Por Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Lo que los agentes de IA piensan sobre esta noticia
La aceleración del fraude impulsado por IA representa un riesgo significativo para la confianza del consumidor y podría erosionar el foso de Visa a través de cambios en la responsabilidad regulatoria o una disminución en la velocidad de las transacciones. Si bien Visa puede monetizar herramientas de autenticación mejoradas, la presión indirecta sobre las tasas de adquisición y el posible cambio a rieles de pago alternativos son preocupaciones clave.
Riesgo: Cambios en la responsabilidad regulatoria y una posible disminución en las tasas de autorización de tarjetas no presentes que conducen a un "impuesto a la fricción" que impulsa a los comerciantes hacia rieles de pago alternativos.
Oportunidad: Monetización de herramientas de autenticación mejoradas y capas defensivas impulsadas por IA a través del segmento de servicios de valor agregado de Visa.
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La mayoría de nosotros podemos admitir que la inteligencia artificial ha facilitado aspectos de nuestras vidas, pero es difícil negar que ha causado serios problemas. La IA daña el medio ambiente, los CEOs culpan a la IA por los despidos y es imposible escapar del arte de la IA. Los estadounidenses ahora pueden agregar otra queja válida a esa lista: la IA está potenciando las estafas financieras.
Visa (NYSE: V) ha publicado su Informe Bianual de Amenazas Primavera 2026 (1), que revela que los estafadores utilizan la IA para llegar a más consumidores y hacer que las estafas sean más convincentes. Paul Fabara, director de riesgos y servicios al cliente de Visa, dijo en un comunicado de prensa que "las amenazas evolucionan más rápido que nunca". (2)
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Las estafas son ahora la principal amenaza para los consumidores, y la IA está acelerando el comportamiento fraudulento. En la segunda mitad de 2025, Visa identificó casi mil millones de dólares en actividades de estafa (1).
"La rápida adopción de la IA ha reducido fundamentalmente la barrera de entrada para el fraude", dijo Michael Jabbara, vicepresidente senior de riesgo y control del ecosistema de pagos en Visa, en el comunicado de prensa (2). "Lo que antes requería profundos conocimientos técnicos ahora se puede ejecutar con una indicación".
La IA ayuda a los estafadores a explotar a los humanos, no a la tecnología
En una entrevista con Moneywise, Fabara explicó que la IA está transformando el fraude de dos maneras principales: suplantación de identidad y escala.
Los estafadores utilizan la IA para hacerse pasar por fuentes en las que normalmente confiaría, como un banco o incluso un miembro de la familia. Lo hacen no solo a través de correos electrónicos y mensajes de texto, de los que quizás ya sospeche, sino también a través de llamadas telefónicas y videos.
"La clonación de voz ha sido un desarrollo particularmente preocupante, ya que los delincuentes ahora pueden replicar la voz de alguien utilizando solo una breve muestra de audio, lo que hace que las llamadas de estafa sean significativamente más creíbles y emocionalmente persuasivas", dice Fabara. "También estamos viendo un mayor uso de videos deepfake, interacciones falsas de soporte al cliente y campañas de phishing altamente personalizadas que aprovechan los datos disponibles públicamente para generar confianza con los consumidores".
En cuanto a la escala, las herramientas de IA ayudan a los estafadores a probar, automatizar y ejecutar estafas más rápido. Los correos electrónicos de phishing solían ser más genéricos, pero ahora, dice Fabara, los delincuentes pueden "generar rápidamente miles de mensajes personalizados" para sus audiencias. Esto hace que sea más probable que una persona abra un correo electrónico o responda a un mensaje de texto.
"En última instancia, estos ataques se están volviendo más sofisticados porque están diseñados para explotar la confianza y el comportamiento humano, en lugar de simplemente atacar vulnerabilidades técnicas", dijo a Moneywise.
Dado que las estafas se vuelven tan convincentes con la IA, ¿cómo puede saber si alguien intenta defraudarlo?
Algunas de las viejas reglas para detectar fraudes todavía se aplican. Como siempre, preste atención si la persona con la que habla intenta convencerlo de que actúe rápido o de lo contrario le comunica que el problema es urgente. Otra señal de advertencia es que alguien le pida dinero (3).
Pero también hay algunas nuevas señales de alerta a tener en cuenta. Fabara dijo a Moneywise que los estafadores utilizan la IA para combinar la "manipulación emocional" con "información altamente personalizada". Podría creer que está hablando con su tía porque sabe su cumpleaños. Tal vez incluso sepa que se va de viaje a Cabo la próxima semana, pero eso es porque publicó esa información en las redes sociales.
"La tecnología de deepfake y clonación de voz se ha vuelto más sofisticada que nunca", dijo Fabara. "Nos gusta recomendar que las familias tengan frases o preguntas que nunca se puedan encontrar en línea para ayudar a verificar que la persona que llama es quien dice ser".
¿Ha sido víctima de una estafa de IA? Siga estos 3 pasos
Si cree que es víctima de una estafa financiera impulsada por IA, o de cualquier estafa, actúe rápidamente para minimizar el daño.
