{"id":31664,"date":"2026-08-01T09:07:00","date_gmt":"2026-08-01T12:07:00","guid":{"rendered":"https:\/\/sergiolapegue.com\/site\/?p=31664"},"modified":"2026-07-20T18:10:22","modified_gmt":"2026-07-20T21:10:22","slug":"cuando-una-foto-ya-no-alcanza-como-prueba-el-nuevo-desafio-de-las-aseguradoras-frente-a-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sergiolapegue.com\/site\/2026\/08\/01\/cuando-una-foto-ya-no-alcanza-como-prueba-el-nuevo-desafio-de-las-aseguradoras-frente-a-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Cuando una foto ya no alcanza como prueba: el nuevo desaf\u00edo de las aseguradoras frente a la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"\n

Los intentos de fraude mediante deepfakes crecieron un 2.137% a nivel mundial en los \u00faltimos tres a\u00f1os, seg\u00fan el estudio T<\/em><\/a>he Battle Against AI-Driven Identity Fraud<\/em>, elaborado por Signicat<\/a> <\/a>entre m\u00e1s de 1.200 responsables de prevenci\u00f3n de fraude del sector financiero y de pagos de siete pa\u00edses europeos. El informe tambi\u00e9n revela que el 42,5% de los intentos de fraude detectados ya involucran inteligencia artificial, una tendencia que obliga a las organizaciones a replantear sus mecanismos de prevenci\u00f3n y validaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Si bien el relevamiento se centra en el sector financiero, el fen\u00f3meno comienza a plantear nuevos desaf\u00edos para otras industrias donde la verificaci\u00f3n de evidencias resulta cr\u00edtica, como el mercado asegurador. Fotograf\u00edas, presupuestos, certificados m\u00e9dicos, comprobantes e incluso documentos de identidad pueden ser alterados o generados mediante inteligencia artificial con un nivel de realismo que hace apenas unos a\u00f1os era impensado.<\/p>\n\n\n\n

En el mercado asegurador, este cambio no solo incrementa el riesgo de fraude. Tambi\u00e9n eleva los costos asociados a las investigaciones, prolonga los tiempos necesarios para validar un siniestro y pone bajo presi\u00f3n la confianza entre aseguradoras y clientes, que esperan resoluciones \u00e1giles sin resignar seguridad.<\/p>\n\n\n\n

“Lo que est\u00e1 cambiando no es solamente el fraude. Est\u00e1 cambiando el concepto de evidencia. Una fotograf\u00eda ya no puede asumirse como prueba suficiente por s\u00ed sola. El desaf\u00edo consiste en combinar modelos capaces de detectar manipulaciones con procesos que integren distintas fuentes de informaci\u00f3n y mantengan al analista en el centro de las decisiones cr\u00edticas”<\/em>, explica Silvia Pascual, Business Manager de Flux IT.<\/p>\n\n\n\n

Ante este escenario, las aseguradoras comienzan a incorporar herramientas capaces de analizar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n, detectar inconsistencias entre distintas fuentes e identificar patrones de comportamiento.<\/p>\n\n\n\n

En la pr\u00e1ctica, estas capacidades pueden asistir en la autenticaci\u00f3n de im\u00e1genes de siniestros para detectar posibles manipulaciones, contrastar la documentaci\u00f3n presentada con otras fuentes de informaci\u00f3n, resumir expedientes y se\u00f1alar anomal\u00edas para que los analistas concentren su trabajo en los casos que realmente requieren una investigaci\u00f3n m\u00e1s profunda.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEn nuestros proyectos combinamos modelos de machine learning, an\u00e1lisis de metadatos e inconsistencias visuales para asistir a los analistas en la detecci\u00f3n de im\u00e1genes alteradas. En implementaciones sobre fotograf\u00edas de veh\u00edculos y documentaci\u00f3n de siniestros alcanzamos precisiones de entre el 97% y el 100%, sin registrar falsos positivos\u201d,<\/em> explica Silvia Pascual.  <\/p>\n\n\n\n

