El uso de inteligencia artificial para cometer fraude es una realidad operativa. De acuerdo con el Identity Fraud Report de Sumsub (2023–2024), los intentos de fraude mediante deepfakes crecieron más de 700% a nivel global en un solo año. Paralelamente, el FBI Internet Crime Report ha advertido sobre el aumento en el uso de identidades sintéticas, una modalidad que ya representa una de las principales fuentes de pérdidas en servicios financieros.
Este cambio marca un punto de inflexión: el fraude dejó de depender de la información robada y pasó a construirse desde cero. Hoy, la inteligencia artificial permite generar identidades completas, rostros, documentos y datos, con un nivel de precisión suficiente para superar controles tradicionales de validación.
El riesgo actual no radica únicamente en que alguien suplante a un usuario real, sino en que pueda simular una identidad creíble.
Entre las capacidades más relevantes que ya están siendo utilizadas:
De acuerdo con Gartner, empresa consultora y de investigación de las tecnologías de la información destaca que, para 2026 al menos el 30% de las empresas considerarán los procesos de verificación de identidad como de alto riesgo debido al avance de estas tecnologías.
Esto introduce una nueva variable: la escala del fraude ya no está limitada por la capacidad humana, sino por la capacidad del sistema. El impacto de este fenómeno es doble. Por un lado, compromete a las instituciones financieras, que enfrentan pérdidas económicas, sanciones regulatorias y daño reputacional. Por otro, afecta directamente al usuario final, cuya identidad puede ser utilizada o replicada sin su conocimiento.
Ya no es suficiente validar que un usuario “parece legítimo”. Es necesario comprobar que es auténtico, presente y consistente en todo el flujo. Frente a este escenario, la efectividad no está en agregar más validaciones, sino en cómo se articulan.
Los modelos más robustos están evolucionando hacia esquemas que integran en tiempo real:
En este contexto, soluciones como ART se posicionan como infraestructura crítica: no solo por su capacidad de integrar estos procesos, sino por operar bajo marcos regulatorios alineados con estándares de cumplimiento como KYC y PLD, y con evidencia auditable en cada validación.
Esto es especialmente relevante en mercados como México y Estados Unidos, donde la supervisión de entidades como la CNBV y la UIF, así como los marcos regulatorios en EE. UU., considerados entre los más exigentes a nivel global, requieren procesos verificables, consistentes y trazables.
Las instituciones deben asegurarse de que sus procesos:
La validación de identidad deja de ser un punto de control y se convierte en un componente central de la arquitectura operativa.
La inteligencia artificial ha elevado el estándar del fraude y, en consecuencia, también debe elevar el estándar de validación.
Las plataformas financieras que logren integrar sus procesos de verificación, riesgo y cumplimiento estarán mejor preparadas para operar en un entorno donde la identidad ya no es un dato estático, sino una variable que debe confirmarse en tiempo real.
¿Tus procesos están diseñados para detectar identidades que pueden generarse en segundos?