En mayo de 2024, la ingeniería británica Arup confirmó un incidente que se convirtió en advertencia mundial: un empleado del área financiera, en Hong Kong, había transferido cerca de USD 25 millones en 15 operaciones distintas. El director financiero lo había pedido. Había visto su rostro en una videollamada y escuchado su voz. Solo después lo descubrieron: era un deepfake.
Lo que hace que este caso importe más que otros no es la sofisticación de la técnica, sino lo que expone. Durante siglos, las empresas construyeron controles sobre una premisa simple: reconoces el rostro y la voz de quien manda, entonces el pedido es legítimo. Pero reconocer a una persona ya no es prueba de quién es. Y en América Latina, donde los procesos de aprobación ejecutiva ya cargan con diferencias horarias y atajos de confianza, la identidad falsa encuentra terreno todavía más fértil.
Arup no fue un caso aislado. Según una encuesta de Gartner divulgada en 2025, el 62% de las organizaciones sufrió un incidente con deepfake de video o audio en los últimos 12 meses. Buena parte de esos ataques se concentraba en llamadas de audio: otro relevamiento de Gartner encontró que el 41% de las organizaciones afectadas enfrentó un deepfake combinado con ingeniería social en una llamada de audio — alguien llamaba pidiendo una transferencia urgente, la voz era sintética y creíble, y el pedido parecía venir de arriba.
El problema: la identidad visual dejó de servir para autorizar acciones sensibles
La razón por la que el empleado de Arup cayó en la estafa no era ingenuidad. Era diseño: estaba autorizado a hacer transferencias. La videollamada creó la ilusión de que quien podía autorizar estaba del otro lado. Ninguno de esos dos hechos era falso — solo el medio que los transmitía lo era.
Los deepfakes de audio de alta calidad necesitan apenas 3 segundos de una muestra de voz original para lograr una coincidencia del 85%, según un análisis de Security.org. El video es apenas un poco más lento de falsificar de forma convincente. La diferencia técnica entre un deepfake que engaña a una persona y otro que no se mide en semanas, no en meses. Y sigue acortándose.
El resultado es que las defensas tradicionales —reconocer la voz, ver el rostro, confirmar por correo— dejaron de probar algo. Alguien obtiene autoridad para mover dinero porque el sistema de identidad de la empresa dijo que sí. Si ese sistema todavía se apoya en "reconocí a la persona", entonces cualquiera que logre falsificar un rostro y una voz hereda esa autoridad. Y en una videollamada en vivo, la urgencia agrega presión: cuestionar parece perder tiempo, y perder tiempo parece incumplir una orden que aparenta venir de arriba.
Las empresas que intentan resolver esto con "prohibamos las videollamadas para pedidos de transferencia" crean otro problema: la aprobación se vuelve más lenta, más burocrática y —paradójicamente— más parecida a un correo, igual de fácil de falsificar.
Por qué fallan las políticas tradicionales
Según el Deloitte Center for Financial Services, el fraude habilitado por inteligencia artificial generativa en el sector bancario de Estados Unidos podría llegar a USD 40.000 millones anuales hacia 2027, frente a USD 12.300 millones en 2023. La mayoría de las compañías respondió de la única forma que sabían: más políticas, más cadenas de aprobación, más correos de confirmación, más listas de verificación.
El problema es que agregar una etapa de aprobación a un proceso ya lento no quita el riesgo: solo lo reparte. Si la segunda aprobación también depende de reconocer una voz o un rostro, entonces hay dos deepfakes en serie, no uno.
Prohibir las videollamadas tampoco resuelve nada. La palabra "prohibir" supone que existe una alternativa real y viable. Si la alternativa oficial es "mandar un correo o llamar por teléfono", la persona bajo presión —"transferir USD 25 millones hoy o perder un contrato"— verá poca diferencia. Un correo falsificado es tan fácil como una llamada falsificada.
Lo que todos estos controles tienen en común es que intentan probar identidad desde la mitad hacia arriba: mirando el rostro, la voz, el correo. La falla está en empezar por el lugar equivocado.
Lo que tiene que existir en la práctica
Un entorno de pagos y aprobaciones seguro no se basa en reconocer quién pidió algo. Se basa en separar "la persona que hizo el pedido" de "la persona autorizada a hacer lo que se pidió".
