Entendiendo el aumento del uso de identificaciones falsas

El uso de documentos de identidad adulterados o falsificados es un problema generalizado y creciente que afecta a individuos, empresas e instituciones a nivel mundial. Este fenómeno abarca incidentes de bajo impacto como el fraude amistoso —por ejemplo, alguien que obtiene crédito extra en un juego presentando un documento adulterado— hasta fraudes financieros a gran escala que pueden costar millones a organizaciones y consumidores; los consumidores reportaron pérdidas por fraude que superan los US$12.5 mil millones en pérdidas por fraude en 2024, y las encuestas industriales muestran pérdidas organizacionales promedio que van desde cientos de miles hasta millones por incidente. Al mismo tiempo, herramientas ampliamente disponibles de modelos de lenguaje extenso (LLM) y generación por IA hacen mucho más fácil para los defraudadores producir documentos falsificados de alta calidad y materiales de apoyo desde cero en segundos, contribuyendo así a un fuerte aumento en documentos digitales falsificados.

Información sobre fraude documental por sector y estado

En nuestro análisis reciente sobre tendencias de fraude documental en EE.UU., examinamos qué sectores y estados presentan la mayor exposición usando el conjunto de datos Veriff 2025, que incluye millones de sesiones que fueron identificadas y rechazadas por manipulación de documentos. A continuación presentamos tasas de fraude documental por sector (Gráfico 1) y un desglose detallado por estado (Gráfico 2).

Gráfico 1. Muestra las tasas de fraude documental en cinco sectores

• Análisis: La distribución por sector muestra que Servicios Financieros (24.55%) y Movilidad & Transporte (23.54%) tienen la mayor exposición a documentos de identidad adulterados o falsificados, lo que indica que los atacantes se enfocan en flujos transaccionales de alto valor donde el fraude exitoso produce retornos financieros u operativos desproporcionados. Dado el amplio daño por fraude y el rápido aumento de herramientas generativas de IA que aceleran las falsificaciones realistas, estas industrias deberían priorizar urgentemente la verificación en capas, señales de riesgo en tiempo real y controles más estrictos para reducir el impacto financiero.

Gráfico 2. Muestra tasas de fraude documental para licencias de conducir y pasaportes en varios estados.

• Análisis: Las elevadas tasas de manipulación de licencias de conducir en estados como Nueva York (25.09%), Dakota del Norte (24.42%) y Texas (24.2%) indican puntos críticos regionales donde las diferentes normas estatales de emisión y características de seguridad amplían la superficie de ataque, permitiendo a los defraudadores “comprar” entre diferentes plantillas y escalar ataques en las múltiples variantes estatales. Por el contrario, la menor tasa de manipulación de pasaportes (17.02%) se alinea con controles de seguridad centralizados más fuertes que dificultan la falsificación a gran escala, pero las herramientas generalizadas de IA generativa/LLM están reduciendo rápidamente la barrera para producir documentos falsificados convincentes y elementos de soporte en segundos, acelerando los intentos contra identificaciones estatales y pasaportes.

¿Qué es una identificación falsa? Definiciones y tipos

Una identificación falsa es un documento de identidad falsificado creado para suplantar o imitar de cerca una identificación oficial emitida por el gobierno con la intención de engañar a personas, sistemas o procesos.

• Identificaciones alteradas (manipuladas): un documento genuino emitido por el gobierno cuyos campos visibles o foto han sido modificados físicamente mientras algunas características originales de seguridad permanecen intactas.
  
• Identificaciones sintéticas: un documento creado desde cero utilizando datos personales fabricados y, a menudo, una plantilla fabricada o improvisada (puede incluir identidades totalmente sintéticas).
  
• Identificaciones falsificadas:
  un documento reproducido con la intención de emular de cerca una identificación auténtica, incluyendo hologramas simulados, efectos de impresión y materiales similares al original.

Comprender estas variaciones es esencial porque permite una detección precisa, soluciones a la medida y controles específicos que reducen las pérdidas financieras y operativas ante el aumento reportado de fraude y el auge de falsificaciones mediante IA.

Cómo detectar una identificación falsa: Perspectivas a nivel estatal

Según la guía de Veriff sobre cómo detectar identificaciones falsas por estado, los indicadores comunes de identificaciones falsas incluyen:

• Errores ortográficos o gramaticales en la identificación
  
• Fuentes, espaciado o alineación incorrectos
  
• Hologramas alterados o microimpresión ausente
  
• Inconsistencias en la información personal (por ejemplo, fechas de nacimiento, direcciones)
  
• Inconsistencias en la foto o indicios de intercambio de foto (artefactos en los bordes, retrato desalineado)
• Artefactos en la imagen y metadatos que indican manipulación digital

Análisis: Al diseñar controles, las empresas deben combinar indicadores visuales y forenses con plantillas de documentos específicas por estado y diferencias en emisión — y priorizar la remediación y monitoreo en estados con alta incidencia de fraude (por ejemplo, Nueva York, Texas) basándose en el volumen absoluto y el impacto en el negocio. Esto es esencial porque las herramientas de IA generativa y las técnicas evolutivas de los atacantes están aumentando rápidamente la variedad y calidad de documentos falsificados, por lo que las plantillas y modelos de riesgo deben actualizarse y adaptarse continuamente.

