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La IA será clave para combatir el crimen con criptomonedas, según informe

Ante el salto del 47% en fraudes digitales, EE. UU. busca blindar el sistema financiero con tecnología que rastrea el dinero en tiempo real.

by Marianella Vanci
Marianella Vanci
Marianella Vanci
Reportero Senior
Especialista en analizar la adopción de Bitcoin y su impacto transformador en las bases sociales globales. Licenciada en Comunicación Social y especializada en Periodismo.
Conoce al autor
9 marzo, 2026
in Regulación
Reading Time: 4 mins read
Escrito por Marianella Vanci
Marianella Vanci
Marianella Vanci
Reportero Senior
Especialista en analizar la adopción de Bitcoin y su impacto transformador en las bases sociales globales. Licenciada en Comunicación Social y especializada en Periodismo.
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Tiempo de lectura: 4 minutos
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Imagen que muestra a un robot intentando minar criptomonedas como un "hacker"

El Tesoro de EE. UU. analiza cómo la IA, el análisis de redes blockchain, las APIs y las herramientas de identidad digital fortalecen la detección de actividades ilícitas con criptomonedas. Fuente: imagen generada con ChatGPT.

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  • El fraude por "matanza de cerdos" ya supera los 5.800 millones de dólares anuales, según el FBI.
  • Las nuevas reglas exigen que la IA detecte deepfakes y patrones de lavado de activos en tiempo real.

El Departamento del Tesoro de Estados Unidos publicó un reporte al Congreso que examina tecnologías innovadoras, incluida la inteligencia artificial (IA), el análisis de redes de criptomonedas o blockchains, las interfaces de programación de aplicaciones (APIs) y herramientas de identidad digital, para detectar y mitigar actividades ilícitas en el uso de activos digitales.

El informe es el resultado de un mandato estricto de la Ley GENIUS, promulgada por el presidente Trump el 18 de julio de 2025. Para su elaboración, el Tesoro analizó más de 220 testimonios de empresas de inteligencia blockchain y asociaciones bancarias tras una consulta pública que cerró en octubre pasado.

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El objetivo central es dotar a las instituciones financieras de métodos más sofisticados para identificar el lavado de dinero y el financiamiento del terrorismo en un entorno de activos digitales cada vez más complejo.

La investigación cuantifica amenazas que han escalado drásticamente. Las estafas de inversión conocidas como la llamada «matanza de cerdos» que drenaron 5.800 millones de dólares en 2024, registraron un repunte del 47% respecto al ejercicio anterior.

Paralelamente, la seguridad nacional de EE.UU. se ha visto comprometida por actores vinculados a Corea del Norte, responsables del robo de 2.800 millones de dólares entre enero de 2024 y septiembre de 2025, incluyendo un masivo ataque de 1.500 millones en febrero de este año.

Estas redes criminales emplean mezcladores de criptomonedas para lavar fondos, una táctica que también ha sido adoptada por estados bajo sospecha. El Tesoro cita ejemplos concretos de Rusia e Irán utilizando stablecoins respaldadas por rublos o vinculadas a la venta de crudo para evadir el cerco de las sanciones internacionales.

Infografía sobre tecnologías para combatir el crimen según el Departamento del Tesoro de Estados Unidos.
La integración de estas herramientas refuerza la integridad del sistema financiero y optimiza la detección de delitos complejos, según el Departamento del Tesoro de EE. UU. Fuente: CriptoNoticias/Grok.

Las herramientas de IA también pueden utilizarse para la resolución de entidades mediante el análisis de grafos para mapear las conexiones entre wallets, plataformas de intercambio y actores externos a la blockchain. Este análisis puede revelar actividad compleja en redes multijurisdiccionales que podrían evadir la detección de sistemas tradicionales basados ​​en reglas que se basan en heurísticas más rígidas para la detección de actividades ilícitas.

Informe del Departamento del Tesoro de EE. UU.

La utilidad de estas tecnologías permite procesar volúmenes masivos de datos en tiempo real, detectando patrones de ocultación como el salto entre distintas cadenas de bloques y el fraccionamiento de depósitos. Según el Tesoro, las API y la IA asisten en la redacción de Reportes de Actividad Sospechosa (SAR), y resuelven identidades detrás de grupos de wallets digitales que antes resultaban anónimas.

Sin embargo, el Tesoro también identifica riesgos. Esto debido a que los actores ilícitos pueden emplear IA generativa para crear deepfakes o phishing avanzado. De hecho, ya hay evidencia sobre el uso de IA para estafar, como lo ha reportado CriptoNoticias.

En todo caso, también hay otros obstáculos sobre el uso de IA para prevenir ilícitos con criptomonedas. Está el hecho de que la adopción enfrenta altos costos de implementación, especialmente para instituciones pequeñas, problemas de calidad de datos, sesgos en modelos, opacidad e incluso, falta de claridad regulatoria.

Por ahora, el Tesoro propone alianzas público-privadas, guías para uso responsable y evaluar el marco de gestión de riesgos de IA del NIST, una guía voluntaria desarrollada por el National Institute of Standards and Technology, el cual es una agencia del Departamento de Comercio de Estados Unidos.

Después de todo, el Departamento del Tesoro indica que tomará medidas específicas en 2026 y años posteriores para respaldar el uso por parte de las instituciones financieras de herramientas, técnicas y estrategias innovadoras que combatan el financiamiento ilícito relacionado con bitcoin y otros activos digitales.

Concluye que estas innovaciones son fundamentales para mantener el liderazgo financiero de Estados Unidos, permitiendo que el sector de activos digitales crezca de forma legítima mientras se disuade eficazmente el crimen organizado.


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Etiquetas: Anti-lavado de dinero (AML)CriptomonedasInteligencia Artificial (AI)RelevantesStablecoin

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Publicado: 09 marzo, 2026 12:29 pm GMT-0400 Actualizado: 09 marzo, 2026 12:29 pm GMT-0400
AUTOR
Marianella Vanci
Reportero Senior
Especialista en analizar la adopción de Bitcoin y su impacto transformador en las bases sociales globales. Licenciada en Comunicación Social y especializada en Periodismo.
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