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Todo lo que debes saber sobre el fraude de iOS 14+
La fuerza de la IA en el fraude publicitario: luchando contra la innovación con innovación
La famosa FUERZA tan brillantemente representada en Star Wars es como la IA.
El avance de la Inteligencia Artificial está brindando beneficios asombrosos en muchas áreas. Pero al igual que la FUERZA, la IA también es explotada por un lado oscuro de maneras que son perjudiciales para las personas y las empresas, particularmente en el fraude publicitario.
Por un lado, la IA puede ayudar a detectar el fraude con una precisión notable. Sin embargo, al mismo tiempo, le da a los estafadores la capacidad de orquestar estafas sofisticadas, poniendo en riesgo miles de millones de dólares del presupuesto publicitario.
La pregunta más importante es: ¿puede la IA erradicar el fraude publicitario, o está alimentando el problema?
Al entender que la IA es una espada de doble filo, los anunciantes pueden convertirla en su mayor defensa contra amenazas en evolución. Con las estrategias adecuadas, las empresas pueden adoptar la IA no solo como una herramienta para la optimización, sino como un escudo robusto contra el fraude.
La creciente amenaza del fraude publicitario impulsado por la IA
El fraude publicitario no es nuevo, por supuesto, pero la IA lo ha llevado a nuevos niveles de sofisticación. Los actores malintencionados ahora utilizan prácticas avanzadas para crear tráfico falso, secuestrar dispositivos y replicar el comportamiento humano con precisión, lo que los hace mucho más difíciles de detectar. Estos métodos cuestan a los anunciantes miles de millones cada año, desperdiciando presupuestos y disminuyendo la confianza.
En términos generales, el fraude publicitario se refiere a prácticas engañosas que manipulan los sistemas publicitarios para desviar el gasto. Las formas comunes incluyen:
- Tráfico falso: Bots imitando humanos para inflar impresiones o clics.
- Botnets: Redes de dispositivos secuestrados orquestando actividades fraudulentas a gran escala.
- Fraude por clics: Aumentar artificialmente las tasas de clics, a menudo para agotar el presupuesto publicitario de un competidor o generar ingresos ilícitos.
- Usuarios falsos: Los estafadores crean perfiles realistas que imitan el engagement real de los usuarios.
Por qué la IA está empeorando el fraude publicitario
La IA se ha convertido en un catalizador para el fraude publicitario, proporcionando a los estafadores herramientas más sofisticadas, escalables y efectivas. Las plataformas de IA de código abierto han reducido la barrera de entrada, permitiendo a los actores maliciosos implementar esquemas de fraude avanzados con un esfuerzo mínimo.
Los estafadores utilizan Redes Generativas Antagónicas (GANs) para crear contenido sintético, incluidos anuncios deepfake y usuarios falsos que interactúan con campañas reales. Estas interacciones generadas por IA pueden imitar de manera convincente el comportamiento humano, lo que dificulta su detección y señalización. Por ejemplo, los estafadores aprovechan las GANs para generar perfiles de usuarios falsos que se involucran sin problemas con los anuncios, engañando a las herramientas de análisis para que registren el engagement fraudulento como auténtico.
La IA también está mejorando las granjas de clics, haciéndolas más difíciles de detectar. Los algoritmos impulsados por IA pueden simular comportamientos de usuario diversos, como desplazamiento, tiempo de permanencia y patrones de clic variados, haciendo que el engagement fraudulento parezca cada vez más realista. Además, la IA está dificultando la detección de Tiempo de click-to-install (CTIT), mejorando el tiempo, la aleatoriedad y la precisión en la imitación de usuarios reales con flujos inexistentes.
El impacto financiero es asombroso. Statista predice que las pérdidas por fraude publicitario aumentarán de $84.000 millones de dólares en 2023 a hasta $172.000 millones de dólares para 2028. Con la accesibilidad de las herramientas de IA, los estafadores se están volviendo más sofisticados y generalizados.
