La IA en delitos cripto aumentó 40% durante el último año, impulsada principalmente por el crecimiento de las estafas que utilizan deepfakes, chatbots y otras herramientas de inteligencia artificial para ampliar su alcance. Así lo revela el nuevo informe de TRM Labs, que sitúa la adopción de IA en actividades criminales relacionadas con criptomonedas en un nivel de 54 sobre 100, frente a aproximadamente 28 puntos registrados en 2024.
El avance no se limita al fraude. Los ciberdelincuentes también están incorporando inteligencia artificial para analizar vulnerabilidades, realizar ingeniería social, infiltrarse en organizaciones y acelerar ataques contra empresas y protocolos de activos digitales.
Para Ari Redbord, Global Head of Policy and Government Affairs de TRM Labs, la principal transformación provocada por la inteligencia artificial no ha sido la creación de nuevos delitos, sino la eliminación de las barreras que anteriormente limitaban su ejecución.
“La IA no ha inventado nuevos delitos. Ha eliminado las limitaciones impuestas a los antiguos.”
El cambio, según el análisis de TRM Labs, está modificando la economía y la escala del crimen relacionado con criptomonedas: operaciones que antes requerían equipos especializados pueden comenzar a ejecutarse con una sola persona equipada con herramientas de IA.
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La adopción de IA en delitos cripto alcanza un nivel emergente
El 2026 AI-in-Crime Adoption Index de TRM Labs clasifica el nivel general de utilización de inteligencia artificial en delitos relacionados con criptomonedas como “emerging”, con una puntuación de 54 sobre 100.
La evolución resulta especialmente significativa frente a 2024, cuando el indicador se situaba alrededor de 28 puntos.
Sin embargo, la adopción no avanza al mismo ritmo en todas las categorías criminales. TRM Labs identifica a las estafas con criptomonedas como la actividad con un nivel “mature” de utilización de IA, mientras que los ataques informáticos y el ransomware permanecen en una fase “emerging”.
En el extremo opuesto se encuentran las actividades vinculadas con narcóticos y mercados darknet, donde el uso de inteligencia artificial continúa en una etapa inicial o “horizon”. En estos casos, la aplicación de IA está concentrada principalmente en tareas de marketing.
Esta diferencia muestra que la inteligencia artificial no está transformando de manera uniforme todas las áreas del crimen cripto. Su impacto más inmediato se está produciendo allí donde puede aumentar rápidamente la capacidad de los operadores para engañar, automatizar y escalar sus actividades.
Las estafas con IA se multiplican
Las estafas representan actualmente el principal motor de la adopción de inteligencia artificial dentro del ecosistema criminal relacionado con criptomonedas.
Según TRM Labs, la proporción de reportes de estafas cripto que involucran tecnologías como deepfakes o chatbots de inteligencia artificial se ha multiplicado hasta 13 veces desde 2022.
El dato refleja un cambio importante en la forma en que los delincuentes pueden construir identidades falsas y establecer contacto con potenciales víctimas.
La inteligencia artificial permite generar contenido más convincente y automatizar interacciones que anteriormente requerían una participación humana mucho mayor. En consecuencia, una misma operación puede intentar llegar a un número considerablemente mayor de personas.
Los resultados económicos también evidencian esta aceleración.
Las pérdidas reportadas por estafas con deepfakes durante 2026, hasta el momento, ya superan en un 263% el total registrado durante todo 2025. Para TRM Labs, este crecimiento constituye una de las señales más claras de la rápida incorporación de IA a las operaciones de fraude.
La importancia del fenómeno no está únicamente en la sofisticación tecnológica. El verdadero cambio está relacionado con la escala.
Una herramienta que permite producir identidades falsas, automatizar conversaciones o generar contenido de manera masiva reduce considerablemente el costo operativo de una estafa. Esto puede hacer rentables ataques que anteriormente no justificaban el tiempo o los recursos necesarios para ejecutarlos.
La inteligencia artificial también está cambiando los ataques informáticos
Las estafas no son la única amenaza.
TRM Labs identifica un crecimiento en el uso de inteligencia artificial para hackear empresas, protocolos y sistemas relacionados con criptomonedas. Entre los ejemplos mencionados aparecen actores cibernéticos vinculados con Corea del Norte, que estarían utilizando infiltración de trabajadores mediante deepfakes, ingeniería social operada con IA y herramientas de inteligencia artificial para descubrir vulnerabilidades.
La utilización de IA en este ámbito introduce una nueva dimensión en la defensa de las infraestructuras digitales.
Durante años, los atacantes han dependido de conocimientos técnicos especializados para identificar fallos de seguridad. La automatización puede reducir parte de esa barrera y permitir que determinadas tareas sean ejecutadas con mayor velocidad.
El riesgo es particularmente relevante para el sector de activos digitales, donde una vulnerabilidad puede afectar directamente fondos, credenciales privadas o infraestructura crítica.
Los hackers podrían ampliar sus objetivos mediante agentes de IA
El potencial de los llamados agentes de inteligencia artificial es uno de los aspectos que más preocupa a los expertos citados en el informe.
Durante el Wyoming Blockchain Symposium 2026, Ryan Kirkley, CEO de Global Settlement Network, señaló que los agentes de IA podrían permitir a los atacantes buscar vulnerabilidades en redes Wi-Fi, contraseñas y wallets a una escala que anteriormente habría sido poco práctica.
La diferencia está nuevamente en la capacidad de automatización.
Un atacante humano debe seleccionar objetivos, analizar información y dedicar tiempo a cada intento. Un agente automatizado puede ejecutar procesos repetitivos a una escala mucho mayor.
