AntiScam MX
Fraudes no, prevención sí: AntiScam MX para ti.
Inspiración del proyecto
La inspiración para crear AntiScam MX surgió de una situación muy común en México: recibir mensajes sospechosos por WhatsApp, SMS, llamadas telefónicas, correos electrónicos o redes sociales. Muchas veces estos mensajes se hacen pasar por bancos, paqueterías, empresas de empleo, tiendas en línea o instituciones oficiales.
El problema es que no todas las personas saben identificar cuándo un mensaje puede ser falso. Algunos fraudes usan frases urgentes como “tu cuenta será bloqueada”, “tu paquete está retenido” o “deposita hoy para asegurar tu lugar”. Estas situaciones generan miedo, presión o confusión, y pueden llevar a que las personas compartan datos personales, códigos de verificación, información bancaria o incluso realicen pagos.
Por eso decidimos crear AntiScam MX, un agente conversacional de inteligencia artificial enfocado en la prevención de fraudes digitales en México.
¿Qué soluciona?
AntiScam MX busca resolver un problema de educación y seguridad digital: la falta de orientación inmediata ante mensajes sospechosos.
La solución ayuda al usuario a analizar una situación antes de tomar una decisión riesgosa. El agente no acusa ni asegura de forma definitiva que algo sea fraude, sino que ofrece una orientación preventiva basada en señales de alerta.
El proyecto ayuda a identificar posibles casos como:
- Phishing bancario.
- Smishing por SMS.
- Vishing por llamada telefónica.
- Paquetería falsa.
- Vacantes falsas.
- Fraudes en Marketplace.
- Préstamos fraudulentos.
- Premios falsos.
- Suplantación de instituciones.
¿Qué hace AntiScam MX?
AntiScam MX guía al usuario mediante preguntas sencillas:
- ¿Por qué medio recibió el contacto sospechoso?
- ¿Qué tipo de situación describe mejor el caso?
- ¿Qué le están pidiendo?
- ¿Existe presión o urgencia?
- ¿Cuál es el mensaje sospechoso o la descripción del caso?
Con esta información, el agente genera un análisis con:
- Nivel de riesgo: bajo, medio o alto.
- Tipo de posible fraude.
- Señales de alerta.
- Recomendaciones preventivas.
- Consejo educativo para reconocer situaciones similares en el futuro.
De forma simple, el riesgo puede representarse así:
[ Riesgo = Medio + Solicitud + Urgencia + Señales\ de\ alerta ]
Mientras más señales sospechosas existan, mayor será el nivel de riesgo:
[ Riesgo\ Alto = Datos\ sensibles + Urgencia + Suplantación ]
Cómo desarrollamos el proyecto
El proyecto fue desarrollado utilizando herramientas del ecosistema Microsoft, principalmente Microsoft Copilot Studio.
Dentro de Copilot Studio creamos un agente conversacional llamado AntiScam MX. Configuramos instrucciones generales para que el agente respondiera de forma clara, profesional y preventiva. También creamos un tema principal llamado “Analizar posible fraude”, donde el usuario puede interactuar mediante opciones predeterminadas y una pregunta abierta para copiar el mensaje sospechoso.
Durante el desarrollo configuramos:
- Instrucciones del agente.
- Temas conversacionales.
- Preguntas guiadas.
- Opciones predeterminadas.
- Variables para guardar respuestas.
- Criterios para clasificar el riesgo.
- Formato de respuesta final.
También aplicamos principios de IA responsable. El agente no solicita contraseñas, NIP, CVV, códigos SMS ni datos sensibles. Además, no da asesoría legal definitiva, no acusa de manera absoluta y siempre recomienda verificar la información por canales oficiales.
Qué aprendimos
Durante el proceso aprendimos que una solución de inteligencia artificial no solo debe responder preguntas, sino también guiar al usuario de forma segura. Aprendimos a estructurar un agente conversacional, diseñar flujos, crear opciones de respuesta y configurar instrucciones para que la IA mantuviera un comportamiento responsable.
También comprendimos la importancia de la prevención digital. Muchas personas pueden caer en fraudes no por falta de inteligencia, sino por presión, miedo o desconocimiento. Por eso, AntiScam MX no solo analiza casos, también enseña al usuario a reconocer señales de alerta.
Un aprendizaje importante fue entender que no creamos una IA desde cero, sino un agente conversacional con IA usando Microsoft Copilot Studio. Esto nos permitió enfocarnos en el problema, el diseño de la experiencia y el impacto social.
Desafíos enfrentados
Uno de los principales desafíos fue lograr que el agente respondiera de manera clara, profesional y no demasiado extensa. También tuvimos que ajustar las instrucciones para que no usara emojis, no mostrara información innecesaria y mantuviera un formato limpio.
Otro reto fue configurar correctamente las preguntas con opciones predeterminadas para que el usuario pudiera seleccionar respuestas en lugar de escribir todo manualmente. Esto hizo que la experiencia fuera más sencilla y adecuada para una demostración.
También enfrentamos el reto de evitar que el agente mostrara las instrucciones internas como parte de la conversación. Para solucionarlo, separamos correctamente las instrucciones generales del agente y los mensajes visibles dentro del flujo.
Impacto esperado
AntiScam MX puede tener un impacto positivo porque ayuda a las personas a detenerse antes de actuar. En lugar de abrir un enlace, compartir datos o hacer un depósito, el usuario puede consultar al agente y recibir una orientación clara.
El valor del proyecto está en que combina prevención, educación digital e inteligencia artificial. No solo busca detectar posibles fraudes, sino también ayudar a que las personas sean más conscientes y cuidadosas en el futuro.
Conclusión
AntiScam MX es un agente conversacional de inteligencia artificial creado en Microsoft Copilot Studio para prevenir fraudes digitales en México. Su objetivo es orientar al usuario, identificar señales de alerta y promover decisiones más seguras.
El proyecto demuestra cómo la inteligencia artificial puede utilizarse de forma responsable para resolver problemas cotidianos, proteger a los usuarios y fortalecer la educación digital.
Fraudes no, prevención sí: AntiScam MX para ti.
Built With
- micrososft
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