El marketing de aplicaciones también está plagado de fraude publicitario. Según las estimaciones de AppsFlyer, la exposición financiera al fraude publicitario de instalación de aplicaciones superó los $17.000 millones en 2024 (esto se refiere a la cantidad de dinero que se habría perdido por fraude si no hubiera habido detección de fraude; en realidad, gran parte de esto se bloquea y, por lo tanto, no se paga).
Considera CycloneBot, un esquema que apunta a plataformas de Connected TV (CTV). Usando IA, llenó las sesiones de visualización y el tráfico, costando a los anunciantes millones de dólares mensualmente. Otros ejemplos incluyen BeatSting, un esquema de fraude publicitario de audio que genera tráfico de audio falso, drenando más de $1 millón por mes de los anunciantes. Así como las estafas de FM, un esquema de audio adicional donde los estafadores mezclan tráfico de audio falso que parece ser actividad legítima de usuarios a través de varios dispositivos y reproductores de audio.
Estas interacciones fraudulentas distorsionan las métricas de engagement y engañan a los anunciantes haciéndoles creer que están alcanzando audiencias reales. Estos casos destacan cómo los estafadores están aprovechando la IA para escalar sus operaciones y evadir la detección.
Los scalper bots también han infiltrado campañas digitales. Las herramientas de IA se están utilizando para automatizar la oferta por colocaciones de anuncios digitales, inflando artificialmente los costos y llevando a un gasto publicitario desperdiciado. Estos esquemas de fraude impulsados por IA ejecutan patrones complejos de múltiples clics, apuntando a campañas programáticas de alto valor y haciendo que la detección sea cada vez más desafiante.
…y hay esquemas adicionales que se están llevando a cabo que ninguno de nosotros ha descubierto aún, ya que los estafadores continúan innovando, aprovechando la IA de diversas maneras para explotar vulnerabilidades en el ecosistema de la publicidad digital.
Luchar fuego contra fuego: cómo la IA puede combatir el fraude publicitario
Mientras que la IA permite fraudes más sofisticados, también es la herramienta más poderosa para combatirlo. Modelos avanzados de aprendizaje automático y análisis predictivo ayudan a los anunciantes a detectar y bloquear actividades fraudulentas en tiempo real, a menudo antes de que se cause daño.
Las soluciones de IA sobresalen en varias áreas al combatir el fraude publicitario:
- Detección de anomalías: Los algoritmos monitorean el tráfico y señalan patrones inusuales, como picos repentinos o comportamientos inconsistentes.
- Aprendizaje continuo: Al analizar nuevos datos, la IA evoluciona para detectar tácticas de fraude emergentes y mantenerse un paso adelante de los estafadores.
- Precisión mejorada: Los sistemas impulsados por IA distinguen la actividad legítima del usuario del comportamiento fraudulento con alta precisión, reduciendo los falsos positivos.
Casos de éxito
Las herramientas impulsadas por IA de AppsFlyer previenen miles de millones de dólares en transacciones fraudulentas al adaptarse a nuevas amenazas y proporcionar prevención de fraude en tiempo real. De manera similar, otras soluciones emplean análisis predictivo para anticipar tendencias de fraude, utilizando métodos basados en grafos para detectar redes y conexiones fraudulentas.
Nuestra IA mejora la detección, la velocidad, así como la disuasión real del fraude publicitario con beneficios clave que incluyen:
- Detección de fraude más rápida: Identifica actividades fraudulentas hasta 8 veces más rápido, ayudando a las empresas a evitar pérdidas financieras sustanciales e inexactitudes en los datos.
- Mejora de la prevención: Los intentos de fraude se detectan y mitigan 14 veces más rápido, reduciendo significativamente la ventana para que los defraudadores exploten nuevos métodos.
- Mayor eficacia: Mantiene más del 90% de eficacia en la detección de fraude incluso después de un bypass de fraude, con un promedio de solo un 9% de disminución en la precisión de detección.
- Precisión mejorada: Asegura una mejora de 7 veces en la precisión de detección.
- Detección en tiempo real Identifica hasta un 60% más de fraude post-atribución en tiempo real, reduciendo inmensamente el número de usuarios/instalaciones falsas.
