Apate, la startup de agentes IA contra estafas

Apate: miles de agentes de IA que se hacen pasar por víctimas

Apate.ai despliega miles de agentes de IA que se hacen pasar por víctimas inocentes para que los estafadores las llamen. Según la compañía, esa flota ya desperdició 17 años de tiempo de estafadores repartidos en 2,5 millones de conversaciones. Para un founder, la señal es clara: la IA dejó de ser solo una capa de productividad interna y se convirtió en un producto de inteligencia que se vende a bancos, telcos y gobiernos.

La startup australiana, fundada en 2024 sobre la base de investigación hecha en Macquarie University en Sídney, no bloquea llamadas sospechosas: las atiende. Sus agentes responden llamadas de estafa, contestan mensajes y correos dudosos, siguen enlaces de phishing y se meten en grupos de redes sociales para provocar a los defraudadores. Adoptan identidades de distintas edades, géneros y acentos, y hablan varios idiomas con un único objetivo: mantener al estafador en la línea el tiempo suficiente para sacarle información.

¿Qué información logran extraer los agentes encubiertos?

El valor no está en la conversación, sino en lo que sale de ella. Los agentes intentan que el estafador revele datos que normalmente solo se conocen después de que alguien cayó en la trampa: cuentas bancarias, billeteras de criptomonedas, números de teléfono, sitios web maliciosos, las marcas que están suplantando y otros detalles de las operaciones que están corriendo.

Esa información se canaliza a los clientes de Apate —bancos, operadores de telecomunicaciones, agencias de gobierno y empresas de servicios públicos— para alimentar sus medidas antifraude. Además del acceso a la flota de agentes, los clientes reciben un portal de insights con inteligencia y analítica sobre los fraudes que apuntan a sus usuarios finales o empleados, sus marcas y sus productos. Pueden incluso asignarle misiones específicas a los agentes, como conseguir un número de cuenta bancaria o una dirección de billetera cripto.

En el plano técnico, Brad Joffe, cofundador y chief commercial officer, explicó a TechCrunch que Apate combina modelos de frontera con modelos propios afinados sobre las conversaciones que sus agentes mantuvieron con estafadores, más la investigación que el fundador hizo en la universidad. Sus agentes de texto rastrean foros, grupos de inversión y plataformas sociales en busca de actividad sospechosa y luego entran en la conversación con una identidad fabricada.

El origen: una llamada de estafa de 44 minutos

La idea nació de una llamada real. Hace varios años, Dali Kaafar, fundador y CEO de Apate, estaba en un picnic familiar cuando le entró una llamada de un número desconocido. Se dio cuenta de que era un estafador y decidió hacerse el desentendido para entretener a sus hijos: sostuvo la conversación 44 minutos.

Todos se rieron, pero Kaafar notó dos cosas. Primero, esos fueron 44 minutos en los que el estafador no estaba llamando a una víctima real. Segundo, también fueron 44 minutos de su propio tiempo perdido. De ahí salió la pregunta que hoy sostiene el negocio: ¿se puede automatizar eso y, de paso, aprender algo útil? Esa inquietud derivó en trabajo de investigación en Macquarie University, donde él y sus colegas usaron machine learning y procesamiento de lenguaje natural para desentrañar el contenido de las llamadas de estafa y desarrollar mejores formas de detectarlas.

La lógica comercial la resume Joffe: "La mayor parte de la industria trabaja después de los hechos. Las telcos bloquean números, pero los estafadores simplemente consiguen otros. Los bancos vigilan transacciones, pero para entonces el estafador ya llegó al cliente. Nosotros vamos directo al estafador y obtenemos la información antes de que alguien salga lastimado".

¿Qué resultados reportan sus clientes?

Los números que la compañía atribuye a sus clientes son el argumento de venta más fuerte. TPG Telecom derivó casi 590.000 llamadas a los agentes de Apate. Commonwealth Bank of Australia registró una caída del 76% en las pérdidas por estafa reportadas públicamente. Y un banco australiano que la startup no identifica usó sus agentes salientes para desarticular 22 campañas de estafa.

Apate es además uno de los finalistas del Startup Battlefield 200 de este año en TechCrunch Disrupt, que se celebra esta semana en el Moscone West de San Francisco hasta el jueves 15 de octubre, donde presentará su pitch ante un panel de jueces de venture capital.

Por qué el fraude con IA se volvió un negocio de cientos de miles de millones

El contexto explica por qué hay mercado. Según el reporte 2025 de la Global Anti-Scam Alliance citado por eWeek, las pérdidas globales por estafa alcanzaron unos US$442.000 millones en 42 países relevados. La misma fuente señala que los estafadores están adoptando IA para hacer sus operaciones más convincentes, más dirigidas y más escalables, con clonación de voz y de rostro que vuelven poco confiables el audio y el video como prueba de identidad.

