Apate despliega agentes de IA para tender trampas a estafadores y recopilar inteligencia sobre fraudes

Apate.ai, una startup australiana fundada en 2024, está desplegando miles de agentes de inteligencia artificial para interactuar activamente con estafadores. En lugar de usar la IA únicamente para la eficiencia interna, la empresa envía estos señuelos digitales encubiertos para responder llamadas de estafa, contestar intentos de phishing y unirse a grupos maliciosos en línea. La iniciativa busca interrumpir las operaciones criminales haciendo perder el tiempo a los estafadores y recopilando inteligencia antes de que se dañe a las víctimas humanas.

Qué ha ocurrido

El concepto surgió de una experiencia personal de Dali Kaafar, fundador y CEO de Apate. Durante un picnic familiar, Kaafar recibió una llamada de estafa y decidió seguirle el juego, manteniendo al defraudador en la línea durante 44 minutos. Se dio cuenta de que esa duración representaba tiempo que el estafador no podía dedicar a atacar a víctimas reales. Este hallazgo llevó a investigaciones en la Universidad Macquarie en Sídney, donde Kaafar y sus colegas exploraron el uso del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para analizar contenido de estafas y mejorar los métodos de detección. La tecnología resultante evolucionó hasta convertirse en Apate, que ahora opera como una entidad comercial.

Los agentes de Apate se hacen pasar por posibles víctimas con diversos perfiles demográficos, incluyendo diferentes edades, géneros, acentos e idiomas. Interactúan con estafadores a través de múltiples canales, incluidas llamadas de voz, correos electrónicos, mensajes de texto y plataformas de redes sociales. El objetivo principal es doble: consumir los recursos de los estafadores y extraer detalles específicos sobre sus operaciones. Según la empresa, su flota ha participado en 2,5 millones de conversaciones, desperdiciando efectivamente 17 años de tiempo acumulado de los estafadores. Más críticamente, los agentes solicitan información como números de cuentas bancarias, direcciones de billeteras cripto, números de teléfono y URLs maliciosas, datos que normalmente solo se descubren después de un fraude exitoso.

La startup aseguró recientemente 8,15 millones de dólares en financiación semilla en agosto de inversores como Lobby Capital, OIF Ventures, Investible, Concept Ventures y Baobab Ventures. Con una financiación total cercana a los 10 millones de dólares, el equipo de 20 personas planea expandirse internacionalmente, con oficinas previstas en Londres y una mayor presencia en Estados Unidos. Apate también es finalista en Startup Battlefield 200 en TechCrunch Disrupt, donde presenta su propuesta ante jueces de capital de riesgo en San Francisco.

Cómo funciona

Apate combina modelos grandes de lenguaje de vanguardia (frontier LLMs) con sus propios modelos ajustados finamente (fine-tuned) para impulsar su flota de agentes. El sistema está entrenado con datos derivados de las conversaciones que sus agentes mantienen con estafadores, así como de la investigación fundamental realizada en la Universidad Macquarie. Este enfoque híbrido permite a los agentes mantener personalidades realistas y adaptarse dinámicamente a diferentes tácticas de estafa. Los agentes están diseñados para ser persistentes, manteniendo a los defraudadores comprometidos el tiempo suficiente para revelar detalles operativos.

Los clientes, que incluyen bancos, empresas de telecomunicaciones, agencias gubernamentales y servicios públicos, acceden a un portal de análisis que proporciona métricas sobre estafas dirigidas a sus bases de usuarios o marcas específicas. Las organizaciones pueden asignar misiones específicas a los agentes, como infiltrarse en grupos de inversión en redes sociales para descubrir direcciones de billeteras cripto utilizadas en esquemas de fraude. Los agentes basados en texto buscan activamente en foros y plataformas sociales actividad sospechosa, luego entran en conversaciones utilizando identidades fabricadas para obtener más inteligencia. Este modelo proactivo contrasta con medidas reactivas tradicionales como bloquear números de teléfono o monitorear transacciones después de que los fondos han sido robados.

Detalles clave

• Apate fue fundada en 2024 basada en investigaciones de la Universidad Macquarie en Sídney.
• La plataforma ha realizado 2,5 millones de conversaciones, desperdiciando un estimado de 17 años de tiempo de los estafadores.
• Los clientes incluyen Commonwealth Bank of Australia y TPG Telecom, con Commonwealth reportando una caída del 76% en pérdidas por estafas reportadas públicamente.
• TPG Telecom ha desviado casi 590.000 llamadas a los agentes de Apate para manejar interacciones potenciales de fraude.
• El FBI registró más de 22.000 denuncias de crímenes relacionados con IA en 2025, resultando en aproximadamente 893 millones de dólares en pérdidas.
• Apate recaudó 8,15 millones de dólares en financiación semilla en agosto, elevando su total recaudado a poco menos de 10 millones de dólares.

Por qué importa

Para ingenieros de software y líderes de seguridad, Apate representa un cambio desde posturas defensivas hacia la recopilación ofensiva de inteligencia. Los sistemas antifrude tradicionales a menudo reaccionan después de que ha ocurrido una brecha o pérdida, como bloquear un número de teléfono solo después de que ha sido utilizado para miles de estafas. Al interactuar directamente con los estafadores, las organizaciones pueden obtener datos accionables—como dominios maliciosos o direcciones de billetera—antes de que estas herramientas sean desplegadas contra clientes reales. Este enfoque proactivo permite actualizaciones más rápidas de listas negras y reglas de detección de fraude, potencialmente previniendo pérdidas en lugar de solo mitigándolas.

El aumento del fraude habilitado por IA hace este enfoque cada vez más necesario. En 2025, los crímenes relacionados con IA resultaron en pérdidas financieras significativas, con las estafas de inversión solas representando más de 632 millones de dólares de los 893 millones totales reportados al FBI. Los defraudadores están usando IA para automatizar conversaciones y crear deepfakes de figuras de confianza, dificultando la detección para los humanos. El uso de IA por parte de Apate para contrarrestar el fraude impulsado por IA destaca una carrera armamentística emergente donde deben desplegarse agentes automatizados para igualar la escala y velocidad de las operaciones cibernéticas criminales modernas.

Qué puedes hacer

• Evalúa si tus sistemas actuales de detección de fraude dependen exclusivamente de medidas reactivas como el monitoreo de transacciones o el bloqueo de números.
• Investiga plataformas que ofrezcan inteligencia proactiva de amenazas mediante la interacción con actores maliciosos para recopilar indicadores tempranos de compromiso.
• Considera integrar feeds externos de inteligencia sobre fraude en tu centro de operaciones de seguridad para actualizar listas de bloqueo casi en tiempo real.
• Revisa la exposición de tu organización a ataques de ingeniería social impulsados por IA, particularmente en canales de atención al cliente e inversión.
• Monitorea startups emergentes en el espacio de ciberseguridad que se especialicen en IA adversarial o tecnologías de engaño automatizado.
• Educa a los equipos sobre las tácticas evolutivas de los estafadores que usan IA, asegurando que la conciencia interna coincida con la sofisticación de las amenazas externas.