Fraudes cripto marcan récord en 2025 por uso de IA, revela Chainalysis

Las estafas con criptomonedas registraron pérdidas históricas en 2025, impulsadas por Inteligencia Artificial y suplantación de identidad, según el más reciente reporte de Chainalysis.

Las estafas y fraudes relacionados con criptomonedas provocaron pérdidas por al menos 17,000 millones de dólares durante 2025, el monto más alto jamás registrado, de acuerdo con nuevos datos publicados este martes por la firma de análisis blockchain Chainalysis en su “Reporte de Criptocrimen 2025”.

Pérdidas récord y nuevas tácticas criminales

El informe documenta una evolución acelerada en las tácticas de los ciberdelincuentes, quienes ahora combinan tecnologías avanzadas, especialmente Inteligencia Artificial (IA), con el abuso de la confianza en instituciones públicas y privadas. Esta estrategia ha ampliado de forma significativa el alcance y la efectividad de los engaños, consolidando 2025 como el año con mayores pérdidas globales por estafas cripto.

Suplantación de identidad crece 1,400%

Entre los principales hallazgos destaca el incremento anual de 1,400% en estafas por suplantación de identidad, una modalidad que explota la imagen de gobiernos, marcas reconocidas y organizaciones legítimas para inducir a las víctimas a transferir fondos en criptomonedas. Chainalysis advierte que la credibilidad aparente de estas entidades ha sido clave para elevar las tasas de éxito de los fraudes.

La IA multiplica ingresos y escala ataques

El reporte señala que las estafas vinculadas al uso de herramientas de IA generaron 4.5 veces más ingresos que aquellas en las que no se detectó su utilización. Este diferencial sugiere una mayor eficiencia operativa, así como una capacidad superior para escalar y personalizar ataques. “Nos encaminamos hacia un futuro en el que prácticamente todas las estafas incorporarán IA en sus operaciones, hasta cierto punto”, indica el documento.

Segmento de alto valor concentra la actividad

El análisis muestra que 76% de las estafas basadas en IA se concentra en el segmento de alto valor y alto volumen, lo que implica no solo mayores montos captados, sino rapidez y escala en la ejecución. La automatización de procesos, la personalización de mensajes y la suplantación de identidades cada vez más convincente forman parte del ciclo operativo descrito por Chainalysis.

Trazabilidad y compra de IA con criptoactivos

Aunque muchos estafadores adquieren herramientas de IA mediante canales de pago tradicionales, un subgrupo relevante las compra directamente con criptoactivos, lo que permite seguir el rastro de las transacciones. Esta trazabilidad ha facilitado el análisis del comportamiento y la eficiencia de redes criminales, aportando evidencia sobre cómo se financian y operan.

Proveedores y plataformas de mensajería

Chainalysis identificó transacciones asociadas a proveedores chinos de Inteligencia Artificial, que suelen operar a través de Telegram, una plataforma ampliamente utilizada por su alcance global y funciones de privacidad. En estos canales se comercializan herramientas como software de intercambio de rostros y tecnologías deepfake, utilizadas para falsificar identidades y contenidos.

Impacto económico en las víctimas

El impacto financiero se intensificó durante 2025. El pago promedio por estafa aumentó 253%, al pasar de 782 dólares a 2,764 dólares en un año. Este salto refleja una mayor gravedad del daño económico, incluso cuando los métodos de fraude se diversifican y perfeccionan.

Convergencia de métodos y respuesta necesaria

El reporte subraya una convergencia creciente entre tipos de estafa, en la que se combinan IA, servicios sofisticados de phishing por SMS y complejas redes de lavado de dinero para dirigirse a las víctimas con mayor eficacia. Ante este escenario, Chainalysis destaca la urgencia de reforzar prevención, educación y regulación, además de fomentar una colaboración estrecha entre autoridades, plataformas tecnológicas y el sector financiero para contener una amenaza que crece junto con la adopción de activos digitales.

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