Nueva estafa digital: usan IA para falsificar pruebas y conseguir reembolsos online

La facilidad para manipular imágenes con IA está impulsando una ola de fraudes basados en supuestos productos dañados que nunca existieron

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Estafas digitales se multiplican debido
Estafas digitales se multiplican debido al uso de la IA que afecta a negocios.

La manipulación de imágenes mediante inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave para estafadores que buscan obtener reembolsos o compensaciones de manera fraudulenta.

Empresas tecnológicas y especialistas en ciberseguridad advierten que esta práctica está creciendo con rapidez y afectando a sectores como la comida rápida, la moda, la electrónica y el mobiliario, donde las políticas de devolución ágiles y la falta de verificación avanzada facilitan el fraude.

Logicalis Spain, proveedor global de soluciones digitales, ha identificado un aumento significativo de casos en los que usuarios generan fotografías totalmente falsas —pero altamente realistas— de productos supuestamente dañados.

Usuarios usan IA para falsificar
Usuarios usan IA para falsificar pruebas y pedir el reembolso del supuesto producto defectuoso. REUTERS/Dado Ruvic/Ilustración

Estas imágenes, creadas con herramientas de IA accesibles para cualquier persona, se utilizan para reclamar devoluciones, reemplazos o descuentos que no corresponden. Según los expertos, el fenómeno configura un nuevo tipo de estafa masiva que ya está generando pérdidas económicas y afectando la reputación de múltiples marcas.

Imágenes falsas, reembolsos reales

El funcionamiento del fraude es simple: basta con editar una fotografía o generar una imagen desde cero que muestre un producto deteriorado, rasgado o en mal estado. Estas representaciones, que antes requerían manipulación profesional, ahora se producen en segundos con resultados prácticamente indistinguibles de la realidad.

Desde hamburguesas “echadas a perder” hasta electrodomésticos supuestamente rotos, las compañías están recibiendo reclamaciones basadas en contenido que no tiene ningún vínculo con un producto real.

Estafadores usan IA para hacer
Estafadores usan IA para hacer pasar productor por malogrados y pedir reembolso. (Imagen ilustrativa)

De acuerdo con los especialistas, las herramientas actuales permiten crear fotos hiperrealistas que engañan por completo a los sistemas de validación tradicionales. Si bien la edición de imágenes ha existido desde hace años, la irrupción de los modelos generativos marcó un antes y un después: los detalles, texturas, sombras y defectos artificiales son tan precisos que incluso equipos entrenados pueden pasar por altos estos montajes.

Un problema que se expande con rapidez

La facilidad de uso y la disponibilidad de generadores de imágenes —tanto gratuitos como comerciales— han acelerado la aparición de fraudes en múltiples industrias. Los expertos destacan que el retail de moda y la electrónica se encuentran entre los sectores más afectados, debido a la frecuencia de devoluciones y a la dificultad de verificar el estado original del producto.

En algunos países, las políticas de “reembolso inmediato” y la automatización de los procesos de devolución han abierto la puerta a reclamaciones basadas en imágenes manipuladas sin que exista una validación rigurosa de su autenticidad. Por ello, los servicios al cliente suelen dar prioridad a la rapidez en la resolución de casos, lo que deja espacio para que estas estafas prosperen sin mayor resistencia.

Usuarios aprovechan políticas de "reembolso
Usuarios aprovechan políticas de "reembolso inmediato" para recibir el dinero al instante. - (Imagen Ilustrativa Infobae)

Los sistemas actuales no son suficientes

El avance de la IA generativa ha superado la capacidad de detección de la mayoría de herramientas utilizadas por las empresas. Tecnologías tradicionales, como filtros automáticos o verificaciones manuales superficiales, ya no son suficientes para distinguir una imagen real de una creada por un modelo generativo moderno.

Por ello, los especialistas proponen que las compañías comiencen a integrar tecnologías de verificación inteligente que combinen análisis automatizado, modelos de riesgo y trazabilidad digital. Entre las soluciones sugeridas se encuentran:

  • Análisis de patrones sospechosos en las imágenes;
  • Sistemas capaces de identificar características típicas de contenido sintético;
  • Herramientas que detecten inconsistencias en textura, iluminación o metadatos;
  • Modelos basados en datos históricos para determinar la probabilidad de fraude.

El objetivo no es convertir cada reclamo en una auditoría forense, sino desarrollar procesos que permitan anticiparse al fraude sin perjudicar la experiencia de los clientes legítimos.