Inteligencia artificial generativa y su impacto en la evolución de los ataques de ingeniería social: una revisión sistemática de la literatura (2020–2025) Generative artificial intelligence and its impact on the evolution of social engineering attacks: a systematic literature review (2020–2025)

Resumen

El presente estudio analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) generativa en la evolución de los ataques de ingeniería social entre 2020 y 2025, mediante una revisión sistemática de la literatura científica y técnica. La revisión parte de la constatación de que la IA generativa constituye una tecnología de doble uso: mientras refuerza la detección de amenazas y la respuesta automatizada ante incidentes, simultáneamente habilita ataques más sofisticados, personalizados y difíciles de detectar, entre ellos el phishing automatizado, la suplantación de voz y video mediante deepfakes, y la generación de identidades sintéticas. El análisis se organiza en torno a tres ejes: (a) los mecanismos técnicos mediante los cuales la IA generativa potencia el engaño y la manipulación psicológica propios de la ingeniería social; (b) la evidencia empírica y los casos documentados de fraude corporativo, suplantación ejecutiva y campañas de phishing hiperpersonalizado; y (c) las estrategias defensivas emergentes basadas en aprendizaje automático para la detección de contenido sintético y comportamiento anómalo. Los resultados evidencian un crecimiento sostenido de los incidentes de ingeniería social asistidos por IA generativa, una reducción de las barreras técnicas para ejecutar ataques convincentes, y una brecha creciente entre la velocidad de innovación ofensiva y la capacidad regulatoria y defensiva de las organizaciones. El estudio concluye que la mitigación efectiva requiere un enfoque combinado de detección tecnológica, actualización de protocolos de verificación humana y marcos regulatorios adaptativos