Voces y rostros deepfake en el fraude: lo que se sabe en 2026

En resumen

El fraude que recurre a voces y videos sintéticos ha pasado de ser una rareza a algo rutinario en menos de una década. En su mayor parte sigue siendo ingeniería social convencional: una historia creíble, urgencia y una petición de mover dinero. Una voz clonada o un rostro falsificado hacen que esa petición resulte más convincente. Las pérdidas que las fuerzas del orden pueden confirmar son elevadas, pero siguen siendo una pequeña parte del fraude total. Muchas de las cifras alarmantes de crecimiento que circulan proceden de empresas que venden productos de detección y verificación de identidad.

Cómo funciona la tecnología

Un clon de voz es un modelo entrenado para copiar la voz de una persona. Los sistemas actuales necesitan apenas entre unos segundos y unos minutos de audio limpio, algo que suele estar disponible en redes sociales, pódcast, presentaciones de resultados o mensajes de bienvenida del buzón de voz. El aviso de servicio público del FBI de diciembre de 2024 (I-120324-PSA) señala que los delincuentes «generan breves clips de audio con la voz de un ser querido para hacerse pasar por un familiar cercano en una situación de crisis».[1] Los clones de texto a voz leen lo que el estafador escriba. Los conversores de voz a voz transforman en tiempo real la voz de quien habla en directo en la de la persona objetivo.

Los deepfakes de video funcionan de forma parecida. El software de intercambio de rostros superpone el rostro de la persona objetivo sobre la cabeza de un actor, fotograma a fotograma. Algunas herramientas son lo bastante rápidas para videollamadas en directo. Otras generan clips pregrabados que se reproducen en una reunión o se publican como anuncio. El movimiento de los labios, la iluminación en los bordes del rostro y los giros bruscos de cabeza son los puntos donde estas herramientas todavía tienden a fallar, aunque esos fallos son cada vez más difíciles de detectar.

Las herramientas son baratas. Una entrevista del ICAEW en 2025 con Oli Buckley, profesor de ciberseguridad, señaló que las aplicaciones de clonación de voz de pago cuestan tan solo entre US$5 y US$10 al mes, y que muchas plataformas son gratuitas.[2] El informe de la UNODC de octubre de 2024 sobre el crimen organizado en el Sudeste Asiático identificó a más de diez proveedores de software de deepfakes dirigidos específicamente a grupos criminales de esa región. También registró un aumento del 600% en las menciones relacionadas con deepfakes en canales de Telegram y foros clandestinos delictivos bajo vigilancia entre febrero y junio de 2024.[3][4]

Cómo lo utilizan los delincuentes

Suplantación de directivos y compromiso del correo electrónico empresarial. El caso más conocido es el de Arup. En enero de 2024, un empleado de finanzas de la oficina de Hong Kong de la empresa de ingeniería realizó 15 transferencias por un total de HK$200 millones (unos US$25,6 millones) a cinco cuentas bancarias locales.[5][6] Lo hizo después de una videoconferencia en la que aparecían el director financiero de la compañía, con sede en el Reino Unido, y otros colegas. La policía de Hong Kong afirmó que todos los demás participantes eran falsos.[6][7] El superintendente principal en funciones Baron Chan dijo a los periodistas que los estafadores habían encontrado «video y audio de acceso público de las personas suplantadas a través de YouTube» y que los videos estaban pregrabados y no implicaban una interacción real con la víctima.[8] El empleado había sospechado al principio de un correo de phishing; la llamada disipó sus dudas.[6] Arup confirmó que era la víctima en mayo de 2024.[9] La policía no informó de ninguna detención en ese momento.[8]

Casos anteriores marcaron la pauta. En 2019, el Wall Street Journal informó de que unos estafadores usaron la voz clonada del director ejecutivo de una empresa matriz alemana para lograr que el director de una filial energética británica transfiriera unos €220.000.[2] A principios de 2020, la voz clonada de un director de empresa y correos electrónicos de un abogado ficticio sirvieron para mover unos US$35 millones (véase El fraude con voz deepfake de US$35 millones en los Emiratos Árabes Unidos).[10] El Informe sobre delitos en internet de 2025 del FBI señala que los generadores de texto pueden producir «correos electrónicos de apariencia oficial que imitan al director ejecutivo de una empresa» y que la clonación de voz se usa para solicitar transferencias bancarias. También registra más de US$30 millones en pérdidas por compromiso del correo electrónico empresarial en 2025 con un vínculo declarado con la IA.[11] Eso equivale a cerca del 1% de los US$3,05 mil millones de pérdidas totales por este tipo de fraude en el año.

