Apate envía agentes de IA encubiertos para cazar estafadores

Fundada en 2024 a partir de una investigación en la Universidad Macquarie en Sídney, la empresa emergente australiana Apate.ai despliega miles de agentes de IA que se hacen pasar por víctimas desprevenidas: responden llamadas de estafa, contestan mensajes y correos sospechosos, siguen enlaces de phishing y se unen a grupos en redes sociales para atraer a los estafadores. Los agentes varían en edad, género y acento, y hablan varios idiomas mientras intentan mantener a los estafadores interesados el tiempo suficiente para obtener información útil.

La compañía afirma que su flota ha hecho perder 17 años de tiempo a los estafadores a lo largo de 2.5 millones de conversaciones. Más importante aún para su base de clientes —bancos, empresas de telecomunicaciones, agencias gubernamentales y empresas de servicios públicos—, los agentes intentan que los estafadores revelen cuentas bancarias, billeteras cripto, números de teléfono, sitios web maliciosos, las marcas que suplantan y otros detalles que normalmente solo se conocen después de que una víctima real ya fue estafada; esa inteligencia es la que Apate entrega luego a sus clientes para sus medidas antifraude. La necesidad crece: el FBI recibió más de 22.000 denuncias de delitos relacionados con IA en 2025, que resultaron en pérdidas de aproximadamente USD 893 millones, más de USD 632 millones de ellas provenientes de estafas de inversión en las que los estafadores usaron IA para sostener conversaciones y falsificar con deepfakes las voces de celebridades, ejecutivos y figuras de confianza.

La idea surgió de una llamada de estafa real: el fundador y director ejecutivo, Dali Kaafar, mantuvo una conversación de ese tipo durante 44 minutos en un picnic familiar para divertir a sus hijos, y luego se dio cuenta de que esos fueron 44 minutos que el estafador no pasó con una víctima real, lo que lo llevó a investigar en Macquarie, donde él y sus colegas usaron aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para analizar llamadas de estafa y mejorar su detección. “La mayoría de la industria actúa después de los hechos. Las telecomunicadoras bloquean números, pero los estafadores simplemente consiguen otros. Los bancos vigilan las transacciones, pero para entonces el estafador ya llegó al cliente. Nosotros vamos directamente al estafador y obtenemos la información antes de que alguien salga perjudicado”, dijo a TechCrunch el cofundador y director comercial, Brad Joffe. Joffe dijo que Apate usa tanto modelos de frontera como modelos propios afinados, entrenados con conversaciones entre sus agentes y estafadores, además de la investigación de Kaafar.

Los clientes acceden a un portal de información y pueden asignar a los agentes misiones específicas, como obtener un número de cuenta bancaria o una dirección de billetera cripto. Entre los clientes de Apate están Commonwealth Bank of Australia y TPG Telecom; Joffe dijo que TPG ha desviado casi 590.000 llamadas hacia los agentes de Apate, Commonwealth ha visto una caída del 76% en las pérdidas por estafas reportadas públicamente, y un banco australiano no identificado ha usado agentes salientes para desbaratar 22 campañas de estafa. Apate, finalista en el Startup Battlefield 200 de este año en TechCrunch Disrupt, recaudó USD 8.15 millones en una ronda semilla en agosto, liderada por Lobby Capital, OIF Ventures, Investible, Concept Ventures y Baobab Ventures. La empresa, de 20 personas, ha recaudado casi USD 10 millones en total y planea destinarlos a su producto y a la expansión internacional, incluida una oficina en Londres y una mayor presencia en Estados Unidos.

Por qué importa

Al convertir el tiempo que los estafadores pierden con bots en inteligencia utilizable, el modelo de Apate se adelanta al fraude antes de que un cliente real sea el objetivo, un enfoque preventivo que contrasta con el bloqueo posterior en el que todavía se basa la mayoría de la industria.