Históricamente, el lavado de dinero se ha asociado a negocios tradicionales intensivos en efectivo, donde el clásico cliché era aquel restaurante de barrio al que nunca entraba nadie pero seguía operando. Sin embargo, a medida que la atención del público se ha trasladado al mundo digital, también lo han hecho los fondos ilícitos. En este episodio del Pirani Podcast, tuvimos como invitado a Pablo Pérez, CEO y fundador de RiskFlow. Con su amplia experiencia en analítica de datos y prevención de lavado, Pablo nos explicó cómo el crimen organizado está utilizando a creadores de contenido, eventos masivos y clubes deportivos, y por qué la debida diligencia se ha vuelto indispensable para los equipos de marketing y cumplimiento.
La opacidad como moneda de cambio
El principal atractivo de la economía digital para el dinero ilícito es la opacidad en las valoraciones. Pablo destacó que es extremadamente difícil estimar el costo real de una colaboración con un influencer; una simple publicación en Instagram o TikTok puede costar desde cien hasta cien mil dólares. Esta falta de estandarización es aprovechada para justificar ingresos irreales. A esto se suma la mecánica de los "falsos influencers", donde grupos criminales financian la compra de granjas de bots utilizando criptoactivos para inflar perfiles. Cuando marcas legítimas contratan a estos creadores atraídas por sus métricas, el pago por la pauta sirve para legitimar el dinero y retornarlo a la red ilícita.
Taquillas infladas en conciertos
El sector del entretenimiento masivo funciona bajo una lógica similar a la de los negocios fachada tradicionales. Pablo nos ilustró cómo se instrumentalizan los eventos para blanquear capitales justificando ventas fantasma. Si a un evento asisten cien personas reales, los organizadores vinculados a actividades ilícitas pueden declarar ante el banco que vendieron cien mil boletos, justificando así la entrada de enormes cantidades de efectivo. Sin una verificación biométrica o una trazabilidad estricta de la boletería, auditar la verdadera asistencia y frenar este flujo ilícito se convierte en un reto monumental para las organizaciones.
Riesgos en patrocinios deportivos
El deporte profesional, específicamente los clubes de fútbol, ha sido un vehículo histórico para estos delitos, evolucionando desde los sonados casos en los años ochenta hasta investigaciones recientes en Latinoamérica. El impacto para las marcas patrocinadoras es inmediato y devastador. Cuando un equipo se ve envuelto en un escándalo de corrupción o lavado, los medios de comunicación difunden fotografías donde el logotipo del patrocinador aparece en primer plano. Esta asociación involuntaria no solo genera un daño reputacional incalculable, sino que puede derivar en complejas implicaciones legales y penales para la empresa patrocinadora.
Debida diligencia de terceros
Frente a estos riesgos emergentes, la decisión de patrocinar a un tercero no puede recaer únicamente en el departamento de marketing; debe ser una decisión integral de gestión de riesgos. Pablo recomienda exigir analíticas detalladas a los influencers para detectar picos inusuales de seguidores, y auditar minuciosamente las finanzas directivas de los clubes deportivos. Si la marca se ve salpicada por un escándalo, es vital contar con un protocolo de crisis: mantener un silencio estratégico inicial, acotar el impacto aislando el problema, pedir disculpas públicamente si hubo fallas de supervisión, y finalmente, invertir en la recuperación de la confianza corporativa.
El rol de la inteligencia artificial
Finalmente, para enfrentar estos desafíos sin asfixiar la agilidad del negocio, la tecnología juega un papel habilitador. Pablo concluye que las organizaciones deben apoyarse en la inteligencia artificial, pero de forma estratégica. En lugar de delegar decisiones a herramientas genéricas que funcionan como "cajas negras" y pueden heredar sesgos, se deben utilizar modelos transparentes de Machine Learning. Estas herramientas permiten a los oficiales de cumplimiento procesar volúmenes masivos de datos transaccionales, multiplicar su eficiencia y detectar anomalías con un nivel de trazabilidad que cumpla con las exigencias regulatorias.
