El caso más famoso, con exactitud
En enero de 2024, una persona del departamento financiero de una oficina de Hong Kong transfirió a estafadores 200 millones de dólares hongkoneses, unos 25,6 millones de dólares estadounidenses en 15 operaciones. Para el engaño usaron una videoconferencia en la que aparecía el director financiero británico de la empresa. Fue en la rueda de prensa policial donde se dijo la frase que hizo famoso el caso: de una videoconferencia con varios participantes resultó que todos los que veías eran falsos.
La ingeniería afectada reconoció en mayo de 2024 que era la víctima: confirmó que se habían usado voz e imagen falsas, que su estabilidad financiera no se vio afectada y que no entraron en ninguno de sus sistemas internos.
Las tres cosas que la mayoría de los relatos cuenta mal:
- No lo arrancó la videollamada. El fraude empezó con un mensaje de phishing. El deepfake hizo falta para disipar la duda, es decir, justo para aquello en lo que usarías tu instinto.
- Duró una semana, en 15 transferencias. No fue un despiste de un momento.
- No hubo intrusión informática. Es un problema de proceso, no de software de seguridad.
Y ahora la cifra que lo coloca todo bajo otra luz
Según el informe anual de 2025 del centro estadounidense de denuncias de delitos por internet:
| Concepto | 2025 |
|---|---|
| denuncias totales | 1.008.597 (por primera vez por encima del millón) |
| pérdidas totales denunciadas | 20,88 mil millones de dólares |
| fraude del correo corporativo (BEC) | 24.768 denuncias, 3,05 mil millones de dólares de pérdidas |
| de eso, donde además intervino la IA | «más de 30 millones de dólares» |
La IA apareció en alrededor del uno por ciento de las pérdidas denunciadas por BEC. Para el 99% restante bastó con un correo bien escrito.
Es una estimación por lo bajo: el propio informe advierte de que muchas víctimas ni siquiera saben que detrás había IA . Aun así la proporción es elocuente, y otra fuente lo confirma: en el análisis anual de cibercrimen de 2026 de la policía europea la palabra «deepfake» no aparece ni una sola vez. Lo que sí dice ese análisis sobre la IA: la IA generativa abarata y personaliza el texto y el guion de la llamada, hay chatbots que filtran víctimas de forma industrial y los estafadores siguen apoyándose en la manipulación social y el error humano.
Las descripciones de casos del centro de denuncias apuntan en la misma dirección. La versión clásica del esquema sigue siendo un correo urgente de alguien que se hace pasar por el jefe pidiendo que se compren tarjetas regalo y se reenvíen los códigos de activación, una variante que reaparece año tras año. Ahí no hay ningún deepfake ni ninguna clonación de voz.
La amenaza real y masiva no es la cara falsa. Es el correo bien escrito en tu propio idioma.
La otra cara, porque esto no es una cuestión de un solo lado
Al mismo tiempo, una encuesta de 2026 sobre 602 organizaciones con brechas indica que en más de una cuarta parte de las empresas que sufrieron un ataque malicioso el ataque estaba dirigido por IA (un 56% más que un año antes) y que, dentro de eso, la suplantación con deepfake fue la partida mayor, con un 45%.
Los dos datos no se contradicen, porque miden cosas distintas. Uno mide la pérdida denunciada (sobre todo de particulares y empresas pequeñas) y el otro los tipos de ataque en grandes empresas que sufrieron una fuga de datos. El deepfake es la forma dirigida por IA más frecuente en la muestra de grandes empresas; es el uno por ciento del dinero denunciado como perdido.
