Imagina intentar comprar un teléfono nuevo, un pasaje internacional o un regalo especial — y que tu transacción sea señalada como sospechosa y bloqueada por un sistema de prevención de fraudes, sin ninguna explicación plausible. Este es el lado negativo de las compras en línea. Aunque estos sistemas han sido diseñados para proteger contra fraudes y garantizar una experiencia de compra satisfactoria, también pueden causar frustración y perjuicios.
Con el aumento exponencial de la recopilación y el intercambio de datos, la rápida digitalización de los sistemas y las tácticas de fraude cada vez más sofisticadas, el mercado fortaleció sus defensas. Pero ese movimiento creó una paradoja: intentar proteger demasiado está saliendo caro, no solo en ingresos, sino también en reputación. Es lo que llamamos falsos positivos, cuando una transacción legítima se identifica erróneamente como fraudulenta.
El costo oculto del exceso de seguridad
Los estafadores modernos operan como empresas: son rápidos, organizados y alimentados por grandes volúmenes de datos. Técnicas como el "phishing como servicio" simulan identidades a partir de información filtrada y explotan brechas comportamentales en los sistemas. Ya no siguen patrones obvios, haciendo que los modelos tradicionales queden obsoletos y obligando a las empresas a buscar capas de seguridad más robustas.
Mientras los defraudadores innovan, muchos servicios financieros y empresas minoristas todavía dependen de reglas fijas para reaccionar. Es un modelo rígido e ineficaz: la experiencia de compra se ve comprometida, las tasas de conversión se desploman y se pierde la fidelidad del cliente.
Y el impacto va más allá: el 32% de los consumidores que experimentan un falso positivo abandonan al comerciante para siempre. Una sola falla en el sistema antifraude puede significar la pérdida definitiva de ingresos y de reputación. Según Javelin Strategy & Research, estos errores ya le cuestan a los minoristas de Estados Unidos 118 mil millones de dólares al año, 13 veces más que las pérdidas reales por fraudes. La cuenta no cuadra.
La importancia de la inteligencia en tiempo real y del análisis conductual
Para lidiar con este escenario, la nueva era de la prevención exige inteligencia, y no rigidez excesiva. Eso significa usar una combinación de inteligencia artificial (IA), datos en tiempo real y análisis conductual para tomar decisiones precisas sin comprometer la experiencia del usuario.
Con algoritmos que aprenden continuamente, es posible entender patrones individuales: ubicación, horario, dispositivo, historial de compras y método de pago. El comportamiento habla más alto que cualquier regla preprogramada.
No se trata solo de decir "sí" o "no", sino de interpretar el contexto. Un mismo cliente puede comprar algo en São Paulo por la mañana y en Río de Janeiro por la noche. Él puede cambiar de celular, cambiar de navegador o actualizar el sistema operativo del dispositivo. El sistema antifraude necesita entender esto — y no bloquear la transacción.
Aplicando técnicas de aprendizaje automático, las empresas logran crear modelos que aprenden con los datos históricos y reducen los falsos positivos con el tiempo. El objetivo es entender qué es normal para cada usuario e identificar desviaciones, sin depender únicamente de reglas predefinidas. Un estudio del MIT con datos de un banco europeo mostró que esta estrategia redujo los falsos positivos en un 54%, generando un ahorro equivalente a 220 mil dólares estadounidenses.
El futuro de la autenticación invisible
La combinación de IA y perfiles de usuario para ofrecer recomendaciones más precisas, junto con el uso de datos para equilibrar seguridad y conversión, abre puertas a nuevas tecnologías. Una de ellas es el identificador vectorial: una solución capaz de detectar fraudes incluso cuando el intento proviene de dispositivos con cookies limpios o en modo incógnito. Pero también los usuarios legítimos pueden actuar de esa manera.
Y cuando tanto los estafadores como los buenos usuarios se esconden tras la misma máscara, ¿cómo diferenciarlos? Al combinar datos vectoriales con la "huella digital" del dispositivo, el sistema puede entender el comportamiento típico de ese usuario y detectar mejor las anomalías. Esto aumenta considerablemente la precisión, evitando bloqueos innecesarios sin comprometer la seguridad.
En este modelo, pequeñas variaciones se tratan con inteligencia contextual, utilizada para detectar anomalías basadas en el patrón esperado del usuario. Cambios sutiles (como una actualización de software) no activan alertas, pero cambios significativos (como un cambio de sistema operativo o de geolocalización) pueden ser señalados si están fuera del comportamiento habitual. Esta es la nueva frontera de la seguridad: actuar en segundo plano, sin fricciones. El mejor sistema antifraude es aquel que el cliente ni nota.
Seguridad que impulsa las ventas, y no al revés
Las empresas tienden a creer que es mejor rechazar algunas transacciones legítimas, incluso si eso reduce un poco las tasas de conversión, que sufrir las consecuencias de un fraude. Pero ellas no necesitan adoptar esa postura si tienen las herramientas adecuadas.
Por eso, adoptar una solución de prevención de fraudes que equilibre seguridad y conveniencia es una verdadera necesidad del mercado. Seguridad y experiencia del usuario no tienen que ser fuerzas opuestas; deben ir de la mano. Para eso, el secreto está en la precisión, no en la rigidez.
La era de los falsos positivos exige que las empresas inviertan en tecnologías inteligentes, como IA, análisis conductual y herramientas avanzadas de detección de fraudes. Estas innovaciones reducen pérdidas sin sacrificar ventas legítimas — y, lo más importante, sin alejar a los clientes.
Seguridad y experiencia del cliente no son opuestos; cuando se hacen bien, van de la mano. Ofrecer protección es obligatorio. Pero hacer esto sin comprometer la experiencia es lo que realmente marca la diferencia en el mercado cada vez más competitivo de hoy.
Por Thiago Bertacchini, Jefe de Ventas de Nethon
