Por Canuto  

TRM Labs calcula que el uso de inteligencia artificial en delitos con criptomonedas aumentó 40% interanual, con estafas, deepfakes y operaciones de ransomware cada vez más automatizadas.
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  • TRM Labs situó en 54 sobre 100 su índice de adopción de IA en delitos con criptomonedas, frente a aproximadamente 28 en 2024.
  • Los reportes de estafas cripto que involucran IA se multiplicaron hasta 13 veces desde 2022, según los datos citados en el informe.
  • TRM Labs registró 207 incidentes de hackeo durante el primer semestre de 2026, con pérdidas aproximadas de USD $972 millones.

La inteligencia artificial está ganando terreno en las operaciones delictivas que utilizan criptomonedas, especialmente en las estafas, la ingeniería social y los ataques contra empresas y protocolos. Un análisis de TRM Labs calcula que la adopción de estas herramientas aumentó 40% durante el último año, una expansión que reduce el conocimiento técnico necesario para delinquir y eleva la escala potencial de las campañas.

El índice de adopción de IA en el crimen de la firma ubicó el uso general de esta tecnología en delitos con criptomonedas en 54 sobre 100, dentro de una etapa considerada “emergente”. La medición contrasta con un nivel aproximado de 28 registrado en 2024 y muestra que el avance no se distribuye de manera uniforme entre las distintas actividades criminales.

TRM Labs clasificó las estafas como una actividad “madura” en cuanto al uso de inteligencia artificial, mientras que los hackeos y el ransomware permanecen en una etapa “emergente”. En los mercados de narcóticos y de la darknet, la tecnología continúa en una fase de “horizonte” y su uso se concentra principalmente en tareas de marketing, según el análisis.

La firma sostiene que la inteligencia artificial no creó delitos completamente nuevos, sino que eliminó restricciones que antes limitaban los métodos tradicionales. Ari Redbord, jefe global de Política y Asuntos Gubernamentales de TRM Labs, afirmó que el umbral de habilidad cayó, el techo de escala aumentó y la creación de identidades falsas se volvió industrial, hasta permitir que una persona con una suscripción ejecute tareas que antes exigían un equipo.

Estafas y deepfakes aceleran las pérdidas

El crecimiento más visible aparece en las estafas que emplean deepfakes, chatbots y otros recursos generativos para construir identidades, conversaciones y situaciones falsas. La proporción de informes de estafas con criptomonedas que involucran IA se multiplicó hasta 13 veces desde 2022, de acuerdo con los datos citados en el informe.

La evidencia disponible para esta revisión no permite corroborar de forma independiente la afirmación de que las pérdidas reportadas por estafas de deepfake en 2026 superaron en 263% el total de 2025. Por ello, esa comparación no se presenta como un dato confirmado.

En este contexto, los delincuentes pueden producir campañas más convincentes sin depender de una gran infraestructura humana para redactar mensajes, responder preguntas o fabricar perfiles. La combinación de automatización y activos digitales resulta especialmente sensible porque las víctimas pueden recibir instrucciones personalizadas y, posteriormente, enviar fondos hacia direcciones difíciles de recuperar.

El análisis no presenta la IA como una causa independiente de todas las pérdidas, sino como un multiplicador de prácticas que ya existían. Su efecto principal consiste en abaratar la producción de engaños, acelerar el contacto con potenciales víctimas y permitir que una misma operación pruebe más identidades o guiones en menos tiempo.

Hackeos asistidos por inteligencia artificial

Los hackeos de criptomonedas también incorporan IA para mejorar el análisis de vulnerabilidades, la infiltración y la ingeniería social. TRM Labs señaló que actores cibernéticos vinculados con Corea del Norte utilizan deepfakes para infiltrarse como trabajadores de tecnología, además de apoyarse en herramientas de IA para descubrir fallas y preparar ataques contra empresas y protocolos.

Varios expertos en seguridad han advertido que los sistemas de inteligencia artificial podrían detectar vulnerabilidades que los analistas humanos no identifican o pasan por alto. Durante el Simposio de Blockchain de Wyoming 2026, Ryan Kirkley, CEO de Global Settlement Network, sostuvo que agentes de IA pronto podrían facilitar el acceso a redes Wi-Fi, contraseñas y billeteras a una escala que antes resultaba poco práctica.

Kirkley explicó que perseguir a una persona con activos por USD $20.000 no justificaba históricamente el tiempo requerido para un ataque individual. Según su planteamiento, un agente automatizado cambia el cálculo porque puede intentar operaciones contra muchas personas al mismo tiempo, convirtiendo objetivos pequeños y dispersos en una campaña económicamente viable.

Un caso concreto apareció en junio, cuando el ingeniero de seguridad Taylor Hornby descubrió con ayuda de IA una vulnerabilidad crítica en el pool de transacciones Orchard de Zcash. La falla podría haber permitido crear una cantidad “ilimitada” de tokens falsificados dentro del pool, aunque el hallazgo ocurrió antes de que se describiera una explotación efectiva de esa vulnerabilidad.