La mejor noticia: la prevención funciona de forma medible
El informe anual de fraude de la patronal bancaria británica, publicado en junio de 2026 y referido a 2025:
| Tipo de fraude | 2025 | Variación |
|---|---|---|
| pérdidas totales por fraude en pagos | 1.279,8 millones de libras | +4% |
| fraude por transferencia autorizada por la víctima | 576,4 millones de libras | +19% |
| fraude del jefe (CEO fraud) | 5,6 millones de libras, 197 casos | −53% / −29%, mínimo histórico |
| fraude de facturas y de mandatos | 41,3 millones de libras | −4%, mínimo histórico |
| fraude por suplantación | 55,5 millones de libras | −18%, mínimo histórico |
El informe lo atribuye a la inversión sostenida en prevención y a la formación de la clientela.
Este es el dato más importante de todo el artículo. Mientras la clonación de voz se abarataba y mejoraba, la pérdida por fraude del jefe se redujo a la mitad y bajó a 197 casos. Si el deepfake fuera imparable, esto no tendría esta pinta.
Un matiz antes de generalizarlo: son las cifras de un solo país y los datos nacionales difieren, así que conviene mirar el informe anual de fraude de tu propia asociación bancaria antes de dar por hecho el mismo movimiento en casa. Lo que sí viaja es la dirección y el motivo que se le atribuye.
El matiz que hace falta añadir: ese mismo informe británico señala que el deepfake aparece en la apertura de cuentas y en la verificación de identidad, con identidades sintéticas. El ataque se ha mudado, no ha desaparecido.
Por qué no construir sobre la detección
Porque, medida, no funciona. Dos estudios independientes:
Un banco de pruebas construido en 2024 con deepfakes que circulaban de verdad (45 horas de vídeo, 56,5 horas de audio, 1.975 imágenes, de 88 sitios web, en 52 idiomas) encontró que el rendimiento de los modelos de detección de código abierto se desploma frente a los bancos de pruebas anteriores recogidos en laboratorio: un 50% en vídeo, un 48% en audio y un 45% en imagen. Los modelos comerciales y los ajustados a propósito iban mejor, pero no llegaron a la precisión de los peritos forenses humanos.
Otro estudio, sobre más de medio millón de imágenes deepfake de buena calidad: menos de la mitad de los detectores probados superó el 60% de precisión, y el peor se quedó en el 50%, exactamente lo mismo que lanzar una moneda. Los autores destacan además que manipulaciones sencillas de la imagen, como la compresión JPEG, empeoran bastante el rendimiento.
Una grabación de pantalla comprimida de una videollamada es exactamente ese tipo de material. Por eso la defensa de procedimiento no es un complemento secundario: es la principal.
¿Cuánta muestra de voz hace falta? El dato que más se cuenta mal
Circulan tres cifras y cada una significa una cosa distinta:
| La afirmación | A qué se refiere en realidad |
|---|---|
| «bastan 3 segundos» | Un modelo de investigación de 2023 que su creador nunca publicó: ni el código ni el modelo. Quien hoy lo aplica a una herramienta corriente se equivoca. |
| «1-2 minutos» | Es la realidad comercial de hoy para un clon rápido, según la documentación del propio fabricante. |
| «de 30 minutos a 3 horas» | Es el precio de un clon convincente. El proveedor pide además una verificación por voz. |
Para defenderse, sin embargo, da igual. En un directivo que tiene una entrevista en un podcast, una grabación de congreso o un vídeo corporativo, esa media hora ya existe. La cantidad de muestra de voz no es una barrera para las pocas personas a las que alguien querría suplantar, y justo por eso no compensa construir sobre la detección.
La norma
La recomendación de las autoridades nacionales de ciberseguridad se resume en tres puntos: una contraseña hablada para operaciones financieras de importe alto, una llamada de vuelta a un número registrado de antemano antes de cualquier transferencia y un control más estricto en toda petición financiera urgente. El consejo del centro de denuncias federal en una frase: no ejecutes una instrucción urgente e inusual sin verificarla.
De ahí sale la norma que se puede colgar en la pared:
LA REGLA DE LA LLAMADA DE VUELTA
Si por cualquier canal —correo, chat, teléfono, videollamada— llega una
petición que
(a) mueve dinero,
(b) cambia un número de cuenta o un beneficiario, o
(c) pide datos de acceso,
entonces ANTES de ejecutarla hay que confirmarla por OTRO canal,
en un contacto que YA TENGAMOS nosotros.
