Apate: agentes de IA que estafan a los estafadores

Qué es Apate y por qué invierte el guion de la ciberseguridad

2,5 millones de conversaciones con estafadores y el equivalente a 17 años de su tiempo consumidos. Esas son las dos cifras que resume Apate, una startup australiana que no bloquea llamadas fraudulentas: las atiende con agentes de IA que fingen ser víctimas.

Para un founder, la relevancia es directa. Si tu producto atiende clientes por teléfono, chat o correo, tu superficie de ataque crece cada mes que pasa, y las defensas tradicionales siguen llegando tarde. Apate propone lo contrario: meterse en la conversación antes de que exista una víctima.

Fundada en 2024 a partir de investigación de la Universidad Macquarie, en Sídney, la compañía despliega miles de identidades digitales que responden llamadas, contestan mensajes, siguen enlaces de phishing y se infiltran en foros, grupos de inversión y plataformas sociales. Sus agentes adoptan distintas edades, géneros y acentos, y operan en varios idiomas para sostener el intercambio el tiempo suficiente como para extraer información útil.

Cómo funcionan los agentes que se hacen pasar por víctimas

La diferencia con un sistema antifraude convencional está en el momento de la intervención. Las operadoras telefónicas bloquean números sospechosos, pero los delincuentes consiguen otros. Los bancos vigilan transacciones, aunque para entonces el estafador ya contactó al cliente.

Brad Joffe, cofundador y director comercial de Apate, lo resumió así ante TechCrunch: "La mayor parte de la industria trabaja después de los hechos. Nosotros vamos directo al estafador y obtenemos la información antes de que alguien salga perjudicado".

En la práctica, el sistema combina modelos de frontera con modelos propios ajustados con las conversaciones reales que sus agentes mantienen con estafadores, más el trabajo de investigación de Dali Kaafar, fundador y CEO, en Macquarie. Los clientes no solo acceden a la flota de agentes: reciben un portal de análisis con inteligencia sobre las estafas que apuntan a sus usuarios, empleados, marcas y productos.

También pueden asignar misiones concretas, como obtener un número de cuenta bancaria o la dirección de una billetera de criptomonedas vinculada a una campaña sospechosa. Los agentes de texto rastrean foros y grupos de inversión, y luego entablan conversación con una identidad fabricada para intentar revelar datos de los responsables.

Según la compañía, la información recopilada incluye números de cuentas, direcciones de billeteras cripto, teléfonos, sitios web maliciosos y las marcas que los delincuentes están suplantando. NTD reporta además que Apate afirma haber recolectado más de 250.000 piezas de inteligencia para los sistemas antifraude de sus clientes, con algunas conversaciones que se extendieron hasta dos horas.

De una llamada de 44 minutos a una plataforma antifraude

El origen de Apate es una anécdota que cualquier founder reconocerá como el momento en que un problema cotidiano se convierte en tesis de negocio.

Hace varios años, Dali Kaafar recibió una llamada de un número desconocido mientras estaba en un picnic familiar. Identificó que era una estafa y decidió seguirle el juego para entretener a sus hijos. Mantuvo al interlocutor ocupado 44 minutos.

Todos se rieron, pero Kaafar vio algo más: esos eran 44 minutos que el estafador no había dedicado a llamar a una víctima real. La pregunta que siguió fue la que terminó fundando la empresa: ¿se puede automatizar esa distracción y, de paso, aprender algo útil?

Esa pregunta derivó en un proyecto de investigación en Macquarie, donde él y sus colegas aplicaron aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para analizar llamadas fraudulentas y desarrollar mejores métodos de detección. Ese trabajo se convirtió en la base tecnológica de Apate.

El nombre no es casual: Apate es la diosa griega del engaño. Joffe contó a TechCrunch que la empresa incluso incluye en su material de presentación a estafadores insultando a sus bots, y que registra cada insulto como señal de frustración. "Probablemente somos uno de los pocos negocios del mundo que celebra cuando alguien insulta a su producto", dijo.

Qué resultados reporta Apate y cómo leerlos con cautela

Entre los clientes de la compañía figuran Commonwealth Bank of Australia y TPG Telecom, además de empresas de servicios públicos y organismos gubernamentales. Los números que la startup atribuye a esos casos son llamativos:

• TPG Telecom derivó cerca de 590.000 llamadas hacia los agentes de Apate.
• Commonwealth Bank registró una caída del 76% en las pérdidas por estafas reportadas públicamente, comparando el segundo semestre de 2025 con el primero de 2023, según DiarioBitcoin.
• Un banco australiano cuyo nombre no fue revelado usó los agentes salientes de Apate para interrumpir 22 campañas de estafa.

