Conozca la empresa que usa agentes de IA que se hacen pasar por víctimas para identificar ciberdelincuentes
Una startup australiana desarrolló una plataforma de agentes inteligentes capaces de interactuar con cibercriminales, recopilar información sobre sus operaciones y anticipar amenazas. Sus sistemas acumulan 2,5 millones de conversaciones y han ocupado el equivalente a 17 años del tiempo de los estafadores.
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cada vez más poderosa para los ciberdelincuentes. Desde mensajes fraudulentos personalizados hasta imitaciones de voces y rostros, las nuevas tecnologías permiten construir engaños más sofisticados y difíciles de identificar. Sin embargo, una startup australiana está utilizando esas mismas capacidades para cambiar las reglas del juego: enviar agentes de IA a interactuar directamente con estafadores antes de que logren perjudicar a víctimas reales.
Se trata de Apate, una empresa fundada en 2024 a partir de investigaciones desarrolladas en la Universidad Macquarie, en Sídney, que diseñó una plataforma de inteligencia antifraude basada en agentes autónomos capaces de simular el comportamiento humano.
A diferencia de los sistemas tradicionales de detección, que generalmente identifican transacciones sospechosas o bloquean comunicaciones fraudulentas, Apate despliega miles de identidades digitales que responden llamadas, mensajes, correos electrónicos y otras interacciones potencialmente maliciosas.
Estos agentes adoptan diferentes edades, géneros, acentos e idiomas para aparentar ser usuarios vulnerables a las estafas. Su objetivo no es únicamente mantener ocupados a los delincuentes, sino conseguir información que permita identificar sus operaciones, conexiones y métodos.
Según datos proporcionados por la compañía a TechCrunch, sus agentes han participado en aproximadamente 2,5 millones de conversaciones con estafadores y han consumido el equivalente a 17 años de su tiempo.
Durante esas interacciones recopilan información como números de cuentas bancarias, direcciones de billeteras de criptomonedas, números telefónicos, sitios web maliciosos y nombres de empresas utilizadas para suplantar identidades.
De una llamada fraudulenta de 44 minutos a una empresa de inteligencia artificial
El origen de Apate tiene una historia poco convencional. Su fundador y director ejecutivo, Dali Kaafar, recibió hace varios años una llamada sospechosa mientras compartía un encuentro familiar.
Al identificar que se trataba de una estafa, decidió seguir la conversación y fingir que estaba interesado. Consiguió mantener al interlocutor ocupado durante 44 minutos.
La experiencia le permitió identificar una oportunidad tecnológica: cada minuto que un estafador dedicaba a una conversación improductiva representaba tiempo que no podía utilizar para contactar a otra posible víctima.
Pero había una pregunta todavía más interesante: ¿qué ocurriría si ese proceso pudiera automatizarse y convertirse en una fuente de información útil para prevenir fraudes?
La idea evolucionó hacia un proyecto de investigación en la Universidad Macquarie, donde Kaafar y sus colaboradores utilizaron aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para analizar conversaciones fraudulentas y desarrollar nuevas técnicas de detección.
Ese trabajo terminó convirtiéndose en la base tecnológica de Apate. Brad Joffe, cofundador y director comercial de la compañía, explicó a TechCrunch que uno de los principales problemas de los sistemas convencionales de prevención es que suelen actuar cuando el intento de estafa ya está en marcha o incluso después de que se produce el daño.
Por ejemplo, las operadoras telefónicas pueden bloquear números sospechosos, pero los delincuentes tienen la posibilidad de sustituirlos. Los bancos, por su parte, identifican movimientos irregulares, aunque para entonces el estafador podría haber contactado al cliente.
La propuesta de Apate consiste en obtener información directamente de los delincuentes para anticipar y dificultar sus operaciones.
Agentes autónomos que investigan a los estafadores
La plataforma combina modelos avanzados de inteligencia artificial con sistemas propios ajustados mediante conversaciones reales recopiladas por sus agentes y conocimiento generado durante la investigación universitaria.
Los agentes pueden responder llamadas de manera autónoma, participar en conversaciones mediante mensajes de texto, interactuar por correo electrónico y buscar posibles estafadores en foros, grupos de inversión y plataformas sociales.
Cuando identifican actividad sospechosa, pueden establecer contacto utilizando identidades ficticias y mantener conversaciones diseñadas para obtener indicadores relacionados con posibles fraudes.
La compañía también permite que sus clientes asignen objetivos específicos a los agentes, como identificar una cuenta bancaria utilizada para recibir fondos fraudulentos o una dirección de criptomonedas asociada con una campaña sospechosa.
La información recopilada alimenta un portal de análisis que permite a las organizaciones identificar patrones, conocer las marcas que están siendo suplantadas y fortalecer sus mecanismos de prevención.
Este modelo representa un cambio en el enfoque comercial de la ciberseguridad. En lugar de limitarse a detectar comportamientos sospechosos dentro de una infraestructura empresarial, la tecnología busca obtener inteligencia directamente del entorno donde operan los delincuentes.
Para bancos, empresas de telecomunicaciones y proveedores de servicios, el valor no reside simplemente en automatizar conversaciones, sino en transformar esas interacciones en información que permita tomar decisiones preventivas.
Bancos y operadoras ya utilizan sus agentes
Apate asegura que su tecnología está siendo utilizada por organizaciones financieras, operadores de telecomunicaciones, empresas de servicios públicos y entidades gubernamentales.
Entre sus clientes figuran Commonwealth Bank of Australia y TPG Telecom. Según Brad Joffe, TPG ha desviado aproximadamente 590.000 llamadas hacia los agentes de Apate, mientras que Commonwealth Bank ha registrado una reducción del 76% en las pérdidas por estafas reportadas públicamente.
La compañía también indicó que otra entidad bancaria australiana, cuyo nombre no fue revelado, utilizó sus agentes para interrumpir 22 campañas fraudulentas.
Aunque estos indicadores apuntan a resultados prometedores, es importante distinguir entre los beneficios atribuidos a la plataforma y la evidencia necesaria para demostrar su impacto específico.
Por ejemplo, una reducción de las pérdidas por fraude puede responder a distintas medidas de seguridad adoptadas simultáneamente por una institución financiera y no necesariamente a la implementación de una única tecnología.
Sin embargo, el volumen de interacciones procesadas por Apate permite dimensionar el potencial de los agentes autónomos como herramientas de inteligencia contra el fraude.
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