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Redes de fraude usan IA generativa para crear 'estudiantes fantasma' y reclamar ayuda financiera federal en EE. UU. El nuevo sistema de verificación de identidad del FAFSA rechazó cerca de 2.000 millones de dólares en solicitudes fraudulentas en sus primeros meses.
Desde 2025, las universidades estadounidenses -- especialmente los community colleges con matrícula abierta y cursos en línea de bajo coste -- han sufrido un aumento del fraude de "estudiantes fantasma", en el que bandas criminales usan IA generativa para crear identidades sintéticas o reutilizar identidades robadas, inscribirlas en clases y cobrar ayuda financiera federal o estatal antes de desaparecer. Solo una red con base en Michigan usó más de 1.200 identidades en más de 100 centros de 24 estados, en un intento de reclamar más de 16 millones de dólares.
En respuesta, la Oficina Federal de Ayuda Financiera Estudiantil del Departamento de Educación de EE. UU. incorporó una nueva capa de verificación de identidad en el proceso de solicitud de la FAFSA. Las universidades han combinado el sistema federal con sus propias herramientas de verificación de identidad y análisis conductual para detectar antes las solicitudes sospechosas.
En los primeros meses tras su implementación en abril de 2026, el sistema rechazó solicitudes vinculadas a un intento de fraude estimado en 2.000 millones de dólares. La Oficina del Inspector General del Departamento informó por separado de la recuperación de más de 35 millones de dólares mediante investigaciones de fraude, restituciones y acuerdos a lo largo de un período de 12 meses, y convocó la primera Cumbre sobre Fraude en la Educación Superior en julio de 2026, con más de 800 asistentes. En junio de 2026, la Cámara de Representantes aprobó la Ley No Aid for Ghost Students (H.R. 7892), que exige la verificación de fraude de identidad en tiempo real de cada solicitud de la FAFSA a partir del 1 de octubre de 2026.
Investigadores y expertos en identidad advierten de que las comprobaciones de documentos e identidad basadas en IA conllevan riesgos documentados de falsos positivos, particularmente para estudiantes internacionales y hablantes no nativos de inglés, lo que significa que las mismas herramientas creadas para detectar el fraude también pueden bloquear indebidamente a estudiantes legítimos.
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