Por Canuto  

Una startup australiana despliega agentes de IA que se hacen pasar por víctimas para mantener ocupados a los estafadores y recopilar datos sobre sus operaciones, incluidas cuentas bancarias, números telefónicos y billeteras de criptomonedas.
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  • Apate asegura que sus agentes acumularon 2,5 millones de conversaciones y desperdiciaron hasta 17 años del tiempo de los estafadores.
  • La información obtenida puede ayudar a bancos, empresas de telecomunicaciones y organismos a orientar sus medidas antifraude antes de que una víctima pierda dinero.
  • La startup recaudó USD $8,15 millones en agosto y planea ampliar su producto y su presencia internacional.

 

Una startup australiana está utilizando inteligencia artificial para invertir el guion de las estafas: en lugar de limitarse a bloquear llamadas o revisar transferencias sospechosas, envía agentes que se hacen pasar por posibles víctimas y conversan con los defraudadores. Apate.ai afirma que sus sistemas buscan obtener datos sobre cuentas bancarias, billeteras de criptomonedas, números telefónicos y páginas maliciosas antes de que alguien caiga en una trampa.

Agentes que fingen ser víctimas

Fundada en 2024 como una derivación de investigaciones de la Universidad Macquarie, en Sídney, Apate despliega miles de agentes de IA para interactuar con presuntos estafadores a través de llamadas, mensajes, correos electrónicos y sitios web. Sus identidades simuladas abarcan diferentes edades, géneros y acentos, y pueden comunicarse en varios idiomas para sostener los intercambios el tiempo suficiente como para extraer información útil, indica TechCrunch.

Los agentes responden llamadas, contestan mensajes sospechosos, siguen enlaces de phishing y se unen a grupos en redes sociales donde podrían aparecer fraudes. En vez de presentar la interacción como una defensa visible, la empresa busca que el estafador crea que está hablando con una persona ingenua, una estrategia que puede revelar detalles que no aparecen en los registros de una transacción bancaria.

La compañía sostiene que su flota ha acumulado 2,5 millones de conversaciones y ha hecho perder a los estafadores hasta 17 años de tiempo en conjunto. Esa cifra expresa el tiempo que los agentes mantuvieron ocupados a los defraudadores, según Apate; por sí sola, no indica cuántas campañas terminaron desarticuladas ni cuántas posibles víctimas evitaron pérdidas.

La inteligencia que la startup trata de recopilar incluye números de cuentas bancarias y teléfonos, direcciones de billeteras de criptomonedas, sitios web maliciosos y marcas suplantadas. También busca reconocer patrones sobre las estafas activas, información que podría permitir a las organizaciones orientar mejor sus alertas y acciones antifraude, en lugar de reaccionar únicamente cuando un usuario ya reportó un daño.

De la reacción posterior a la búsqueda de información

Buena parte de las defensas tradicionales entra en acción después de que aparece una señal de fraude: una entidad financiera puede vigilar movimientos y una empresa de telecomunicaciones bloquear números denunciados. Pero los delincuentes pueden cambiar de número y, para cuando se detecta una operación sospechosa, quizá ya hayan contactado a una persona; esa brecha es el problema que Apate dice querer abordar.

Brad Joffe, cofundador y director comercial de Apate, explicó a TechCrunch que el propósito es dirigirse directamente a los estafadores para recopilar datos antes de que alguien resulte perjudicado. Joffe describió un servicio que ofrece a sus clientes lo que emerge de las conversaciones de los agentes y la posibilidad de usar esa información en sus propias iniciativas de prevención.

Los clientes también pueden asignar misiones concretas a los agentes, como intentar obtener un número de cuenta bancaria o la dirección de una billetera de criptomonedas. En el caso de los agentes de texto, estos pueden rastrear foros, grupos de inversión y plataformas sociales en busca de actividad sospechosa, y luego entablar conversaciones con una identidad inventada para tratar de revelar datos de los responsables.

Este enfoque se relaciona con el llamado scam-baiting, una práctica en la que una persona prolonga deliberadamente el contacto con un estafador para hacerle perder tiempo. La diferencia es que Apate pretende automatizar esa interacción y convertir lo que aprende en inteligencia para organizaciones, aunque la información que los agentes obtengan sigue dependiendo de lo que los estafadores revelen durante sus conversaciones.

