IA agéntica, la inteligencia artificial que puede ayudar a evitar estafas en el Hot Sale NotiPress
Cada clic de compra abre una oportunidad para vender, pero también una ventana para atacar. Entre la presión por concretar ventas y la necesidad de validar cada operación, el comercio electrónico enfrenta un margen cada vez más estrecho para actuar sin afectar al comprador.
Dentro de ese contexto, la IA agéntica comenzó a ganar terreno como una herramienta clave para proteger pagos digitales, detectar movimientos sospechosos y sostener una experiencia de compra fluida durante campañas de alta demanda como el Hot Sale.
En México, el Hot Sale 2025 generó ventas por más de 42 mil 725 millones de pesos, de acuerdo con datos de la Asociación Mexicana de Venta Online. Para 2026, se espera un aumento significativo frente al año previo por el crecimiento acelerado de las transacciones digitales. La misma asociación reportó que 80% de los consumidores comprará durante la campaña y 6 de cada 10 prevé usar inteligencia artificial para tomar mejores decisiones.
Fraudes más rápidos que el carrito de compra
El aumento de operaciones en línea también eleva el riesgo de fraude transaccional, robo de identidad y pagos sospechosos. Durante el webinar "IA agéntica contra fraude transaccional: pago, seguros e infracción", especialistas de SAS señalaron que bancos, aseguradoras y comercios enfrentan un reto operativo: decidir en tiempo real sin bloquear compras legítimas.
"Las estafas están ocurriendo a ritmos sin precedentes. Ya no hablamos solo del fraude tradicional con tarjetas o robo de identidad, sino de esquemas mucho más sofisticados que están dirigidos directamente a los clientes", explicó Yuri Rueda, Domain Expert en Fraude para SAS Latinoamérica.
La demanda de transferencias inmediatas, apertura rápida de cuentas y pagos sin fricción redujo el margen para revisar riesgos. A esa presión se suma la fragmentación de datos dentro de muchas instituciones, donde la información separada impide observar el comportamiento completo de un cliente.
Ataques automatizados elevan el riesgo
El fraude dejó de depender únicamente de intentos aislados. Manuel Valadez, Customer Advisor de SAS Latinoamérica, describió un escenario donde la inteligencia artificial generativa disminuyó las barreras técnicas para ejecutar ataques más amplios.
"Hoy, un equipo pequeño con conocimientos técnicos y una inversión relativamente baja puede ejecutar ataques a gran escala. Antes el fraude era más artesanal; ahora es industrial, automatizado y altamente coordinado", señaló.
Entre los métodos mencionados aparecen deepfakes para suplantar identidades en videollamadas, voces falsas, spear phishing y pig butchering. Los atacantes también recopilan información pública mediante técnicas de inteligencia de fuentes abiertas (OSINT) para crear perfiles detallados de sus objetivos y entrenar modelos con datos disponibles en línea.
Pagos seguros sin fricción
La defensa contra estas amenazas avanza con modelos híbridos. Robson Ohosaku, Security Intelligence Manager de SAS Américas, explicó que la respuesta no pasa por abandonar sistemas anteriores, sino por sumar capacidades generativas y agentes inteligentes.
"La IA tradicional sigue siendo fundamental para identificar anomalías y patrones en las transacciones. Lo que aporta la IA generativa es una mejora en la eficiencia operacional y en la capacidad de análisis en tiempo real", indicó.
Entre los usos más relevantes de la IA agéntica destacan:
- Reglas dinámicas: ajustes automáticos ante nuevas señales de fraude.
- Alertas prioritarias: clasificación de casos urgentes para equipos de investigación.
- Análisis automatizado: revisión de documentos, noticias y datos no estructurados.
- Datos sintéticos: entrenamiento de modelos sin exponer información real de clientes.
El cambio también depende de las empresas
La adopción de estas herramientas exige inversión en talento, procesos y gobernanza de datos. Los especialistas indicaron a NotiPress que la tecnología requiere equipos capaces de interpretar resultados, ajustar modelos y mantener controles sobre privacidad, seguridad y explicabilidad.
"El mayor reto es incorporar la analítica como parte de la cultura de la empresa. El fraude evoluciona constantemente, por lo que los modelos y las estrategias deben adaptarse de forma continua", señaló Ohosaku.
La convergencia entre IA tradicional, IA generativa y agentes inteligentes marca una nueva etapa en la prevención del fraude transaccional. Durante Hot Sale 2026, bancos, aseguradoras y comercios tendrán como prioridad proteger pagos digitales, reducir falsos positivos y mantener operaciones seguras sin afectar la experiencia del comprador.
