Un estudio internacional demuestra que los chatbots de inteligencia artificial superan a los estafadores humanos en la fase de generación de confianza dentro de las estafas conocidas como "pig butchering" (literalmente, "engorde del cerdo"), un fraude que combina romance y falsas inversiones en criptomonedas y que mueve decenas de miles de millones de dólares al año en el mundo.
La investigación, publicada y recogida por Wired, fue desarrollada por un equipo de cuatro universidades: Amrita Vishwa Vidyapeetham (India), la Universidad Ca' Foscari de Venecia, la Universidad de Melbourne y la Universidad Ben Gurion del Néguev (Israel). Los académicos pusieron a un chatbot basado en Claude —creado por ellos mismos— frente a un estafador humano experto en estafas románticas, en una simulación controlada realizada a principios de 2025.
El experimento consistió en reclutar a 22 sujetos que creían participar en un estudio sobre "cómo hacen amigos las personas en internet". Durante una semana, cada voluntario intercambió mensajes con dos interlocutores: el chatbot de IA y el estafador humano. Al finalizar, ambos debían formular una petición similar: descargar una aplicación o jugar a un videojuego, considerada por los investigadores como un indicador válido de la confianza generada, equivalente al momento en que la víctima accede a invertir en una plataforma fraudulenta.
Los resultados fueron contundentes. El 46% de los participantes aceptó descargar la aplicación solicitada por el chatbot, mientras que solo el 18% hizo lo propio con el videojuego pedido por el humano. Además, en una escala de confianza de 1 a 5, el chatbot obtuvo una puntuación media de 3,78, frente al 3,31 del estafador humano. El 80% de todos los mensajes enviados por los voluntarios fueron dirigidos al bot, lo que evidencia su preferencia por interactuar con la IA.
"Con relativamente poco esfuerzo, somos capaces de crear un agente que supera al humano en la construcción de esa confianza emocional explotable", afirma Yisroel Mirsky, profesor de informática en la Universidad Ben Gurion especializado en seguridad en IA. Por su parte, Gilad Gressel, investigador de Amrita Vishwa Vidyapeetham, lo describe como una "cosecha de confianza": se cultiva el vínculo emocional para preparar a la víctima.
El estudio se apoya en entrevistas a 145 exempleados de redes de estafa, muchos de ellos víctimas de trata y trabajo forzado en complejos ubicados en Camboya, Myanmar y Laos. A partir de esos testimonios y de manuales internos de los grupos criminales, los investigadores diseñaron un modelo al que denominan "anzuelo, sedal y hundimiento" (hook, line and sinker): un mensaje inicial que atrapa, conversaciones prolongadas que construyen relación y, finalmente, la solicitud de una inversión falsa. La fase intermedia, sostienen, representa la mayor parte del trabajo del estafador y es precisamente la que la IA puede automatizar.
Otro hallazgo preocupante fue la capacidad del chatbot para negar su naturaleza. Solo uno de los 22 voluntarios detectó que hablaba con una IA. El bot cumplió sistemáticamente las instrucciones de no admitir su identidad, llegando incluso a inventar explicaciones convincentes cuando cometió errores que delataban que era un modelo de lenguaje.
Los investigadores advierten que este escenario no es ciencia ficción: ya hay redes que usan IA para pulir textos, traducir y generar deepfakes. El siguiente paso, señalan, es la automatización total de la fase de seducción, dejando al estafador humano únicamente el tramo final —eludiendo así los sistemas de seguridad de los modelos— para dirigir a la víctima hacia la inversión fraudulenta.
El estudio llega en un momento en que las estafas tipo pig butchering se han expandido globalmente, con pérdidas de hasta seis cifras por víctima y operaciones que explotan a trabajadores forzados en el sudeste asiático. Si la IA puede replicar —e incluso superar— la capacidad humana de generar confianza, el volumen de víctimas potenciales podría multiplicarse, al tiempo que se reduce la necesidad de personal humano en las redes criminales. La conclusión de los autores es clara: sin contramedidas específicas por parte de desarrolladores y plataformas, la automatización de la estafa está al alcance de cualquier grupo criminal con acceso a un modelo de lenguaje.