La Llamada que Arruinó a un Empresario de las Vegas: así Actúa la Nueva Estafa Impulsada por IA

Un clic en una respuesta rápida puede salir caro. La historia de Alex Rivlin, empresario con formación tecnológica, muestra cómo una estafa automatizada por IA se cuela en tu día a día y confunde incluso a quien sabe moverse en internet.

Rivlin buscó hace poco el teléfono de atención al cliente de una conocida naviera en Google. La función AI Overviews le mostró como primera opción un número aparentemente oficial. Llamó, le atendieron con fórmulas creíbles y le ofrecieron tarifas y descuentos que sonaban razonables. Todo parecía sólido.

El guion estaba afinado: le guiaron paso a paso y le cobraron por adelantado. Rivlin pagó 768 dólares creyendo que contrataba un servicio real, y solo detectó la trampa cuando encontró cargos raros en su tarjeta. Reaccionó rápido, canceló el pago y evitó pérdidas mayores, pero la pregunta queda abierta: ¿cómo llegó ese número falso a la cima de la página?

Los estafadores llevan años publicando teléfonos falsos de soporte. Ahora, gracias a la automatización, siembran miles de “contactos” en foros, páginas de reseñas y webs de paso. Los algoritmos rastrean todo eso y, a veces, lo elevan a resúmenes con apariencia oficial. Así, la estafa automatizada por IA multiplica su alcance y su velocidad.

La autoridad percibida de una respuesta de IA refuerza el engaño. Tú quieres una solución inmediata y el resumen parece más cómodo y directo. Esa comodidad tiene coste: la IA, al organizar lo que encuentra, puede propagar datos manipulados por expertos en posicionamiento fraudulento. Incluso usuarios cuidadosos acaban atrapados, como muestra el caso de Rivlin.

El problema no se limita a los resúmenes de Google. Asistentes como ChatGPT han repetido números o datos falsos que circulan por la red, lo que amplía la superficie de riesgo. Sectores con demanda alta —cruceros, aerolíneas y servicios de reservas— concentran buena parte de los intentos, porque ahí la prisa manda y el margen para dudar es menor. Esa combinación favorece la estafa automatizada por IA.

Por qué los AI Overviews pueden amplificar números falsos de soporte

La estrategia criminal es sencilla y efectiva: inundar internet con información fraudulenta para engañar la relevancia algorítmica. Cuando preguntas por teléfonos de atención poco frecuentes, los sistemas pueden recoger señales débiles y, si la “siembra” fue intensa, mostrar un número falso como opción prioritaria.

La búsqueda sencilla y la inmediatez, que tanto aprecias, se convierten en un riesgo. Aquí es donde la estafa automatizada por IA marca la diferencia.

OpenAI, por su parte, advierte que la actualización tras retirar contenido dañino no es inmediata y que anticipar nuevas manipulaciones es complejo. “El proceso de actualización no es inmediato y los atacantes cambian de táctica rápido”.

La raíz del problema persiste: los ciberdelincuentes automatizan la siembra y mueven más rápido que los controles. Especialistas recomiendan priorizar fuentes verificadas y bases de datos oficiales, sobre todo cuando buscas canales de soporte. Si lo ignoras, la estafa automatizada por IA aprovecha ese hueco y se cuela sin hacer ruido.

Cómo evitar una estafa automatizada por IA al buscar teléfonos de atención

Si necesitas un número de soporte, vas a poder reducir el riesgo en segundos con hábitos claros. Prioriza la web oficial o la app de la empresa y desconfía de ofertas “urgentes” por teléfono. Tres pasos rápidos:

1. Busca el contacto en la web o app oficiales y no en un resumen de IA.
2. Contrasta el número en al menos dos fuentes fiables independientes.
3. Desconfía de descuentos por llamada y pide confirmar por correo corporativo.

Cuando uses resúmenes de IA o un asistente, pide siempre el enlace a la página oficial y verifica el dominio antes de llamar. Copia el número y compruébalo en la sección “Contacto” del servicio web en su versión de escritorio. Si algo huele raro —cargos iniciales, bonos irresistibles o prisas—, cuelga y vuelve al canal oficial. Evitarás que una estafa automatizada por IA convierta una consulta inocente en un cargo inesperado.

Google y OpenAI reconocen el problema, aunque lo califican de casos aislados. Dicen actuar con retiradas y mejoras de seguridad, pero la carrera es desigual. El desafío principal es impedir que los estafadores infiltren datos erróneos más rápido de lo que los filtros aprenden. Señales a vigilar: más avisos de verificación, menos teléfonos de terceros en resúmenes y enlaces claros a dominios oficiales. Si ves esas pistas, el terreno será más seguro.