Llevo décadas trabajando con software empresarial y con su implantación. Pero no soy programador, y nunca me propuse crear un producto de seguridad.
Todo empezó con un vídeo. A principios de 2025, pocas semanas después de que OpenAI abriera al público su modelo de vídeo Sora, vi clips de personas que nunca habían existido y no fui capaz de distinguirlos de una grabación real. Lo primero que pensé fue: muy pronto no podrás fiarte de nadie con quien te encuentres en internet. Ni de la cara de la videollamada ni de la voz al teléfono.
Esa idea es el núcleo de Trusted Codes. Lo que la convirtió en un producto fueron dos estafas en mi propio entorno. Demostraron que el peligro era real y me enseñaron que llegaba mucho más lejos que las reuniones en línea.
Dos casos, un mismo patrón
Uno afectó a la empresa de mi mujer. Un correo comercial falsificado llevó a pagar casi 100.000 € a unos delincuentes. El dinero desapareció y nunca volvió. En las estadísticas esto se llama compromiso del correo electrónico empresarial (BEC). Para quienes lo viven es un golpe que no termina cuando se cierran las cuentas.
El otro fue peor, de otra manera. Una madre amiga nuestra recibió una llamada de su hija. Era, sin duda, la voz de su hija: había tenido un accidente y necesitaba dinero. La madre estaba dispuesta a pagar. Solo dudó por una razón: la cantidad era inusualmente alta para un accidente. Esa pequeña duda salvó el dinero.
La hija nunca había llamado. Su voz se había clonado a partir de vídeos que había publicado en Instagram. Durante días la madre estuvo conmocionada. Había oído a su propia hija y no podía creer que la llamada fuera una invención de principio a fin.
Los dos casos tienen el mismo punto débil. El correo parecía auténtico y la voz sonaba bien. Ninguno de los dos demostraba quién estaba al otro lado. Y ninguno ocurrió en una videollamada: uno llegó por correo y el otro por teléfono. Una comprobación que solo funcionara en reuniones en línea no habría protegido a nadie.
El problema no existía antes de la IA
El fraude es antiguo. Lo nuevo es el precio. Hasta hace pocos años, imitar la voz de una persona concreta lo bastante bien como para engañar a su propia madre no era algo que un delincuente pudiera comprar. Hoy basta una grabación corta y una herramienta comercial. Con las videollamadas pasa lo mismo: en 2024, un empleado de la empresa de ingeniería Arup en Hong Kong transfirió unos 25 millones de dólares tras una videoconferencia en la que todos los demás participantes, incluido el director financiero, eran deepfakes.
Así que es un problema que ha creado la IA. La reacción obvia es combatirlo con más IA: software de detección que escucha una llamada y estima si la voz es sintética. Entiendo la idea, pero no me fío. Un detector da una probabilidad y compite con generadores que mejoran cada mes. Cada mejora del detector sirve para entrenar al siguiente generador. Y las personas no lo hacen mejor: en un estudio publicado en PLOS ONE en 2023, los oyentes reconocieron el habla sintética solo el 73 % de las veces, y el entrenamiento apenas ayudó.
Las palabras clave son más antiguas que los ordenadores
La respuesta que encontré es antigua. Los ejércitos usan contraseñas desde que existen los centinelas. El Día D, en 1944, los paracaidistas aliados en Normandía se identificaban en la oscuridad con un santo y seña: uno decía «Flash» (destello) y el otro respondía «Thunder» (trueno). Muchas familias acuerdan una palabra clave para emergencias por el mismo motivo.
Una palabra clave funciona porque no depende de cómo se ve o cómo suena algo. Depende de lo que sabe la otra persona. Una voz clonada puede decir cualquier cosa, salvo la palabra que nunca le dijeron.
Aun así, la palabra clave familiar tiene puntos débiles. No cambia nunca, así que en cuanto alguien la oye o queda escrita en un chat, está quemada. Nadie se acuerda de pactar una nueva. Y solo cubre a la familia, no al compañero que pide una transferencia ni al proveedor con datos bancarios nuevos.
