Chainalysis Lanza “Workflows”: Automatización para Democratizar la Investigación Onchain
La empresa líder en análisis blockchain, Chainalysis, ha presentado “Workflows”, una nueva función de automatización diseñada para ampliar el acceso a herramientas de investigación y cumplimiento más allá de los usuarios técnicos. Este lanzamiento responde a un contexto de creciente amenaza, donde el fraude con criptoactivos causó pérdidas estimadas en $17 mil millones solo en 2025, impulsado por tácticas cada vez más sofisticadas.
La Innovación: Automatización Sin Código
La función “Workflows” opera como una biblioteca de plantillas predefinidas que automatizan tareas comunes de investigación onchain. Su objetivo principal es eliminar la barrera técnica, permitiendo a usuarios sin conocimientos en lenguajes como SQL o Python realizar consultas complejas basándose en preguntas a nivel de investigación, como identificar actores o rastrear transacciones.
Ekim Buyuk, gerente senior de producto en Chainalysis, destacó el impacto de la herramienta:
“Lo que antes requería experiencia técnica y mucho tiempo, ahora puede hacerlo cualquier usuario en minutos”.
Esta declaración subraya la estrategia de la compañía de adaptar sus productos para un rango más amplio de usuarios, enfocándose específicamente en investigadores y equipos de cumplimiento normativo no técnicos.
El Contexto: La Industrialización del Fraude Cripto
El lanzamiento responde a un panorama de seguridad alarmante. Según el informe “Crypto Scams and Fraud in 2025” de Chainalysis, el volumen récord de pérdidas está impulsado por el auge de esquemas de suplantación de identidad y la llamada “industrialización” de las operaciones fraudulentas, que explotan tecnologías como la inteligencia artificial y los deepfakes.
Buyuk explicó que existe una asimetría, ya que las redes criminales adoptan nuevas tecnologías con rapidez. Un hallazgo crucial de su investigación revela que las estafas habilitadas por IA logran extraer 4.5 veces más dinero de las víctimas en comparación con los métodos tradicionales. El desafío radica en que, aunque los montos individuales pueden ser bajos, estos esquemas operan a escala, afectando a miles de víctimas y acumulando pérdidas totales masivas.
Casos que Ejemplifican la Amenaza
Incidentes recientes ilustran la naturaleza diversa de estas amenazas. A principios de enero de 2026, se reportó el drenado de cientos de carteras en redes EVM, con montos relativamente bajos por dirección. Paralelamente, la ingeniería social sigue siendo un vector persistente; el investigador ZachXBT identificó a un estafador que, suplantando al soporte de Coinbase, acumuló aproximadamente $2 millones en pérdidas durante 2025.
Un dato positivo, aunque específico, proviene del ámbito de los hacks. Un reporte de PeckShield indica una caída del 60% en las pérdidas totales por exploits durante diciembre de 2025. Sin embargo, esta mejora puntual contrasta con el panorama general del fraude masivo, que sigue siendo crítico.
Implicaciones y Perspectivas Futuras
El lanzamiento de “Workflows” representa un paso hacia la democratización de la inteligencia onchain. Al simplificar herramientas complejas, tiene el potencial de permitir que equipos con menos recursos técnicos realicen investigaciones básicas de manera más eficiente y accesible.
Esta innovación refleja una carrera tecnológica contra el crimen organizado. La automatización en las herramientas de investigación se presenta como una respuesta necesaria a la propia automatización y sofisticación del fraude. La estandarización a través de plantillas busca escalar la lucha contra patrones delictivos recurrentes, equilibrando el campo de juego para las autoridades e instituciones en un ecosistema bajo constante amenaza.