Estafas de «emergencia familiar» y del abuelo. Una voz clonada de un nieto, un hijo o un amigo afirma estar en la cárcel, en el hospital o secuestrado, y pide dinero con rapidez. El informe de 2025 del FBI registra más de US$5 millones en pérdidas por estas estafas de «emergencia».[12] Señala que están «evolucionando para imitar a otros familiares o amigos cercanos en distintos tipos de situaciones de emergencia». En diciembre de 2025, el FBI advirtió además de que los delincuentes estaban utilizando fotos y videos alterados como «prueba de vida» en tramas de rescate por secuestros virtuales.[11]

Estafas amorosas. Los perfiles falsos de citas utilizan fotos generadas por IA. Las conversaciones las redactan o traducen chatbots. El intercambio de rostros permite al estafador aparecer en video como la persona del perfil. El FBI notificó más de US$19 millones en pérdidas por estafas amorosas y de confianza en 2025 con un probable vínculo con la IA.[11] Esa cifra tan baja casi con certeza subestima el problema, porque las víctimas rara vez saben que hubo IA de por medio.

Estafas de inversión con figuras públicas falsificadas mediante deepfakes. Videos falsos de famosos, directores ejecutivos y comentaristas financieros que promocionan plataformas de trading o «clubes de inversión» circulan como anuncios en redes sociales. El FBI afirma que estos clubes «emplean videos y voces generados por IA de famosos, directores ejecutivos o figuras de confianza». Registró más de US$632 millones en pérdidas por fraude de inversión con un vínculo declarado con la IA en 2025, la categoría vinculada a la IA más grande con diferencia. El FBI señaló que las pérdidas totales por inversión superaron los US$8 mil millones, «lo que demuestra que muchas víctimas no se dan cuenta de hasta qué punto puede haber intervenido la IA».[11]

Suplantación de funcionarios. El 15 de mayo de 2025, el FBI advirtió (I-051525-PSA) de que, desde abril de 2025, «actores malintencionados se han hecho pasar por altos funcionarios de EE. UU.» mediante mensajes de texto y «mensajes de voz generados por IA» para ganarse la confianza de sus objetivos y luego hacerse con el control de las cuentas de las víctimas. Muchos de los objetivos eran funcionarios federales y estatales, actuales o anteriores, y sus contactos.[13][14] El FBI emitió una nueva advertencia el 19 de diciembre de 2025 en la que indicaba que la campaña continuaba.[11]

Sextorsión. Los delincuentes utilizan el intercambio de rostros y herramientas para «desnudar» digitalmente a personas y crear imágenes explícitas a partir de fotos corrientes y luego exigen un pago. A veces emplean imágenes sintéticas para dar credibilidad a una identidad falsa. El FBI recibió más de 75.000 denuncias de sextorsión en 2025.[11] Un informe técnico de la UNODC de septiembre de 2025 señaló «indicios de que los centros de estafa del Sudeste Asiático están aprovechando la IA para cometer sextorsión».[15]

Elusión de los controles de identidad (KYC). Los bancos, las plataformas de intercambio de criptomonedas y las aplicaciones fintech piden a los nuevos clientes que suban un documento de identidad y se hagan un selfi o un video corto. Los estafadores responden con documentos generados por IA, rostros sintéticos o «ataques de inyección» que introducen un video deepfake directamente en el software de verificación en lugar de pasar por la cámara del teléfono. En noviembre de 2024, la Red de Control de Delitos Financieros (FinCEN) de EE. UU. emitió la alerta FIN-2024-Alert004.[16] Indicó que desde 2023 había observado un aumento de los informes de actividad sospechosa que describen contenido deepfake, «en particular el uso de documentos de identidad fraudulentos para eludir la verificación de identidad».[17][18] FinCEN pidió a los bancos que etiquetaran esos informes con «FIN-2024-DEEPFAKEFRAUD».[19] El informe de 2025 del FBI describe además entrevistas de trabajo en las que «los gestos y el movimiento de los labios de la persona entrevistada ante la cámara no coinciden del todo con el audio», una táctica vinculada al fraude de trabajadores remotos, incluidos las tramas de informáticos norcoreanos.[11]

