El fraude digital ya no es un evento ocasional, sino que 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 apuntando a los usuarios incluso cuando el volumen de devoluciones, reembolsos y quejas está en su punto máximo, lo que hace que la detección sea aún más desafiante.

El foco principal de estas acciones es el comercio digital de alto valor, como tiendas de comercio electrónico que venden productos de alto precio y empresas de la industria de billetes de avión. Estos negocios, por ser más atractivos para los delincuentes, se ven obligados a innovar más rápido que otros, convirtiéndose en laboratorios de las últimas tecnologías de detección de fraude.

Lo que hace que una transacción sea de alto riesgo (el llamado “negocio de alto riesgo”) es la asociación con operaciones de alto valor, liquidez inmediata o gran volumen. Estamos hablando de:

Plataformas de comercio electrónico para artículos costosos como productos electrónicos y mercados de marcas premium que manejan productos que se revenden fácilmente en el mercado informal;

Juegos y apuestas online, que permiten un rápido movimiento y multiplicación de recursos;

Turismo y billetes de avión, con altos valores medios de transacción y potencial de reventa inmediata;

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

Servicios Fintech, donde la apertura de cuentas y las interacciones con los clientes son vulnerables a la ingeniería social y las estafas de adquisición de cuentas.

Las empresas de este perfil enfrentan diariamente amenazas sofisticadas, lo que las obliga a elevar sus estándares de seguridad e innovar continuamente. Quienes están fuera de este grupo deberían prestar mucha atención, porque los riesgos que enfrentan estas empresas hoy 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. El modelo tradicional no se mantiene al día con el dinamismo de los ataques, y los estafadores sofisticados ya saben cómo manipular datos estáticos, como números de documentos, direcciones y tarjetas clonadas.

Al final, bloquear demasiados costos de venta; bloquear muy 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 sectores de alto riesgo, que ya no limitan sus evaluaciones a lo que informa el usuario, sino que también analizan cómo se comporta en línea.

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

Patrón de velocidad y escritura;

Geolocalización y discrepancias con la dirección de facturación;

Uso de VPN o emuladores de dispositivos;

Flujo de navegación (tiempo en páginas, intentos repetidos, rutas de clic).

Los estafadores pueden obtener datos catastrales, pero es mucho más difícil replicar consistentemente un patrón de comportamiento legítimo.

Inteligencia artificial en primera línea

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

Todo comercio electrónico, incluso el de menor riesgo, debe inspirarse en este ecosistema dinámico y adoptar una postura proactiva, ya que la reputación, el flujo de caja y las relaciones con los clientes dependen de la capacidad de detectar y bloquear amenazas.

El uso masivo de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) permite detectar anomalías en tiempo real, algo esencial en sectores donde las decisiones deben tomarse instantáneamente. Además, estos sistemas tienen capacidades de aprendizaje continuo y los MODELOS mejoran a medida que identifican nuevos ataques. vectores, proporcionando respuestas más rápidas y efectivas a comportamientos emergentes.

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

Lo que todas las industrias necesitan entender (y rápidamente)

Las inversiones y estrategias de seguridad de los sectores de alto riesgo deben tratarse como una referencia para todo el mercado. Después de todo, la evolución tecnológica ocurre en ambos lados, defraudadores y FDI, y lo que se está probando hoy en sectores altamente específicos puede extenderse a otros muy pronto.

Como muestran los datos, el fraude es cada vez más dinámico, ya no se limita a fechas clave en el calendario empresarial y es un error tratarlo como un “problema del equipo de TI”.

En la práctica, esto significa que reforzar las defensas recién en noviembre, antes del Black Friday, no es suficiente. Incluso para sectores de riesgo moderado, la forma es priorizar la inversión en tecnología conductual e inteligencia artificial.

Quienes siguen de cerca cómo los sectores de alto riesgo enfrentan el fraude están mejor preparados para los desafíos que ya llaman a la puerta del mercado en su conjunto. La prevención del fraude con RUEDAS es una estrategia comercial, no sólo 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 las que los artistas hablaban con sus fans sin etiquetas, las empresas vendían a los consumidores sin minoristas, las ideas circularían sin filtros. Fue un ideal libertario, casi romántico, de un mundo más simple y transparente. Durante un tiempo, esta visión pareció tomar forma, pero la realidad se reorganizó en torno a nuevos intermediarios, tan poderosos como los antiguos, aunque disfrazados en forma de plataformas digitales.

Servicios como Uber, Mercado Livre, Instagram y Amazon crearon ecosistemas cerrados que facilitaron interacciones y transacciones, pero también establecieron nuevas capas entre el deseo y su cumplimiento. Eran prácticos, eficientes y muchas veces inevitables. El auge del software como servicio (SaaS) consolidó un modelo en el que la tecnología se presenta como packaging, donde una interfaz elegante que involucra la intención del usuario y la traduce en acción, pero en el proceso, sigue siendo una barrera.

Tres de cada cuatro empresas (75%) planean priorizar las operaciones de respaldo de aplicaciones SaaS como un requisito crítico para 2028, un salto dramático con respecto a los 15% registrados en 2024, dijo Gartner. Por muy fluida que parezca una interfaz, requiere abrir una aplicación, escribir, seleccionar y navegar. Cada microdecisión representa fricción, y la acumulación de estas pequeñas fricciones se ha hecho evidente.

Actualmente vivimos rodeados de contraseñas, flujos y pantallas, en un laberinto de herramientas que deberían facilitar, pero muchas veces complicar. Con esto crece la percepción de que no buscamos aplicaciones en sí, sino los resultados que entregan. Y si es posible alcanzar estos resultados sin pasar por una aplicación, mejor aún. La inteligencia artificial está promoviendo este cambio silencioso e integrado, especialmente popularizando interfaces naturales como la búsqueda por voz.

En 2025, alrededor de 20,5% de personas en todo el mundo utilizan esta forma de investigación, un ligero aumento con respecto a los 20,3% 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 8.400 millones de dispositivos en 2025, según Statista. Al fusionar intención y ejecución en el mismo acto, la IA elimina la necesidad de interacciones explícitas con las plataformas.

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

Pronto se podrán realizar tareas como escribir, organizar, traducir o planificar en el momento en que surja el deseo, sin la mediación de aplicaciones visibles. La tecnología será tan ubicua y silenciosa como la electricidad o el agua corriente, esencial pero invisible. Esto implica que muchos software y plataformas, que alguna vez fueron fundamentales para la experiencia digital, ya no tendrán una forma, marca o presencia notable.

La consecuencia práctica es que una parte importante del ecosistema SaaS puede convertirse en infraestructura y dejar de ser 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; al contrario, se percibirá como una ganancia de fluidez. La nostalgia por las aplicaciones dejará de existir porque, en la práctica, se disolverán en el flujo de tareas.

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

La gran desintermediación que surge no es ni utópica ni libertaria, como se soñaba en los primeros años de Internet. Es técnico, silencioso y definitivo. 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 un futuro próximo, no nos daremos cuenta de que cuando una aplicación deja de existir, simplemente seguiremos adelante, como si nunca hubiera sido parte de nuestra vida diaria. Y tal vez sea exactamente allí donde uno se da cuenta de que el futuro ya ha llegado.