San Valentín bajo amenaza: cómo operan las estafas románticas con inteligencia artificial

Lo que antes era un perfil sospechoso con fotos robadas hoy se transformó en una maquinaria sofisticada de manipulación digital. Y fechas como San Valentín se convierten en terreno fértil para este tipo de engaños.

Según el último Informe Global de Crímenes Financieros, las estafas románticas y fraudes basados en la confianza ya provocan pérdidas por 3.800 millones de dólares al año en todo el mundo. Pero el daño no es solo económico: el impacto emocional suele ser devastador y, en muchos casos, deja secuelas profundas.

Las víctimas no solo enfrentan la pérdida de dinero. También cargan con la sensación de traición, la culpa y, muchas veces, la falta de contención institucional. En lugar de ser reconocidas como víctimas de manipulación psicológica, suelen sentirse cuestionadas o señaladas.

Uno de los casos más conocidos es el de Cecilie Fjellhoy, cuya historia fue retratada en el documental El estafador de Tinder. Engañada por un hombre que fingía ser un magnate internacional, perdió más de 200.000 libras y terminó en bancarrota. Su punto de inflexión fue contar públicamente lo ocurrido. Hoy, con herramientas de inteligencia artificial, detectar este tipo de fraudes es todavía más complejo.

El engaño perfecto: cuando ya no podés creer en tus propios ojos

El gran salto en estas estafas vino de la mano de la IA generativa. Ya no se trata solo de usar fotos ajenas: ahora los delincuentes crean identidades completamente nuevas, imposibles de rastrear.

Josué Martínez, Global Advisor para BioCatch Latinoamérica, explicó que el auge de las apps de citas y redes sociales, combinado con inteligencia artificial, permitió que los perfiles falsos sean cada vez más convincentes. Incluso pueden utilizar audios y videos manipulados para reforzar la mentira.

Entre las herramientas más utilizadas aparecen:

-Deepfakes en video: generan rostros que hablan y gesticulan en tiempo real. Una videollamada ya no garantiza autenticidad.

-Clonación de voz: recrean la voz de la supuesta pareja para simular emergencias o situaciones críticas y pedir dinero urgente.

-Chatbots avanzados: modelos de lenguaje capaces de mantener conversaciones afectivas durante horas, detectar vulnerabilidades emocionales y adaptar el discurso para ganar confianza.

El resultado es un engaño mucho más difícil de identificar.

¿Por qué cuesta tanto detectarlas?

A diferencia de un hackeo tradicional, donde alguien roba una contraseña, en estas estafas es la propia víctima quien realiza la transferencia.

Según Martínez, las operaciones se hacen desde los dispositivos habituales del usuario, usando huella digital o reconocimiento facial. Como no hay cambios bruscos en el comportamiento digital, los sistemas de seguridad no siempre detectan la anomalía.

Además, el dinero suele enviarse a cuentas "mulas" creadas específicamente para estas maniobras. Muchas funcionan dentro de apps financieras legítimas, lo que dificulta aún más rastrear el destino final.

Frente a esto, algunas entidades financieras están implementando tecnologías como la biometría conductual. Esta herramienta analiza cómo interactúa el usuario con la app: velocidad de escritura, movimientos del mouse, pausas. Si la persona muestra señales de estrés o coacción al transferir dinero, el sistema puede generar una alerta preventiva.

Cómo evitar caer en un "amor" falso

Si estás conociendo a alguien por redes o aplicaciones de citas, estas recomendaciones pueden ayudarte:

-Nunca envíes dinero, criptomonedas o tarjetas de regalo a alguien que no conocés personalmente. Las historias de emergencias médicas, viajes retenidos o problemas aduaneros son parte del guion clásico.

-No compartas información sensible. Evitá revelar datos sobre ingresos, ahorros o documentos personales, aunque la relación parezca avanzada.

-Desconfiá de contactos inesperados. Si alguien te escribe por WhatsApp o Instagram diciendo que se equivocó de número y luego intenta iniciar una relación, bloquealo de inmediato, menciona el portal TN.