Récord de ataques y peso de Corea del Norte

TRM Labs registró 207 incidentes de hackeo de criptomonedas durante la primera mitad de 2026, una cifra récord para ese periodo, con pérdidas aproximadas de USD $972 millones. Este dato sustituye la cifra de 201 incidentes incluida en el borrador.

La distribución de las pérdidas indica que unos pocos compromisos tuvieron un peso desproporcionado sobre el resultado total. Aproximadamente 75% de las pérdidas provino de solo 4% de los incidentes analizados. La mayoría de esos casos estuvo relacionada con compromisos de infraestructura, incluidos robos de claves privadas o credenciales que permitieron a los atacantes superar controles y acceder directamente a fondos o sistemas con capacidad de movimiento de activos.

La evidencia consultada para esta revisión sí documenta que grupos norcoreanos robaron aproximadamente USD $577 millones hasta abril de 2026, equivalentes a 76% de las pérdidas por hackeos registradas hasta ese momento. No se confirma, con las fuentes disponibles, la cifra de cerca de USD $600 millones ni la proporción de 61% correspondiente a todo el primer semestre; por ello, esas cifras se omiten.

Estas cifras también muestran por qué contar ataques no basta para medir el daño potencial del ecosistema. Una campaña automatizada puede generar numerosos intentos fallidos, mientras un único robo de credenciales o de una clave privada concentra una parte sustancial de las pérdidas y compromete la confianza en la infraestructura afectada.

Causas de movimientos recientes

El aumento de incidentes de hackeo descrito por TRM Labs no tiene, con la evidencia disponible, un catalizador único confirmado. Una explicación plausible es la combinación de compromisos de infraestructura, robo de credenciales y herramientas de IA que permiten ampliar el reconocimiento, la ingeniería social y la búsqueda de vulnerabilidades.

En particular, TRM Labs atribuyó a grupos norcoreanos aproximadamente USD $577 millones en robos hasta abril de 2026, concentrados en dos ataques. Ese dato ayuda a explicar por qué una cantidad reducida de incidentes puede determinar una parte tan elevada de las pérdidas acumuladas, pero no demuestra que la IA haya sido la causa directa de cada movimiento o ataque.

Ransomware con agentes y mercados de darknet

El ransomware presenta otra señal de automatización avanzada. TRM Labs indicó que la mayoría de las operaciones ya utiliza IA en etapas como el phishing y el acceso inicial, mientras los kits de ransomware sin código se ofrecen por precios de entre USD $400 y USD $1.200, una barrera de entrada que facilita la participación de operadores con menor experiencia.

En junio, investigadores revelaron JadePuffer, descrito como el primer ataque de ransomware completamente agéntico empleado en una operación de extorsión. En ese caso, un agente de IA gestionó de principio a fin el reconocimiento, el robo de credenciales, el movimiento lateral, la escalada de privilegios y el cifrado.

Redbord afirmó que JadePuffer muestra las capacidades que ya pueden alcanzar los actores de ransomware y advirtió sobre ataques de gran escala contra sistemas hospitalarios e infraestructura crítica. Su preocupación central es que estas operaciones puedan avanzar sin humanos dentro del circuito de decisiones, una característica que elevaría la velocidad y el alcance de la extorsión.

En contraste, el uso de IA en el narcotráfico y los mercados de la darknet continúa limitado y concentrado principalmente en el marketing. La diferencia sugiere que la tecnología está madurando antes en actividades donde puede automatizar persuasión, infiltración o ejecución técnica, mientras otros mercados todavía la emplean para funciones más superficiales.

La actividad en blockchain como señal de riesgo

TRM Labs explicó que una parte importante de la actividad delictiva medida termina moviendo valor en blockchains públicas. Por esa razón, la firma considera que las tendencias observables en cadena pueden servir como un indicador razonable de patrones más amplios, aunque no sustituyen por sí solas la investigación sobre identidades, métodos y estructuras operativas.

La trazabilidad de las transacciones permite observar flujos posteriores a una estafa, un hackeo o una operación de extorsión, pero el análisis debe conectarse con información fuera de la cadena. Direcciones, contratos y movimientos ofrecen señales técnicas; la atribución de un ataque requiere además evidencia sobre accesos, credenciales, comunicaciones y actores concretos.

El avance de la IA plantea así un desafío doble para exchanges, custodios, protocolos y empresas que administran activos digitales. Deben reforzar la protección de claves y credenciales, pero también verificar identidades laborales, reconocer intentos de suplantación y revisar procesos internos que podrían ser explotados mediante deepfakes o ingeniería social automatizada.

La evolución descrita por TRM Labs no implica que todos los delitos con criptomonedas utilicen agentes autónomos ni que cada pérdida pueda atribuirse directamente a la inteligencia artificial. Sí indica que las herramientas generativas están ampliando la capacidad de actores conocidos, y que la defensa tendrá que adaptarse a campañas más rápidas, personalizadas y difíciles de distinguir de interacciones legítimas.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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