Apate.ai: agentes de IA que se hacen pasar por víctimas para desgastar a los estafadores
Un ejército de hasta 350.000 agentes de IA atiende llamadas de estafadores, responde mensajes de phishing y se infiltra en grupos de fraude las 24 horas del día. No son víctimas reales: son bots de Apate.ai, la startup australiana que convierte cada minuto robado a un estafador en inteligencia accionable para bancos y telcos.
Para un founder, la lectura es directa: el fraude dejó de ser un problema de cumplimiento y se convirtió en un mercado con presupuesto, proveedores y datos. Y hay una categoría nueva de producto B2B —inteligencia de fraude en tiempo real— que ya se está financiando.
¿Cómo funciona el modelo de Apate.ai?
Apate.ai nació de investigaciones en la Universidad Macquarie de Sídney y se constituyó como empresa en 2024. Su flota de agentes se disfraza de víctimas comunes, con distintas edades, géneros y acentos, y habla varios idiomas. El objetivo no es bloquear la llamada: es mantener al estafador en línea el mayor tiempo posible.
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👥 Probar 7 díasMientras finge ignorancia, el agente extrae lo que normalmente solo se descubre después de que alguien cayó: números de cuentas bancarias, direcciones de billeteras cripto, teléfonos, sitios web maliciosos y las marcas que los estafadores están suplantando.
Esa información se empaqueta y se entrega a bancos, telcos, agencias de gobierno y empresas de servicios. El cliente no compra un software: compra lo que sale de esas conversaciones.
Según TechCrunch, la empresa combina modelos de frontera con modelos propios afinados con las conversaciones que sus agentes ya sostuvieron. Además del acceso a la flota, los clientes reciben un portal de insights con analítica sobre 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 dirección de billetera.
Los números: 2,5 millones de conversaciones y 17 años perdidos
La compañía afirma haber completado más de 2,5 millones de conversaciones, haber acumulado cerca de 17 años de tiempo perdido para los estafadores y haber extraído más de 250.000 pistas accionables.
Los resultados en clientes concretos son más elocuentes. Según TechCrunch, TPG Telecom derivó cerca de 590.000 llamadas a los agentes de Apate, el Commonwealth Bank of Australia registró una caída del 76% en las pérdidas por estafas reportadas públicamente, y un banco australiano que la empresa no identificó usó sus agentes salientes para desarticular 22 campañas de fraude.
En una entrevista con Cointelegraph Magazine, el fundador Dali Kaafar detalló otro caso: en las seis semanas previas al cierre de 2025, los bots de Apate sostuvieron 600.000 llamadas de estafa para TPG, lo que según sus cálculos evitó pérdidas cercanas a 13 millones de dólares.
Un detalle que dice mucho del producto: la empresa mide como KPI cuántas veces los estafadores insultan a sus bots. Cada grosería es señal de frustración, y la frustración es tiempo que el estafador no dedica a una víctima real.
¿Por qué el fraude se volvió un negocio de escala industrial?
El contexto explica por qué un producto así encuentra compradores. La Global Anti-Scam Alliance estima en 442.000 millones de dólares las pérdidas globales por estafas en 42 países encuestados, según su informe de 2025 recogido por eWeek.
El FBI recibió más de 22.000 denuncias de delitos relacionados con IA en 2025, con pérdidas cercanas a 893 millones de dólares, de las cuales más de 632 millones provinieron de fraudes de inversión, según TechCrunch.
Y la IA también juega del lado de los atacantes. Chainalysis calcula que las estafas con vínculos on-chain a proveedores de IA generaron un promedio de 3,2 millones de dólares por operación, frente a 719.000 dólares en las que no los tenían: 4,5 veces más, según el recopilatorio de estadísticas de crimen cripto de CoinCentral. TRM Labs estima que la actividad de estafas habilitadas por IA creció alrededor de 500% en el último año.
Para los bancos digitales, el costo ya es visible en el estado de resultados. El gasto en prevención de fraude en neobanks y fintechs subió 357%, de 1,8 a 8 millones de dólares por institución, mientras las pérdidas promedio por fraude crecieron más de 250%, hasta 2,84 millones, según un informe de PYMNTS Intelligence.
La ronda de US$8,15 millones y el salto internacional
En agosto de 2026, Apate.ai cerró una ronda semilla de 8,15 millones de dólares liderada por Lobby Capital, con participación de OIF Ventures, Investible, Concept Ventures y Baobab Ventures. La recaudación total de la empresa, de unas 20 personas, ronda los 10 millones de dólares, según TechCrunch.
El destino del capital es producto y expansión: apertura de una oficina en Londres y mayor presencia en Estados Unidos. La compañía también fue finalista del Startup Battlefield 200 de TechCrunch Disrupt.
El modelo tiene antecedentes. La telco británica O2 lanzó una campaña con una abuela IA que entretiene a estafadores hablando de sus 28 gatos, aunque con un objetivo más publicitario que de inteligencia, según Cointelegraph.
¿Qué significa esto para tu startup?
Tres lecturas concretas:
- La inteligencia de fraude es una categoría vendible, no un costo interno. Apate no vende prevención genérica: vende datos que el cliente no puede generar solo. Si tu producto toca pagos, identidad o comunicaciones, pregúntate qué dato propietario podrías capturar antes de que ocurra el daño. Ese antes es lo que se paga.
- Si eres fintech o telco, el cálculo cambió. Con el gasto en prevención subiendo 357% y las pérdidas creciendo igual, sumar herramientas no alcanza. Antes de comprar otra capa de detección, mide cuánto de tu fraude involucra credenciales legítimas o clientes manipulados: en neobanks ya es más de la mitad de los dólares perdidos, según PYMNTS.
- La IA como producto necesita una métrica incómoda. Apate mide insultos de estafadores. Encuentra la métrica que demuestre que tu agente funciona en el mundo real, no solo en tu dashboard.
Dos acciones para esta semana:
- Audita tus canales de entrada. Revisa si tus usuarios reciben intentos de suplantación de tu marca y si tienes forma de capturar esos intentos como datos estructurados. La mayoría de las startups los descarta.
- Prepara el argumento de ROI antes de la reunión. Los compradores de prevención de fraude ya justifican presupuesto con pérdidas evitadas. Si vendes a bancos o telcos, lleva el número en su moneda: llamadas desviadas, campañas desarticuladas, pérdidas reportadas.
Conclusión
Apate.ai no resuelve el fraude: lo desgasta y lo documenta. Su apuesta es que la información obtenida antes de que la víctima pague vale más que cualquier bloqueo posterior. Con hasta 350.000 agentes, clientes bancarios de peso y una semilla de 8,15 millones de dólares, el mercado parece estar dándole la razón.
Para el ecosistema hispanohablante, la lección es de posicionamiento: hay espacio para productos que conviertan una tarea manual y tediosa en un proceso automatizado que genera datos propietarios. El fraude es solo uno de esos territorios.
Fuentes
- KuCoin: Australian AI startup Apate.ai uses AI agents to combat fraud (fuente original)
- TechCrunch: Apate sends AI agents undercover to get scammed
- Cointelegraph Magazine: 200,000 fake AI victims deployed to scam bait online fraudsters
- eWeek: Scam Losses Estimated at $442 Billion
- CoinCentral: Crypto Crime Statistics 2026
- PYMNTS: Fraud Becomes a Bigger Cost of Running a Neobank
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