ECONOMIA
Alertan por nuevas estafas con IA: cómo evitar caer en plataformas que prometen ganancias imposibles

La inteligencia artificial irrumpió con fuerza en el sistema financiero, pero su expansión también abrió una ventana para que los estafadores sofisticaran viejos esquemas con herramientas nuevas. En la Argentina y el mundo se multiplican las plataformas que prometen ganancias automáticas mediante «bots inteligentes» capaces de operar sin intervención humana. Detrás de ese discurso tecnológico, sin embargo, en muchos casos no hay innovación sino fraude.
El fenómeno combina lo mejor —o lo peor— de dos mundos: la lógica tradicional de captación de dinero, similar a un Esquema Ponzi, con una capa de credibilidad construida a partir de inteligencia artificial. El resultado es una estafa más difícil de detectar, más convincente y con mayor alcance.
Videos falsos de Messi y Elon Musk: el recurso más impactante
Uno de los recursos más impactantes es el uso de deepfakes. A través de esta tecnología, los delincuentes generan videos falsos en los que figuras globales como Elon Musk o ídolos locales como Lionel Messi aparecen recomendando plataformas de inversión «secretas». Incluso dirigentes políticos de primera línea han sido utilizados en campañas engañosas. La calidad de estos contenidos es tan alta que muchas veces resulta indistinguible de un video real.
En paralelo, se popularizó la venta de sistemas de trading de «caja negra», que prometen analizar el mercado en tiempo real y generar ganancias constantes en dólares. Estas plataformas aseguran que la inteligencia artificial elimina el error humano y permite obtener retornos diarios de entre 1% y 5%, una promesa que no resiste ningún análisis financiero serio: en la práctica, se trata de un gancho para atraer inversores y sostener un esquema basado en el ingreso constante de nuevos fondos.
Los casos que encendieron las alarmas en Argentina
En la Argentina ya hubo casos concretos que encendieron las alarmas. Uno de los más conocidos fue el de CoinX, que ofrecía rendimientos en dólares mediante trading automatizado y terminó bajo investigación por presuntas irregularidades. A esto se suman campañas que utilizaron nombres de empresas reconocidas, como falsas plataformas asociadas a Globant, con el objetivo de aprovechar su reputación para generar confianza.
A nivel internacional, el esquema se repite con distintos nombres. Plataformas como Quantum AI se promocionan con videos de celebridades y testimonios ficticios, mientras que antecedentes como Arbistar o FX Winning dejaron pérdidas millonarias a miles de inversores en distintos países.
Cómo operan: del anuncio segmentado al bloqueo de fondos
El mecanismo de captación también evolucionó. Los estafadores utilizan publicidad altamente segmentada en redes sociales para llegar a usuarios interesados en inversiones, criptomonedas o ahorro. A partir de ahí, construyen un relato de urgencia que empuja a tomar decisiones rápidas, con mensajes que advierten sobre «últimos cupos» o accesos limitados.
Una vez que la víctima ingresa, la plataforma despliega una interfaz profesional que simula operaciones exitosas en tiempo real. Los gráficos siempre muestran ganancias y, en algunos casos, se habilitan retiros iniciales para reforzar la confianza. El objetivo es que el usuario reinvierta y aumente su capital hasta que, llegado un punto, los fondos quedan bloqueados.
El uso de inteligencia artificial también permite automatizar la interacción. Chatbots que responden como asesores financieros, comentarios falsos que validan la inversión y comunidades digitales ficticias terminan de construir un entorno creíble. Así, el engaño no depende solo de una promesa, sino de una experiencia completa.
Las advertencias de reguladores y especialistas
Frente a este escenario, desde la Comisión Nacional de Valores advierten que ninguna plataforma regulada ofrece rentabilidades garantizadas ni utiliza figuras públicas para captar clientes en redes sociales. La falta de autorización y la promesa de ganancias extraordinarias siguen siendo las principales señales de alerta.
Especialistas del mercado financiero coinciden en que el principal riesgo no está en la tecnología sino en su uso. «La inteligencia artificial puede mejorar procesos de inversión, pero no elimina la incertidumbre. Cuando alguien promete ganancias constantes sin riesgo, no está usando IA, está construyendo un engaño», explica un analista de una sociedad de bolsa local. En la misma línea, desde el ecosistema fintech advierten que «el inversor tiene que desconfiar de cualquier sistema que funcione como una caja negra, donde no se explica cómo se generan los retornos».
Otro experto en regulación agrega que el uso de deepfakes marca un punto de inflexión. «Antes el fraude dependía de un relato creíble; hoy puede apoyarse en imágenes y videos que parecen reales. Eso baja la barrera de desconfianza y acelera la toma de decisiones equivocadas«, señala.
Qué hacer para no caer en la trampa
El desafío para los inversores es que estas estafas ya no se presentan como oportunidades burdas, sino como soluciones tecnológicas avanzadas. Por eso, los especialistas recomiendan desconfiar de cualquier propuesta que asegure resultados constantes, evitar decisiones apresuradas y verificar siempre la legitimidad de la empresa antes de transferir dinero.
A diferencia de otros fraudes, estas plataformas no necesitan sostenerse en el tiempo. Operan durante semanas o meses, cambian de nombre y reaparecen bajo nuevas identidades, lo que dificulta su seguimiento y aumenta su peligrosidad.
En definitiva, la inteligencia artificial no garantiza ganancias ni elimina el riesgo financiero. En manos equivocadas, puede convertirse en una herramienta para amplificar engaños y multiplicar su alcance. En ese contexto, la regla básica del mercado sigue vigente: cuando una inversión promete rendimientos demasiado buenos para ser reales, lo más probable es que detrás no haya un algoritmo brillante, sino una estafa bien diseñada.
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ECONOMIA
El camino hacia una economía de mercado (libre) es otro

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La ganancia de eliminar subsidios consiste en que al ciudadano se le devuelven los gravámenes equivalentes a la suba de tarifas que sobreviene

Debió desarmarse la estructura sindical liberando completamente a los trabajadores de manera que cualquiera pudiera crear y formar un sindicato, al que podrían adherir y aportar, o no, quienes quisieran
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ECONOMIA
¿Hacia dónde vamos con la economía y las elecciones presidenciales de 2027?