- «Contacto que ya tenemos» = el que está en nuestra lista de contactos.
Nunca el que aparece en la petición.
- La videollamada NO es confirmación. La videollamada puede ser la petición.
- Saltarse la llamada no es rapidez, es incumplir la norma. No hay excepción
por «lo ha pedido el jefe»: la norma está justo para esas peticiones.
¿Por qué otro canal y por qué el número que tienes tú? Porque en el caso de Hong Kong la suplantación ocurrió dentro del canal: la víctima veía y oía al director financiero. Una llamada de vuelta al móvil que figuraba en el registro propio de la empresa no se habría podido reproducir.
Y aquí el detalle más importante: átala a un evento, no a un importe
Este es el punto en el que la mayoría de las empresas se equivoca.
Si la norma solo vive por encima de un importe, el atacante apunta por debajo de la raya. Con un límite de doble aprobación en 2.500 euros, una petición de 2.400 euros pasa limpiamente por una sola persona engañada.
Por eso la llamada de vuelta hay que hacerla en todo beneficiario nuevo y en todo cambio de número de cuenta, sea cual sea el importe, porque lo que lleva el dinero a otro sitio es el cambio de cuenta, no el tamaño de la cifra.
[Cálculo propio] Y además es menos trabajo, no más:
| Atada a un evento | Atada a un umbral de 2.500 euros | |
|---|---|---|
| transferencias de salida al mes | 40 | 40 |
| de ellas, exigen llamada de vuelta | 4 (3 beneficiarios nuevos + 1 cambio de cuenta) | 12 (las que caen por encima de la raya) |
| trabajo extra al mes a 3 minutos por llamada | 12 minutos | 36 minutos |
Comprobar más a menudo no solo sale más caro, además protege menos, porque aquello que se pregunta a diario la gente acaba aprobándolo de forma mecánica. Es el mismo fenómeno que se ve en los botones de aprobación de los agentes: dónde poner la aprobación trata justo de esto desde el lado de los procesos.
¿Funciona? Con honestidad
No he encontrado ninguna medición controlada de qué porcentaje de casos atrapa la regla de la llamada de vuelta. Hay tres cosas, eso sí, que hablan a su favor:
- Evidencia indirecta pero fuerte: la pérdida británica por fraude del jefe cayó un 53% en 2025, hasta un mínimo histórico, y el informe se lo atribuye al trabajo invertido en prevención y formación. No es un ensayo aleatorizado, pero es una serie de varios años y de todo un país.
- Consenso de las autoridades: las autoridades nacionales de ciberseguridad, las unidades policiales de fraude y el centro de denuncias federal estadounidense recomiendan todas ese mismo paso.
- El argumento lógico: es el único control que no depende de que sepas reconocer la falsificación. La detección, medida, es poco fiable; la llamada de vuelta funciona aunque el deepfake sea perfecto.
Lo que conviene llevarse
La cara falsa es espectacular, pero la mayor parte del dinero se sigue yendo por correo, y la mejor defensa es la misma contra las dos cosas.
No construyas sobre la detección: ni las herramientas profesionales funcionan de forma fiable, y la media hora de muestra de voz de tus compañeros con presencia pública ya está en algún sitio. Construye un procedimiento: otro canal, un contacto que ya tengas tú y una norma atada a un evento, no a un umbral.
Y si alguien dice «yo lo reconocería»: en el caso de Hong Kong el empleado vio y oyó a sus jefes durante una semana, en quince transferencias.
Si publicas contenido hecho con IA, desde el 2 de agosto de 2026 eso conlleva además una obligación de etiquetado: de eso habla el etiquetado del contenido de IA , con los casos concretos. Y para poner por escrito las normas internas hay un esqueleto listo: la política de IA en una página recoge las doce líneas con su fundamento jurídico.