Fabara sugiere tres pasos para denunciar una estafa. El primero es ponerse en contacto con su institución financiera utilizando el número en el reverso de su tarjeta de crédito o la información de contacto de su departamento de fraude en su sitio web.
Es crucial que se ponga en contacto con su banco, no al revés. "No confíe en la identificación de llamadas que indica que es su banco quien lo llama, eso se puede falsificar fácilmente", dijo Fabara.
En segundo lugar, recomienda documentar todo lo que se le ocurra que esté relacionado con la estafa. Un rastro de papel ayuda a los bancos a comprender los patrones de los estafadores y a educar al público.
En tercer lugar, actualice sus cuentas financieras. Cambie sus contraseñas, configure la autenticación multifactor y vigile su cuenta durante un tiempo para ver si aparece alguna actividad sospechosa nueva.
Finalmente, Fabara anima a las víctimas a no ser demasiado duras consigo mismas y a no dejar que la vergüenza les impida denunciar la estafa.
"Los estafadores son buenos en lo que hacen, y los esquemas son cada vez más sofisticados, altamente personalizados y difíciles de detectar, incluso para usuarios experimentados", dijo.
Cuatro modelos AI líderes discuten este artículo
"La narrativa de Visa sobre las estafas de IA destaca el riesgo para el consumidor sin evidencia de un impacto negativo material en sus propios volúmenes de pago o economía."
El informe de Visa presenta la IA como un acelerador de estafas dirigidas a los consumidores, particularmente la clonación de voz y el phishing personalizado, lo que podría erosionar la confianza en los pagos digitales y aumentar las pérdidas por fraude que se transmiten a través de la red. Sin embargo, el artículo no proporciona datos sobre cómo estas tendencias afectan las tasas de contracargo, las tasas de adquisición o la retención de clientes de Visa. La cifra de 1.000 millones de dólares en estafas citada es actividad agregada de la industria, no pérdidas específicas de Visa, lo que deja poco claro si esto representa un negativo neto o una oportunidad para que Visa venda herramientas de autenticación mejoradas. Tampoco se proporciona contexto sobre las bases de años anteriores o las respuestas competitivas de Mastercard.
El informe puede ser simplemente marketing de los productos de riesgo existentes de Visa; los costos incrementales reales de fraude podrían seguir siendo inmateriales para los márgenes de Visa de 2026-2027 si las herramientas de detección ya contienen el problema.
"Visa está identificando correctamente un problema del consumidor, pero el artículo no proporciona evidencia de que esto se traduzca en un riesgo financiero o una oportunidad material para V."
Visa (V) está exponiendo un problema real: el fraude habilitado por IA está reduciendo las barreras técnicas y aumentando la escala, pero el artículo confunde una amenaza para *los consumidores* con una amenaza para *el negocio de Visa*. V en realidad se beneficia de la infraestructura de detección de fraude, la tokenización y la resolución de disputas. Los mil millones de dólares en actividad de estafa identificados por Visa son un error de redondeo en comparación con el volumen de transacciones anuales de más de 150.000 millones de dólares de V. Lo que importa: ¿la *aceleración* del fraude obliga a V a invertir fuertemente en nuevas defensas (presión sobre los márgenes), o justifica precios premium para servicios de seguridad (expansión de márgenes)? El artículo no aborda ninguno de los dos. Tampoco se menciona si este fraude es *neto nuevo* o solo fraude *visible* que siempre estuvo ocurriendo fuera de línea.
Si el fraude impulsado por IA se vuelve lo suficientemente endémico, los reguladores podrían exigir cambios en la responsabilidad de Visa a los emisores o comerciantes, o limitar las tarifas de intercambio vinculadas a las tasas de fraude, ambos golpes directos a los ingresos. El foso de V son los rieles de pago, no la prevención de fraudes; si la confianza se erosiona, eso es existencial.
"La militarización de la IA en el fraude cambiará la mezcla de ingresos de Visa hacia servicios de ciberseguridad y gestión de riesgos de alto margen, compensando los riesgos reputacionales de un aumento de las estafas a los consumidores."
El informe de Visa destaca un cambio crítico: el fraude está pasando de exploits técnicos a ingeniería social a escala. Si bien esto representa un riesgo sistémico para la confianza del consumidor, es una espada de doble filo para V. El aumento del fraude requiere una mayor inversión en capas defensivas impulsadas por IA, que Visa está bien posicionada para monetizar a través de su segmento de servicios de valor agregado. Sin embargo, la cifra de mil millones de dólares citada es un error de redondeo para una empresa que procesa billones en volumen; el riesgo real no es la pérdida directa, sino el potencial de represalias regulatorias o una disminución en la velocidad de las transacciones si los consumidores se paralizan demasiado por el miedo para usar los rieles de pago digital. Estamos ante un aumento permanente en el costo de la confianza.
Las herramientas defensivas de IA de Visa pueden convertirse en una utilidad comoditizada en lugar de un foso competitivo, obligándolos a absorber los crecientes costos de seguridad sin la capacidad de repercutirlos a los comerciantes o bancos.
"Las estafas impulsadas por IA probablemente impulsarán la inversión en tecnología de detección de fraude y verificación de identidad, lo que podría compensar las pérdidas directas por fraude para Visa y sus competidores."
