Estafa con deepfake de estrella de TV deja a mujer sin ahorros en Los Ángeles

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La estafa con deepfakes de una estrella de 'General Hospital' deja a una mujer de Los Ángeles sin sus ahorros y su vivienda (Imagen Ilustrativa Infobae)

Una alarmante estafa digital ha sacudido Los Ángeles después de que una mujer perdiera todos sus ahorros y propiedades a raíz de un elaborado engaño que involucró tecnología de inteligencia artificial y el uso de videos falsos, conocidos como “deepfakes”, de la estrella de General Hospital, Steve Burton.

El caso, reportado por diversos medios estadounidenses, ofrece una mirada desgarradora sobre cómo las crecientes capacidades de manipulación audiovisual pueden ser utilizadas por estafadores para despojar a víctimas vulnerables de sus bienes más preciados. La situación pone en relieve el riesgo real que la inteligencia artificial representa cuando se despliega en contextos criminales.

Así operó la estafa: mensajes, IA y migración entre plataformas

Los estafadores le enviaron a Abigail Ruvalcaba, videos con el rostro de Steve Burton generados con Inteligencia Artificial (Steve Burton en Instagram)

Según informó ABC News, el fraude comenzó cuando Abigail Ruvalcaba, residente de Los Ángeles, fue contactada a través de Facebook Messenger por individuos que fingían ser Steve Burton, conocido por su papel como Jason Morgan en la longeva serie General Hospital, en la que participa desde 1991.

Los estafadores no se limitaron a comunicarse por texto: emplearon sofisticados videos deepfake, generados con inteligencia artificial, en los cuales la figura y la voz del actor parecían auténticas.

Este tipo de videos, que logran emular tanto la imagen como la forma de hablar mediante recursos digitales avanzados, resultan especialmente persuasivos para quienes no sospechan de la manipulación detrás del mensaje.

ABC News notificó que el estafador logró crear un video donde una imagen idéntica a la de Burton dice: “Hola, Abigail. Te quiero mucho, cariño. Tenía que hacer este video para hacerte feliz, mi amor”.

Según comunicó Daily Mail, a medida que la supuesta relación avanzaba, los estafadores trasladaron la conversación de la red social Facebook Messenger a WhatsApp, una táctica frecuente en los fraudes en línea para eludir mecanismos de control y aumentar la privacidad del intercambio.

A lo largo de este contacto digital, los delincuentes construyeron un vínculo de confianza, convenciendo a la víctima de que Burton estaba enamorado de ella y de que ambos podrían compartir un futuro juntos. Entre los mensajes enviados, incluso se mencionaba el disfrute de una “casa de la playa” compartida, reforzando la ilusión de un proyecto de vida común.

Impacto económico y personal: el costo devastador del engaño

Según informó Page Six, el costo del engaño fue catastrófico. Inicialmente, Ruvalcaba transfirió más de 81.000 dólares tras recibir historias convincentes de emergencia por parte del impostor, como la supuesta destrucción de la casa de Burton en un incendio.

Los criminales fueron más allá: la presión y manipulación llevaron a la víctima a tomar la drástica decisión de vender el condominio familiar. El total de las ganancias, sumando la venta a las transferencias iniciales, ascendió a 350.000 dólares, que acabaron en manos de los estafadores.

Las consecuencias no solo fueron financieras. La pérdida de sus ahorros y su vivienda dejaron a Ruvalcaba y a su familia en una situación de vulnerabilidad extrema. Según su hija Vivian, la víctima podría verse obligada a abandonar el hogar familiar y se enfrenta ahora a la posibilidad de bancarrota total. La situación causó un enorme impacto emocional y psicológico, sumando dolor al perjuicio material.

“Me da asco que haya llegado tan lejos”, le dijo Vivian Ruvalcaba a ABC News. “¿Por qué no lo sabía? ¿Por qué no vi lo que estaba pasando? ¿Qué me perdí?”

Vulnerabilidad, salud mental y manipulación emocional

La familia de la afectada busca revertir la venta del condominio y advierte sobre los riesgos de las estafas con IA (Imagen Ilustrativa Infobae)

El caso de Ruvalcaba estuvo marcado además por una particular vulnerabilidad. De acuerdo con el testimonio de su hija, la mujer tenía diagnosticado un trastorno bipolar, condición que posiblemente incrementó su susceptibilidad al engaño. Este diagnóstico no solo afectó su capacidad de discernimiento ante el elaborado fraude, sino que también facilitó el establecimiento de una conexión emocional con los estafadores, quienes se aprovecharon de su deseo de encontrar afecto y compañía.

La manipulación emocional incluyó la simulación de afecto romántico por parte del deepfake de Burton, reforzando la confianza de la víctima y llevándola a tomar decisiones impulsivas y perjudiciales.

El drama se vio intensificado al confirmarse la verosimilitud de los videos utilizados: Steve Burton, al ser consultado, admitió que el material “sonaba como su voz, al cien por cien”, lo que demuestra el nivel de sofisticación alcanzado por las herramientas de inteligencia artificial en la suplantación de identidad.

La respuesta: familia, justicia y advertencias públicas

La familia de Ruvalcaba no se ha quedado de brazos cruzados. Tras identificar la magnitud de la estafa y el daño ocasionado, su hija Vivian señaló que han iniciado acciones legales con la intención de revertir la venta del condominio, aunque enfrentan un escenario adverso dado que el inmueble ya ha pasado a manos de un nuevo propietario. Asimismo, contemplan la declaración de bancarrota para intentar proteger lo poco que les queda.

Ante la difusión mediática del caso, el propio Steve Burton se pronunció en redes sociales, advirtiendo expresamente sobre los peligros de este tipo de maniobras fraudulentas, y llamando a sus seguidores y al público general a mantenerse alertas ante solicitudes sospechosas o mensajes no verificados en nombre de figuras reconocidas.

Las autoridades, por su parte, continúan investigando, mientras el caso de Ruvalcaba se convierte en una advertencia tangible sobre la necesidad de conciencia y educación digital frente al avance de las estafas basadas en inteligencia artificial.

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