La fraude digital ha dejado de ser un evento ocasional: se ha convertido en parte de la rutina diaria del comercio electrónico. Los datos de Nethone muestran que los intentos de fraude sospechosos se mantuvieron por encima de los 400 millones en enero y febrero, lo que indica que los estafadores continúan atacando a los usuarios incluso cuando el volumen de devoluciones, reembolsos y reclamaciones está en su punto álgido, lo que hace que la detección sea aún más desafiante.

El enfoque principal de estas acciones es el comercio digital de alto valor, como los e-commerce que venden productos de alto precio y las empresas del sector de pasajes aéreos. Estos negocios, al ser más atractivos para los criminales, se ven obligados a innovar más rápido que los demás, convirtiéndose en laboratorios para las últimas tecnologías de detección de fraudes.

Lo que convierte una transacción en de alto riesgo (el llamado "high-risk business") es su asociación con operaciones de alto valor, liquidez inmediata o gran volumen. Estamos hablando de:

Plataformas de e-commerce para artículos caros, como electrónicos, y marketplaces de marcas premium, que manejan productos fácilmente revendidos en el mercado informal;

Juegos y apuestas en línea, que permiten el movimiento y la rápida multiplicación de recursos;

Turismo y pasajes aéreos, con valores promedio de transacción elevados y potencial inmediato de reventa;

Criptomonedas y activos digitales, que posibilitan transacciones caracterizadas por el anonimato, la liquidez y la ausencia de fronteras;

Servicios de fintech, en los que la apertura de cuentas y las interacciones con los clientes son vulnerables a la ingeniería social y a los ataques de toma de control de cuentas (account takeover).

Las empresas con este perfil se enfrentan diariamente a amenazas sofisticadas, lo que les obliga a elevar sus estándares de seguridad e innovar continuamente. Las que están fuera de este grupo deben prestar mucha atención, porque los riesgos que enfrentan estos negocios hoy en día tienden a extenderse por todo el mercado en poco tiempo.

Los problemas de los enfoques tradicionales de prevención

La respuesta clásica al fraude es el bloqueo basado en datos de registro e historial de transacciones. Se trata de un modelo estático, con claras limitaciones, como el bloqueo excesivo, que aumenta el número de falsos positivos y conduce a la pérdida de clientes legítimos. Además, el modelo tradicional no sigue el dinamismo de los ataques, y los defraudadores sofisticados ya saben cómo manipular datos estáticos, como números de documentos, direcciones y tarjetas clonadas.

Al final, bloquear demasiado cuesta ventas; bloquear demasiado poco genera pérdidas financieras. Por eso es tan importante incluir otros elementos en la ecuación, como el análisis de comportamiento. Esto ya es un aprendizaje de los sectores de alto riesgo, que ya no limitan sus evaluaciones a lo que el usuario informa, sino que también analizan cómo se comporta en línea.

Algunas métricas de comportamiento que se han aplicado con éxito incluyen:

Velocidad y patrón de escritura;

Geolocalización y discrepancias con la dirección de facturación;

Uso de VPN o emuladores de dispositivos;

**Flujo de navegación (tiempo en las páginas, intentos repetidos, rutas de clics).**

Los estafadores pueden obtener datos de registro, pero es mucho más difícil replicar de forma consistente un patrón de comportamiento legítimo.

Inteligencia Artificial en la línea de frente

La principal lección que el comercio digital de alto valor puede enseñar sobre la prevención del fraude es que nunca es estática: se trata de un proceso continuo que exige actualizaciones constantes en respuesta a la evolución de las técnicas criminales.

Todos los comercios electrónicos, incluso los considerados de menor riesgo, deberían inspirarse en este ecosistema dinámico y adoptar una postura proactiva, ya que la reputación, el flujo de caja y la relación con los clientes dependen de la capacidad de detectar y bloquear amenazas.

El uso masivo de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) posibilita la detección de anomalías en tiempo real, algo esencial en sectores donde las decisiones deben tomarse instantáneamente. Además, estos sistemas tienen capacidad de aprendizaje continuo: los modelos se perfeccionan a medida que identifican nuevos vectores de ataque, proporcionando respuestas más rápidas y eficaces a comportamientos emergentes.

La IA aún no ha reemplazado completamente el análisis humano, pero potencia a los equipos antifraude al automatizar volúmenes masivos de intentos, creando una combinación que hace que las defensas sean mucho más robustas.

Lo que todos los sectores deben entender (y rápido)

Las inversiones y estrategias de seguridad de los sectores de alto riesgo deben ser tratadas como referencia para todo el mercado. Al fin y al cabo, la evolución tecnológica ocurre en ambos lados —defensores y defraudadores— y lo que se está probando hoy en sectores altamente visados puede extenderse a otros muy pronto.

