Informe del FBI sobre fraude con IA: 893 millones en pérdidas en 2025
El informe del FBI sobre fraude con IA, parte del Internet Crime Report 2025 publicado en abril de 2026, atribuye más de 893 millones de dólares en pérdidas a 22.364 denuncias que mencionaron la inteligencia artificial. Es la primera vez que la agencia registra la IA como descriptor aparte, y dice que la cifra real podría ser mayor. Para las empresas, los casos apuntan a dos procesos expuestos: las aprobaciones de pagos, blanco de correos falsos de ejecutivos, y la contratación, blanco de candidatos deepfake.
Por qué el FBI empezó a contar la IA por separado
El problema del FBI era la visibilidad. Su Centro de Denuncias de Delitos en Internet, o IC3, clasifica las denuncias por tipo de delito desde hace 25 años, y las estafas con ayuda de IA quedaban dentro de las categorías generales de fraude. Nadie podía decir cuánto dinero ayudaban a robar las herramientas de IA.
La presión iba en aumento. Las pérdidas totales reportadas al IC3 llegaron a 20.877 millones de dólares en 2025, un salto del 26% frente al año anterior, en 1.008.597 denuncias. Fue el primer año en que las denuncias superaron el millón. El fraude cibernético, el uso de internet para cometer estafas clásicas, representó el 45% de las denuncias pero el 85% de las pérdidas financieras.
Qué agregó el informe del IC3 de 2025
Por primera vez, el informe de 2025 incluye una sección especial sobre inteligencia artificial y registra la IA como descriptor independiente en todos los tipos de delito. La agencia describe la IA como una herramienta que «puede usarse con fines legítimos y útiles o con motivos delictivos».
El informe nombra cuatro usos comunes de la IA en el cibercrimen: el compromiso del correo empresarial, las estafas de confianza y románticas, los anzuelos de empleo y los fraudes de inversión. Los delincuentes usan perfiles sociales falsos, clones de voz, documentos de identidad y videos creíbles de figuras públicas o seres queridos, dijo el FBI.
Cómo los analistas marcan una denuncia como relacionada con IA
El método es simple, y tiene un límite. Los analistas del IC3 aplicaron el descriptor de IA solo cuando la persona que presentó la denuncia mencionó directamente la inteligencia artificial. La mayoría de las víctimas no sabe que un estafador usó IA, así que el recuento depende de lo que escriben.
El propio FBI lo dijo en un correo a The Register.
«Los recuentos relacionados con IA dependen de la calidad y la redacción de la información que da el denunciante; por lo tanto, es posible que la cifra sea mayor». FBI, sobre sus cifras de denuncias relacionadas con IA
Las cifras de inversión muestran la brecha. Las pérdidas por fraude de inversión vinculado a la IA llegaron a 632.041.188 dólares, mientras que las pérdidas totales por fraude de inversión superaron los 8,6 mil millones de dólares. La agencia dice que esto demuestra que muchas víctimas no se dan cuenta de hasta qué punto puede estar involucrada la IA.
Qué encontró el informe del FBI sobre fraude con IA
El informe del FBI sobre fraude con IA atribuye más de 893 millones de dólares en pérdidas a 22.364 denuncias que mencionaron la IA en 2025. El fraude de inversión encabezó por número y por dinero, con 4.356 denuncias y 632.041.188 dólares en pérdidas.
El resto es menor, pero se reparte entre muchas estafas. El compromiso del correo empresarial vinculado a la IA costó 30.256.592 dólares. El fraude de soporte técnico y atención al cliente que mencionaba la IA llegó a 19.457.078 dólares, las estafas de confianza y románticas a 19.041.653 dólares, y las denuncias por filtración de datos personales a 18.767.964 dólares. Las estafas de emergencia, en las que una voz clonada imita a un familiar en apuros, sumaron más de 5 millones de dólares. Las personas de 60 años o más presentaron 3.143 denuncias relacionadas con IA, con pérdidas de 352.496.231 dólares.
