estafas de inversión. Al revelar cómo están interconectadas las entidades, la IA proporciona una visión clara de las tramas fraudulentas, ayudando a desmantelarlas y a recuperar los fondos ilícitos.
- Análisis de sentimientos. Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la IA examina las redes sociales y los foros para detectar anomalías emocionales e indicios engañosos en los debates. Esta detección precoz es vital para detener en seco las estafas de inversión, especialmente las que manipulan la percepción pública.
- Modelado predictivo. La IA aprovecha los datos históricos para predecir y adelantarse a las actividades fraudulentas. Al identificar patrones asociados a fraudes anteriores, la IA dota a los investigadores de capacidad de previsión, lo que les permite intervenir antes de que las posibles estafas se conviertan en amenazas mayores.
Como vemos, la IA tiene un potencial transformador en la lucha contra las estafas de inversión, pero aún quedan varios obstáculos. Entre los principales retos se encuentran la falta de competencias en IA, la precisión de los resultados de la IA, las consideraciones éticas y el temor a la pérdida de puestos de trabajo entre los investigadores. Sin embargo, cuando hay voluntad, hay un camino.
Mantenerse al día, adelantarse
Aunque la IA puede potenciar considerablemente a los investigadores, la falta de conocimientos en este campo puede ser un obstáculo importante para su adopción. Los investigadores necesitan aprender técnicas de análisis e interpretación de datos para discernir entre los resultados de la IA y la actividad fraudulenta real y los falsos positivos.
Este desarrollo de habilidades puede ser decisivo para evaluar críticamente los modelos de IA, incluso los entrenados con datos de alta calidad, lo que es extremadamente importante para garantizar que los resultados de la IA sean precisos, fiables y éticamente sólidos. En cuanto al temor al desplazamiento de puestos de trabajo, esta Orden Ejecutiva destaca claramente el papel de la IA como apoyo y no como sustituto.
Los investigadores deben adoptar sin reservas la IA y dedicarse al aprendizaje continuo y a la mejora de sus competencias. Participar en conferencias, cumbres, programas de formación y podcasts pertinentes es un excelente punto de partida.