El origen de la idea y el uso de modelos de IA

La idea surgió de una llamada real que recibió Dali Kaafar, fundador y director ejecutivo de Apate, mientras estaba en un picnic familiar. Al darse cuenta de que hablaba con un estafador, decidió fingir que no entendía la situación para entretener a sus hijos y logró prolongar la conversación durante 44 minutos.

Kaafar observó que esos minutos no se habían dedicado a llamar a una víctima potencial y se preguntó si podía automatizar esa distracción para aprender algo sobre los fraudes. La pregunta dio lugar a investigaciones en su puesto en la Universidad Macquarie, donde él y sus colegas aplicaron aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para estudiar llamadas de estafa y desarrollar mejores métodos de detección y prevención.

Joffe dijo que Apate combina modelos de IA de frontera con modelos propios ajustados para alimentar a sus agentes y herramientas de análisis. Según explicó, la empresa entrena esos sistemas con las conversaciones que sus agentes mantienen con estafadores y con la investigación realizada por Kaafar en Macquarie.

Los clientes reciben acceso a la flota de agentes y a un portal que presenta inteligencia y análisis sobre las estafas dirigidas a sus usuarios, empleados, marcas y productos. La plataforma busca transformar conversaciones individuales en información que las organizaciones puedan consultar, mientras los agentes continúan explorando distintos canales en busca de nuevos indicios.

Resultados reportados, financiación y expansión

Entre los clientes de Apate figuran Commonwealth Bank of Australia y TPG Telecom, además de servicios públicos, compañías de telecomunicaciones y organismos gubernamentales. Joffe afirmó que TPG ha desviado casi 590.000 llamadas hacia los agentes de la startup, una cifra que muestra el volumen de interacciones canalizadas, pero que no equivale por sí sola a llamadas fraudulentas confirmadas.

Commonwealth Bank informó de una caída del 76% en las pérdidas por estafas de clientes desde su punto máximo, al comparar el segundo semestre de 2025 con el primero de 2023. El dato reportado por el banco no demuestra, por sí solo, que la reducción haya sido causada por Apate. Además, Joffe señaló que un banco australiano cuyo nombre no reveló utilizó los agentes salientes de la startup para interrumpir 22 campañas de estafa; Apate no identificó los métodos concretos empleados en esos casos.

El FBI recibió más de 22.000 denuncias de delitos relacionados con IA durante 2025, que produjeron pérdidas cercanas a USD $893 millones, según las cifras citadas por TechCrunch. Más de USD $632 millones correspondieron a estafas de inversión, en las que, de acuerdo con el FBI, los delincuentes usan IA para mantener conversaciones y crear imitaciones de voz o apariencia de celebridades, ejecutivos y otras figuras de confianza.

Apate recaudó USD $8,15 millones en una ronda semilla en agosto, con participación de Lobby Capital, OIF Ventures, Investible, Concept Ventures y Baobab Ventures. Joffe dijo que la compañía, que tiene 20 empleados, ha captado algo menos de USD $10 millones en total y destinará la nueva financiación al desarrollo del producto y a su expansión internacional, incluida una oficina en Londres y una mayor presencia en Estados Unidos.

La startup fue seleccionada como finalista del Startup Battlefield 200 de TechCrunch Disrupt y tenía previsto presentar su proyecto ante un panel de jueces de capital de riesgo durante el evento en Moscone West, en San Francisco, que se extendía hasta el jueves 15 de octubre. Su nombre alude a Apate, la diosa griega del engaño, una elección que Joffe considera apropiada para agentes que intentan engañar a quienes buscan estafar a otras personas.

Joffe agregó que la empresa celebra cuando los estafadores insultan a sus bots y registra esas reacciones como una señal de frustración. La apuesta de Apate consiste en que mantener a los defraudadores hablando puede producir información útil para bancos y otras organizaciones, aunque la medida de su impacto dependerá de cómo sus clientes conviertan esos datos en acciones efectivas contra las estafas.

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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