La inteligencia artificial dispara los intentos de estafa en México

La inteligencia artificial (IA) está facilitando la creación de estafas dirigidas a personas específicas en México, donde los adultos reciben en promedio 159 intentos de fraude al año, frente a los 86 registrados en 2025.

El aumento, de 84.9%, coincide con la expansión de herramientas que permiten automatizar engaños y utilizar datos personales para construir mensajes fraudulentos más convincentes, de acuerdo con Sissi de la Peña, directora del capítulo México de la Global Anti-Scam Alliance (GASA).

El informe Estado de las estafas en México 2026, elaborado por GASA, encontró que 83% de los adultos estuvo expuesto a algún intento de estafa durante los últimos 12 meses, frente al 76% registrado en 2025. La organización estima que las pérdidas económicas ocasionadas por estas actividades alcanzaron 114,100 millones de pesos, con un promedio de 9,956 pesos por víctima.

De la Peña atribuye parte del incremento a la disponibilidad de inteligencia artificial y programas especializados que permiten realizar operaciones fraudulentas con menores conocimientos técnicos.

“Antes tú necesitabas saber de código y tener un poco más de habilidades digitales, un expertise. Ahora con sistemas de inteligencia artificial y software, hay software de scams as a service, por ejemplo, fraudes as a service. Tú ya no necesitas saber hacer código o saber mucho de hacking”, explicó De la Peña en entrevista.

El modelo conocido como scam as a service consiste en ofrecer herramientas o infraestructura para realizar estafas mediante servicios que pueden contratarse temporalmente. Su disponibilidad permite que personas con conocimientos técnicos limitados accedan a capacidades utilizadas anteriormente por operadores con mayor experiencia en actividades informáticas.

A estas herramientas se añade la información personal disponible en redes sociales o procedente de filtraciones. Los delincuentes pueden combinar esos datos para conocer características de sus posibles víctimas y adaptar el contenido del engaño a sus circunstancias.

La IA permite personalizar las estafas

Las herramientas de inteligencia artificial permiten analizar información sobre una persona y utilizarla para preparar mensajes acordes con sus intereses. De la Peña explicó que esta capacidad está modificando la manera en que los estafadores seleccionan a sus víctimas.

“Antes hablaba la típica llamada de ‘mamá, estoy secuestrada’, pero eran las llamadas eran aleatorias, quien le tocara y quien cayera. Pero pues si tú no tenías hijos, sabías que era una estafa. Ahora con la inteligencia artificial, con la exposición de data en la dark web, con otros mecanismos, ellos pueden hacer un perfilamiento mucho más certero de a quién se están dirigiendo y eso lo hace todavía mucho más real”, dijo.

La especialista mencionó los ofrecimientos laborales fraudulentos como ejemplo de esta personalización. Una persona que busca trabajo puede recibir una propuesta relacionada con su experiencia o sus aspiraciones profesionales. La información publicada en plataformas de empleo permite elaborar mensajes que aparentan responder a una oportunidad real.

Los intentos de engaño también explotan situaciones personales que pueden identificarse mediante la información recopilada previamente. De la Peña advirtió que los delincuentes utilizan el miedo y la urgencia para presionar a sus víctimas después de establecer contacto.

El procedimiento corresponde a técnicas de ingeniería social, mediante las cuales una persona es manipulada para revelar información o autorizar operaciones que terminan beneficiando a los delincuentes. La inteligencia artificial amplía las posibilidades de adaptar esas comunicaciones y producirlas a mayor escala.

El informe registra que solamente 49% de los mexicanos se siente seguro de su capacidad para reconocer una estafa. Entre quienes estuvieron expuestos a algún intento, 69% llegó a interactuar con al menos uno y 24% de quienes interactuaron terminó perdiendo dinero.

