IA Agéntica impulsa pagos seguros
La sofisticación del fraude financiero, impulsada por IA generativa, está llevando a la banca a adoptar modelos de IA agéntica capaces de investigar alertas de extremo a extremo, correlacionar señales en tiempo real y escalar los casos de mayor riesgo.
Guatemala, 10 de agosto de 2026. La transformación digital del sistema financiero ha traído una paradoja: mientras los servicios son cada vez más rápidos, accesibles y centrados en el usuario, también se han vuelto más vulnerables a nuevas formas de fraude. En este contexto, la inteligencia artificial (IA), y en particular la IA agéntica, es una herramienta clave para equilibrar seguridad y experiencia del cliente.
Durante el webinar “IA agéntica contra fraude transaccional: pago, seguros e infracción”, realizado por SAS, líder mundial en datos e IA, especialistas explicaron que el reto para bancos, aseguradoras y otras entidades financieras ya no es únicamente identificar transacciones sospechosas, sino hacerlo en tiempo real, con precisión y sin generar fricciones para el usuario.
“Las estafas están ocurriendo a ritmos sin precedentes. Ya no hablamos solo del fraude tradicional con tarjetas o robo de identidad, sino de esquemas mucho más sofisticados que están dirigidos directamente a los clientes”, explicó Yuri Rueda, Domain Expert en Fraude para SAS Latinoamérica.
De acuerdo con Rueda, la evolución de los canales digitales y la demanda de inmediatez reducen las ventanas para validar riesgos. A esto se suma la fragmentación de la información en muchas instituciones, que dificulta tener una visión integral del cliente, detectar patrones de comportamiento y tomar decisiones oportunas.
Del fraude artesanal a la industrialización digital
Uno de los cambios más relevantes es la “industrialización del fraude”. Manuel Valadez, Customer Advisor de SAS Latinoamérica, explicó que la IA generativa ha reducido las barreras de entrada para los defraudadores y permite que equipos pequeños, con una inversión relativamente baja, ejecuten ataques a gran escala. “Antes el fraude era más artesanal; ahora es industrial, automatizado y altamente coordinado”, señaló.
Entre los casos más representativos están los ataques con deepfakes, capaces de simular videollamadas, voces y comportamientos para suplantar identidades. También crecen técnicas como spear phishing y pig butchering, en las que los atacantes construyen relaciones de confianza antes de ejecutar el fraude; procesos que ahora pueden automatizarse mediante agentes de IA.
Los delincuentes también aprovechan información pública mediante técnicas de open source intelligence (OSINT), recopilando datos de redes sociales, videos y contenido en línea para generar perfiles detallados de sus objetivos. Según Valadez, no es necesario vulnerar sistemas internos para construir ataques altamente efectivos.
IA para combatir a la IA
Frente a este panorama, la industria financiera está recurriendo a la misma tecnología que impulsa el fraude. Robson Ohosaku, Security Intelligence Manager de SAS Américas, explicó que la clave no está en sustituir las tecnologías existentes, sino en complementarlas con capacidades generativas y agénticas.
“La IA tradicional sigue siendo fundamental para identificar anomalías y patrones en las transacciones. Lo que aporta la IA generativa es una mejora en la eficiencia operacional y en la capacidad de análisis en tiempo real”, indicó Ohosaku. Este enfoque híbrido permite procesar grandes volúmenes de información, generar insights y automatizar decisiones en cuestión de milisegundos.
Entre las aplicaciones más relevantes de la IA agéntica destacan:
Sugerencia y optimización de reglas: propone nuevas reglas a partir de tendencias emergentes de fraude y ajusta parámetros en tiempo real.
Priorización de alertas: identifica qué casos requieren atención inmediata y optimiza el trabajo de los equipos de investigación.
Análisis automatizado de información: procesa documentos, noticias y datos no estructurados para acelerar las investigaciones.
Generación de datos sintéticos: facilita el entrenamiento de modelos sin comprometer la privacidad de los datos reales.
Cambio cultural
A pesar de los avances, la implementación de estas soluciones enfrenta desafíos organizacionales. “El mayor reto es incorporar la analítica como parte de la cultura de la empresa. El fraude evoluciona constantemente, por lo que los modelos y las estrategias deben adaptarse de forma continua”, señaló Ohosaku.
Esto implica invertir en tecnología, talento, procesos y gobernanza de datos. En paralelo, deben atenderse la privacidad, la seguridad de la información y la explicabilidad de los modelos, ya que la IA generativa puede presentar riesgos si no se implementa con controles adecuados.
Para los especialistas de SAS, la convergencia entre IA tradicional, IA generativa y agentes inteligentes marca una nueva etapa en la prevención del fraude. La velocidad, la precisión y la integración de datos serán determinantes para innovar sin comprometer la confianza del cliente.
Acerca de SAS
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