CIUDAD DE MÉXICO (apro).— Las estafas telefónicas que utilizan clonación de voz con inteligencia artificial se han incrementado en distintos contextos. Los estafadores emplean audios breves obtenidos de redes sociales, mensajes de voz o contenidos públicos para generar imitaciones que suenan similares a las voces de familiares, colegas o personas de confianza. Con estos modelos, realizan llamadas en las que solicitan dinero, información sensible o acciones urgentes. Autoridades de ciberseguridad han emitido recomendaciones para identificar señales que alerten sobre posibles intentos de suplantación.

Puntos clave

Incremento en uso de clonación de voz
Los estafadores utilizan sistemas de IA que replican voces con fragmentos de audio obtenidos de interacciones previas o material público.

Patrones auditivos que alertan sobre suplantación
Pausas irregulares, cambios limitados en la entonación, pronunciaciones inusuales y falta de respiración figuran entre los indicadores recurrentes.

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Medidas de verificación recomendadas por autoridades
Colgar y devolver la llamada, confirmar identidad por otro medio y evitar compartir información sensible forman parte de las acciones sugeridas.

Protocolos preventivos en empresas y hogares
Procesos de autenticación, palabras clave y restricciones en la difusión de audios buscan reducir la exposición a intentos de fraude.

Tecnologías de detección en desarrollo
Investigadores trabajan en sistemas que analizan patrones acústicos y respuestas fonéticas para identificar voces sintetizadas.

Cómo operan las llamadas con voz clonada generada por IA

Los estafadores recopilan audios cortos para entrenar modelos capaces de imitar características vocales como timbre, ritmo y entonación. Estos modelos permiten generar voces que mantienen suficientes similitudes con la persona suplantada para que la víctima perciba autenticidad. En los reportes analizados, los delincuentes usan argumentos relacionados con emergencias familiares, instrucciones laborales o solicitudes inesperadas para obtener acceso a recursos financieros.

Instituciones de seguridad han señalado que estos modelos requieren poca información para producir imitaciones funcionales. En consecuencia, el uso de grabaciones distribuidas en redes sociales o aplicaciones de mensajería facilita la construcción de voces generadas con IA.

Indicadores auditivos que permiten detectar una voz clonada

Durante las llamadas, se observan patrones que pueden indicar el uso de voz generada por sistemas automatizados. Entre estos indicadores figura la entonación estable y con variaciones mínimas. En interacciones humanas, la entonación cambia según la intención y el ritmo conversacional, mientras que los modelos sintéticos pueden mantener un patrón uniforme.

Los silencios también ofrecen señales relevantes. En casos documentados, se registraron pausas que no coinciden con el flujo natural de una conversación. Estos silencios pueden aparecer de forma abrupta o en momentos poco comunes. Asimismo, la respiración suele ser reducida o ausente, lo que difiere de las variaciones normales presentes en el diálogo humano.

Otro indicador es la pronunciación atípica de nombres propios, apellidos o términos menos comunes. Aunque los modelos logran replicar fragmentos con precisión, pueden fallar al formular oraciones completas o al reproducir sonidos específicos. En algunos reportes, la articulación suena incompleta o con acentos inconsistentes.

Las respuestas genéricas o la incapacidad de reaccionar con rapidez a preguntas inesperadas constituyen otra señal. En varios incidentes, los estafadores utilizaron guiones con argumentos establecidos y evitaron dar detalles concretos sobre situaciones personales.

Pasos recomendados para verificar la autenticidad de la llamada

Distintas autoridades recomiendan no confiar únicamente en el sonido de la voz, incluso si parece coincidir con la de un familiar o colega. Entre los pasos sugeridos se encuentra colgar y devolver la llamada mediante un número previamente guardado. Esta práctica permite confirmar si la persona realmente intentó comunicarse.

Otra medida consiste en verificar la información utilizando un segundo canal. Por ejemplo, enviar un mensaje directo a la persona o contactar a un tercero que pueda confirmar la información solicitada. En situaciones de presunta emergencia, este paso resulta particularmente relevante.

Muchos especialistas proponen establecer una palabra clave o frase de verificación entre familiares o equipos de trabajo. Este mecanismo facilita la confirmación de identidad en escenarios donde exista presión o urgencia.

También se recomienda evitar compartir información financiera o personal durante llamadas inesperadas. Los estafadores suelen intentar acelerar la conversación para obtener respuestas inmediatas, por lo que una pausa breve para verificar la autenticidad puede ayudar a evitar incidentes.

Las autoridades también sugieren limitar la publicación de mensajes de voz o videos con audio en redes sociales. El acceso amplio a material vocal facilita que terceros generen imitaciones sin conocimiento de la persona afectada.

Prácticas preventivas ante el incremento de fraudes con IA

Los estudios sobre detección de voces generadas por IA muestran que los sistemas están en desarrollo y aún no ofrecen precisión total. Algunos métodos analizan artefactos digitales presentes en el audio, mientras que otros se enfocan en variaciones fonéticas difíciles de replicar.

En entornos corporativos, los incidentes recientes motivaron la implementación de protocolos adicionales para autorizar pagos o solicitudes operativas. Estos protocolos incluyen la verificación a través de canales oficiales, la participación de múltiples responsables y la revisión de instrucciones inusuales.

En el ámbito doméstico, las campañas informativas invitan a la población a evitar responder llamadas de números desconocidos y utilizar métodos adicionales para confirmar la identidad del interlocutor. La difusión constante de nuevas modalidades de fraude ayuda a que las familias identifiquen señales tempranas de suplantación.

Información técnica que ayuda a identificar suplantación de voz

Investigadores han desarrollado métodos de verificación basados en preguntas espontáneas o retos fonéticos diseñados para provocar respuestas que los modelos de IA no replican con precisión. Estos análisis consideran cambios en el ritmo, la entonación y la formación de sonidos específicos.

Aunque las herramientas técnicas muestran avances, la verificación directa durante la llamada y la aplicación de pasos preventivos continúan siendo elementos relevantes en escenarios donde se reporten intentos de fraude con voz clonada.