El FBI recibió más de 22.000 denuncias de delitos relacionados con IA en 2025, con pérdidas de aproximadamente US$893 millones; más de US$632 millones de ese total provinieron de estafas de inversión, donde los delincuentes usan IA para sostener conversaciones y crear deepfakes de celebridades, ejecutivos y figuras de confianza. El análisis de eWeek sobre ese reporte muestra un desbalance etario marcado: las personas de 60 años o más representaron el 14,1% de las denuncias pero el 39,5% de las pérdidas, con un promedio de US$112.153 por denuncia frente a US$39.946 en el conjunto.

La presión no es solo privada. Chad Bungard, chief strategy officer de la Oficina del Inspector General de la Administración del Seguro Social de EE. UU., dijo en un evento federal que "la IA está cambiando las reglas del juego" y citó un reporte de Deloitte de mayo de 2024 que estimaba que la IA generativa podría ser responsable de unos US$40.000 millones en fraude hacia 2027. La lógica es la misma que la de Apate: pasar de un modelo reactivo de "pagar y perseguir" a uno proactivo.

La alianza con Mobileum y el plan de expansión

Apate no está construyendo sola su canal. El 9 de septiembre de 2026 anunció una alianza con Mobileum, proveedor de analítica y soluciones de red para operadores de telecomunicaciones, para integrar su plataforma Active Intelligence con los agentes conversacionales de Apate. Mobileum, que según el comunicado tiene más de 1.000 clientes, gana una capa que va más allá del bloqueo de llamadas y mensajes.

La compañía se describe como un spin-out del Cyber Security Hub de Macquarie University, con sede en Sídney, y ya trabaja con telcos de primer nivel, bancos y agencias de gobierno en APAC, Europa, África, Medio Oriente y Norteamérica. Es miembro de la Global Anti-Scam Alliance y de la GSMA.

En cuanto al capital, Apate levantó US$8,15M en una ronda seed en agosto de 2026 con Lobby Capital, OIF Ventures, Investible, Concept Ventures y Baobab Ventures. Joffe señaló que la empresa de 20 personas acumula poco menos de US$10M en total y que destinará el último tramo a producto y expansión internacional, incluida la apertura de una oficina en Londres y una mayor presencia en Estados Unidos.

¿Qué significa esto para tu startup?

Apate es un caso de estudio sobre cómo empaquetar IA en un producto que un comprador corporativo entiende. Tres lecturas útiles:

• Vende el resultado, no la tecnología. Los clientes de Apate no compran agentes conversacionales: compran cuentas bancarias de estafadores, campañas desarticuladas y una caída del 76% en pérdidas reportadas. Si tu producto es IA, define primero la métrica que tu comprador ya persigue en su presupuesto.
• El foso defensivo son los datos, no el modelo. Apate combina modelos de frontera con modelos propios afinados sobre conversaciones que solo su flota genera. Ese dataset propietario es lo que no se puede replicar comprando la misma API que usa tu competencia. Pregúntate qué dato único produce tu producto por el solo hecho de operar.
• Refuerza la verificación de identidad en tu propia operación. El análisis de eWeek sobre los datos del FBI recomienda no aprobar pagos confiando solo en voz o video, reverificar destinatarios nuevos de alto monto por un canal separado y pausar cambios abruptos en el comportamiento de pago. Si tu startup maneja pagos, onboarding o cuentas de usuario, esas tres reglas son implementables esta semana.

Y una cuarta, de posicionamiento: la regulación y la presión de gobiernos y reguladores sobre el fraude están creciendo, lo que abre espacio para startups que vendan prevención proactiva a industrias reguladas. El fraude dejó de ser un costo asumido y se volvió una línea de presupuesto.

Conclusión

Apate invierte una premisa incómoda: en lugar de proteger a la víctima, ataca al atacante con la misma tecnología que este usa para escalar. Su nombre, tomado de la diosa griega del engaño, lo dice todo. El dato que importa para el ecosistema no es solo que haya levantado US$8,15M con 20 personas, sino que construyó un producto defendible a partir de un activo que nadie más tiene: millones de conversaciones reales con estafadores. Cuando la IA abarata la ejecución para todos, la ventaja competitiva se corre hacia los datos que solo tú puedes generar.

Fuentes

• Apate sends AI agents undercover to get scammed so they can gather fraud intelligence (fuente original)
• Fighting Fire with Fire: Mobileum and Apate Shut Down Scam Operations From the Inside Out
• Scam Losses Estimated at $442 Billion: How AI Changes the Fraud Playbook
• AI 'is changing the game' in fraud threats and prevention efforts, SSA OIG official says