Informe de Chainalysis: La IA impulsa una nueva era de estafas cripto de alto impacto
Las estafas cripto alcanzaron un nuevo nivel de velocidad y escala en 2025 a medida que las herramientas de inteligencia artificial hicieron que el fraude fuera más convincente y difícil de detectar. Un nuevo informe de la firma de análisis blockchain Chainalysis muestra que los estafadores están robando más dinero por víctima mientras operan de forma más barata y amplia. Las pérdidas vinculadas a estafas cripto se estiman ahora en 17 mil millones de dólares para el año, el nivel más alto registrado hasta la fecha.
En resumen
- Las estafas cripto impulsadas por la IA ahora generan pérdidas mucho mayores por víctima, con un perjuicio medio que aumenta un 253 %, ya que la automatización refuerza la rapidez y la credibilidad de los fraudes.
- Los deepfakes y las estafas de suplantación de identidad se dispararon en 2025, permitiendo a los delincuentes escalar fraudes basados en la confianza hacia miles de objetivos simultáneamente.
- Las estafas románticas y el pig butchering siguen siendo las más dañinas, al extraer sumas más elevadas priorizando la relación a largo plazo sobre la rapidez.
- Los estafadores evitan cada vez más los exchanges y recurren a herramientas DeFi y a la suplantación de identidad asistida por IA para mover y retirar criptomonedas robadas con mayor rapidez.
Chainalysis encuentra que las estafas vinculadas a IA ganan 4.5 veces más que los esquemas tradicionales
Según Chainalysis, el crecimiento no solo vino de más estafas, sino también de una ejecución más fuerte. Los pagos promedio de estafas saltaron a $2,764 en 2025, desde $782 en 2024, un aumento del 253%. Una difusión más rápida, suplantaciones realistas y mensajes automatizados ayudaron a los criminales a recolectar sumas mayores en menos tiempo.
Eric Jardine, Jefe de Investigación en Chainalysis, dijo que la IA ha cambiado la rapidez con la que las estafas ganan tracción. Más del 70% de las estafas habilitadas con IA ahora están en la mitad superior de todas las estafas cripto por volumen de transferencia. Las operaciones crecen más rápido, parecen más creíbles y extraen más dinero de cada interacción.
Las estafas conectadas on-chain a proveedores de servicios de IA ganaron un promedio de $3.2 millones por operación. Esa cifra es aproximadamente 4.5 veces más alta que las estafas sin tales vínculos. Muchos de estos esquemas dependen de software de intercambio facial, videos deepfake y modelos de lenguaje vendidos por proveedores en China, a menudo comercializados a través de canales de Telegram.
La credibilidad juega un papel central. Una vez que las víctimas ven rostros familiares o figuras de autoridad, la confianza aumenta. Los criminales luego escalan estas interacciones a miles de objetivos a la vez. Las estafas de suplantación gubernamental muestran cuán efectivo se ha vuelto este enfoque. Los esquemas que usan imágenes o videos falsos de funcionarios crecieron más de un 1,400% durante 2025, con criminales que se hacen pasar por trabajadores de agencias públicas, bancos y plataformas cripto.
Las estafas de romance siguen generando las pérdidas más grandes en fraudes cripto
Una de las campañas de phishing más grandes apuntó a residentes de EE. UU. con alertas falsas de peaje E-ZPass. Chainalysis rastreó la operación a un grupo chino conocido como “Darcula,” también llamado la “Tríada Smishing.” En el pico de actividad, los estafadores enviaron hasta 330,000 mensajes de texto en un solo día. A pesar de la escala, los costos de infraestructura se mantuvieron bajos, con kits de phishing probablemente por debajo de $500.
Diferentes tipos de estafas equilibran el alcance y la confianza de maneras distintas:
- El phishing de alto volumen depende de la automatización barata y el amplio objetivo.
- La suplantación deepfake aumenta la confianza y el tamaño del pago.
- Las estafas basadas en relaciones intercambian velocidad por pagos más altos.
- Las herramientas de IA reducen el tiempo dedicado por víctima.
- Los bajos costos operativos amplían los márgenes de ganancia.
Los esquemas de fraudes de larga duración conocidos como “pig butchering” siguen siendo de los más dañinos. En estos casos, los estafadores construyen relaciones personales o románticas durante semanas o meses antes de animar a las víctimas a enviar cantidades crecientes de criptomonedas. El nombre viene de la práctica de “engordar” lentamente a las víctimas antes de vaciar sus fondos.
Estas estafas a menudo roban mucho más por víctima que los sorteos rápidos o airdrops falsos. Jardine señaló que los estafadores constantemente sopesan escala contra credibilidad. Las estafas cortas alcanzan a más personas, mientras que las basadas en relaciones extraen pérdidas más profundas de menos objetivos.
Un caso reciente muestra cuán convincentes pueden ser estas estafas. En diciembre, una mujer en San José, California, usó ChatGPT para confirmar que un nuevo pareja romántica era parte de un esquema de pig-butchering. Para ese momento, ya había perdido casi $1 millón en cripto.
El movimiento de fondos robados también está cambiando. Muchas estafas de suplantación evitan ahora los exchanges centralizados y en su lugar usan exchanges descentralizados, puentes DeFi y protocolos on-chain. Las herramientas sin permisos permiten que los fondos sigan moviéndose con menos puntos de control, dificultando el rastreo y la recuperación.
Chainalysis: la IA está remodelando cómo las estafas cripto salen a fiat
La IA aún juega un papel limitado en las transferencias on-chain, donde scripts simples suelen ser suficientes. Herramientas más avanzadas pueden aparecer en la etapa final de retiro de efectivo. Jardine dijo que la IA podría ayudar a los criminales a crear cuentas falsas en exchanges con KYC listas en masa, permitiendo salidas más fluidas a monedas tradicionales.
Las tendencias clave que moldean las operaciones de estafa incluyen:
- Un cambio de exchanges centralizados a herramientas DeFi.
- Mayor uso de automatización para mover fondos.
- Fraude de identidad asistido por IA en etapas de retiro.
- Barreras más bajas para campañas grandes.
- Reciclaje más rápido de activos robados.
Detrás de muchas de estas estafas yace un costo humano creciente. En partes de Myanmar y Camboya, compuestos de estafas han convertido el pig-butchering en una operación industrial. Las víctimas de trata de personas son a menudo forzadas a ejecutar estafas bajo amenaza o violencia, mientras la cripto robada se blanquea en bienes de lujo.
Chainalysis dijo que acciones recientes de cumplimiento muestran cuán profundamente estos esquemas están conectados al crimen organizado. En diciembre, el Departamento de Justicia de EE. UU. actuó para cerrar dominios vinculados a un gran compuesto de estafas en Myanmar. Las autoridades describieron redes que explotan tanto a víctimas financieras como a trabajadores traficados.
Mientras las herramientas de IA se vuelven más baratas y accesibles, Chainalysis advierte que la eficiencia de las estafas seguirá aumentando. Sin mejor detección, educación de usuarios y cumplimiento transfronterizo, el fraude cripto probablemente seguirá siendo una de las amenazas más costosas de la industria.
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James Godstime is a crypto journalist and market analyst with over three years of experience in crypto, Web3, and finance. He simplifies complex and technical ideas to engage readers. Outside of work, he enjoys football and tennis, which he follows passionately.
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