En Colombia, el fraude digital se ha convertido en un fenómeno estructural que pone en riesgo la confianza institucional, debilita las finanzas públicas y afecta especialmente a los sectores más vulnerables. A medida que los delitos migran al entorno digital, la capacidad de control del Estado y de las entidades financieras se ve desbordada. En este escenario, la inteligencia artificial empieza a perfilarse como una herramienta indispensable para anticipar y enfrentar amenazas cada vez más sofisticadas.
Las redes de corrupción, los fraudes en subsidios sociales y la creación de identidades falsas generadas con IA están desbordando los sistemas tradicionales de vigilancia. Uno de los ejemplos más complejos es el de las identidades sintéticas: combinaciones de datos reales (como un número legítimo de identificación) con información ficticia, que permiten construir perfiles inexistentes pero verosímiles. Al no estar asociados a una víctima directa, estos fraudes son más difíciles de rastrear y pueden operar durante largos periodos sin ser detectados [10].
Las cifras confirman esta tendencia preocupante. Solo en el primer semestre de 2024, el país reportó que el 6,9% de sus transacciones digitales fueron sospechosas de fraude, lo que representa un incremento del 43,5% frente al mismo periodo del año anterior, según datos de TransUnion [1]. Colombia se ubicó entre los cinco países con mayor tasa de intento de fraude digital en el mundo, mientras que cuatro de cada diez ciudadanos afirmaron haber sido blanco de estafas a través de canales bancarios, sociales o comerciales [1].
La presión sobre las finanzas públicas también se intensifica. Aunque la evasión fiscal es un fenómeno estructural que históricamente ha desafiado al Estado colombiano —con estimaciones que superan los 50 billones de pesos anuales, según la Universidad Nacional [2]—, hoy se ve agravada por prácticas más complejas y difíciles de rastrear. El acceso indebido a subsidios, el uso de documentos falsos y la suplantación digital se están convirtiendo en nuevas formas de evasión encubierta, que combinan fraude tradicional con herramientas tecnológicas.
Ante este panorama, la necesidad de anticiparse al delito —en lugar de sólo reaccionar— se vuelve imperativa. Así lo señala Ricardo Saponara, líder de asesoría en riesgo, fraude y cumplimiento para Latinoamérica en SAS: “Hoy el fraude opera en tiempo real, con herramientas automatizadas. Para enfrentarlo, las instituciones necesitan tecnología que detecte, decida y actúe con anticipación. Y eso solo se logra con analítica avanzada e inteligencia artificial aplicada con propósito” [3].
En respuesta, tanto gobiernos como entidades financieras están acelerando la adopción de tecnologías con enfoque preventivo. Algunas de las más relevantes incluyen:
- Datos sintéticos: permiten crear réplicas artificiales de datos reales, preservando los patrones estadísticos sin exponer información sensible. Son clave para entrenar modelos predictivos en entornos donde la privacidad y la regulación limitan el uso de datos reales [4].
- Motores de decisión automatizados: procesan grandes volúmenes de información en milisegundos y activan alertas o bloqueos cuando detectan operaciones atípicas. Son fundamentales para actuar en tiempo real frente a fraudes cada vez más sofisticados y veloces [5].
- Modelos explicables: permiten auditar y entender cómo un algoritmo toma decisiones, lo que es esencial en procesos críticos como la asignación de subsidios, la fiscalización o la detección de riesgos. Aportan trazabilidad, transparencia y confianza institucional [6].
Estas soluciones analíticas ya están generando resultados concretos en varios países de América Latina. Se han logrado reducciones significativas en los tiempos de auditoría, recuperación de recursos asignados de forma indebida y mayor trazabilidad del gasto público [7]. Además, su implementación mejora la experiencia del ciudadano y fortalece la confianza en las instituciones.
Sin embargo, la adopción tecnológica debe ir acompañada de un marco ético robusto. Saponara advierte que “la analítica debe ser gobernable, trazable y justa. Las decisiones que toma un sistema deben poder explicarse. No se trata solo de eficiencia, se trata de confianza pública, de protección a los más vulnerables y de justicia fiscal”[3].
En esa línea, un estudio global de Economist Impact en alianza con SAS reveló que el 80% de los ejecutivos del sector financiero espera que los delitos financieros tengan un impacto operativo severo en la próxima década. Aunque el 99% ya implementa soluciones de inteligencia artificial generativa, más del 50% todavía no ha logrado beneficios financieros concretos [8]. Esto confirma que la clave no está únicamente en adoptar tecnología, sino en aplicarla con visión, estrategia y una sólida gobernanza [9].