Kirkley planteó precisamente este cambio al explicar que anteriormente atacar individualmente a una persona por una cantidad relativamente pequeña de dinero podía resultar demasiado costoso en términos de tiempo. Con agentes automatizados, el incentivo cambia porque una misma herramienta puede dirigirse simultáneamente contra numerosos objetivos.
La amenaza, por tanto, no depende únicamente de que la IA sea capaz de encontrar una vulnerabilidad extremadamente sofisticada. Su impacto también puede surgir de la capacidad para buscar oportunidades de ataque de manera masiva.
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Un caso concreto: la vulnerabilidad descubierta en Zcash
El potencial de la inteligencia artificial para detectar problemas de seguridad también quedó expuesto en junio, cuando el ingeniero de seguridad Taylor Hornby identificó mediante IA una vulnerabilidad crítica en el Orchard transaction pool de Zcash.
De acuerdo con el caso citado por TRM Labs, la vulnerabilidad podría haber sido explotada para crear una cantidad “ilimitada” de tokens falsificados dentro del pool.
El episodio ilustra una característica importante de la nueva carrera entre atacantes y defensores: la IA puede ser utilizada por ambos lados.
Las mismas capacidades que permiten a un investigador encontrar una vulnerabilidad también pueden ser aprovechadas por actores maliciosos para identificar fallos antes de que sean descubiertos o corregidos por los equipos de seguridad.
Los ataques contra criptomonedas alcanzan niveles récord
La aceleración del uso de inteligencia artificial ocurre además en un contexto de fuerte presión sobre la seguridad del sector.
TRM Labs registró 201 ataques contra activos digitales durante el primer semestre de 2026, más del doble de los contabilizados durante todo 2025.
La distribución de las pérdidas también revela una concentración significativa. Cerca del 75% de los fondos perdidos procedieron de apenas el 4% de los incidentes.
La mayoría de estos casos estuvieron relacionados con compromisos de infraestructura, particularmente mediante el robo de claves privadas o credenciales.
La actividad vinculada con Corea del Norte representó aproximadamente 600 millones de dólares, equivalentes al 61% de las pérdidas registradas durante el primer semestre de 2026.
Estos datos ayudan a dimensionar el problema: la amenaza no depende exclusivamente del número de ataques, sino de la capacidad de determinados incidentes para producir pérdidas extraordinariamente elevadas.
El ransomware entra en una nueva etapa con agentes autónomos
El ransomware constituye otro de los segmentos donde la inteligencia artificial está ganando terreno.
TRM Labs señala que la mayoría de las operaciones de ransomware ya utilizan IA en etapas como el phishing y el acceso inicial. Al mismo tiempo, existen kits de ransomware sin código que se comercializan por entre 400 y 1.200 dólares.
Pero el cambio más relevante podría estar llegando con los ataques completamente automatizados.
Investigadores revelaron recientemente JadePuffer, descrito como el primer ataque de ransomware completamente agentic utilizado en una operación de extorsión. En este caso, un agente de IA habría gestionado de extremo a extremo diferentes fases del ataque, incluyendo reconocimiento, robo de credenciales, movimiento lateral, escalamiento de privilegios y cifrado.
Para Redbord, el caso representa una muestra de la escala que podrían alcanzar los ataques contra hospitales y sistemas de infraestructura crítica cuando la intervención humana deja de ser necesaria durante buena parte de la operación.
¿Qué significa para los usuarios de criptomonedas?
El crecimiento de la IA en delitos cripto plantea un problema especialmente complejo porque afecta tanto a usuarios individuales como a exchanges, protocolos, empresas y proveedores de infraestructura.
Para los usuarios, uno de los mayores riesgos está en la capacidad de los atacantes para construir comunicaciones y perfiles falsos cada vez más convincentes. El uso de deepfakes y sistemas automatizados puede dificultar la identificación de una estafa basándose únicamente en la apariencia o en la calidad del contenido recibido.
Para las empresas, el desafío es todavía más amplio. La inteligencia artificial puede utilizarse para buscar vulnerabilidades, automatizar ingeniería social y acelerar intentos de infiltración.
Esto significa que las defensas tradicionales deberán enfrentarse a atacantes capaces de operar con mayor velocidad y escala.
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La frontera del crimen cripto se desplaza hacia la automatización
El informe de TRM Labs plantea una transformación que va más allá de una simple incorporación de nuevas herramientas tecnológicas.
La inteligencia artificial está reduciendo el costo, el tiempo y los conocimientos necesarios para ejecutar determinadas actividades criminales. Al mismo tiempo, está aumentando la cantidad de objetivos que un operador puede atacar.
La frase de Redbord resume el fenómeno: la IA no creó necesariamente nuevos delitos; redujo las limitaciones de los delitos existentes.
La evolución de las estafas con deepfakes, el crecimiento de los ataques contra infraestructura cripto y la aparición de ransomware operado mediante agentes autónomos apuntan hacia un escenario donde la escala puede convertirse en uno de los principales factores de riesgo.
TRM Labs señala que gran parte de la actividad criminal analizada termina moviendo valor a través de blockchains públicas. Por ello, las tendencias observadas en las redes pueden servir como un indicador razonable para entender cómo está evolucionando el crimen relacionado con activos digitales.
El dato central, sin embargo, ya está definido: la adopción de IA en delitos cripto creció 40% en un año. Y mientras las estafas avanzan hacia una fase madura de utilización de inteligencia artificial, los hackers y operadores de ransomware comienzan a explorar una segunda frontera: sistemas capaces de ejecutar ataques con una intervención humana cada vez menor.
