Es la Mejor Innovación Impulsada por IA en la Convergencia de Delitos Financieros en los Premios de Impacto en Fraude y Lucha contra el Blanqueo de Capital 2026. También obtuvo las mejores evaluaciones en pruebas de las Universidades Purdue, de Carolina del Norte y Clarkson. Deepsight permite detectar y mitigar deepfakes, cámaras virtuales y ataques de identidad sintética
En un contexto en el que la inteligencia artificial está sofisticando las técnicas de fraude de identidad, Incode, compañía especializada en identidad digital y prevención de fraude, recibió nuevos reconocimientos internacionales por Deepsight, su tecnología multimodal de detección de deepfakes. Fue la Mejor Innovación Impulsada por IA 2026 en la categoría Innovación en la Convergencia de Delitos Financieros, dentro de los Premios de Impacto en Fraude y Lucha contra el Blanqueo de Capital; la mejor evaluada en LivDet-Face, prueba gestionada por el Centro de Investigación en Tecnologías de Identificación de la Universidad de Carolina del Norte en Charlotte y la Universidad Clarkson; y el primer lugar en dos categorías de PAD-ID Card 2026.
Este tipo de distinciones han cobrado mayor relevancia ante la aceleración de los ataques asistidos por IA. Tan solo en la plataforma de Incode, las sesiones de fraude asistidas por IA aumentaron de 2 % en el primer trimestre de 2023 a 32 % a principios de este año; y la compañía estima que al cierre de 2026 se eleve a 65 %. En paralelo, la producción de un deepfake convincente ha pasado de mil dólares a solo uno en un lapso de seis años.
“Bastan alrededor de 18 segundos para generar un deepfake capaz de vulnerar una identidad digital. Además, ante la diversificación de modalidades de ataque, necesitamos sistemas capaces de examinar múltiples señales y adaptarse constantemente a amenazas emergentes”, explicó Ricardo Amper, CEO y fundador de Incode.
Validación continua frente a nuevos tipos de ataque
Deepsight combina tres capas de detección que analizan señales biométricas, comportamiento e integridad del dispositivo, así como alteraciones en documentos de identidad. Tras una evaluación de analistas y profesionales de instituciones financieras, esta solución fue nombrada como la Mejor Innovación Impulsada por IA 2026, en la categoría Innovación en la Convergencia de Delitos Financieros dentro de los Premios de Impacto en Fraude y Lucha contra el Blanqueo de Capital, entregados por Datos Insights, firma líder de investigación y consultoría.
Su desempeño logró el primer lugar en las dos pistas de PAD-ID Card 2026, donde se puso a prueba la detección de falsificaciones en tarjetas de identidad y pasaportes; asimismo, ganó la categoría de video LivDet-Face 2026, enfocada en ataques de verificación facial. Estos reconocimientos fueron entregados durante la Conferencia Internacional Conjunta de Biometría (IJCB), celebrada a principios de este mes y dedicada a la investigación en tecnologías biométricas.
Tan solo en el rubro de PAD-ID participaron 63 equipos y más de 100 modelos. Incode es el único equipo en alcanzar el primer puesto en ambas pistas en los tres años de historia del evento. En la primera fue con datos sintéticos compartidos, y la segunda se efectuó con datos propios en condiciones reales.
Mientras que en LivDet-Face, Deepsight obtuvo una tasa de error de clasificación promedio (ACER, por sus siglas en inglés) de 4.74 %; el siguiente participante mejor evaluado registró 8.94 %. En particular, esta prueba fue gestionada por el Centro de Investigación en Tecnologías de Identificación de la Universidad de Carolina del Norte en Charlotte y la Universidad Clarkson.
Estos resultados se añaden a otras pruebas independientes de Deepsight, incluida una evaluación de la Universidad Purdue basada en deepfakes reales difundidos en redes sociales, en la cual reportó una tasa de aceptación falsa de 2.56 % en imágenes y la mayor precisión en video entre las herramientas comerciales estudiadas, con 77.27 %.
Para Incode, estas evaluaciones cada vez más rigurosas reflejan un cambio fundamental en la prevención del fraude, donde ya existe una carrera entre sistemas de IA que atacan y sistemas de IA que requieren anticiparse a ellos para salvaguardar la identidad digital de las personas.
Fuente: Comunicae