En definitiva, cuando el crimen se digitaliza, las respuestas deben evolucionar con la misma rapidez. Y más importante aún: deben ser preventivas, éticas y enfocadas en el bienestar colectivo. Porque cuando se trata de proteger los recursos de todos, actuar a tiempo no es sólo eficiente: es indispensable.En Colombia, el fraude digital se ha convertido en un fenómeno estructural que pone en riesgo la confianza institucional, debilita las finanzas públicas y afecta especialmente a los sectores más vulnerables. A medida que los delitos migran al entorno digital, la capacidad de control del Estado y de las entidades financieras se ve desbordada. En este escenario, la inteligencia artificial empieza a perfilarse como una herramienta indispensable para anticipar y enfrentar amenazas cada vez más sofisticadas.
Las redes de corrupción, los fraudes en subsidios sociales y la creación de identidades falsas generadas con IA están desbordando los sistemas tradicionales de vigilancia. Uno de los ejemplos más complejos es el de las identidades sintéticas: combinaciones de datos reales (como un número legítimo de identificación) con información ficticia, que permiten construir perfiles inexistentes pero verosímiles. Al no estar asociados a una víctima directa, estos fraudes son más difíciles de rastrear y pueden operar durante largos periodos sin ser detectados [10].
Las cifras confirman esta tendencia preocupante. Solo en el primer semestre de 2024, el país reportó que el 6,9% de sus transacciones digitales fueron sospechosas de fraude, lo que representa un incremento del 43,5% frente al mismo periodo del año anterior, según datos de TransUnion [1]. Colombia se ubicó entre los cinco países con mayor tasa de intento de fraude digital en el mundo, mientras que cuatro de cada diez ciudadanos afirmaron haber sido blanco de estafas a través de canales bancarios, sociales o comerciales [1].
La presión sobre las finanzas públicas también se intensifica. Aunque la evasión fiscal es un fenómeno estructural que históricamente ha desafiado al Estado colombiano —con estimaciones que superan los 50 billones de pesos anuales, según la Universidad Nacional [2]—, hoy se ve agravada por prácticas más complejas y difíciles de rastrear. El acceso indebido a subsidios, el uso de documentos falsos y la suplantación digital se están convirtiendo en nuevas formas de evasión encubierta, que combinan fraude tradicional con herramientas tecnológicas.
Ante este panorama, la necesidad de anticiparse al delito —en lugar de sólo reaccionar— se vuelve imperativa. Así lo señala Ricardo Saponara, líder de asesoría en riesgo, fraude y cumplimiento para Latinoamérica en SAS: “Hoy el fraude opera en tiempo real, con herramientas automatizadas. Para enfrentarlo, las instituciones necesitan tecnología que detecte, decida y actúe con anticipación. Y eso solo se logra con analítica avanzada e inteligencia artificial aplicada con propósito” [3].
En respuesta, tanto gobiernos como entidades financieras están acelerando la adopción de tecnologías con enfoque preventivo. Algunas de las más relevantes incluyen:
- Datos sintéticos: permiten crear réplicas artificiales de datos reales, preservando los patrones estadísticos sin exponer información sensible. Son clave para entrenar modelos predictivos en entornos donde la privacidad y la regulación limitan el uso de datos reales [4].
- Motores de decisión automatizados: procesan grandes volúmenes de información en milisegundos y activan alertas o bloqueos cuando detectan operaciones atípicas. Son fundamentales para actuar en tiempo real frente a fraudes cada vez más sofisticados y veloces [5].
- Modelos explicables: permiten auditar y entender cómo un algoritmo toma decisiones, lo que es esencial en procesos críticos como la asignación de subsidios, la fiscalización o la detección de riesgos. Aportan trazabilidad, transparencia y confianza institucional [6].
Estas soluciones analíticas ya están generando resultados concretos en varios países de América Latina. Se han logrado reducciones significativas en los tiempos de auditoría, recuperación de recursos asignados de forma indebida y mayor trazabilidad del gasto público [7]. Además, su implementación mejora la experiencia del ciudadano y fortalece la confianza en las instituciones.
Sin embargo, la adopción tecnológica debe ir acompañada de un marco ético robusto. Saponara advierte que “la analítica debe ser gobernable, trazable y justa. Las decisiones que toma un sistema deben poder explicarse. No se trata solo de eficiencia, se trata de confianza pública, de protección a los más vulnerables y de justicia fiscal”[3].
En esa línea, un estudio global de Economist Impact en alianza con SAS reveló que el 80% de los ejecutivos del sector financiero espera que los delitos financieros tengan un impacto operativo severo en la próxima década. Aunque el 99% ya implementa soluciones de inteligencia artificial generativa, más del 50% todavía no ha logrado beneficios financieros concretos [8]. Esto confirma que la clave no está únicamente en adoptar tecnología, sino en aplicarla con visión, estrategia y una sólida gobernanza [9].
En definitiva, cuando el crimen se digitaliza, las respuestas deben evolucionar con la misma rapidez. Y más importante aún: deben ser preventivas, éticas y enfocadas en el bienestar colectivo. Porque cuando se trata de proteger los recursos de todos, actuar a tiempo no es sólo eficiente: es indispensable.