Qué hace Trusted Codes
Trusted Codes mantiene el principio y elimina esos puntos débiles. Dos personas, o un equipo, se conectan una vez. A partir de ahí, cada uno de sus móviles muestra las mismas tres palabras, y las palabras cambian a intervalos fijos. Cuando una llamada, un mensaje o un correo pide algo inusual, preguntas: «¿Cuál es nuestro código?». Si las palabras coinciden, es la persona con la que estás conectado. Si no, cuelgas.
Lo importante es cómo se generan las palabras. En ese paso no hay IA. Un secreto compartido y la hora actual entran en un algoritmo estándar y documentado públicamente (TOTP, el mismo que usan las apps de autenticación), y salen tres palabras. El resultado es determinista: el mismo secreto y la misma hora dan siempre las mismas palabras, en cualquier dispositivo. Nada se estima, nada es probable o improbable. Las palabras coinciden o no coinciden.
Es intencionado. Una comprobación contra el fraude con IA no debería depender de un modelo que el atacante pueda estudiar, imitar o superar entrenando el suyo. Debería depender de un secreto que el atacante no tiene.
Construido con IA, por alguien que no escribe código
Ahora viene la parte que puede sonar a contradicción. Construí Trusted Codes con IA.
Cuando decidí hacer algo contra estas estafas, podría haber redactado un concepto y buscado un equipo de desarrollo. En lugar de eso, aprendí a trabajar con un agente de programación con IA, Claude Code, y lo uso en todas las fases del producto, no solo para escribir código.
Empezamos por la estrategia: qué estafas se pueden frenar con qué tipo de comprobación, y cómo debe ser una solución para ellas. Luego el diseño: qué ve el usuario, cómo funciona una invitación, qué pasa cuando se pierde un móvil. Después la implementación, las pruebas, la verificación y la documentación. Gran parte del trabajo consiste en atacar nuestro propio producto. Le pido a la IA que entre en el código que ella misma ha escrito, que encuentre el punto débil antes que un delincuente y que demuestre cada afirmación de seguridad contra el código antes de hacerla pública.
El resultado es un software empresarial completo: apps móviles, una app de escritorio, un servidor, portales para empresas y administradores. Cada línea la ha escrito la IA. Cada decisión sobre lo que debe hacer, y lo que nunca debe hacer, la ha tomado una persona que sabe cómo se compra, se despliega y se opera el software empresarial, y que había visto lo que estas estafas le hacen a la gente.
No veo contradicción. La IA es una herramienta. Los delincuentes la usan para falsificar voces. Yo la uso para construir algo que deja inútiles las voces falsificadas. La diferencia está en dónde se sitúa: la IA escribió el software, pero en el momento de la verdad, cuando necesitas saber si la persona al teléfono es real, no interviene ninguna IA. (La app tiene un asistente que te ayuda a orientarte. No participa en la comprobación).
Qué significa esto para ti
No necesitas Trusted Codes para empezar. Acordad hoy una palabra clave en familia. Dile a tus padres que una llamada tuya pidiendo dinero, con tu voz, no demuestra que seas tú.
Si diriges una empresa, mira cómo se confirma una solicitud de pago. Si la respuesta es «el correo venía de la dirección correcta» o «la voz sonaba como la del consejero delegado», es el mismo punto débil que le costó casi 100.000 € a la empresa de mi mujer. Trusted Codes hace que la palabra clave funcione en una empresa: cambia sola, funciona por teléfono, en videollamadas y en el chat, y en los planes Business los administradores pueden ver quién verificó a quién y cuándo.
Fuentes
- Videoconferencia deepfake de Arup, Hong Kong, 2024: AI Incident Database, incident 634
- Mai, K. T. et al., "Warning: Humans cannot reliably detect speech deepfakes", PLOS ONE, 2 de agosto de 2023: journals.plos.org
- TOTP: RFC 6238