Identidad corporativa, no biometría de conveniencia. Quien transfiere dinero necesita autenticarse mediante Active Directory, una credencial física o un token corporativo, no mediante una voz o un rostro capturado por una cámara. La identidad de la empresa es el portero, no la cámara de la sala de reuniones. La persona entra al sistema de aprobación como "Ana Ferreira, del área financiera", y el sistema sabe que Ana fue desvinculada en julio, así que ni siquiera llega a la cuenta de transferencias, sin importar cuán perfecta suene su voz.
Segregación de funciones: quién pide, quién autoriza. El empleado que envía una transferencia es una persona. Quien la aprueba es otra, en una pantalla distinta, con acceso controlado. Y si la transferencia va a un banco nuevo, supera un umbral o tiene como destino a un beneficiario fuera de la lista aprobada, una tercera persona debe intervenir: por ejemplo, la gerente de cumplimiento.
Aprobación sin videollamada. Toda aprobación sensible ocurre dentro de un sistema cerrado, por un canal que no es audio ni video: un formulario, una orden de servicio, un ticket que queda registrado. Porque si alguien dice "vi la autorización en la pantalla de Zoom", nadie sabrá si era un Zoom real o un deepfake.
Registro auditable de quién pidió, quién revisó y quién aprobó. Un registro que muestre: a las 14:47, la persona A (del área financiera) envió la transferencia de USD 25M a la cuenta X. A las 15:12, la persona B abrió el ticket de aprobación. A las 15:49, aprobó. Si al día siguiente se descubre que la persona B fue víctima de un deepfake y nunca aprobó nada, igual queda un registro, y eso hace que la transferencia sea rastreable, reversible y sostenible legalmente.
Así fue diseñada Skyller: identidad corporativa como puerta de entrada, acceso según el rol de cada persona, aprobación humana antes de una acción sensible y registro de auditoría de cada movimiento.
De la estafa al blindaje
El caso Arup no prueba que la empresa hizo algo mal. Prueba que nadie había hecho algo bien, porque nadie había diseñado un camino seguro para esto. El empleado estaba autorizado. El pedido venía de un rostro y una voz conocidos. Desde su punto de vista, todo estaba correcto.
La ganancia de un entorno gobernado en este escenario es doble. En el corto plazo: la transferencia nunca habría salido del sistema. En el largo plazo: aunque lo hubiera hecho, el registro de auditoría dejaría claro que la aprobación vino de alguien que ese día estaba fuera de la empresa, y la operación podría haberse revertido en horas, no en semanas.
Hay una segunda ganancia, menos obvia: cuando las aprobaciones sensibles quedan registradas dentro de un sistema, con segregación de funciones y sin depender del reconocimiento facial, la empresa puede automatizar partes del flujo. Si la transferencia va a una cuenta bancaria que ya está en la lista de beneficiarios aprobados, el monto es menor al límite y quien la pide es un usuario con dos años de antigüedad e historial limpio, entonces un agente de IA puede autorizarla automáticamente, sin pasar por una persona, porque la decisión no es "¿reconozco este rostro?" sino "¿esta transacción encaja en una política que ya conozco?".
Una lista de verificación para la próxima reunión
Antes de sumar otra capa de aprobación, vale la pena repasar estos puntos con los líderes de finanzas y de TI:
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¿Cada aprobación de transferencia queda registrada en un lugar que un auditor pueda consultar después? Si la respuesta es "queda, pero solo en el correo", no hay registro. Si queda en un sistema centralizado con fecha, hora y nombre de quien aprobó, eso está bien, pero ya debería funcionar así.
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Cuando alguien es desvinculado, ¿cuánto tarda en perder el acceso al sistema de aprobaciones? Si la respuesta es "unos días" o "cuando alguien se acuerde", hay una ventana de riesgo. La ventana ideal es de horas, y eso solo es posible si la identidad viene de Active Directory, no de una cuenta local creada meses atrás.
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¿Un director puede aprobar solo una transferencia por encima de cierto monto, o necesita una segunda aprobación? Dos etapas de aprobación no garantizan nada si las dos personas están en el mismo correo falsificado. Pero reducen el riesgo si la segunda etapa es un formulario dentro de un sistema, no una conversación de Zoom.
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¿Existe una política que prohíba aprobar pedidos de transferencia por videollamada, y otra que explique exactamente cómo deben aprobarse? Si no existe, la persona bajo presión pedirá por Zoom y recién después lo descubrirán.
