Siete de cada diez peruanos enfrentaron al menos un intento de fraude en el último año, según un estudio reciente. Sin embargo, solo el 4 % de las víctimas reportó que la inteligencia artificial estuvo directamente involucrada en el engaño. El dato revela una brecha significativa entre la percepción del riesgo y la realidad operativa del fraude digital: las tácticas tradicionales —enlaces falsos, llamadas fraudulentas, suplantación de identidad— siguen siendo los vectores dominantes.
Esa brecha tiene consecuencias estratégicas. Un 92 % de los encuestados expresa preocupación por el uso de IA para facilitar fraudes, y el 48 % admite sentirse inseguro sobre su capacidad para reconocer contenido manipulado. La percepción amplificada del riesgo tecnológico puede llevar a organizaciones a sobreinvertir en soluciones de IA defensiva mientras subestiman vulnerabilidades más básicas en sus procesos de verificación y comunicación interna.
De la preocupación a la capacidad de detección
La misma encuesta identifica una señal positiva: el 88 % de la población manifiesta disposición a aprender a identificar engaños digitales. Esa apertura representa una ventana para que las organizaciones estructuren programas de alfabetización en ciberseguridad orientados no al miedo, sino al desarrollo de criterios de verificación concretos —canal de comunicación, identidad del solicitante, necesidad real de compartir datos— que reduzcan la superficie de ataque humana.
El 57 % de los encuestados también se muestra dispuesto a permitir que herramientas de IA analicen información para detectar fraudes en tiempo real. Esto confirma que la tecnología no solo es percibida como amenaza, sino también como mecanismo de defensa viable, siempre que exista confianza en su uso y transparencia en su funcionamiento.
El próximo vector: agentes de IA con capacidad de acción
La evolución del riesgo no se detiene en los fraudes actuales. La siguiente fase de la inteligencia artificial contempla agentes autónomos capaces de interactuar con sistemas organizacionales y ejecutar acciones en nombre de personas o empresas. Ese escenario exige protocolos de verificación de doble capa: no solo confirmar la identidad de quien se presenta, sino también validar la autorización del agente que actúa en su nombre.
En ese contexto, la integración de datos de calidad, analítica avanzada e inteligencia artificial aplicada a la validación de identidad se vuelve un componente crítico de la arquitectura de riesgo empresarial. La prevención efectiva no dependerá de una desconfianza generalizada hacia lo digital, sino de contar con infraestructura técnica y capital humano capaces de distinguir interacciones auténticas de interacciones fabricadas.