Como muestran los datos, el fraude es cada vez más dinámico, ya no se restringe a fechas clave del calendario comercial, y es un error tratarlo como un "problema del equipo de TI".

En la práctica, esto significa que reforzar las defensas solo en noviembre, antes del Black Friday, no es suficiente. Incluso para los sectores de riesgo moderado, el camino es priorizar la inversión en tecnología conductual e IA.

Aquellos que siguen de cerca cómo los sectores de alto riesgo manejan el fraude están mejor preparados para los desafíos que ya tocan a la puerta del mercado en su conjunto — porque la prevención del fraude es una estrategia comercial, no solo una medida de defensa.

Por Thiago Bertacchini, Director de Ventas de Nethone

Edsel Simas, director de tecnología, Setrion Software y Milldesk

La presión por márgenes más reducidos y plazos cada vez más estrictos ha llevado al sector logístico a un punto de inflexión. En un mercado donde los minutos de retraso impactan los contratos y la fidelidad, garantizar la disponibilidad de sistemas y la estandarización de procesos entre unidades operativas ya no es sólo un desafío técnico y se ha convertido en una demanda estratégica.

La mesa de ayuda (a menudo tratada como una función operativa básica 'DO en este contexto, ha llegado a desempeñar un papel central en la eficiencia de la cadena de valor. Cuando se estructura con tecnología, automatización y visibilidad, el soporte técnico se convierte en una herramienta capaz de reducir costos, evitando operaciones pérdidas y aumento del control de extremo a extremo, especialmente en empresas con múltiples ubicaciones.

Datos recientes ayudan a escalar el impacto de la indisponibilidad en los resultados logísticos. Según estimaciones de Gartner, una hora de inactividad puede costar hasta 42 mil US$ para una empresa mediana o grande. Y estos no son eventos esporádicos: el mismo estudio indica que las empresas enfrentan, en promedio, 87 horas de inactividad no planificada por año, el equivalente a casi cuatro días completos de operación detenida.

En la industria de la logística, donde la disponibilidad de sistemas de gestión de almacenes (WMS), transporte (TMS), dispositivos móviles, redes e impresoras está directamente relacionada con la productividad, cada interrupción afecta los plazos, las sanciones contractuales, el enrutamiento y la satisfacción final del cliente.

La complejidad del soporte en entornos descentralizados

En las operaciones de logística distribuida, la descentralización de TI amplifica los desafíos de soporte. Los almacenes, sucursales, centros urbanos y centros de distribución operan con diversas estructuras, distintos perfiles de usuario y distintos niveles de madurez técnica.

En muchas organizaciones, el servicio aún depende de equipos locales sobrecargados o de soporte presencial proveniente de la matriz ''Un modelo que genera disparidades en los tiempos de respuesta, improvisaciones en la resolución y, especialmente, pérdida de visibilidad para los directivos corporativos.

Según una encuesta realizada en 2024 por una consultora global ITSM, casi 46% de empresas con operaciones distribuidas geográficamente reportan dificultades para mantener niveles de servicio consistentes entre unidades. Y cuando no hay estandarización, el soporte se vuelve reactivo, lento y propenso a reelaborarse. Los boletos se pierden, los historiales no se consolidan y ya no se identifican problemas recurrentes, multiplicando los costos operativos silenciosos.

Centralización y visibilidad: qué cambia con una mesa de ayuda estructurada

La adopción de una solución de mesa de ayuda eficiente y centralizada representa un punto de inflexión para las empresas de logística. Se trata de un modelo que unifica el soporte técnico en una única plataforma, permitiendo todas las llamadas (independientemente del lugar de origen (sigue flujos definidos, con categorización estandarizada, niveles de prioridad y plazos de servicio acordados.

Este tipo de estructura crea un entorno en el que se garantiza la visibilidad en tiempo real. El gestor informático puede rastrear incidencias por unidad, por sistema afectado o por tipo de problema, identificando tendencias, cuellos de botella y áreas que requieren refuerzo técnico o capacitación. Este seguimiento continuo, asociado a indicadores de desempeño como SLA (Acuerdos de Nivel de Servicio) y SLI (Indicadores de Nivel de Servicio), transforma la TI en un centro de decisión basado en datos, y ya no en supuestos.

Al centralizar el servicio, la empresa también reduce la dependencia del soporte presencial en ubicaciones remotas. Los incidentes que antes requerían el desplazamiento de técnicos ahora se resuelven mediante acceso remoto, con rapidez, estandarización y menor costo. Los estudios indican que el soporte remoto reduce el tiempo promedio de resolución hasta en 30% y los costos operativos en aproximadamente 50%, especialmente cuando se asocia con flujos automatizados.