Las llamadas telefónicas fueron el principal medio de contacto, identificado por 62% de los adultos expuestos. Los mensajes SMS aparecieron en 44% de las respuestas, mientras que las aplicaciones de mensajería instantánea alcanzaron 34 por ciento.

La extorsión concentra los mayores niveles de interacción

El chantaje y la extorsión se encuentran entre las modalidades de estafa con mayor interacción en México. El 28% de las personas expuestas llegó a interactuar con estos engaños, una proporción superior a las registradas en Estados Unidos, Canadá y Brasil, donde el indicador se ubicó entre 10% y 14%, según De la Peña.

Las estafas relacionadas con compras también registraron una tasa de interacción de 28%, mientras que los fraudes de inversión alcanzaron 25 por ciento. Estas modalidades pueden comenzar mediante comunicaciones que aparentan proceder de comercios legítimos o personas que ofrecen oportunidades de obtener ingresos.

El dinero perdido frecuentemente termina en cuentas bancarias después de que la víctima realiza una transferencia. El 54% de las personas que sufrieron pérdidas en México señaló las transferencias bancarias como el mecanismo utilizado para entregar sus recursos a los estafadores, frente a 30% registrado en Norteamérica.

Para De la Peña, esta proporción refleja la importancia de los engaños que consiguen que las víctimas autoricen pagos. Una operación puede realizarse desde una cuenta legítima después de que su titular haya sido manipulado mediante comunicaciones fraudulentas.

El 54% de las víctimas reportó haber perdido dinero en más de una ocasión durante el periodo analizado. La organización calculó que aproximadamente 11.5 millones de adultos mexicanos sufrieron pérdidas por estafas

¿Cómo detener las estafas a tiempo?

Una estafa puede comenzar con una oferta de trabajo falsa enviada por WhatsApp y terminar con una transferencia a una cuenta bancaria controlada por los delincuentes. Durante ese proceso, la plataforma de mensajería puede recibir denuncias sobre el número que envió la oferta, mientras que el banco puede identificar movimientos sospechosos en la cuenta que recibe el dinero. Sin embargo, ambas empresas pueden desconocer que están relacionadas con el mismo engaño.

Sissi de la Peña advirtió que esta falta de comunicación entre empresas dificulta detener las estafas antes de que las víctimas entreguen dinero. Las compañías telefónicas también pueden identificar números relacionados con actividades fraudulentas, aunque enfrentan limitaciones legales y operativas para bloquearlos.

“El sector financiero puede también reconocer o tener una idea de qué individuos están manejando cuentas mulas, pero a lo mejor no pueden o no se están compartiendo la información entre otros bancos. Entonces, si tú te fijas, probablemente es el mismo dato. Ya operó en redes sociales, operó en una llamada telefónica, operó con varias cuentas mula en el sector financiero. A lo mejor la misma policía ya recibió quejas de esa persona”, explicó.

Las cuentas mula son cuentas bancarias utilizadas para recibir o transferir dinero procedente de actividades ilícitas. Los estafadores pueden mover los recursos entre distintas cuentas para dificultar que las instituciones financieras identifiquen a sus destinatarios finales.

De la Peña planteó que compartir información sobre números telefónicos denunciados o cuentas utilizadas para recibir pagos fraudulentos permitiría detectar conexiones entre casos y actuar antes de que los recursos salgan de las cuentas de las víctimas.

Entre las víctimas que denunciaron pérdidas económicas, solamente 28% reportó que su caso fue investigado y 22% indicó que su denuncia quedó registrada sin que se emprendieran otras acciones. Apenas 20% consiguió recuperar al menos una parte del dinero perdido.

El informe de GASA se elaboró a partir de una encuesta aplicada a 1,510 adultos mexicanos entre el 16 de marzo y el 13 de abril de 2026. Los resultados fueron ponderados por edad, género y región. La organización modificó parte de su metodología respecto de 2025, por lo que las estimaciones nacionales de pérdidas económicas de ambos años no son directamente comparables.