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El 65% de los consumidores de EE.UU. culpa a las empresas de IA del fraude con agentes: la responsabilidad ya se reclama

🕒 Publicado en Zendoric: 4 de noviembre de 2026 · 00:20

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Una encuesta de SEON, citada por FF News, señala que el 65% de los consumidores estadounidenses responsabiliza a las empresas de IA del fraude cometido con agentes. Importa menos la cifra que lo que anticipa: quién acabará pagando cuando un agente defraude.

Por FF News · 3 de noviembre de 2026.

Según una encuesta de SEON, empresa especializada en prevención del fraude, el 65% de los consumidores de EE.UU. culpa a las compañías de IA del fraude impulsado por agentes. Es decir, de las estafas ejecutadas o automatizadas por sistemas de IA que actúan por su cuenta. Solo disponemos del titular y la descripción del feed. No conocemos el tamaño de la muestra, la metodología ni el resto de cifras, así que no las damos por buenas ni las completamos.

Una salvedad: SEON vende herramientas antifraude. Una encuesta de ese origen es una señal de percepción pública, no una medición del fraude real. Un 65% dice qué espera la gente, no qué determinarán los tribunales o los reguladores.

Nuestra lectura: la cifra apunta a un cambio de expectativas. Con los agentes, el usuario deja de ser el único eslabón débil que cae en un engaño. Pasa a haber una pieza intermedia, el agente, con capacidad de actuar, y el público ya señala a quien la fabrica. Si esa idea se asienta, las empresas de IA tendrán presión para hacerse cargo de la verificación de identidad, los permisos y la trazabilidad de lo que hacen sus agentes.

En general, esto encaja con una tendencia que seguimos: el riesgo real de la IA a corto plazo es la automatización del fraude más que la superinteligencia lejana. Es una transición incómoda, pero gobernable. Si la responsabilidad se asigna con claridad, los incentivos empujan hacia agentes más seguros, y esa confianza es condición para que la IA entregue a largo plazo todo su valor. Con una sola encuesta, no obstante, conviene esperar a datos más sólidos antes de sacar conclusiones firmes.

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Fuentes y referencias