Apate.ai despliega agentes de IA para engañar a estafadores y recopilar inteligencia sobre fraudes

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La startup australiana Apate.ai utiliza miles de agentes de IA que se hacen pasar por víctimas para interactuar con estafadores y recopilar inteligencia detallada sobre fraudes. Sus conocimientos ayudan a bancos, empresas de telecomunicaciones y agencias a fortalecer sus esfuerzos antifraude.

Apate.ai, una startup australiana fundada en 2024 basada en investigaciones de la Universidad Macquarie, ha desarrollado un enfoque innovador para combatir el fraude mediante el despliegue de miles de agentes de IA que se hacen pasar por posibles víctimas para interactuar y hacer perder el tiempo a los estafadores. Estos agentes interactúan con los defraudadores a través de diversos canales, incluyendo llamadas telefónicas, mensajes, correos electrónicos y redes sociales, simulando ser personas diversas de diferentes edades, géneros, acentos e idiomas.

A diferencia de las aplicaciones típicas de IA orientadas a la automatización o eficiencia, los agentes de Apate mantienen deliberadamente a los estafadores comprometidos para obtener inteligencia útil. Con más de 2.5 millones de conversaciones, se informa que la flota de la startup ha hecho perder alrededor de 17 años del tiempo colectivo de los estafadores. Más importante aún, estas interacciones buscan inducir a los estafadores a revelar detalles críticos como cuentas bancarias, billeteras de criptomonedas, números de teléfono, sitios web maliciosos y marcas suplantadas — información que generalmente solo está disponible después de que alguien ha sido víctima.

Los clientes de Apate, entre ellos bancos como Commonwealth Bank of Australia, compañías de telecomunicaciones como TPG Telecom, servicios públicos y agencias gubernamentales, utilizan la inteligencia recopilada para informar sus estrategias de prevención de fraudes. TPG Telecom ha redirigido casi 590,000 llamadas de estafa a estos agentes de IA. Commonwealth Bank ha experimentado una reducción del 76% en pérdidas públicas reportadas por estafas, y otro banco australiano ha interrumpido 22 campañas de estafa mediante los agentes salientes de Apate.

La empresa emplea modelos de IA de vanguardia junto con sistemas propios ajustados finamente, entrenados con conjuntos de datos de conversaciones de estafa e investigaciones académicas. Los clientes acceden a un portal de inteligencia que proporciona análisis sobre estafas dirigidas a sus usuarios, marcas y productos. Pueden asignar misiones específicas a los agentes, como obtener detalles de cuentas bancarias o billeteras de criptomonedas, y desplegar agentes de texto para monitorear foros y plataformas sociales.

El concepto de Apate se inspiró en una experiencia personal de su fundadora y CEO, Dali Kaafar, quien una vez mantuvo a un estafador en línea durante 44 minutos, reflexionando sobre cómo ese tiempo perdido podría automatizarse y usarse para recopilar datos útiles. Desde entonces, el equipo ha construido tecnología para interactuar proactivamente con estafadores en lugar de responder solo después de que las víctimas sufren pérdidas — este enfoque contrasta con las defensas tradicionales y reactivas contra el fraude.

La startup recaudó 8.15 millones de dólares en financiamiento semilla en agosto de 2026 y planea invertir en desarrollo de productos y expansión internacional, incluyendo oficinas en Londres y EE. UU. El nombre de la empresa hace referencia a Ápate, la diosa griega del engaño, encarnando su misión de engañar a los estafadores para bien. Según el cofundador Brad Joffe, incluso celebran cuando los estafadores insultan a sus agentes de IA como señal de frustración y compromiso.

Esta estrategia antifraude impulsada por IA de manera proactiva marca una evolución en la técnica de atraer estafadores, utilizando IA para darle la vuelta a estafadores cada vez más sofisticados que también emplean IA para voces deepfake y phishing. Al dirigirse directamente a los estafadores con agentes de IA, Apate.ai proporciona a sus clientes inteligencia de amenazas accionable en tiempo real que puede prevenir el fraude antes de que ocurra.