Apate: el anzuelo que se deja morder a propósito
Miles de agentes de IA responden llamadas fraudulentas, mensajes sospechosos y correos de phishing fingiendo ser víctimas indefensas. Detrás está Apate, una startup australiana que convirtió el escarmiento en un modelo de negocio: cada minuto que un estafador pasa hablando con un bot es un minuto que no pasa hablando con una persona real.
La compañía afirma haber malgastado más de 17 años de tiempo de estafadores repartidos en 2,5 millones de conversaciones, según los datos que recogió TechCrunch. Para un founder que vende software B2B, la cifra relevante no es esa: es que Apate no cobra por bloquear llamadas, cobra por la inteligencia que extrae de ellas.
¿Cómo funciona el scam baiting con agentes de IA?
Los agentes simulan perfiles de todas las edades, géneros y acentos, y hablan varios idiomas. Responden llamadas, contestan mensajes y correos turbios, siguen enlaces de phishing y se meten en grupos de redes sociales para provocar al estafador.
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👥 Probar 7 díasEl objetivo no es solo entretenerlo. Mientras la conversación sigue, los agentes sonsacan números de cuenta bancaria, direcciones de carteras de criptomonedas, teléfonos de contacto, sitios web maliciosos y las marcas que el delincuente está suplantando. Es información que normalmente se descubre recién después de que alguien cayó en la trampa.
Según TechCrunch, Apate usa modelos de frontera y también modelos propios afinados con las conversaciones que sus propios agentes mantuvieron. Los clientes acceden a un portal de insights con analítica de los fraudes que apuntan a sus usuarios o empleados, y pueden asignar misiones específicas a los agentes, como conseguir un número de cuenta o una cartera concreta.
El origen: 44 minutos de llamada y una idea automatizable
La historia no nació en un laboratorio. Dali Kaafar, fundador y CEO, atendió una llamada fraudulenta durante un picnic familiar y decidió hacerse el desentendido para divertir a sus hijos. La conversación duró 44 minutos.
Al colgar, según relató a TechCrunch, entendió dos cosas: que el timador había gastado ese rato sin tocar a nadie más, y que el comportamiento se podía automatizar. El proyecto salió de su trabajo como investigador en Macquarie University, en Sydney, con financiación de la Oficina de Inteligencia Nacional de Australia, según Cointelegraph.
Ese es el patrón replicable: validar el proceso a mano, medir cuánto valor genera y comprobar quién pagaría por él. Recién después levantar la infraestructura. Lean Startup aplicado a la ciberseguridad, sin más épica que una llamada larga.
Los números que sostienen el modelo
- Commonwealth Bank of Australia: caída del 76% en las pérdidas por estafa reportadas públicamente, según TechCrunch.
- TPG Telecom: casi 590.000 llamadas fraudulentas desviadas hacia los agentes de Apate, según la misma fuente.
- Un banco australiano sin nombrar: 22 campañas de estafa desarticuladas usando agentes salientes.
Cointelegraph agrega otro dato del caso TPG: en las seis semanas previas al cierre de 2025, los bots de Apate absorbieron 600.000 llamadas de estafa, lo que la empresa tradujo en más de 500 días de tiempo de estafadores y unos 13 millones de dólares ahorrados.
En julio, según el mismo medio, los bots detectaron un mercado de intermediarios que ofrecían cuentas bancarias verificadas en India a cambio de comisiones de hasta el 5% pagadas en USDT sobre el producido de las estafas.
¿Cuánto dinero mueve el fraude online?
Para dimensionar el mercado, la Global Anti-Scam Alliance estimó en 442.000 millones de dólares las pérdidas por estafa durante 2025 en 42 países relevados, según reportó eWeek. La misma organización señaló que los estafadores están adoptando IA para hacer sus operaciones más convincentes, segmentadas y escalables, y que el fraude de inversión y los esquemas románticos concentran buena parte del daño.
El FBI recibió más de 22.000 denuncias de delitos relacionados con IA en 2025, con pérdidas por unos 893 millones de dólares, de los cuales más de 632 millones correspondieron a estafas de inversión, según TechCrunch.
Hay un detalle que cambia la conversación comercial: eWeek, analizando el reporte del FBI, encontró que las personas de 60 años o más representaron cerca del 40% de las pérdidas relacionadas con IA pese a ser el 14,1% de las denuncias, con un promedio de 112.153 dólares por caso denunciado.