La particularidad de este nuevo escenario es que la misma tecnolog\u00eda que utilizan las compa\u00f1\u00edas para prevenir el fraude tambi\u00e9n est\u00e1 siendo aprovechada por quienes intentan cometerlo. La inteligencia artificial permite crear im\u00e1genes, documentos e identidades sint\u00e9ticas con un nivel de precisi\u00f3n que obliga a elevar los est\u00e1ndares de control y verificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u201cNo existe una \u00fanica respuesta tecnol\u00f3gica para este problema. En algunos casos ser\u00e1 necesario automatizar controles; en otros, integrar mejor la informaci\u00f3n disponible o darle al analista m\u00e1s contexto para decidir. La diferencia no estar\u00e1 en aplicar m\u00e1s inteligencia artificial, sino en usarla donde genere valor real, con datos confiables, reglas claras y supervisi\u00f3n humana. Ese equilibrio es el que permite reducir costos y tiempos sin deteriorar la confianza de los asegurados\u201d<\/em>, agregan desde Flux IT.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s all\u00e1 del impacto econ\u00f3mico que implica un reclamo fraudulento, el crecimiento de estas maniobras tambi\u00e9n incrementa el esfuerzo operativo necesario para investigarlas. Cada caso sospechoso demanda m\u00e1s validaciones, mayor participaci\u00f3n de especialistas y tiempos de an\u00e1lisis m\u00e1s extensos. El desaf\u00edo consiste en fortalecer los controles sin trasladar esa complejidad a las personas aseguradas mediante procesos m\u00e1s lentos o experiencias m\u00e1s friccionadas.<\/p>\n\n\n\n

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Insurance agent working during on site car accident claim process – people and car insurance claim concept<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

A medida que la gesti\u00f3n de siniestros avanza hacia modelos cada vez m\u00e1s digitales, la confianza deja de depender \u00fanicamente de la documentaci\u00f3n presentada y pasa a apoyarse en la capacidad de verificar su autenticidad. En ese contexto, la prevenci\u00f3n del fraude deja de ser una funci\u00f3n aislada para convertirse en una capacidad estrat\u00e9gica que impacta sobre la eficiencia operativa, los tiempos de resoluci\u00f3n y la confianza entre las aseguradoras y sus clientes.<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Signicat \u2013 The Battle Against AI-Driven Identity Fraud<\/strong>\u00a0(informe completo)
    The Battle Against AI-Driven Identity Fraud<\/a><\/li>\n\n\n\n
  2. Signicat \u2013 Comunicado con los principales resultados del estudio<\/strong>\u00a0(incluye el dato del crecimiento del\u00a02.137%<\/strong>\u00a0en intentos de fraude mediante deepfakes en los \u00faltimos tres a\u00f1os y que el\u00a042,5%<\/strong>\u00a0de los intentos de fraude ya involucran IA).
    Fraud attempts with deepfakes have increased by 2137% over the last three years<\/a><\/li>\n\n\n\n
  3. Signicat \u2013 42.5% of fraud attempts are now AI-driven<\/strong>\u00a0(actualizaci\u00f3n 2025 con foco en el impacto de la IA en el fraude financiero).
    42.5% of fraud attempts are now AI-driven<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Sobre Flux IT<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

    Flux IT es una empresa argentina con m\u00e1s de 16 a\u00f1os de trayectoria que desarrolla soluciones digitales centradas en la experiencia de usuario y la tecnolog\u00eda, para sectores como finanzas, seguros, log\u00edstica y salud. Con presencia en Am\u00e9rica Latina, Asia y Estados Unidos, su prop\u00f3sito es acompa\u00f1ar la evoluci\u00f3n de los negocios mediante productos y servicios digitales que generen impacto real en las personas.<\/p>\n\n\n\n

    La compa\u00f1\u00eda est\u00e1 conformada por m\u00e1s de 300 colaboradores distribuidos en todo el pa\u00eds. Su cultura organizacional se destaca por priorizar el trabajo en equipo, la flexibilidad y la cercan\u00eda, promoviendo un ambiente positivo donde la autenticidad y el bienestar de cada persona son fundamentales para el desarrollo profesional y humano.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Los intentos de fraude mediante deepfakes crecieron un 2.137% a nivel mundial en los \u00faltimos tres a\u00f1os, seg\u00fan el estudio The Battle Against AI-Driven Identity Fraud, elaborado por Signicat entre m\u00e1s de 1.200 responsables de prevenci\u00f3n de fraude del sector financiero y de pagos de siete pa\u00edses europeos. 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