Grooming con inteligencia artificial: cuando el patrón no necesita un agresor humano

El grooming es la secuencia de manipulación mediante la cual se construye un vínculo de confianza con un menor —acercamiento, aislamiento, desensibilización— con el fin de habilitar un contacto de naturaleza sexual. Ese proceso actualmente ya opera con inteligencia artificial. Está documentado en pruebas realizadas sobre plataformas de compañía conversacional, y está presente en las alertas de los organismos que monitorean la explotación infantil online. Dejó de ser un riesgo previsible para convertirse en una amenaza real y en expansión, y ese desplazamiento instala en la agenda del sector de la seguridad una doble tarea: dimensionar la envergadura del problema y, a partir de ahí, desarrollar la capacidad técnica para identificar sus usos y dinámicas, y ofrecer respuestas.

¿Qué muestran los datos sobre el crecimiento del grooming?

Los relevamientos más recientes del consorcio ECPAT/INTERPOL/UNICEF Innocenti permiten dimensionar el fenómeno con series comparables en dos mercados de la región. En Brasil, el 19% de los adolescentes de 12 a 17 años reportó haber sido víctima de grooming en el último año, lo que equivale a unos 3 millones de casos [1]. En Colombia, el 21% de los adolescentes fue víctima de grooming en el último año; casi la mitad de esos casos ocurrió a través de redes sociales, y el 14% se originó en plataformas de videojuegos [2].

La proximidad entre ambos porcentajes —19% en Brasil, 21% en Colombia— es el primer dato que debería inquietar a cualquier equipo de seguridad que todavía piense el grooming como un problema de nicho o de plataformas específicas: aparece con una prevalencia comparable en dos mercados con marcos institucionales distintos, lo que ya anticipa la tensión entre riesgo y respuesta legal que se desarrolla más adelante.

¿Quién comete grooming, según los datos de Brasil?

La mitad de los casos involucra a alguien que la víctima ya conocía, no a un desconocido que se infiltra desde cero [1].

¿Por qué el vacío de detección facilita que la IA se incorpore al grooming?

El desfase no es de recursos, es de objeto. Según el Global Threat Assessment 2021 de WeProtect Global Alliance, el 87% de las empresas de tecnología ya usa hash-matching para detectar material de abuso sexual infantil ya producido, pero solo el 37% cuenta con herramientas capaces de detectar grooming, es decir, la conversación que antecede y genera ese material [3]. La inversión se concentró en el objeto final —la imagen, el video— y no en el vínculo que lo produce.

Europol enmarca este vacío dentro de una cadena de valor delictiva más amplia: sus informes EU-SOCTA e IOCTA 2025-2026 ubican al grooming dentro de un ecosistema donde los datos robados funcionan como insumo central de otros delitos [4]. La Global Threat Assessment 2025 agrega un factor que profundiza ese desfase: el cifrado de extremo a extremo dificulta severamente la detección de grooming, la misma tecnología que garantiza privacidad legítima al resto de los usuarios de esas plataformas [5]. Es sobre ese vacío de detección —construido para el objeto, no para la conversación— que la inteligencia artificial empieza a incorporarse al patrón de grooming, y lo hace de dos formas distintas.

¿De qué dos formas se incorpora la inteligencia artificial al grooming?

La primera modalidad es la de un agresor humano que usa inteligencia artificial generativa como herramienta para escalar su conducta. Thorn documenta actores maliciosos que emplean compañeros de IA capaces de imitar voces infantiles en escenarios de role-play sexual de fantasía, y la Global Threat Assessment 2025 identifica el uso de chatbots con apariencia infantil por parte de agresores que testean ahí sus estrategias de grooming [6] [5]. En esta modalidad sigue habiendo un sujeto con intención sexual detrás de la conversación; la IA es el instrumento que escala su conducta, no el origen de ella.

La segunda modalidad es distinta y no tiene precedente en el marco legal vigente: un sistema de IA que reproduce el patrón completo de grooming —halago excesivo, aislamiento del entorno, construcción de una “relación especial”, aliento al secreto— sin que exista un adulto con intención sexual operando la conversación. La prueba realizada por ParentsTogether Action y Heat Initiative, documentada en “Darling, Please Come Back Soon” (2025), registró 669 interacciones dañinas en apenas 50 horas de testeo, usando perfiles que simulaban usuarios de 12 a 15 años en Character AI [7]. Ahí no hay un ofensor operando la conversación: el patrón lo produjo el propio sistema, optimizado para retener a un usuario, sin que mediara un sujeto con propósito sexual. Es esa ausencia de sujeto la que el marco legal vigente no está diseñado para nombrar.

¿Está preparada la ley para un agresor que no es humano?

La respuesta corta es que el marco legal fue diseñado pensando en un adulto con intención, y ese diseño se nota en el umbral probatorio que exige cada país. Veamos algunos ejemplos:

¿Qué exige España para perseguir el delito?

El Convenio de Lanzarote del Consejo de Europa (2007), en su artículo 23, exige actos materiales conducentes al encuentro con el menor para configurar el delito [8]. España trasladó ese mismo umbral a su Código Penal: el artículo 183 ter, incorporado por la LO 5/2010 y ampliado por la LO 1/2015, fija el umbral y la edad de protección específicos del país en línea con Lanzarote [9]. Es un umbral pensado para probar la intención de un sujeto, no para capturar un patrón generado por un sistema sin ese sujeto detrás.

¿Cómo está respondiendo Brasil frente a la IA?

Brasil se mueve en otra dirección. El Estatuto da Criança e do Adolescente, en su artículo 241-D, opera con un umbral más bajo que el español, y la reforma actualmente en trámite en el Congreso incorpora un agravante específico para los casos que involucran uso de inteligencia artificial, deepfakes, perfiles falsos o el aprovechamiento de una relación de confianza [10]. Es, dentro de los casos que analizamos en este artículo, el desarrollo regulatorio más reciente y el único que nombra explícitamente el uso de IA como circunstancia agravante.

La brecha —entre un riesgo que ya se mide de forma comparable en distintos países y una respuesta normativa que avanza a velocidades desiguales— no se cierra con criterio general. Requiere poder anticipar cómo un sistema optimizado para el enganche se cruza con un umbral probatorio pensado para un sujeto con intención, y eso exige conocer el derecho penal de menores y la inteligencia artificial en conjunto, no por separado.

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Fuentes y referencias

1. Disrupting Harm in Brazil — ECPAT/INTERPOL/UNICEF Innocenti (2026)
2. Disrupting Harm in Colombia — ECPAT/INTERPOL/UNICEF Innocenti (mayo 2026)
3. Global Threat Assessment 2021 — WeProtect Global Alliance
4. EU-SOCTA 2025 / IOCTA 2025-2026 — Europol
5. Global Threat Assessment 2025 — WeProtect Global Alliance
6. Safety by Design for Generative AI — Thorn
7. “Darling, Please Come Back Soon” (2025) — ParentsTogether Action / Heat Initiative
8. Convenio de Lanzarote, art. 23 — Consejo de Europa (2007)
9. Código Penal español, art. 183 ter — LO 5/2010, ampliada por LO 1/2015
10. Estatuto da Criança e do Adolescente, art. 241-D y reforma en trámite — Congreso de Brasil