Motivaciones detrás del uso de identificaciones falsas

Entender las motivaciones detrás del uso de identificaciones falsas ayuda a priorizar estrategias de detección y prevención. Motivaciones principales para usar identificaciones falsas:

• Acceso ilegal por edad — obtener alcohol, entrar a bares/clubes/casinos o acceder a servicios con restricción de edad.
• Falta de identificación válida — personas sin documentación gubernamental que usan falsas para acceder a servicios que requieren identificación.
• Fraude en empleo y credenciales — obtener empleo, evadir verificaciones de antecedentes o acceder a sitios de trabajo restringidos.
• Fraude financiero y de cuentas — abrir cuentas bancarias/crédito, solicitar préstamos o ejecutar esquemas de robo de identidad.
• Anonimato o evasión — evitar a las autoridades, cobranzas o sanciones; ocultar identidad real por privacidad o actividades ilícitas.
• Uso incorrecto transfronterizo o en viajes — evadir controles migratorios/visas o disfrazar historial de viajes.
• Presión social y conveniencia — aceptación social, comodidad o aparentar ser mayor para citas, viajes o eventos.
• Fraude organizado o escalable — grupos criminales que producen identificaciones de alta calidad para reventa o para operaciones fraudulentas mayores.
  
  Abordar estas motivaciones con controles específicos (verificación de edad, controles de identidad más estrictos para uso financiero/laboral) reduce el fraude y el riesgo operativo.

El papel de la tecnología y los mercados en línea

La tecnología y los mercados en línea han reducido drásticamente las barreras para producir, distribuir y escalar identificaciones falsas, aumentando tanto su sofisticación como su alcance.

• Herramientas de producción: modelos generativos de imágenes y texto por IA, bibliotecas de plantillas estatales listas para usar, impresoras y laminadoras de alta calidad permiten a los atacantes crear falsificaciones visualmente convincentes rápidamente.
• Canales de distribución: mercados convencionales, aplicaciones de chat y mercados oscuros proporcionan escaparates fáciles, opciones de pago y envío para flujos comprador-vendedor.
• Datos y automatización: información personal violada, herramientas para identidades sintéticas y sistemas automatizados permiten a los criminales crear identidades realistas y operar a escala con bajo costo marginal.

Consecuencias de las identificaciones falsas y el fraude documental

Las consecuencias de las identificaciones falsas generan daños económicos medibles, facilitan delitos de identidad y financieros, sobrecargan investigadores y empleadores, y exponen a los usuarios a persecución penal.

• Pérdidas económicas: las empresas incurren en costos directos por fraude (reembolsos, investigaciones) y costos indirectos (reputación y cumplimiento).
• Delitos de identidad y financieros: identificaciones falsificadas o adulteradas facilitan tomas de cuentas, esquemas con identidades sintéticas y fraudes en préstamos o beneficios.
• Carga para las autoridades y lugares de trabajo: investigaciones y remediación desvían recursos de aplicación de la ley y operativos, y las identificaciones falsas permiten la infiltración en sitios laborales de alto riesgo o redes criminales.
• Riesgos legales y personales: poseedores o productores de identificaciones falsas enfrentan arrestos, procesos y consecuencias a largo plazo (antecedentes penales, impactos migratorios).

Detección y prevención

Las empresas deben adoptar un enfoque en capas: mantener una base de datos actualizada de plantillas específicas por estado y combinar revisiones visuales/forenses (UV/sustrato/holograma), detección de anomalías basada en ML, huellas digitales de dispositivos/red, revisión humana y monitoreo de mercados para detectar, clasificar y desarticular operaciones fraudulentas organizadas.

Prioriza estos controles en estados y sectores con alto fraude, escala casos agrupados o de alto valor para revisión forense manual y actualiza continuamente las defensas conforme evolucionan las herramientas de los atacantes (incluyendo generadores de documentos con IA).

El futuro: Identificaciones digitales y medidas de seguridad evolutivas

Se espera que los atacantes aprovechen crecientemente la IA generativa, bibliotecas de plantillas listas y mercados en línea para escalar tanto las falsificaciones físicas de alta calidad como los deepfakes digitales, explotando la variación de plantillas estatales y el aumento de identificaciones digitales falsas en transacciones en línea.

Al mismo tiempo, la adopción masiva de identificaciones digitales que integran biometría, blockchain e integración con smartphones, además de la verificación en múltiples capas (biometría y telemetría de dispositivo/red), aumentará el costo del fraude — pero los defensores deben actualizar continuamente los controles conforme evolucionan las herramientas de los atacantes.

Conclusión

Entender las estadísticas, las motivaciones subyacentes y los habilitadores tecnológicos del fraude con identificaciones falsas y documentos es esencial para diseñar defensas efectivas y proporcionales. Integrar insights de detección específicos por estado y prevención dirigida empodera a organizaciones, gobiernos e individuos para reducir el fraude y proteger a la sociedad.