El Foro Económico Mundial advirtió que el fraude de identidad está entrando en una nueva fase en la era de la IA, impulsado por un «cambio de sofisticación» que llevó a un aumento interanual del 180% en esquemas de fraude más complejos en 2025. Esta tendencia refleja una alineación cada vez mayor entre las experiencias institucionales e individuales, lo que subraya cómo el fraude se ha convertido en una característica integrada del entorno digital moderno.
La necesidad de una verificación de identidad segura y fiable nunca fue tan urgente. Organizaciones de sectores como las finanzas, la administración pública y la sanidad están adoptando tecnologías de reconocimiento facial. Sin embargo, en muchos mercados, la rápida expansión de la banca digital, el e-commerce y la tecnología financiera superó el despliegue de marcos de identidad sólidos. Como resultado, las aplicaciones de identificación facial, los sistemas contra el blanqueo de dinero (AML) y de conocimiento del cliente (KYC), las pasarelas de pago, la emisión de tickets contactless y los controles de acceso físico dependen ahora de la autenticación biométrica que debe escalarse sin generar nuevas vulnerabilidades.
La tecnología de gemelos digitales permite a las empresas generar datos sintéticos de alta calidad que reflejan una amplia gama de características humanas. Así, se pueden simular diversos escenarios y condiciones ambientales para el entrenamiento de modelos de IA resistentes. Si se aplican de forma responsable, estas capacidades pueden redefinir el modo en que se construye una verificación de identidad segura y escalable.
Los gemelos digitales como marco estratégico de la IA
Los gemelos digitales y los datos sintéticos están cada vez más integrados en las estrategias de IA de las empresas. Juntos, amplían las iniciativas de datos y automatización existentes mediante la experimentación, las pruebas y la optimización en un entorno controlado y de bajo riesgo. En lugar de basarse únicamente en datos del mundo real, las empresas pueden modelar digitalmente personas, sistemas y condiciones, y utilizar esos modelos para reforzar el rendimiento de la IA antes de su implementación.
Para la verificación de la identidad, este enfoque cambia la forma de diseñar, entrenar y ampliar los sistemas biométricos. Los gemelos digitales y los datos sintéticos permiten a los equipos abordar de forma proactiva los retos de precisión, equidad, seguridad y crecimiento, en lugar de hacerlo de forma reactiva. Las principales ventajas son:
- Mayor precisión: Formación y validación basadas en escenarios que mejoran el rendimiento en casos extremos y en la variabilidad operativa.
- Mitigación de sesgos: Ingeniería de conjuntos de datos que refleja la diversidad demográfica y contextual, reduciendo el sesgo descendente en los resultados del modelo.
- Rentabilidad: Reducción de la dependencia de canalizaciones de datos biométricos del mundo real lentas, caras y sensibles.
- Seguridad mejorada: Evaluación previa a la implementación frente a intentos sintéticos de suplantación de identidad, entradas de adversarios y patrones de fraude.
- Escalabilidad: Generación de datasets bajo demanda para dar soporte a nuevas regiones, requisitos normativos y escenarios de crecimiento.
- Ciclos de desarrollo más rápidos: Plazos de iteración y validación de modelos más cortos sin comprometer las normas de gobernanza.
En conjunto, los gemelos digitales y los datos sintéticos hacen que la verificación de identidad pase de una aplicación estática a un sistema adaptativo. Su valor no se limita a la formación de modelos, sino que se extiende a la detección, la vigilancia y la preparación operativa. Esto queda claro al ver cómo se aplican estas características en los flujos de trabajo de identidad del mundo real.
Simular la confianza: Cómo los gemelos digitales refuerzan los sistemas de identidad a escala
Los gemelos digitales están mostrando un impacto real contra la rápida evolución de los vectores de fraude y los retos operativos en 2025. Con un aumento del fraude de identidad sintética de más del 300% en Estados Unidos este año y un incremento de los ataques basados en deepfakes de más del 1000%, las organizaciones están adoptando estrategias basadas en la simulación para anticiparse a los riesgos y ampliar los sistemas de identidad seguros.
- Formación de modelos biométricos: Los bancos y los prestamistas digitales utilizan gemelos digitales para generar amplios conjuntos de datos de identidad sintéticos que incluyen variaciones en los rasgos faciales, la iluminación y las condiciones de captura. Esto ayuda a los modelos de IA a generalizar mejor, especialmente ante ataques sofisticados generados por IA que engañan fácilmente a los sistemas convencionales, y reduce el sesgo en poblaciones de clientes globales durante la incorporación remota y las transacciones de alto riesgo.
- Detección de fraudes: Los mercados en línea y las redes de pago simulan vectores de fraude conocidos y emergentes, incluidas identificaciones falsas generadas por IA y secuencias de suplantación de identidad, para poner a prueba los motores de verificación y puntuación de riesgos. Ahora que se están utilizando cada vez más documentos sintéticos y falsificaciones para eludir las comprobaciones básicas de identificación, esta simulación previa al despliegue refuerza las defensas en capas y reduce los falsos negativos.
- Supervisión en tiempo real: Los modelos de gemelos digitales, alimentados con datos reales de interacción y sensores, ayudan a los operadores de aeropuertos, sistemas de tránsito y estadios a correlacionar patrones de comportamiento y detectar anomalías más allá de las comprobaciones estáticas. Esta supervisión continua puede detectar intentos de acceso inusuales o el uso indebido de credenciales antes de que se conviertan en incidentes de seguridad más graves.
- Formación y simulación: Las redes sanitarias y los organismos públicos aprovechan los escenarios de violación de identidad simulada para formar a los equipos de respuesta. Al reproducir modos de fallo complejos, como credenciales comprometidas en puntos de acceso críticos, el personal puede ensayar intervenciones sin arriesgar la privacidad del paciente o la interrupción del servicio.
- Cumplimiento normativo: Las organizaciones financieras, sanitarias y de mercados regulados validan sus procesos biométricos y de verificación utilizando cohortes de identidad sintética. Esto les permite satisfacer los requisitos de auditoría y privacidad y, al mismo tiempo, iterar rápidamente sobre la lógica de verificación, un equilibrio que las pruebas tradicionales con datos reales no suelen conseguir.
Las mismas técnicas de simulación utilizadas por las organizaciones para entrenar, probar y escalar sistemas de identidad están siendo adoptadas ahora por los atacantes para generar una falsa sensación de confianza en entornos reales. Cuando las arquitecturas de verificación no se diseñan teniendo en cuenta esta realidad, se puede pasar rápidamente de fallas durante pruebas controladas a un impacto negativo en el mundo real, como se vio en el caso de Hong Kong en 2024 de un fraude de 20 millones de libras posibilitado por una videollamada deepfake.
Confianza rediseñada
A medida que el fraude de identidad evoluciona de la falsificación estática a la simulación en tiempo real, los sistemas de verificación basados en señales históricas y en la confianza visual están llegando a su límite. Los gemelos digitales y los datos sintéticos ofrecen una forma práctica de avanzar, ya que permiten a las organizaciones diseñar, probar y reforzar los flujos de trabajo de identidad frente a comportamientos adversos antes de que salgan a la luz de forma generalizada. La transformación no consiste tanto en añadir nuevos controles sino en replantearse cómo se diseñan los sistemas de identidad de forma continua, en condiciones realistas y con privacidad desde el diseño.
Descubre cómo el Digital Twins Studio de Globant aplica arquitectura basada en simulación y datos sintéticos para ayudar a las organizaciones a construir sistemas de identidad y verificación resistentes y preparados para el futuro, impulsados por gemelos digitales de humanos de alta fidelidad.
