Fraudes com IA: FBI soma 893 milhões de dólares em 2025
O relatório do FBI sobre fraudes com IA, parte do Internet Crime Report 2025 divulgado em abril de 2026, atribui mais de 893 milhões de dólares em perdas a 22.364 queixas que citavam inteligência artificial. É a primeira vez que a agência registra a IA como um descritor separado, e ela diz que o número real pode ser maior. Para as empresas, os casos apontam dois processos expostos: a aprovação de pagamentos, alvo de e-mails falsos de executivos, e a contratação, alvo de candidatos deepfake.
Por que o FBI passou a contar a IA separadamente
O problema do FBI era a visibilidade. O Centro de Denúncias de Crimes na Internet, o IC3, classifica queixas por tipo de crime há 25 anos, e os golpes assistidos por IA ficavam diluídos nas categorias gerais de fraude. Ninguém sabia dizer quanto dinheiro as ferramentas de IA ajudavam os criminosos a levar.
A pressão crescia. As perdas totais informadas ao IC3 chegaram a 20,877 bilhões de dólares em 2025, um salto de 26% em relação ao ano anterior, em 1.008.597 queixas. Foi o primeiro ano em que as queixas passaram de um milhão. A fraude cibernética, o uso da internet para aplicar golpes clássicos, respondeu por 45% das queixas, mas por 85% das perdas financeiras.
O que o relatório IC3 de 2025 acrescentou
Pela primeira vez, o relatório de 2025 traz uma seção especial sobre inteligência artificial e acompanha a IA como descritor independente em todos os tipos de crime. A agência descreve a IA como uma ferramenta que "pode ser usada para fins legítimos e úteis ou com motivações criminosas".
O relatório cita quatro usos comuns da IA no crime cibernético: fraude por e-mail corporativo, golpes de confiança e golpes românticos, falsas ofertas de emprego e golpes de investimento. Os criminosos usam perfis falsos em redes sociais, clones de voz, documentos de identificação e vídeos convincentes de figuras públicas ou de pessoas queridas, disse o FBI.
Como os analistas marcam uma queixa como ligada à IA
O método é simples e tem um limite. Os analistas do IC3 aplicaram o descritor de IA apenas quando quem registrou a queixa mencionou diretamente a inteligência artificial. A maioria das vítimas não sabe que o golpista usou IA, então a contagem depende do que elas escrevem.
O próprio FBI disse isso em um e-mail ao The Register.
"As contagens ligadas à IA dependem da qualidade e da redação das informações fornecidas por quem registra a queixa; por isso, é possível que o número seja maior." FBI, sobre os números de queixas ligadas à IA
Os números de investimento mostram a diferença. As perdas com fraude de investimento ligada à IA chegaram a US$ 632.041.188, enquanto as perdas totais com fraude de investimento passaram de 8,6 bilhões de dólares. A agência diz que isso mostra que muitas vítimas não percebem até que ponto a IA pode estar envolvida.
O que o relatório do FBI sobre fraudes com IA encontrou
O relatório do FBI atribui mais de 893 milhões de dólares em perdas a 22.364 queixas que citaram IA em 2025. A fraude de investimento lidera em número e em valores, com 4.356 queixas e US$ 632.041.188 em perdas.
O restante é menor, mas espalhado por muitos golpes. A fraude por e-mail corporativo ligada à IA custou US$ 30.256.592. A fraude de suporte técnico e atendimento ao cliente citando IA chegou a US$ 19.457.078, os golpes de confiança e românticos a US$ 19.041.653 e as queixas de vazamento de dados pessoais a US$ 18.767.964. Os golpes de emergência, em que uma voz clonada imita um familiar em apuros, somaram mais de 5 milhões de dólares. Pessoas com 60 anos ou mais registraram 3.143 queixas ligadas à IA, com perdas de US$ 352.496.231.
O que a fraude movida por IA significa para as empresas
Para uma empresa, duas conclusões importam mais. A primeira é a fraude por e-mail corporativo. O relatório descreve geradores de texto que escrevem e-mails com tom oficial, no estilo de um presidente da empresa, com links de phishing ou instruções de transferência, e a clonagem de voz que reforça o mesmo pedido com uma ligação falsa.
A segunda é a contratação. O relatório descreve candidatos que usam voz falsificada ou vídeo deepfake em entrevistas online, em que o movimento dos lábios não combina com a fala ou uma tosse não combina com a tela. As vítimas informaram perdas de quase 13 milhões de dólares com golpes de emprego envolvendo IA, e a agência diz que o objetivo principal é o acesso a redes privadas de computadores, não pagamentos diretos. Isso transforma uma chamada de recrutamento em risco de segurança.
O que o FBI e outros recomendam
O FBI pede que as pessoas parem e pensem antes de agir diante de pedidos urgentes de pagamento. A empresa de segurança Bitdefender recomenda confirmar qualquer pedido por um segundo canal e ligar de volta para a pessoa ou organização em um número de confiança.
Jose Perez, diretor de operações da divisão criminal e cibernética do FBI, disse que as ameaças cibernéticas e os crimes facilitados pela tecnologia vão continuar evoluindo à medida que o mundo adota tecnologias emergentes como a inteligência artificial.
Perguntas e respostas
Quanto dinheiro os americanos perderam com fraudes ligadas à IA em 2025?
O FBI atribui mais de 893 milhões de dólares em perdas a 22.364 queixas que citaram IA. A agência diz que o valor real pode ser maior, porque as vítimas muitas vezes não sabem que a IA foi usada.
Quais golpes com IA custaram mais?
A fraude de investimento, com US$ 632.041.188 em perdas ligadas à IA em 4.356 queixas, seguida da fraude por e-mail corporativo, com US$ 30.256.592.
Como a IA aparece em fraudes de entrevistas de emprego?
Os candidatos usam voz falsificada ou vídeo deepfake em entrevistas online. O FBI diz que o objetivo costuma ser o acesso a redes privadas de computadores, e as vítimas informaram perdas de quase 13 milhões de dólares.
A visão da MOZGII
Como nós construiríamos
O método do próprio FBI é a lição aqui. Ele conta a IA apenas quando a vítima diz que houve IA, então o número mede a percepção tanto quanto o crime. Uma empresa que quer conhecer a própria exposição não pode esperar que uma vítima perceba. Ela precisa olhar para o processo que o golpe tem como alvo.
Se estivéssemos montando uma defesa para uma equipe financeira, começaríamos pelo fluxo de aprovação de pagamentos, não pela detecção de deepfakes. Todo pedido de troca de dados bancários ou de transferência urgente exigiria confirmação por um segundo canal que o solicitante não escolheu, como uma ligação para um número já cadastrado. Um modelo poderia ler os e-mails recebidos e sinalizar pedidos que copiam o estilo de um executivo, mas chegam de um endereço novo, e uma pessoa da área financeira revisaria cada alerta. Na contratação, acrescentaríamos uma verificação de identidade ao vivo, curta, antes de qualquer novo contratado receber acesso à rede.
Isso falharia onde as pessoas estão com pressa. Uma falsificação bem feita, que chega no fim do trimestre com a voz clonada de um executivo, passa por um revisor cansado. Os modelos de detecção também envelhecem rápido à medida que as falsificações melhoram. A única métrica que acompanharíamos é a parcela dos pedidos de alteração de pagamento confirmados pelo segundo canal antes de o dinheiro sair.
Depois, construiríamos um botão de denúncia simples, para que a equipe envie à segurança um e-mail, uma ligação ou uma entrevista suspeita em um único passo, e a empresa conte as próprias tentativas em vez de adivinhar.
Fontes
De onde vêm os fatos desta matéria.