Traducción para un proveedor B2B: el volumen indica frecuencia, el tamaño de la pérdida indica dónde está el dinero concentrado. Los compradores que pierden seis cifras por incidente son los que firman sin discutir el precio.
¿Por qué el dato vale más que la herramienta?
El foso competitivo de Apate no está en los modelos de lenguaje, que cualquiera puede entrenar. Está en la red de bancos, telecos, aseguradoras y agencias públicas que alimenta y consume ese flujo de inteligencia.
El negocio es pago por inteligencia: Apate no vende software al usuario final, vende lo que sale de esas conversaciones y lo que sus clientes pueden hacer con ello. Sus agentes hablan con decenas de miles de estafadores por día a través de llamadas, mensajes, correo y web. El costo marginal de una interacción más tiende a cero mientras el volumen de datos crece.
El antecedente técnico es viejo: los honeypots llevan décadas en la ciberseguridad corporativa, servidores trampa que atraen al atacante para estudiar su comportamiento. Lo novedoso no es el concepto, es la conversión del subproducto en producto.
En septiembre de 2026, Mobileum, proveedor global de analítica y soluciones de red, anunció una alianza con Apate para que los operadores de telecomunicaciones desvíen las llamadas sospechosas hacia la red de agentes conversacionales, según el comunicado difundido vía Business Wire. La lógica es la misma: dejar de bloquear y empezar a interrogar.
Los riesgos que un inversor va a mirar con lupa
Dos. El primero es la detección: si los estafadores aprenden a identificar el patrón de estas conversaciones, el anzuelo deja de funcionar. Cointelegraph recoge que Apate estima que entre el 20% y el 30% de las conversaciones de texto fraudulentas ya usan IA, y que parte del sector ve ventaja para el defensor en esa carrera.
El segundo es la concentración de cartera: dos clientes ancla como un banco y una teleco sostienen buena parte de la tracción conocida. Cualquier due diligence va a preguntar qué pasa si uno de esos contratos no se renueva.
A eso se suma la escala: 20 empleados y una ronda seed de 8,15 millones de dólares levantada en agosto de Lobby Capital, OIF Ventures, Investible, Concept Ventures y Baobab Ventures, con menos de 10 millones acumulados en total, según TechCrunch. La expansión anunciada incluye una oficina en Londres y una mayor presencia en Estados Unidos.
¿Qué significa esto para tu startup?
Vende el subproducto, no solo el servicio. Si tu proceso genera información en tiempo real —señales de riesgo, benchmarks, datos de comportamiento— ese puede ser el producto más defendible. Apate empezó distrayendo estafadores y terminó vendiendo inteligencia accionable a bancos.
Acciones concretas:
- Valida a mano antes de automatizar. Haz tú el trabajo una semana y anota qué información obtienes, cuánto tarda y qué pagaría un cliente por ella. Cuarenta y cuatro minutos de llamada se convirtieron en una empresa.
- Elige compradores con pérdida cuantificada. Un banco, una teleco, una aseguradora o un retailer que asume devoluciones fraudulentas ya pierde dinero cada mes. Con ellos el retorno se calcula en una hoja de cálculo, no en una presentación.
- Mide lo que evitas. Estafas bloqueadas, horas robadas al delincuente, campañas desarticuladas. Las métricas de impacto sostienen la renovación del contrato mejor que las de actividad.
- Diseña para el dato, no para el informe. La propuesta de valor está en alertar minutos después de que el fraude empieza a gestarse, no en entregar un análisis forense tres semanas más tarde.
Para un fundador en España o LATAM, el mensaje es que la seguridad preventiva B2B se vende mejor cuando el comprador ya tiene una pérdida en el balance. En España, ese tipo de reporte se canaliza por organismos públicos como INCIBE; en LATAM, por bancos y telecos que operan con tasas de fraude altas y equipos de riesgo pequeños.
Conclusión
Apate demuestra que se puede construir un negocio B2B serio sobre una lógica incómoda: en lugar de bloquear al atacante, lo invitas a pasar. El activo no son los agentes, es el archivo de tácticas que generan. Si tu producto produce datos mientras trabaja, pregúntate cuánto valdrían esos datos para alguien que hoy pierde dinero por no tenerlos.
Fuentes
- Artículo original en Merca2
- Apate sends AI agents undercover to get scammed, TechCrunch
- 200,000 fake AI victims deployed to scam bait online fraudsters, Cointelegraph
- Scam Losses Estimated at 442 Billion, eWeek
- Mobileum and Apate Shut Down Scam Operations, Business Wire vía Yahoo Finance
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