Cada vez es más difícil saber quién está al otro lado del teléfono. Las voces sintéticas generadas por inteligencia artificial han alcanzado un nivel de realismo capaz de imitar a una persona con sorprendente precisión y ya forman parte de un panorama en el que también proliferan las llamadas automatizadas y los intentos de fraude.
Ante ese escenario, Movistar trabaja en una nueva herramienta basada en inteligencia artificial con un objetivo claro: enseñar a otra IA a distinguir cuándo una voz pertenece a un ser humano y cuándo fue generada de forma artificial.
La IA contra la IA
Para responder a ese desafío, la compañía desarrolla un sistema capaz de analizar patrones del habla y diferenciar una voz humana de una sintética. Si la inteligencia artificial está facilitando la creación de imitaciones cada vez más convincentes, otra IA podría ayudar a detectarlas antes de que lleguen a engañar a los usuarios.
De acuerdo con lo explicado por la empresa, el proyecto utiliza grabaciones proporcionadas voluntariamente por empleados que aceptan participar en el entrenamiento del sistema. Con ese material, los modelos aprenden características como la entonación, las pausas, el ritmo o las variaciones naturales de la voz para identificar posibles anomalías en llamadas automatizadas o generadas mediante inteligencia artificial.
La finalidad es reforzar los mecanismos de detección de spam telefónico y de posibles intentos de suplantación de identidad, un problema que se ha vuelto cada vez más complejo conforme evolucionan las herramientas de generación de voz.
El problema que también preocupa a México
Aunque este desarrollo se realiza en España, llega en un momento en el que las autoridades mexicanas han advertido sobre el crecimiento de los fraudes telefónicos y las distintas formas de ingeniería social utilizadas para engañar a los usuarios.
La CONDUSEF mantiene campañas permanentes para alertar sobre llamadas en las que delincuentes se hacen pasar por bancos, instituciones financieras o empresas con el objetivo de obtener datos personales o convencer a las víctimas de realizar transferencias de dinero.
En la misma línea, la Policía Cibernética de la Secretaría de Seguridad Ciudadana de Ciudad de México recomienda desconfiar de llamadas inesperadas que soliciten información sensible o ejerzan presión para actuar de inmediato, una táctica frecuente en este tipo de esquemas.
El tamaño del mercado mexicano ayuda a entender la magnitud del reto. De acuerdo con la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares (ENDUTIH) del INEGI, más de 97 millones de personas utilizan teléfono celular en el país, lo que convierte a este dispositivo en uno de los principales canales de comunicación y, al mismo tiempo, en un objetivo atractivo para campañas de fraude.
México también figura entre los países con más llamadas spam
La relevancia de este tipo de proyectos también se refleja en los reportes de plataformas especializadas como Truecaller Insights. En distintas ediciones de su informe global, México ha aparecido entre los países con mayor volumen de llamadas no deseadas, incluyendo telemarketing agresivo, comunicaciones automatizadas e intentos de fraude.
Aunque estos datos corresponden únicamente a usuarios de esa aplicación y no representan la totalidad del tráfico telefónico nacional, sirven como un indicador de la frecuencia con la que millones de personas reciben este tipo de comunicaciones.
En ese contexto, una tecnología capaz de detectar si una voz fue generada por inteligencia artificial podría convertirse en una herramienta adicional para identificar posibles engaños antes de que lleguen a concretarse.
El auge de las voces falsas preocupa a expertos
En los últimos años, los avances en inteligencia artificial generativa han permitido crear imitaciones sorprendentemente realistas utilizando apenas unos segundos de audio obtenidos de videos, redes sociales o mensajes de voz.
El desafío es que estos sistemas han reducido cada vez más las diferencias perceptibles para el oído humano, dificultando distinguir entre una persona real y una voz sintética durante una conversación.
Por ello, organismos como el National Institute of Standards and Technology (NIST) de Estados Unidos investigan activamente métodos para detectar contenido generado artificialmente y reducir los riesgos asociados con los llamados deepfakes, incluida la clonación de voz.
No busca bloquear personas, sino identificar llamadas
A diferencia de los filtros tradicionales que bloquean números reportados como spam, la herramienta en la que trabaja Movistar pretende analizar directamente la naturaleza de la voz presente en una llamada.
La intención no es impedir conversaciones legítimas entre personas, sino reconocer cuándo un audio fue generado o manipulado por inteligencia artificial para reducir riesgos asociados con campañas masivas de llamadas automatizadas o intentos de suplantación de identidad.
En otras palabras, el sistema busca responder una pregunta cada vez más relevante en la era de la IA generativa: ¿la persona que está hablando al otro lado de la línea es realmente una persona?
La batalla contra el spam entra en una nueva etapa
Durante años, las compañías telefónicas han combatido las llamadas no deseadas mediante listas negras, filtros de números y sistemas de reporte ciudadano. Sin embargo, el avance de la inteligencia artificial está obligando a replantear esas estrategias.
Si las voces sintéticas continúan mejorando al ritmo actual, distinguir entre un humano y una máquina podría convertirse en uno de los principales desafíos para las telecomunicaciones y la ciberseguridad.
La apuesta de Movistar refleja precisamente ese cambio de paradigma. Durante años, el reto consistía en identificar quién llamaba; ahora empieza a surgir una pregunta diferente: si la voz que responde pertenece realmente a una persona.
En ese escenario, las herramientas capaces de distinguir entre humanos y modelos generativos podrían convertirse en una nueva línea de defensa frente a un problema que evoluciona tan rápido como la propia inteligencia artificial. Porque, en un futuro no muy lejano, la llamada más sospechosa quizá no sea la que provenga de un número desconocido, sino la que suene exactamente igual que la voz de alguien en quien confiamos.
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