A mensagem chegou às 11h10 de uma terça-feira qualquer:

“Ei, acabei de ver isso e achei que pudesse fazer sentido para você 👀 O TikTok está procurando ajudantes remotos para apoiar novos vendedores do TikTok Shop — trabalho bem tranquilo.”

O que tornava essa mensagem notável não era apenas o fato de ter chegado até um investigador de segurança da OpenAI. Era que mensagens semelhantes estavam sendo disparadas, ao mesmo tempo, para celulares no Reino Unido (em inglês perfeito), em Ruanda (em quiniaruanda fluente) e no Haiti (em crioulo nativo) — todas geradas por IA e coordenadas a partir do Camboja.

Bem-vindo à nova era dos golpes de tarefas remuneradas, em que a inteligência artificial transforma fraudes amadoras em operações de nível industrial, capazes de se adaptar, em tempo real, a qualquer idioma, cultura ou perfil de vítima.

A anatomia dos golpes modernos de tarefas remuneradas 

Golpes de tarefa não são novidade. A promessa de altos ganhos por tarefas simples — como curtir posts ou clicar em anúncios — existe há anos. O que mudou foi a escala e a sofisticação que os modelos de inteligência artificial hoje trazem consigo.

Antes, esses golpes enfrentavam limitações naturais. Barreiras de idioma restringiam operações a regiões específicas. Erros de tradução e gramática apresentavam um sinal de alerta claro e a necessidade de personalização humana de texto impedia a escalabilidade.

A IA eliminou essas barreiras.

No mais recente relatório de inteligência da OpenAI, os pesquisadores expuseram a “Operação Número Errado” — uma rede de golpes baseada no Camboja que usou o ChatGPT para criar uma máquina de fraude multilinguística. A operação gerava mensagens convincentes em seis idiomas, adaptava o conteúdo ao contexto cultural e mantinha personas consistentes em milhares de conversas.

Esse é apenas um exemplo de um ecossistema muito mais amplo de fraudes impulsionadas por IA. De promessas de dinheiro fácil a falsas ofertas de emprego impulsionadas pela instabilidade econômica, os cibercriminosos estão aprimorando suas operações cada vez mais com as capacidades oferecidas por modelos de linguagem.

O manual de 3 fases dos golpes com IA

A análise da Axur sobre esses golpes de tarefas remuneradas com IA revelou um padrão consistente em três etapas, que maximiza o engajamento das vítimas e reduz as chances de detecção:

Fase 1: O disparo (abordagem inicial automatizada)

A operação começa com mensagens frias geradas por IA e distribuídas por múltiplos canais — SMS, WhatsApp, Telegram e redes sociais. Estas não são as típicas mensagens de spam cheias de erros. A IA garante que elas sejam gramaticalmente perfeitas, culturalmente adequadas e psicologicamente otimizadas.

Indicadores chave identificados:

• Oferta de remunerações irrealistas por tarefas simples (como US$ 5 por curtida no TikTok ou US$ 360–500 por dia)

• Uso de tom informal e amigável para gerar confiança

• Mencionar empresas ou plataformas legítimas

• Ser disparadas de forma massiva e simultânea em diversos canais

Fase 2: A ilusão (construção de credibilidade)

Após a resposta da vítima, a IA passa a gerenciar a conversa. O sistema traduz mensagens entre operadores e vítimas, mantém narrativas consistentes e gera "comprovações" de ganhos de outros supostos participantes.

O que torna essa fase perigosa?

• Histórias de sucesso geradas por IA a partir de participantes falsos

• Painéis de ganhos e confirmações de pagamento realistas

• Escalada gradual que parece natural

• Adaptação cultural que faz os golpes parecerem locais

Fase 3: A armadilha (o golpe financeiro)

A etapa final introduz o elemento financeiro. As vítimas precisam pagar uma “taxa de ativação”, comprar criptomoeda para “verificação de comerciante” ou arcar com “custos de processamento” para liberar seus ganhos. Neste ponto, o envolvimento psicológico faz com que elas estejam mais propensas a pagar.

