¡La estafa con IA se intensifica! Se estima que en 2025 las pérdidas por estafas en cajeros automáticos de criptomonedas podrían alcanzar los 333 millones de dólares, con un aumento del 33% en las denuncias en Estados Unidos.

El 12 de marzo, según informó Cointelegraph, la empresa de ciberseguridad CertiK publicó un informe que muestra que, con el uso generalizado de inteligencia artificial y tecnología de deepfake en redes de estafas, la escala de fraudes con cajeros automáticos de criptomonedas en Estados Unidos está creciendo rápidamente. El informe predice que para 2025, las pérdidas por este tipo de fraudes podrían alcanzar aproximadamente 333 millones de dólares, y el número de denuncias relacionadas también aumentó un 33% en comparación con el año anterior, convirtiéndose en uno de los tipos de delitos financieros de mayor crecimiento.

El informe señala que los cajeros automáticos de criptomonedas (también conocidos como terminales de autoservicio de criptomonedas) están siendo utilizados en gran medida por grupos criminales debido a sus características de “intercambio rápido” y “baja verificación de identidad”. Los usuarios generalmente pueden convertir efectivo en activos digitales en unos cinco minutos, y algunos dispositivos solo requieren una verificación de identidad mínima, lo que facilita a los estafadores transferir fondos y lavar dinero. Según las estadísticas, Estados Unidos posee actualmente aproximadamente el 78% de los cerca de 45,000 cajeros automáticos de criptomonedas en todo el mundo.

Datos de la Oficina Federal de Investigaciones (FBI) muestran que, entre enero y noviembre de 2025, se recibieron en EE. UU. más de 12,000 denuncias de fraudes relacionados con cajeros automáticos de criptomonedas, lo que representa un aumento de aproximadamente un tercio respecto al año anterior. Los investigadores de seguridad creen que los grupos de estafadores están utilizando ingeniería social para inducir a las víctimas a realizar transferencias voluntarias en los terminales, logrando así transferencias de fondos.

El informe también menciona que aproximadamente el 86% de las pérdidas de las víctimas provienen de usuarios mayores de 60 años. Se considera que los ancianos tienen un conocimiento limitado sobre el funcionamiento de los activos criptográficos y son más vulnerables a fraudes telefónicos o a suplantaciones de autoridades gubernamentales. Además, algunos usuarios jóvenes también han sido víctimas de lo que se denomina en el ámbito de las criptomonedas como “estafa de amor” o “estafa de la granja de cerdos”.

Además de las estafas sentimentales, los estafadores suelen usar métodos como suplantación de funcionarios gubernamentales, fraudes de soporte técnico, “estafas de los abuelos” y servicios falsos de recuperación de fondos. La mayoría de estos fraudes dependen del control psicológico más que de vulnerabilidades técnicas, estableciendo relaciones de confianza para obligar a las víctimas a realizar transferencias en los cajeros automáticos.

Las instituciones de investigación, como CertiK, también señalan que las herramientas de inteligencia artificial están mejorando significativamente la eficiencia de las estafas. La IA puede recopilar información de redes sociales y generar guiones de fraude altamente personalizados, incluso mediante deepfake en videos o voces en tiempo real que imitan a personas conocidas por las víctimas, aumentando así las tasas de éxito. Se estima que las ganancias de las estafas sociales impulsadas por IA podrían ser 4.5 veces mayores que las formas tradicionales.

Mientras tanto, los reguladores en EE. UU. también están comenzando a prestar atención a estos riesgos. La senadora Cynthia Lummis expresó que espera que la futura legislación sobre la estructura del mercado de criptomonedas pueda combatir el fraude sin obstaculizar la innovación tecnológica. Otro senador, Dick Durbin, propuso la “Ley de Prevención de Fraudes en Cajeros Automáticos de Criptomonedas”, que busca agregar mecanismos de protección para los usuarios que utilizan terminales de autoservicio de criptomonedas.