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 identificó a la inteligencia artificial como parte del engaño, lo que revela una brecha significativa entre la percepción del riesgo tecnológico y la realidad operativa del fraude: las tácticas tradicionales —enlaces falsos, llamadas fraudulentas, suplantación de identidad— siguen siendo el vector de ataque dominante.

Esa brecha tiene implicaciones directas para la estrategia de ciberseguridad en las organizaciones. El 92 % de los encuestados expresó preocupación por el uso de IA en fraudes, mientras que el 48 % admitió sentirse incapaz de reconocer contenido manipulado digitalmente. Cuando casi la mitad de una población no puede distinguir lo auténtico de lo fabricado, la exposición al riesgo no es solo individual: escala hacia los procesos de autenticación, atención al cliente y validación de identidad que sostienen cualquier operación empresarial.

De la preocupación al conocimiento aplicado

Frente a ese escenario, el dato más relevante para la toma de decisiones es otro: el 88 % de los encuestados manifestó disposición para aprender a identificar engaños digitales. Esa demanda de alfabetización no es menor —representa una ventana para que las organizaciones conviertan la capacitación en un activo de resiliencia, no solo en un gasto de cumplimiento.

La misma tecnología que amplifica el fraude puede operar como mecanismo de defensa. El 57 % de los encuestados indicó estar dispuesto a permitir que herramientas de IA analicen información para detectar patrones sospechosos. Esto abre una ruta concreta: sistemas de analítica aplicada que monitoreen comportamientos anómalos en tiempo real, reduciendo la dependencia del criterio humano en contextos de alta presión o volumen.

El siguiente nivel: agentes de IA y verificación de autorización

La siguiente fase del problema ya está en desarrollo. Los agentes de inteligencia artificial —sistemas capaces de interactuar con organizaciones y ejecutar acciones en nombre de personas— introducirán una capa adicional de complejidad en los protocolos de verificación. No bastará con autenticar la identidad de quien se presenta; será necesario validar también la autorización del agente que actúa en su representación.

Este escenario exige que las arquitecturas de seguridad evolucionen en paralelo: la combinación de datos de calidad, gestión de identidad, analítica avanzada e inteligencia artificial será el estándar mínimo para validar interacciones y anticipar riesgos en entornos donde lo digital y lo automatizado son indistinguibles a simple vista.

La prevención del fraude en este contexto no descansa en una desconfianza generalizada hacia lo digital, sino en construir capacidades —técnicas y humanas— que permitan discernir lo auténtico de lo fabricado con precisión y velocidad.