Métodos comuns de extração:

• Depósitos iniciais variando de US$ 20 a vários centenas de dólares

• Compras de criptomoedas enviadas para carteiras anônimas

• Estruturas de taxas progressivas que aumentam com o tempo

• Táticas de pressão reforçadas por mensagens urgentes geradas por IA

Impacto real: os números por trás da ameaça

Os golpes de tarefas impulsionados por IA não são ameaças teóricas. Eles estão causando danos mensuráveis em diversos setores e regiões:

Escala de operação:

• Campanhas gerando conteúdo em mais de 6 idiomas simultaneamente

• Milhares de mensagens personalizadas enviadas por hora

• Taxas de resposta 3 a 5 vezes maiores que golpes tradicionais devido a personalização de mensagens por IA

Impacto financeiro:

• Perdas individuais variando de US$ 50 a mais de US$ 5.000

• Estimativa de perdas globais acima de US$ 1 bilhão por ano

• Aumento de 40% nos relatos de golpes de tarefa após adoção de IA

Distribuição geográfica:

• Operações em mais de 50 países

• Suporte a mais de 20 idiomas

• Adaptação cultural por mercado-alvo

O ecossistema de fraudes trabalhistas vai além dos golpes de tarefas remuneradas. A inteligência de ameaças da Axur documentou um aumento significativo nos golpes de emprego impulsionados por IA, especialmente voltados a profissionais de tecnologia — com intensificação à medida que demissões no setor criam populações mais vulneráveis (CTI Insight). Essas operações se aproveitam da instabilidade econômica, com golpistas se passando por recrutadores legítimos em plataformas como o LinkedIn e utilizando tecnologia de deepfake para realizar entrevistas convincentes. A sofisticação é comparável à dos golpes de tarefa — a IA está viabilizando fraudes em larga escala e com nível de credibilidade sem precedentes.

Por que as defesas tradicionais falham

Medidas antifraude convencionais não conseguem acompanhar a evolução dos golpes com IA, por vários motivos:

1. Geração dinâmica de conteúdo

A IA cria variações únicas para cada mensagem, o que inviabiliza a detecção baseada em assinaturas. Nenhuma vítima recebe o mesmo conteúdo, tornando o reconhecimento de padrões praticamente impossível.

2. Sofisticação linguística

Verificadores gramaticais e filtros de qualidade de tradução — antes considerados indicadores confiáveis — tornam-se inúteis quando a IA garante o uso perfeito da linguagem em todas as comunicações.

3. Migração rápida de plataforma

Quando um canal é bloqueado, a IA ajuda os operadores a adaptarem rapidamente o conteúdo para outras plataformas. Um golpe no WhatsApp pode se transformar em uma operação no Telegram em poucas horas.

4. Inteligência cultural

A IA não apenas traduz — ela localiza. Referências, métodos de pagamento e dinâmicas sociais são ajustados automaticamente para cada mercado-alvo.

Estratégias de detecção para golpes com IA

Apesar da sofisticação, golpes com IA deixam rastros. Confira como equipes de segurança podem identificar essas atividades:

Padrões comportamentais

• Velocidade de resposta: respostas em múltiplos idiomas com rapidez incompatível com atividade humana

• Marcadores de consistência: conteúdos gerados por IA costumam manter uma consistência incomum de tom entre diferentes operadores

• Tempo de resposta: traduções instantâneas e complexas indicam o uso de sistemas automatizados

Análise de conteúdo

• Agrupamento semântico: variações geradas por IA tendem a se concentrar em torno de temas específicos

• Precisão incomum: gramática perfeita em vários idiomas oriunda de uma mesma fonte

• Detecção de templates: mesmo ao criar conteúdos “únicos”, a IA segue padrões estruturais

Indicadores de infraestrutura

• Incompatibilidades geográficas: operadores localizados em um país mirando vítimas em regiões distantes

• Diversidade de plataformas: o mesmo conteúdo aparece em plataformas diferentes e não relacionadas

• Roteamento de pagamentos: carteiras de criptomoeda recebendo micropagamentos de várias origens geográficas

A abordagem da Axur: defesa proativa em escala

Proteger marcas e usuários desses golpes exige uma estratégia robusta, sofisticação de táticas equivalente à dos atacantes:

1. Detecção em tempo real

Monitore casos de falsificação de marca em diferentes idiomas e plataformas. Golpes de tarefa frequentemente se passam por empresas legítimas — de TikTok a Uber, passando por negócios locais. A detecção precoce evita a vitimização em massa.

