{"id":23516,"date":"2026-11-04T20:54:24","date_gmt":"2026-11-05T01:54:24","guid":{"rendered":"https:\/\/economiaconedmer.com\/economiaenserio\/?p=23516"},"modified":"2026-11-04T20:54:25","modified_gmt":"2026-11-05T01:54:25","slug":"delincuentes-usan-la-ia-para-crear-identidades-falsas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/economiaconedmer.com\/economiaenserio\/11\/04\/delincuentes-usan-la-ia-para-crear-identidades-falsas\/el_resto\/2026\/","title":{"rendered":"Delincuentes usan la IA para crear identidades falsas"},"content":{"rendered":"\n

Bogot\u00e1,<\/strong> noviembre de 2026.<\/strong> Los delincuentes usan inteligencia artificial para fabricar identidades falsas e intentar acceder a servicios financieros. Ahora, mediante programas conocidos como agentes de IA, pueden coordinar estos ataques y modificar su estrategia despu\u00e9s de cada rechazo. Incode, compa\u00f1\u00eda especializada en verificaci\u00f3n de identidad y prevenci\u00f3n del fraude, advierte que esta evoluci\u00f3n representa un riesgo para bancos, fintech<\/em> y usuarios de todo tipo de plataformas digitales en Colombia, porque permite multiplicar los intentos de enga\u00f1o entre distintas entidades.<\/p>\n\n\n\n

La alerta se produce en un contexto de alta exposici\u00f3n al fraude. Seg\u00fan un informe de Asobancaria publicado en septiembre de 2026, la banca colombiana recibi\u00f3 m\u00e1s de 765.000 reclamaciones por fraude durante 2025, por un monto superior a $967.000 millones. Aunque estas cifras abarcan distintas modalidades, muestran la dimensi\u00f3n del desaf\u00edo que enfrenta el sistema financiero ante herramientas que facilitan la creaci\u00f3n de documentos e im\u00e1genes cada vez m\u00e1s dif\u00edciles de distinguir de los originales.<\/p>\n\n\n\n

La suplantaci\u00f3n tambi\u00e9n tiene consecuencias directas para las personas. La Superintendencia de Industria y Comercio inform\u00f3 en junio de 2026 que, desde 2020, hab\u00eda recibido 40.316 denuncias por suplantaci\u00f3n de identidad. El uso indebido de los datos puede traducirse en cobros por servicios que la v\u00edctima nunca contrat\u00f3, obligaciones financieras a su nombre y reportes negativos que dificultan su acceso al cr\u00e9dito.<\/p>\n\n\n\n

A este problema se suma la posibilidad de crear identidades sint\u00e9ticas: perfiles que combinan informaci\u00f3n real, como datos personales robados, con elementos inventados. Los atacantes tambi\u00e9n pueden utilizar fotograf\u00edas o v\u00eddeos manipulados con inteligencia artificial, conocidos como deepfakes<\/em>, para intentar hacerse pasar por otra persona durante una verificaci\u00f3n digital.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo la inteligencia artificial permite repetir y mejorar los ataques<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Durante a\u00f1os, buena parte del fraude de identidad dependi\u00f3 de personas que preparaban documentos y probaban distintas formas de enga\u00f1ar a una entidad. Con los agentes de IA, varias de esas tareas pueden coordinarse de manera automatizada: generar una imagen, presentar una solicitud y, si el sistema la rechaza, ajustar los elementos del ataque para volver a intentarlo.<\/p>\n\n\n\n

Incode denomina esta modalidad fraude ag\u00e9ntico<\/em>. Su caracter\u00edstica principal es la capacidad de utilizar el resultado de cada intento para modificar el siguiente. Esto permite probar variaciones de una misma identidad falsa y dirigirlas a distintas organizaciones con mayor rapidez.<\/p>\n\n\n\n

El problema se vuelve m\u00e1s dif\u00edcil de detectar cuando cada entidad observa \u00fanicamente sus propias solicitudes. Un atacante puede usar diferentes documentos o nombres y presentarse ante varios bancos o fintech<\/em>, mientras cada organizaci\u00f3n interpreta su solicitud como un caso independiente.<\/p>\n\n\n\n

Un caso identificado por Incode en un pa\u00eds de Am\u00e9rica Latina ilustra esta situaci\u00f3n: un solo atacante estuvo asociado con 426 sesiones de verificaci\u00f3n, 35 documentos y actividad en 8 fintech<\/em>. La conexi\u00f3n entre esos intentos permite entender que detr\u00e1s de solicitudes aparentemente distintas puede existir una misma operaci\u00f3n de fraude.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPara una entidad, una solicitud puede parecer correcta porque el documento, la imagen y los datos que recibe son convincentes. Pero, al revisar el contexto, puede encontrar que ese mismo rostro se ha presentado con otros documentos o que un dispositivo se est\u00e1 utilizando para registrar numerosas identidades. Ah\u00ed es donde resulta fundamental conectar las se\u00f1ales y entender qu\u00e9 ocurri\u00f3 antes. En Colombia, fortalecer esa capacidad puede ayudar a proteger a las personas frente al uso indebido de sus datos y a las instituciones frente a ataques que cambian despu\u00e9s de cada rechazo. El reto es reconocer esos patrones a tiempo y facilitar, a la vez, el acceso de los clientes leg\u00edtimos\u201d, afirm\u00f3 Juan Camilo Garc\u00eda, Head de Estrategia y Operaciones para Latam de Incode.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Detectar conexiones entre solicitudes para prevenir nuevos fraudes<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Frente a este escenario, Incode recomienda complementar la revisi\u00f3n del documento y del rostro con informaci\u00f3n sobre los dispositivos utilizados, la frecuencia de los intentos y el historial de la identidad. Por ejemplo, que un mismo documento aparezca asociado con varios rostros puede ser una se\u00f1al que requiera investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El seguimiento tambi\u00e9n debe continuar despu\u00e9s de la apertura de una cuenta. Superar la verificaci\u00f3n inicial no elimina la posibilidad de que m\u00e1s adelante aparezcan comportamientos sospechosos, por lo que las instituciones necesitan evaluar el riesgo durante el uso de sus servicios.<\/p>\n\n\n\n

Como respuesta a este desaf\u00edo, Incode desarroll\u00f3 TrustGraph, una red que conecta se\u00f1ales de fraude y confianza entre las instituciones participantes. Su tecnolog\u00eda permite identificar coincidencias relevantes sin reunir los registros de los clientes en una base central ni dejar que una entidad consulte los registros de otra. Cada organizaci\u00f3n conserva su informaci\u00f3n y decide c\u00f3mo actuar ante las se\u00f1ales que recibe.<\/p>\n\n\n\n

En el programa de adopci\u00f3n temprana de Incode, la instituci\u00f3n con el mejor resultado detect\u00f3 hasta un 53% m\u00e1s de fraude que con sus modelos existentes por s\u00ed solos, lo que equivale a hasta 53 casos adicionales por cada 100 que ya identificaba. Este resultado corresponde al programa y no a una medici\u00f3n del mercado colombiano.<\/p>\n\n\n\n

 Para los bancos y las fintech<\/em> que operan en Colombia, reconocer estas conexiones puede ayudar a evitar que un atacante rechazado por una instituci\u00f3n vuelva a presentarse ante otra como si fuera un usuario sin antecedentes. Al mismo tiempo, contar con mejores se\u00f1ales permite reducir revisiones innecesarias para las personas que utilizan leg\u00edtimamente los servicios financieros.<\/p>\n\n\n\n

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