Desafíos en el uso de IA para combatir el fraude publicitario
A pesar de su efectividad, la IA no es una solución mágica. Los sistemas de detección de fraude a menudo dependen en gran medida de datos históricos, lo que puede dificultar la identificación de tácticas de fraude completamente nuevas. Esto crea una dinámica constante de gato y ratón: los defraudadores se adaptan tan rápido como mejora la detección.
Otro desafío es la “explicabilidad”. Los sistemas de detección de fraude impulsados por IA a veces pueden producir resultados que son difíciles de interpretar, lo que dificulta a los anunciantes entender por qué ciertas actividades se marcan como fraudulentas. Asegurar la transparencia y la interpretabilidad sigue siendo un factor crucial para la adopción de IA en la prevención del fraude.
Las preocupaciones sobre la privacidad y la ética complican aún más las cosas. Las herramientas de prevención de fraude basadas en IA deben cumplir con las regulaciones globales de protección de datos como el GDPR, mientras mantienen la efectividad necesaria para combatir tácticas de fraude sofisticadas. Encontrar el equilibrio adecuado entre la privacidad del usuario y la detección de fraude sigue siendo un desafío continuo.
Convertir la IA en tu aliado contra el fraude publicitario
Para mantenerse por delante del fraude, las organizaciones necesitan un enfoque integral y proactivo. La IA por sí sola no es suficiente; debe combinarse con la experiencia humana y la colaboración estratégica para ser verdaderamente efectiva. Estos son los pasos que las empresas deben seguir:
- Invertir en soluciones avanzadas de IA: Las herramientas líderes ofrecen capacidades avanzadas para la detección y prevención del fraude.
- Combinar la IA y la experiencia humana: Los analistas desempeñan un papel vital en la refinación de los resultados de la IA, interpretando patrones matizados y abordando casos extremos que los sistemas automatizados pueden pasar por alto.
- Colaborar entre plataformas: Compartir inteligencia con colegas y partes interesadas de la industria fortalece las defensas colectivas contra esquemas de fraude sofisticados.
- Mantenerse adaptable: Actualizar regularmente los modelos de detección con nuevos datos para contrarrestar las tácticas de fraude en evolución.
Estrategias a prueba de futuro
Luchar contra el fraude publicitario requiere que las empresas piensen en el futuro. El aprendizaje federado, por ejemplo, permite a las organizaciones colaborar en la detección de fraudes sin compartir raw data, asegurando la privacidad mientras se mejoran los resultados.
Además, fomentar una cultura de innovación y experimentación— a través de equipos multifuncionales y asociaciones con líderes tecnológicos— ayuda a las organizaciones a mantenerse ágiles y proactivas. Construir alianzas en la industria puede fortalecer aún más las defensas al agrupar conocimientos y recursos.
La innovación en IA ha demostrado ser un gran avance para las empresas, especialmente en los últimos años, ayudando a muchas a mejorar sus capacidades, ofertas, servicios y más.
Pero es una espada de doble filo que puede usarse para hacer daño tanto como para el bien; por lo tanto, las empresas deben ser conscientes de los pros y los contras de tal tecnología potente, y continuar contribuyendo, innovando y utilizándola para combatir el fraude publicitario con el fin de mantenerse por delante de la sofisticación del fraude.
Hallazgos clave
La IA es tanto un riesgo como una solución. Los defraudadores la explotan para estafas sofisticadas, pero también impulsa las herramientas de detección de fraude más efectivas.
- El fraude publicitario está en aumento. Se proyecta que las pérdidas alcanzarán los $172.000 millones de dólares para 2028, lo que hace que la prevención proactiva del fraude sea más crítica que nunca.
- La detección de fraude impulsada por IA funciona. Soluciones como la detección de anomalías y la modelización predictiva son clave para combatir las tácticas de fraude en evolución.
- La experiencia humana sigue siendo esencial. La IA por sí sola no es suficiente; la supervisión experta garantiza una prevención del fraude más precisa y adaptable.
- La colaboración y la innovación son clave. La cooperación en toda la industria y los avances tecnológicos continuos son las mejores maneras de mantenerse por delante de los defraudadores.
