El Informe Forrester sobre fraude 2026 refleja claramente cuáles deben ser las prioridades estratégicas para el mercado español en los próximos 24 meses.
1. Revisar el stack tecnológico de fraude (70 %)
La primera prioridad consiste en revisar el stack tecnológico de fraude (70 %), ya que muchos equipos operan todavía con sistemas antiguos, herramientas fragmentadas, registros manuales y reglas estáticas sin capacidad de aprendizaje. Este tipo de arquitecturas limita seriamente la capacidad para frenar ataques impulsados por IA y dificulta la detección de señales complejas en tiempo real. Por ello, es esencial realizar un diagnóstico técnico exhaustivo y avanzar hacia una actualización integral del stack antifraude.
👉 Prioridad: diagnóstico técnico y actualización integral del stack antifraude.
2. Migrar a arquitecturas cloud/ SaaS (68 %)
La segunda prioridad consiste en migrar a arquitecturas cloud o modelos SaaS (68 %), ya que Españansigue rezagada en la adopción de enfoques cloud‑first y muchas empresas continúan operando on‑premise, lo que limita su velocidad de respuesta, adaptabilidad, escalabilidad e integración con señales avanzadas o APIs externas. En un contexto donde el cloud se ha vuelto imprescindible para incorporar capacidades de machine learning, biometría, datos colaborativos o la futura interoperabilidad con wallets europeas, avanzar hacia estas arquitecturas resulta fundamental para modernizar las defensas antifraude y habilitar una evolución continua.
👉 Prioridad: hoja de ruta para transición cloud segura y regulatoria.
3. Invertir en nuevas herramientas de MachineLearning (68 %)
La tercera prioridad es invertir en nuevas herramientas de Machine Learning (68 %), ya que el informe confirma que el ML permite detectar fraudes invisibles para las reglas tradicionales, reducir falsos positivos, tomar decisiones en milisegundos y
adaptarse automáticamente a nuevas tácticas sin intervención manual. A pesar de su potencial, la adopción en España sigue siendo baja: solo el 42 % de las empresas utiliza señales del dispositivo y apenas un 39 % incorpora biometría conductual, lo que evidencia una importante brecha tecnológica que limita la eficacia de las estrategias antifraude actuales.
👉 Prioridad: modelos de ML en producción y orquestación de señales avanzadas.
4. Optimizar costes y reducir la carga manual (35 %)
La cuarta prioridad es optimizar costes y reducir la carga manual (35 %), un reto especialmente marcado en España, donde persisten altas tasas de revisión manual, equipos saturados y procesos lentos tanto en el onboarding como en las investigaciones. Esta dependencia excesiva del trabajo manual genera costes elevados, fricción en la experiencia del cliente y una eficiencia operativa significativamente menor, lo que evidencia la necesidad de automatizar flujos críticos y adoptar tecnologías que alivien la carga operativa.
👉 Prioridad: automatización y priorización inteligente con ML + workflow integrado.
5. Orquestación de señales en una plataforma única (67 %)
Hoy las señales se encuentran fragmentadas entre herramientas de KYC, sistemas de pagos, dispositivos, documentación y plataformas de fraud analytics, lo que impide construir una visión unificada del riesgo. Esta dispersión reduce la precisión de los modelos, incrementa la fricción en la experiencia del usuario y multiplica las revisiones manuales, generando ineficiencias y ralentizando la capacidad de respuesta ante amenazas emergentes.
👉 Prioridad: plataformas unificadas de orquestación para una visión 360º del usuario.
España en contexto: 3 tendencias clave
Estas prioridades no vienen solas: España debe prepararse para tres grandes transformaciones que ya están en marcha.
1. Identidad digital europea (IDAS 2.0)
La primera gran tendencia es la Identidad Digital Europea (eIDAS 2.0), que obligará a todos los Estados miembros a implementar Digital Identity Wallets en los próximos dos años, y el 74 % de las empresas considera que esta medida reducirá significativamente el fraude de identidad. En España, el impacto será directo: se producirán cambios profundos en los procesos de digital, una reducción del fraude documental y una transición progresiva hacia modelos de verificación basados en walletseuropeas, acompañada de nuevas obligaciones regulatorias. Además, el país ya se encuentra desarrollando su propia European Digital Identity Wallet, lo que acelerará la adopción de estos nuevos estándares de identidad.
2. Consorcios y colaboración entre empresas
La segunda gran tendencia es el avance de los consorcios y la colaboración entre empresas, un enfoque cada vez más necesario dado que el fraude ya no es un fenómeno local, sino que opera en redes globales. El informe señala que el 73 % de las organizaciones considera clave compartir inteligencia y que un 69 % espera formar parte de un consorcio en los próximos tres años. En España esta tendencia ya ha comenzado a materializarse con iniciativas como el Fichero de Prevención del Fraude, los consorcios privados en banca, telecomunicaciones y seguros, así como proyectos europeos centrados en el intercambio seguro de señales, que buscan elevar la protección colectiva frente a esquemas de fraude cada vez más sofisticados.
3. Modernización acelerada del stack tecnológico
Entre ML, identidad digital, señales avanzadas, biometría conductual y orquestación, España vive un momento crítico de renovación.
El país está en plena fase de catchup tecnológico.
Conclusión: España entra en una nueva etapa en la gestión del fraude
Las empresas españolas se enfrentan a un reto pero también a una oportunidad: modernizar, coordinarse y adoptar tecnologías de nueva generación.
- Renovar el stack antifraude
- Migrar al cloud
- Adoptar ML y señales avanzadas
- Reducir carga manual
- Orquestar todas las señales en una única plataforma
- Prepararse para IDAS 2.0
- Avanzar en consorcios colaborativos