Indecopi usó la IA para detectar más de 330.000 llamadas spam del banco BBVA y le impuso millonaria multa
La reciente multa de S/1.537.250 impuesta por Indecopi al BBVA por la realización de llamadas spam reveló un elemento clave en el proceso de fiscalización: el uso de inteligencia artificial como herramienta de investigación. La sanción se originó luego de que la Dirección de Fiscalización del organismo regulador revisara un elevado volumen de comunicaciones telefónicas efectuadas por la entidad bancaria entre enero y abril de 2024.
Para este análisis, Indecopi empleó herramientas informáticas basadas en IA, como Python y Whisper, con las que logró identificar más de 330 mil llamadas de carácter publicitario dirigidas a más de 243 mil consumidores. De ahí se seleccionó una muestra representativa de 1,155 comunicaciones, correspondientes a tres periodos distintos, de las cuales 1,130 fueron calificadas como promocionales, confirmando así la magnitud de la práctica sancionada.
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El reto de Indecopi para identificar miles de llamadas no deseadas
En entrevista con La República, la directora de Fiscalización del Indecopi, Milagros Pozo, explicó que el principal desafío que enfrentó el organismo fue la identificación de llamadas spam dentro de volúmenes masivos de comunicaciones. Señaló que, para que una llamada sea considerada infractora, debe contener un ofrecimiento comercial, lo que posteriormente permite exigir a la empresa que acredite el consentimiento previo del consumidor para haber realizado dicha llamada.
Este proceso resulta sencillo cuando se analizan pocas llamadas; sin embargo, la problemática surgió cuando comenzaron a enfrentar millones de registros. En algunos casos, precisó, se revisaron más de 14 millones de llamadas en apenas 45 días, lo que hacía inviable una fiscalización tradicional basada únicamente en la escucha manual de audios.
La inteligencia artificial cambió los procesos para Indecopi
Ante esta limitación, Indecopi decidió explorar herramientas tecnológicas que permitieran ampliar el alcance de la fiscalización. Fue así como incorporaron Whisper, una herramienta de inteligencia artificial de uso libre desarrollada por OpenAI, cuya función principal es transcribir audios.
Una vez transcritas las llamadas, el equipo de Indecopi aplicó ciencia de datos, utilizando lenguajes como Python, para identificar palabras y frases recurrentes en llamadas comerciales, como “te llamo para ofrecerte” o “quisiera ofrecerle un servicio”. De esta manera, lograron detectar automáticamente qué llamadas contenían ofrecimientos publicitarios.
Pozo recalcó que esta tecnología no reemplaza el trabajo humano, sino que lo repotencia, permitiendo que los especialistas se concentren en el análisis y supervisión de los casos detectados por la IA.
Resultados y reducción de tiempos por la inteligencia artificial
Gracias al uso de inteligencia artificial, Indecopi logró reducir drásticamente los tiempos de investigación. Procesos que antes podían demorar más de un año ahora permiten realizar hasta 13 fiscalizaciones en el mismo periodo. En total, se han analizado más de 7 millones de audios en la primera campaña y 870 mil audios adicionales en una segunda fase. Actualmente, la entidad también investiga a call centers por llamadas en horarios inadecuados, evaluando más de 1,4 millones de audios, precisó Pozo.
Finalmente, la representante afirmó que el uso de inteligencia artificial marca un antes y un después en la lucha contra el spam telefónico en el país. Si bien reconoció que no erradicará completamente el problema, consideró que estas herramientas desincentivan prácticas abusivas, al demostrar que el análisis masivo de llamadas ya no representa un obstáculo para la autoridad.
“Hoy usamos Whisper, mañana utilizaremos otras herramientas. La idea es seguir repotenciando la fiscalización que Indecopi ya venía desarrollando”, concluyó.