La firma australiana Apate ha desarrollado una red de 350.000 bots de inteligencia artificial diseñados para contestar llamadas, mensajes de texto y chats con el único propósito de hacer perder el tiempo a los estafadores telefónicos. Este sistema, implementado por bancos y respaldado por operadoras de telecomunicaciones, ya ha recopilado más de 250.000 datos relacionados con fraudes, según detalló su fundador.
Apate, cuyo nombre proviene de la diosa griega del engaño, ha perfeccionado esta tecnología durante dos años. Dali Kaafar, fundador y director ejecutivo de la compañía, señaló que el objetivo es crear lo que denominó las víctimas perfectas para los estafadores.
“Un minuto en el que un estafador habla con un bot es un minuto en el que probablemente se salvan cientos o miles de posibles víctimas”, afirmó Kaafar, en alusión a las herramientas de marcado automático empleadas por las bandas de fraude para multiplicar sus llamadas.
Los gobiernos enfrentan serias dificultades para perseguir a estafadores que operan desde el extranjero. Esta limitación ha impulsado iniciativas alternativas, como el uso de automatización para combatir a los criminales a gran escala y agotar sus recursos. Una de estas estrategias consiste en saturar a los estafadores con mensajes automatizados, haciendo que pierdan tiempo y recursos propios.
Cómo opera la red de bots
Los bots de Apate no solo atienden llamadas telefónicas. También se infiltran en grupos de chat donde operan estafadores y responden mensajes de texto, con el fin de frustrarlos mientras recogen pistas sobre sus métodos. Cada bot tiene una personalidad, un idioma y un perfil distintos para que el estafador no descubra que está conversando con una máquina. Kaafar explicó que algunos bots disponen de WhatsApp y otros no, y que algunos incluso cuelgan el teléfono diciendo que llamarán más tarde.
La estrategia aprovecha que los estafadores necesitan víctimas dispuestas a continuar la conversación. Al retenerlos con una falsa esperanza de éxito, el sistema reduce la cantidad de personas reales a las que esa misma banda puede contactar en un día. Según su fundador, las conversaciones con Apate suelen extenderse por más de dos horas. La compañía ya ha acumulado datos sobre direcciones web falsas, cuentas mula y números bancarios vinculados a fraudes.
A pesar de estos esfuerzos, ni los especialistas que realizan este trabajo de forma manual desde hace años ni las fuerzas de seguridad han logrado frenar la expansión del fraude digital a nivel global. El caso de Apate pone de relieve los límites de enfrentar un problema que crece a una escala mucho mayor que la de cualquier empresa individual.
La publicación sitúa a Apate dentro de una tendencia más amplia: el uso de inteligencia artificial generativa para explotar las debilidades psicológicas de los atacantes. Algunas de estas iniciativas han llegado incluso a hostigar de forma directa a operadores de ransomware.
Una prueba con víctimas falsas
Periodistas especializados probaron una versión de demostración del sistema, en la que debían actuar como estafadores frente a uno de los bots de Apate. La inteligencia artificial mostró un nivel de desconfianza realista, pero dejó aberturas suficientes para intentar convencerla. Para vencer al sistema, los periodistas se repartieron roles: uno interpretó a una amiga confundida llamada Lucy, y el otro a su asesor financiero, Mickey. La conversación mantuvo un ritmo natural durante toda la prueba.
Después de seis minutos de intentos, no lograron que el bot invirtiera en una supuesta oportunidad de criptomonedas, pese a que le aseguraron que los retornos eran extraordinarios. Las bandas de fraude envían miles de millones de mensajes y llamadas cada año, con operaciones de escala industrial dedicadas por completo a engañar a nuevas víctimas. Por eso, incluso con el enjambre de bots de Apate en funcionamiento, es cuestión de tiempo hasta la próxima llamada o mensaje de estafa.
Un mejor intercambio de información entre policías, bancos y redes sociales podría potenciar este tipo de herramientas, según se plantea, con análisis de datos impulsado por inteligencia artificial.
Fuente: Infobae