- baja de la inflación,
- país encaminado a un sendero de equilibrio y superávit fiscal primario (innegociable) y también en muchos meses superávit financiero,
- mayor desregulación de la economía para facilitar las transacciones entre privados,
- salida del cepo para individuos,
- crecimiento de algunos sectores de la economía que crecen con fuerza como el sector energético, parte del agro y el sector minero,
- reconstitución de las reservas brutas y netas del BCRA, y
- política económica internacional que migró hacia países más liberales y democráticos.
Los tres pilares de la política de Gobierno son justamente el equilibrio fiscal, la baja en la tasa de inflación, y mantener estable el tipo de cambio

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ECONOMIA
Por qué el entusiasmo por la inteligencia artificial empieza a mostrar grietas en Wall Street

Fueron semanas para el olvido para las acciones en Wall Street. Las dudas sobre el sector tecnológico activaron el risk-off y, en un contexto en el que el precio del crudo Brent cotiza por encima de USD 110 por barril, los rendimientos de los Treasuries comprimieron con fuerza a lo largo de la curva. La tasa a 10 años cotiza nuevamente por debajo del 5% anual al ubicarse en el 4,96% (28 pb menos en las últimas dos semanas), reflejando en parte la rotación fuera de las tecnológicas, en un contexto donde el Nasdaq cayó un 5% en las últimas dos semanas y el S&P 500 cedió un 1,9 por ciento.
La corrección en las acciones respondió a una secuencia de eventos que se fueron desencadenando entre la semana pasada y esta:
- Monetización: OpenAI informó a sus inversores un ingreso anualizado unos USD 20.000 millones por debajo de lo que se suponía.
- Competencia: la empresa china CXMT anunció avances en una nueva arquitectura de DRAM, y luego DeepSeek presentó un modelo más eficiente que reavivó el temor a que la IA necesite menos memoria.
- Costo del capital: tras el IPC los bonos de CoreWeave pasaron a rendir más de 16%. Meta sumó ruido al subir el piso de su inversión y anunciar acciones sin voto para financiarla, lo que sacudió el mercado de crédito corporativo en compañías relacionadas a la IA.
Por un lado, dentro de la cadena de valor de la IA se identifican eslabones puntuales que mostraron un fuerte deterioro.
Dentro de la cadena de valor de la IA se identifican eslabones puntuales que mostraron un fuerte deterioro
Los laboratorios y los hyperscalers compran aceleradores a Nvidia y Broadcom, fabricados por TSMC en nodos de vanguardia con equipos de ASML. Cada acelerador requiere memoria HBM, chips de DRAM apilados que alimentan de datos al procesador, provistos por SK Hynix, Samsung y Micron.
Las acciones vinculadas a la memoria fueron las más castigadas, lo que llevó al Kospi a registrar su peor semana desde 2008 y a Kioxia a caer más del 60% desde su máximo de junio, al tratarse del eslabón más comoditizado y con mayor exposición a China. Por su parte, los neoclouds que alquilan capacidad de cómputo apalancándose con deuda (entre ellas CoreWeave) sufrieron un severo impacto, y algunos analistas advierten que este negocio podría terminar absorbido por los propios hyperscalers.

Por otro lado, reaparece la discusión sobre la sostenibilidad del ecosistema de IA, dado que el nivel de monetización de las compañías que ofrecen el servicio al usuario final, como OpenAI o Anthropic, resulta inferior al esperado, mientras que gran parte de la expansión continúa financiada con deuda y capex de los hyperscalers.
A esto se suma el dilema de las valuaciones. Si bien la relación precio-ganancias proyectado (P/E forward) se ubica en niveles razonables frente a su media histórica, el contrapunto radica en que las ganancias actuales ya se encuentran en niveles extraordinarios, abriendo interrogantes sobre si esa rentabilidad podrá sostenerse en el tiempo.
Un ciclo de inversión en IA más moderado reduce la demanda agregada de capital y, con ella, la tasa neutral de la economía
Todo este proceso terminó favoreciendo a los bonos, puntualmente a los Treasuries, no solo por la búsqueda de cobertura (risk-off), sino porque un ciclo de inversión en IA más moderado reduce la demanda agregada de capital y, con ella, la tasa neutral de la economía. Al mismo tiempo, se descomprime la oferta de deuda corporativa vinculada al sector tecnológico, factor que venía presionando el tramo largo de la curva. De esta manera, la probabilidad implícita de que la Fed vuelva a subir la tasa de interés en diciembre, que se ubicaba en el 100%, cayó al 82 por ciento.
Si eventualmente se desacelera el ciclo de inversión en IA, el impacto negativo sobre el nivel de actividad operaría a través de dos frentes:
- La inversión directa, componente fundamental del crecimiento del PBI.
- El consumo, apuntalado principalmente por los estratos de mayores ingresos, cuyo patrimonio neto aumentó sensiblemente en relación con sus salarios al compás del rally en las acciones.
Una reversión de este efecto riqueza podría resentir la pauta de gasto de este segmento. Si bien proyectar este escenario de forma concluyente luce prematuro, la dinámica ayuda a explicar por qué la probabilidad de una suba de tasas por parte de la Fed comienza a ceder en el margen.
El autor es analista de PPI (Portfolio Personal Inversiones)
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