Las estafas cripto impulsadas por IA ganan terreno pese al avance del análisis forense
El análisis forense de blockchain ayuda cada vez más, pero el fraude con IA mediante deepfakes y soporte falso sigue escalando con rapidez en 2025. Chainalysis estima el daño en $17 mil millones.
Puntos clave
- El análisis forense de blockchain ha mejorado de forma notable y, según el texto, ya ha permitido congelar o recuperar unos $34 mil millones en fondos ilícitos.
- Las estafas cripto impulsadas por IA causaron en 2025 un daño estimado de $17 mil millones y resultaron 4,5 veces más rentables que las estafas tradicionales.
- Los estafadores recurren a soporte falso, deepfakes e identidades clonadas, lo que hace que muchos ataques comiencen incluso antes de las transacciones on-chain.
El análisis forense de blockchain ha avanzado con claridad en los últimos años, pero ese progreso no ha bastado para contener el auge de las estafas cripto impulsadas por IA en 2025. De acuerdo con los datos citados, el perjuicio alcanzó unos $17 mil millones (€14,8 mil millones), mientras que los atacantes operan ahora con más velocidad y apariencia de legitimidad gracias al soporte falso, los deepfakes y las identidades clonadas.
El análisis forense ha madurado
Las plataformas de análisis forense de blockchain como Chainalysis, TRM Labs y Elliptic han logrado congelar o recuperar, en conjunto y según el texto, unos $34 mil millones (€29,7 mil millones) en fondos ilícitos. Más de 45 reguladores de todo el mundo ya emplean estas herramientas como práctica habitual. La agrupación de carteras y la atribución de entidades permiten seguir el rastro del dinero robado de una forma que, además, puede sostenerse ante los tribunales.
La nueva generación de herramientas no se limita al rastreo posterior. Algunos sistemas asignan puntuaciones de comportamiento con decenas de variables, se reentrenan a diario e incluso aseguran poder señalar carteras antes de que ocurra ningún movimiento. También se han incorporado escáneres de rug pulls a agentes de trading con IA, capaces de revisar en segundos elementos como los bloqueos de liquidez, la autoridad de congelación y el historial del desplegador.
La IA hace que el fraude sea escalable
Sin embargo, la otra cara del mercado explica por qué ese avance sigue siendo insuficiente. Chainalysis calcula las pérdidas totales por estafas y fraude cripto en 2025 en unos $17 mil millones (€14,8 mil millones), frente a $9,9 mil millones (€8,6 mil millones) un año antes. El FBI también informó de $11,36 mil millones en fraude cripto solo en Estados Unidos, lo que representa un aumento interanual del 22%.
Una diferencia clave es que las estafas con IA se han vuelto mucho más rentables que las variantes tradicionales. Según Chainalysis, las estafas impulsadas por IA fueron 4,5 veces más rentables. El fraude de suplantación, en el que los delincuentes se hacen pasar por un banco, un inversor o un influencer cripto, aumentó un 1.400% según el contexto aportado. Esto encaja con un patrón cada vez más claro: los estafadores primero perfilan a la víctima y después diseñan un ataque a medida, en lugar de lanzar campañas masivas y poco precisas.
Por qué esto sigue siendo relevante
Para los lectores europeos de cripto, la conclusión más importante es que una mejor detección no implica necesariamente menos fraude. El texto muestra que las herramientas de seguridad funcionan especialmente bien al analizar carteras y transacciones, mientras que buena parte del fraude con IA ya se produce antes del primer movimiento on-chain. Eso limita la capacidad de los exchanges cripto, los reguladores y los usuarios para depender únicamente de los datos de la blockchain.
El ejemplo de un contrato inteligente clonado tras la operación encubierta del FBI contra NexFundAI también pone de relieve la rapidez con la que los atacantes replican tácticas recién expuestas. Para el sector cripto, esto significa que los avances en infraestructura y detección de fraude sí mejoran, pero que el lado ofensivo suele aprender todavía más rápido de esa misma información.
La dimensión jurídica de esta lucha también aparece en casos como la sentencia contra NanoBit, donde, según el regulador estadounidense, una plataforma de negociación falsa desvió el dinero de los inversores en lugar de operar con él.