Conviene leer esas cifras con la misma disciplina con la que un inversor lee un pitch. Una reducción de pérdidas por fraude puede responder a varias medidas de seguridad adoptadas al mismo tiempo por una entidad financiera, no necesariamente a una sola tecnología. Y 590.000 llamadas desviadas miden volumen canalizado, no llamadas fraudulentas confirmadas ni víctimas evitadas.

El dato que sí dimensiona el potencial del modelo es el volumen de interacciones: 2,5 millones de conversaciones procesadas por agentes autónomos es una escala que ninguna operación humana de scam-baiting podría alcanzar.

Cuánto dinero mueve el fraude con IA

El contexto explica por qué hay capital detrás de esta apuesta. Según cifras del FBI citadas por TechCrunch, la agencia recibió más de 22.000 denuncias de delitos relacionados con IA durante 2025, con pérdidas cercanas a USD 893 millones. Más de USD 632 millones correspondieron a estafas de inversión, donde los delincuentes usan IA para sostener conversaciones e imitar la voz y la apariencia de celebridades, ejecutivos y figuras de confianza.

El problema no es exclusivo de los consumidores. Una coalición de bancos que incluye a Bank of America, Capital One, NatWest, ING, ASB Bank y Commonwealth Bank of Australia publicó un informe advirtiendo que los agentes de IA aplicados al comercio están creando riesgos de estafa, fraude y privacidad de datos que avanzan más rápido que los estándares de la industria, según reportó Yahoo Finance a partir de Reuters. El grupo planea llevar propuestas a los reguladores, entre ellas obligar a revelar cuándo hay un agente de IA involucrado en una transacción.

Es decir: la misma tecnología que Apate usa para atacar el fraude es la que los bancos señalan como nuevo vector de riesgo. Esa tensión define el terreno donde se moverán las startups de seguridad en los próximos años.

¿Qué significa esto para tu startup?

Apate no es un caso replicable de un día para otro —requiere investigación universitaria, acceso a datos de conversaciones y clientes dispuestos a compartir inteligencia—, pero deja tres lecciones operativas claras.

1. Automatiza la defensa, no solo la detección. Si tu equipo dedica horas a revisar intentos de fraude, phishing o cuentas falsas, ese trabajo es candidato a agentes. La lógica de Apate es simple: cada minuto que un atacante gasta con un bot es un minuto que no gasta con un cliente real. Un agente que responde y entretiene cuesta una fracción de lo que cuesta una persona haciendo lo mismo.

2. Convierte cada incidente en datos estructurados. El valor de Apate no está en las conversaciones, sino en el portal que las transforma en patrones: qué marcas se suplantan, qué cuentas se repiten, qué campañas están activas. Aplica el mismo principio a tu propio negocio: si hoy registras intentos de fraude en un ticket suelto o en un correo, estás perdiendo la materia prima de tu próxima defensa.

3. Verifica antes de atribuirte un resultado. Si vas a presentar a inversores o clientes el impacto de una herramienta antifraude, separa lo que mides de lo que correlacionas. Apate puede reportar una caída del 76% en pérdidas de un banco, pero la propia naturaleza del dato impide aislar su contribución. Un founder que reconoce esa limitación gana credibilidad; uno que la ignora, la pierde en la primera due diligence.

Conclusión

Apate recaudó USD 8,15 millones en una ronda semilla en agosto, liderada por Lobby Capital con participación de OIF Ventures, Investible, Concept Ventures y Baobab Ventures, según TechCrunch. Joffe indicó que la compañía, de 20 empleados, ha levantado algo menos de USD 10 millones en total y destinará el capital a producto y expansión internacional, con una oficina en Londres y mayor presencia en Estados Unidos. El cofundador y director de producto Peter Eckermann se trasladará a Estados Unidos para liderar esa expansión, mientras el equipo técnico y de investigación permanece en Sídney.

La apuesta de fondo es que mantener a los estafadores hablando produce inteligencia que los bancos y las operadoras pueden convertir en acciones concretas. Si eso se sostiene, el scam-baiting deja de ser un pasatiempo y se convierte en una categoría de producto. Para cualquier startup que opere con datos de clientes, la pregunta ya no es si los agentes de IA van a estar en la conversación, sino de qué lado.

Fuentes

• Conozca la empresa que usa agentes de IA que se hacen pasar por víctimas para identificar ciberdelincuentes (fuente original)
• Apate sends AI agents undercover to get scammed so they can gather fraud intelligence
• AI Startup's Bots Waste 17 Years of Scammers' Time as Tech Company Expands Into US
• Apate usa agentes de IA para infiltrarse en estafas y obtener inteligencia antes de que haya víctimas
• Banks warn AI shopping agents outpace fraud protections