Automatización y estandarización: la nueva base de la eficiencia

La automatización es uno de los diferenciadores clave de una solución de mesa de ayuda moderna. Las tareas repetitivas y de bajo valor, como restablecer contraseñas, actualizar sistemas o diagnosticar fallas conocidas, se pueden realizar automáticamente, liberando personal para manejar incidentes más complejos y estratégicos. Además, los flujos inteligentes garantizan que las llamadas se enruten directamente al equipo o analista correcto, de acuerdo con reglas comerciales previamente configuradas.

Este modelo elimina la necesidad de clasificación manual y reduce significativamente el tiempo de servicio. También evita escalamientos innecesarios y contribuye a mejorar la experiencia interna del usuario, que ahora cuenta con un soporte más ágil, preciso y predecible.

Otro recurso esencial en este contexto es la base de conocimientos integrada, alimentada continuamente por llamadas resueltas. Cada incidente se convierte en aprendizaje documentado, accesible no sólo al equipo técnico, sino también a los usuarios. Así, la organización puede ofrecer portales de autoservicio y preguntas frecuentes dinámicas, permitiendo que problemas simples sean resueltos por el propio empleado, sin abrir ticket. La automatización combinada con la inteligencia de la base de conocimientos reduce el volumen de llamadas y mejora el tiempo medio de respuesta, fortaleciendo al mismo tiempo la autonomía de los equipos operativos.

Indicadores, informes y decisiones basados en datos

En entornos logísticos, donde cada minuto cuenta, la previsibilidad operativa es un activo valioso. Por lo tanto, otro beneficio estratégico de adoptar una mesa de ayuda estructurada es la capacidad de generar informes procesables (con indicadores segmentados por rama, tipo de llamada, tiempo de resolución, frecuencia de reapertura y grado de impacto.

Con estos datos en mano, TI puede evaluar más claramente qué unidades requieren refuerzo de infraestructura, qué sistemas tienen mayor inestabilidad y dónde están los puntos recurrentes de falla. Esta visibilidad no sólo optimiza las inversiones, sino que también permite que el área tecnológica actúe de manera proactiva, anticipando demandas y reduciendo la probabilidad de fallas críticas.

Un estudio publicado en 2024 por una asociación internacional de gestión de servicios mostró que las organizaciones que operan con SLA bien definidos y monitoreados pudieron reducir la ocurrencia de incidentes críticos en 76%. Más aún, aumentaron la disponibilidad de los sistemas más sensibles a la operación. como WMS y plataformas de enrutamiento, para 20%.

Impacto financiero y retorno tangible

Las ganancias de eficiencia y control proporcionadas por una estructura de mesa de ayuda bien implementada resultan en impactos financieros tangibles. Además de la reducción directa con desplazamientos, visitas técnicas y retrabajos, hay ahorros significativos asociados con una disminución del tiempo de inactividad.

Para darle una idea, según datos de IBM, las empresas que adoptan la automatización como soporte pueden reducir los costos promedio por incidente hasta en 45%, además de mejorar la tasa de resolución en el primer contacto 'HAGA un indicador clave para contener llamadas repetidas y preservar la productividad de las operaciones locales.

La propia trazabilidad de los procesos también contribuye a la reducción de riesgos. En segmentos regulados, como el transporte de productos farmacéuticos o alimentos, mantener un historial completo y soporte de auditoría es esencial para cumplir con los requisitos legales y contractuales. La mesa de ayuda, en este contexto, se convierte no sólo en una herramienta de servicio, sino en un componente estratégico de gobernanza y cumplimiento operativo.

La eficiencia operativa en la industria de la logística depende de múltiples factores, pero pocos tienen un impacto tan directo y a menudo pasado por alto como el soporte técnico. En empresas con unidades dispersas, sucursales remotas y una gran dependencia de sistemas integrados, invertir en una solución de mesa de ayuda eficiente no es una cuestión de conveniencia: es una estrategia para proteger el margen, garantizar la calidad y escalar de forma segura.

Al centralizar el servicio, automatizar los flujos, medir el rendimiento con precisión y documentar los aprendizajes, la TI comienza a operar con previsibilidad e inteligencia, ENTREGANDO valor real a la operación. Y en un mercado cada vez más exigente, donde el error cuesta dinero y el retraso compromete los contratos, tener una mesa de ayuda sólida es más que importante: es una forma de garantizar que el negocio siga funcionando, sin paradas, con control, visibilidad y confianza.