2. Remoção rápida

Velocidade é essencial. Nossos dados mostram que a infraestrutura de golpes de tarefa normalmente opera por 48 a 72 horas antes de migrar. Processos automatizados de remoção precisam ser mais rápidos do que o ciclo de adaptação dos golpistas.

3. Inteligência multicanal

Acompanhe atores de ameaça por diferentes canais. Quando um golpe surge no WhatsApp, modelos preditivos identificam a provável expansão para Telegram, Signal ou redes sociais.

4. Análise linguística com IA

Use IA para combater a IA. Modelos de linguagem avançados conseguem identificar padrões sutis em conteúdos gerados por IA que passariam despercebidos por analistas humanos. A plataforma de inteligência da Axur, que realiza mais de 1.000 remoções por dia, desenvolveu modelos especializados para detectar padrões de fraude gerados por IA em múltiplos idiomas.

Como proteger sua marca e seus clientes

Marcas usadas em golpes de tarefas remuneradas, enfrentam danos à reputação e perda de confiança dos clientes. Confira o plano de ação recomendado:

Ações imediatas:

1. Monitorar menções à marca em diferentes idiomas

2. Criar processos ágeis de resposta a denúncias de golpe

3. Educar clientes sobre como identificar golpes e os canais oficiais da marca

4. Monitorar domínios parecidos e typosquatting

Estratégia de longo prazo:

1. Implementar uma inteligência de ameaças abrangente, que cubra múltiplos idiomas e regiões

2. Automatizar os processos de detecção e remoção para acompanhar a velocidade de atuação dos golpistas

3. Formar equipes de resposta multidisciplinares, incluindo segurança, jurídico e comunicação

4. Colaborar com empresas do setor para compartilhar inteligência sobre ameaças

O que vem pela frente: a corrida da IA no cibercrime

O uso de IA em fraudes financeiras marca uma mudança estrutural no cenário de ameaças. À medida que modelos de linguagem se tornam mais sofisticados e acessíveis, esperamos ver:

• Golpes hiperpersonalizados que se adaptam à vítima em tempo real

• Integração de deepfakes, adicionando elementos de voz e vídeo aos golpes

• Operações autônomas, com pouquíssima supervisão humana

• Coordenação internacional de campanhas por atores individuais

A indústria de cibersegurança precisa acompanhar esse ritmo. Defesas estáticas e processos manuais não conseguem competir com ameaças operando em velocidade de máquina.

Conclusão: vigilância na era da IA

Os golpes de tarefa são apenas uma faceta das fraudes com IA — mas mostram o ponto central: o cibercrime já está usando IA em larga escala. A questão não é se a IA vai transformar o crime digital–mas se os defensores vão conseguir se adaptar na velocidade necessária?

Se sua organização leva a sério a proteção da marca e dos clientes, a mensagem é clara: adote defesas com IA ou arrisque ser superado por ataques com IA. As ferramentas já existem. As ameaças são reais. A hora de agir é agora.

A Axur processa mais de 1.000 remoções por dia, com visibilidade única sobre padrões emergentes. Golpes de tarefas remuneradas com IA representam uma parcela crescente desses casos, e sua sofisticação só aumenta.

Não espere sua marca ser o próximo alvo. Assuma o controle da gestão de ameaças digitais antes que os golpistas assumam o controle da sua reputação.

Pronto para proteger sua marca contra ameaças impulsionadas por IA? Fale com os especialistas da Axur e conheça nossa plataforma automatizada de remoção, capaz de combater golpes de tarefa e outros padrões emergentes de fraude.