Alcance: lo que las cifras muestran y lo que no

Las cifras más fiables proceden de las fuerzas del orden y de los reguladores, y son parciales.

IC3 del FBI, 2025: 22.364 denuncias con alguna referencia a la IA, con US$893,3 millones en pérdidas ajustadas.[11][20][21] Fue el primer año en que ese descriptor apareció en el informe anual.[22] Solo recoge los casos en los que el denunciante mencionó la IA (véase Lo que dicen los datos del FBI sobre el fraude, las estafas y la IA).
FinCEN: confirma un aumento de los informes de actividad sospechosa relacionados con deepfakes desde 2023, pero no ha publicado cifras.[23]
UNODC: informa del aumento del 600% en las menciones relacionadas con deepfakes en canales delictivos a comienzos de 2024. Su informe de octubre de 2024 cita también un incremento del 1.530% en los delitos relacionados con deepfakes en la región de Asia-Pacífico entre 2022 y 2023, a partir de datos del sector.[24][25]

Las cifras del sector son mayores y menos seguras. Cada una procede de una empresa que vende productos de detección, verificación de identidad o seguridad. Cada una describe únicamente lo que vieron los clientes de esa empresa.

El Informe de fraude de identidad 2026 de Entrust, basado en más de mil millones de verificaciones de identidad, encontró deepfakes en uno de cada cinco intentos de fraude biométrico. Indicó que los selfis deepfake aumentaron un 58% y los ataques de inyección un 40%. Esto mide los intentos dentro de la red de Entrust, no el fraude en el conjunto de la economía.[26]
El Índice de fraude de identidad de Shufti proyecta un aumento del 495% del fraude de identidad con deepfakes en 2026 y del 3.892% en los deepfakes de documentos. Son proyecciones anualizadas a partir de cinco meses de sus propios datos, no resultados anuales observados.[27][28][29]
El Informe de inteligencia y seguridad de voz 2025 de Pindrop, publicado en junio de 2025 y basado en más de 1,2 mil millones de llamadas de clientes, afirmó que los intentos de fraude con deepfakes contra sus clientes de centros de llamadas aumentaron más de un 1.300% en 2024, de uno al mes a siete al día.[23]
El informe de 2024 de Signicat, The Battle Against AI-Driven Identity Fraud, una encuesta a más de 1.200 responsables de decisiones sobre fraude en la UE y el Reino Unido, halló que los deepfakes pasaron del 0,1% al 6,5% de los intentos de fraude en tres años, un aumento del 2.137%. Esta cifra se repite ampliamente sin atribución.
El informe sobre amenazas de deepfakes del primer semestre (H1 2026) de Resemble AI verificó 821 ataques a partir de 1.760 noticias en seis meses.[26]
Surfshark, a partir de bases de datos públicas de incidentes, ha cifrado las pérdidas mundiales documentadas por fraude con deepfakes en US$2,19 mil millones (una edición anterior) y en al menos US$3,7 mil millones entre enero de 2020 y junio de 2026 (una edición posterior). Afirma que la mayor parte de esas pérdidas se registró a partir de 2025.[30][31] Las dos ediciones discrepan porque abarcan periodos distintos. Ambas cuentan solo las pérdidas notificadas públicamente.

Estas fuentes apuntan en la misma dirección: más intentos, más pérdidas y falsificaciones cada vez mejores. Sus porcentajes no deben compararse ni sumarse. Las tasas de crecimiento muy elevadas suelen reflejar cifras de partida pequeñas, cambios en lo que las herramientas de un proveedor pueden detectar o el crecimiento de su base de clientes. Algunas afirmaciones muy difundidas, como que «menos del 5% de las víctimas de clonación de voz lo denuncian»,[20] circulan sin una fuente primaria rastreable y deben considerarse no verificadas.