La historia reciente de la tecnología está marcada por la promesa de la desintermediación. En los inicios de internet, existía la creencia de que la red permitiría conexiones directas, en que los artistas conversarían con sus fans sin discográficas, las empresas venderían a los consumidores sin intermediarios, las ideas circularían sin filtros. Era un ideal libertario, casi romántico, de un mundo más simple y transparente. Durante un tiempo, esta visión pareció cobrar fuerza, pero la realidad se reorganizó en torno a nuevos intermediarios, tan poderosos como los antiguos, aunque disimulados bajo la forma de plataformas digitales.

Servicios como Uber, Mercado Libre, Instagram y Amazon crearon ecosistemas cerrados que facilitaron interacciones y transacciones, pero también establecieron nuevas capas entre el deseo y su realización. Eran prácticos, eficientes y, a menudo, inevitables. El ascenso del software como servicio (SaaS) consolidó un modelo en el que la tecnología se presenta como un envoltorio, donde una interfaz elegante envuelve la intención del usuario y la traduce en acción, pero que, en el proceso, se mantiene como barrera.

Este modelo, sin embargo, comienza a mostrar señales de profunda transformación. Tres de cada cuatro empresas (75%) planean priorizar las operaciones de respaldo de aplicaciones SaaS como un requisito crítico para 2028, un salto significativo respecto al 15% registrado en 2024, según Gartner. Por más fluida que parezca una interfaz, exige abrir una aplicación, teclear, seleccionar y navegar. Cada microdecisión representa una fricción, y la acumulación de estas pequeñas fricciones se ha vuelto evidente.

Actualmente, vivimos rodeados de contraseñas, flujos y pantallas, en un laberinto de herramientas que deberían facilitar, pero que con frecuencia complican. Con esto, crece la percepción de que no buscamos aplicaciones en sí, sino los resultados que estas ofrecen. Y si es posible llegar a esos resultados sin pasar por una app, mejor aún. La inteligencia artificial está impulsando este cambio silencioso e integrado, especialmente por la popularización de interfaces naturales como la búsqueda por voz.

En 2025, cerca de 20,51 billones de personas en el mundo utilizarán esta forma de búsqueda, un ligero aumento con respecto a los 20,31 billones registrados en el primer trimestre de 2024, según datos de Data Reportal. Además, el número de asistentes de voz en uso supera la población mundial, alcanzando los 8,4 mil millones de dispositivos en 2025, según Statista. Al fusionar la intención y la ejecución en un mismo acto, la IA elimina la necesidad de interacciones explícitas con las plataformas.

La búsqueda online ya ofrece señales de esta transición, en la que se escribe una pregunta y la respuesta aparece, sin clics ni filtrado manual. La búsqueda tradicional, que requería múltiples pasos, comienza a ser sustituida por respuestas directas. Esta es la nueva desintermediación, no una ruptura visible, sino una desaparición gradual de las herramientas, y esta transformación desplaza el papel de la tecnología de interfaz a infraestructura.

Pronto, tareas como escribir, organizar, traducir o planificar podrán realizarse en el momento en que se desee, sin la mediación de aplicaciones visibles. La tecnología se volverá tan omnipresente y silenciosa como la electricidad o el agua corriente, esencial, pero invisible. Esto implica que muchos softwares y plataformas, antes centrales en la experiencia digital, dejarán de tener forma, marca o presencia perceptible.

La consecuencia práctica es que una parte significativa del ecosistema SaaS puede convertirse en infraestructura y no más en un servicio para el usuario final. Cuando la funcionalidad se vuelve interna a una capa cognitiva automatizada, desaparece la necesidad de acceder a herramientas específicas. Para el usuario, esta ausencia no será una pérdida; por el contrario, será percibida como una ganancia de fluidez. La nostalgia por las aplicaciones dejará de existir porque, en la práctica, se disolverán en el flujo de las tareas.

El impacto de esta desintermediación en el mercado es profundo. Los modelos de negocio basados en la retención del usuario en una plataforma necesitarán reinventarse, ya que el valor residirá en el resultado, no en el proceso. Para las empresas, esto significa competir no ya por la interfaz más atractiva, sino por la capacidad de integrarse de forma invisible y eficiente en la vida del usuario. Para los consumidores, se abre la posibilidad de un día a día menos fragmentado por pantallas e inicios de sesión, pero más dependiente de infraestructuras controladas por unos pocos proveedores globales.

La gran desintermediación que emerge no es utópica ni libertaria, como se soñó en los años iniciales de internet. Es técnica, silenciosa y definitiva. Al acortar la distancia entre pensamiento y acción, la inteligencia artificial borra el centro de la experiencia digital y relega las interfaces a un segundo plano. En el futuro próximo, no notaremos cuando una aplicación deje de existir, simplemente seguiremos adelante, como si nunca hubiera formado parte de nuestro cotidiano. Y quizás sea exactamente ahí donde se perciba que el futuro ya llegó.