Qué significa el fraude con IA para las empresas
Para una empresa, dos hallazgos importan más. El primero es el compromiso del correo empresarial. El informe describe generadores de chat que redactan correos con tono oficial al estilo de un director ejecutivo, con enlaces de phishing o instrucciones de transferencia, y clonación de voz que respalda la misma solicitud con una llamada falsa.
El segundo es la contratación. El informe describe candidatos que usan suplantación de voz o video deepfake en entrevistas de trabajo en línea, donde el movimiento de los labios no coincide con el habla o una tos no coincide con la pantalla. Las víctimas reportaron casi 13 millones de dólares en pérdidas por estafas de empleo con IA, y la agencia dice que el objetivo principal es acceder a redes informáticas privadas más que obtener pagos directos. Eso convierte una llamada de reclutamiento en un riesgo de seguridad.
Qué aconsejan el FBI y otros
El FBI pide a las personas hacer una pausa y pensar antes de actuar ante solicitudes de pago urgentes. La empresa de seguridad Bitdefender aconseja verificar cualquier solicitud por un segundo canal y llamar de vuelta a la persona u organización a un número de confianza.
Jose Perez, director de operaciones de la rama criminal y cibernética del FBI, dijo que las amenazas cibernéticas y los delitos facilitados por internet seguirán evolucionando a medida que el mundo adopta tecnologías emergentes como la inteligencia artificial.
Preguntas y respuestas
¿Cuánto dinero perdieron los estadounidenses por fraudes vinculados a la IA en 2025?
El FBI atribuye más de 893 millones de dólares en pérdidas a 22.364 denuncias que mencionaron la IA. Dice que la cifra real podría ser mayor porque las víctimas a menudo no saben que se usó IA.
¿Qué estafas con IA costaron más?
El fraude de inversión, con 632.041.188 dólares en pérdidas vinculadas a la IA en 4.356 denuncias, seguido del compromiso del correo empresarial, con 30.256.592 dólares.
¿Cómo aparece la IA en el fraude en entrevistas de trabajo?
Los candidatos usan suplantación de voz o video deepfake en entrevistas en línea. El FBI dice que el objetivo suele ser acceder a redes informáticas privadas, y las víctimas reportaron casi 13 millones de dólares en pérdidas.
La visión de MOZGII
Cómo lo construiríamos
El propio método del FBI es la lección aquí. Cuenta la IA solo cuando una víctima dice que estuvo involucrada, así que la cifra mide tanto la conciencia como el delito. Una empresa que quiera conocer su propia exposición no puede esperar a que una víctima lo note. Tiene que mirar el proceso al que apunta la estafa.
Si construyéramos una defensa para un equipo de finanzas, empezaríamos por el flujo de aprobación de pagos, no por la detección de deepfakes. Cada solicitud para cambiar datos bancarios o enviar una transferencia urgente necesitaría confirmación por un segundo canal que el solicitante no haya elegido, como una llamada de vuelta a un número ya registrado. Un modelo podría leer el correo entrante y marcar solicitudes que copian el estilo de un ejecutivo pero llegan desde una dirección nueva, y una persona de finanzas revisaría cada alerta. Para la contratación, sumaríamos una breve verificación de identidad en vivo antes de que cualquier nueva persona reciba acceso a la red.
Fallaría donde la gente va con prisa. Una falsificación hábil que llega al cierre de un trimestre, con la voz clonada de un ejecutivo, pasará ante un revisor cansado. Los modelos de detección también envejecen rápido a medida que mejoran las falsificaciones. La métrica que vigilaríamos sería la proporción de solicitudes de cambio de pago confirmadas por el segundo canal antes de que se mueva el dinero.
Después construiríamos un botón de reporte sencillo que permita al personal enviar en un paso un correo, una llamada o una entrevista sospechosa al equipo de seguridad, para que la empresa cuente sus propios intentos en lugar de adivinar.
Fuentes
De dónde salen los datos de esta nota.