Detección y defensa

Existe software de detección para voz sintética, intercambio de rostros y ataques de inyección, y los bancos lo exigen cada vez más. Por sí solo no es fiable. Los detectores entrenados con una generación de herramientas no reconocen la siguiente. En un estudio de iProov publicado en febrero de 2025, solo el 0,1% de 2.000 consumidores del Reino Unido y de EE. UU., a quienes se había indicado que buscaran deepfakes, identificó correctamente todos los elementos reales y falsos que se les mostraron, de modo que el criterio humano tampoco es una red de seguridad fiable.

Las defensas que mejor funcionan son de procedimiento:

Verificar por un canal distinto. Devolver la llamada a la persona usando un número que ya se tenga registrado, no al que figure en el mensaje. En el caso de Arup, la propia videollamada fue el falso paso de verificación.[32]
Exigir que dos personas aprueben los pagos elevados o inusuales, y no admitir excepciones para operaciones «confidenciales» ni para peticiones urgentes de altos directivos.
Usar palabras secretas en familia. El FBI recomienda acordar con los familiares una palabra o frase secreta para las emergencias.[12]
Limitar el audio y el video públicos cuando sea posible, y poner las cuentas de redes sociales en modo privado. El FBI recomienda ambas cosas.[33]
Reforzar la verificación: pruebas de vida que resistan los ataques de inyección, autenticación multifactor resistente al phishing y considerar débil la autenticación por voz. FinCEN incluye los controles de verificación en directo y la autenticación multifactor resistente al phishing entre las prácticas que recomienda.[34]
Denunciar con rapidez. El Recovery Asset Team (Equipo de Recuperación de Activos) del FBI congeló US$679 millones de los US$1,16 mil millones en intentos de robo en 2025, una tasa de éxito del 58%.[11][35] Su éxito depende de la rapidez con que una denuncia llegue hasta él.

Respuestas regulatorias

En febrero de 2024, la Comisión Federal de Comunicaciones de EE. UU. dictaminó que las voces generadas por IA en llamadas automáticas se consideran «artificiales» según la Ley de Protección del Consumidor de Servicios Telefónicos (TCPA), lo que convierte en ilegales las llamadas automáticas no solicitadas con voz de IA sin consentimiento. La Ley TAKE IT DOWN, firmada en mayo de 2025, tipifica como delito federal la publicación de imágenes íntimas sin consentimiento, incluidas las generadas por IA, y obliga a las plataformas a retirarlas cuando se les solicite. La alerta de FinCEN fijó expectativas de notificación para los bancos, pero no creó ninguna obligación legal nueva.[18] En la Unión Europea, las normas de transparencia de la Ley de IA exigen etiquetar los contenidos deepfake; se aplican a partir de agosto de 2026. En otros lugares, las respuestas han llegado sobre todo a través de las leyes vigentes sobre fraude, ciberdelincuencia y protección de datos, de advertencias públicas y de normas bancarias que abandonan los códigos de un solo uso por SMS y la verificación por voz. Las medidas de los Emiratos Árabes Unidos se tratan en El fraude con voz deepfake de US$35 millones en los Emiratos Árabes Unidos.

Lo que está establecido y lo que no

Está establecido que la clonación de voz y los deepfakes de video se han utilizado en fraudes confirmados, algunos de decenas de millones de dólares. Las herramientas son baratas y de amplia disponibilidad. Las fuerzas del orden de EE. UU., Hong Kong, los Emiratos Árabes Unidos y otros lugares han documentado casos concretos. Que el fraude con deepfakes crece cientos o miles por ciento al año es una estimación, y se apoya sobre todo en datos de proveedores. Es incierto qué parte de las pérdidas totales por fraude corresponde realmente a la IA, porque casi ningún sistema de denuncia puede saber si un estafador usó IA a menos que la víctima lo advirtiera.