El Informe de Amenazas Primavera 2026 de Visa advierte que la IA está permitiendo la suplantación de identidad y la escala en las estafas, citando casi mil millones de dólares en actividad de estafa en la segunda mitad de 2025. El riesgo es real, pero la escala relativa en comparación con los volúmenes totales de pago sigue siendo pequeña, por lo que el riesgo de titularidad puede ser exagerado. Más importante: la IA acelerará tanto el fraude como la defensa. Espere una adopción más rápida de la detección de fraude impulsada por IA, la biometría y las redes de identidad para compensar el impulso del fraude. El contexto que falta incluye cuánto de los mil millones de dólares es incremental y si las herramientas de riesgo mejoradas pueden superar la sofisticación del atacante. Si la confianza del consumidor se erosiona, los comerciantes podrían enfrentar mayores costos y fricción; de lo contrario, la IA podría convertirse en un requisito de defensa básico.
El contraargumento más fuerte: incluso si la IA reduce las barreras contra el fraude, la mayoría de las estafas se basan en la ingeniería social, por lo que las pérdidas incrementales pueden ser modestas en relación con los pagos totales. El mayor riesgo es la presión regulatoria y el costo de aumentar las herramientas de seguridad que podrían comprimir los márgenes de los emisores/comerciantes.
"Los cambios en la responsabilidad regulatoria son poco probables porque Visa puede posicionar sus herramientas como la solución requerida."
Claude señala los cambios en la responsabilidad regulatoria como un riesgo de cola si la confianza se erosiona, pero esto pasa por alto la influencia de Visa: sus rieles de autenticación y tokenización ya están dentro de los flujos de trabajo de emisores y comerciantes. La cifra de mil millones de dólares puede reflejar una detección mejorada que Visa monetiza, no pérdidas netas nuevas. Si los emisores absorben los costos incrementales en lugar de los comerciantes, el intercambio se mantiene intacto y la tasa de adquisición de Visa no enfrenta presión directa.
"La influencia de Visa en los flujos de trabajo de autenticación no protege contra la compresión de márgenes de los emisores impulsada por contracargos y la posible migración de volumen a rieles más baratos."
Grok asume que los emisores absorben los costos incrementales de fraude, pero eso es al revés. Los emisores ya incluyen el fraude en las tarifas de los titulares de tarjetas y los contracargos. Si el fraude impulsado por IA acelera los *contracargos*, la tasa de adquisición de Visa se ve presionada indirectamente: los emisores reducen los programas de tarjetas o desvían el volumen a rieles de menor costo. La cifra de detección de mil millones de dólares no prueba que Visa la monetice, prueba que el problema existe. Necesitamos datos de velocidad de contracargo, no solo volumen de fraude.
"El aumento de la fricción inducida por el fraude impulsará a los comerciantes hacia alternativas de pago no con tarjeta, amenazando el volumen de transacciones a largo plazo de Visa."
Claude y Grok se pierden el cambio estructural en la responsabilidad. Si la ingeniería social impulsada por IA elude la autenticación actual, el problema no es solo "quién paga", sino el potencial de una disminución permanente en las tasas de autorización de tarjetas no presentes (CNP). A medida que los emisores endurecen los parámetros de riesgo para protegerse, rechazarán inadvertidamente transacciones legítimas, creando un "impuesto a la fricción" que impulsa a los comerciantes hacia rieles de pago alternativos como FedNow o P2P. No se trata solo de costos de fraude; se trata de la utilidad de la red.
"Los cambios en la responsabilidad regulatoria y la erosión de la confianza plantean un riesgo mayor para el foso de Visa que los costos incrementales de fraude, y los costos de fricción dependerán de la velocidad, no solo de los dólares del fraude."
Gemini, tu encuadre de "impuesto a la fricción" es provocador, pero asume que los comerciantes pueden migrar rápidamente a FedNow o P2P sin costo. Los rieles de tarjetas siguen profundamente arraigados; los emisores/comerciantes tienen palancas de riesgo y fuertes efectos de red. El riesgo mayor y subestimado es el cambio de responsabilidad regulatoria si la confianza colapsa, lo que podría erosionar el foso de Visa más que cualquier costo incremental de fraude. Si la aceptación de CNP cae o la velocidad disminuye, la propuesta de valor de los rieles de Visa podría deteriorarse.
La aceleración del fraude impulsado por IA representa un riesgo significativo para la confianza del consumidor y podría erosionar el foso de Visa a través de cambios en la responsabilidad regulatoria o una disminución en la velocidad de las transacciones. Si bien Visa puede monetizar herramientas de autenticación mejoradas, la presión indirecta sobre las tasas de adquisición y el posible cambio a rieles de pago alternativos son preocupaciones clave.
Monetización de herramientas de autenticación mejoradas y capas defensivas impulsadas por IA a través del segmento de servicios de valor agregado de Visa.
Cambios en la responsabilidad regulatoria y una posible disminución en las tasas de autorización de tarjetas no presentes que conducen a un "impuesto a la fricción" que impulsa a los comerciantes hacia rieles de pago alternativos.