Ricardo Amper, CEO și fondator al Incode – Seria de interviuri

Ricardo Amper, CEO și fondator al Incode, este un antreprenor în serie și executiv în tehnologie cu peste două decenii de experiență în construirea și scalarea companiilor în sectoarele tehnologiei, produselor de consum și industriale. A fondat Incode în 2015 cu viziunea de a transforma modul în care oamenii își verifică și autentifică identitățile în lumea digitală. Anterior, Amper a fost CEO al Grupo Amco, liderul din America Latină în chimicale de aromă și uleiuri esențiale, unde a dezvoltat OneView, o platformă predictivă bazată pe învățare automată, înainte ca compania să fie achiziționată de Brenntag Group. De asemenea, a co-fondat și condus Amco Foods, care a fost achiziționată de Grupo Bimbo, și anterior a fondat La Burbuja Networks. Cariera sa combină antreprenoriatul, inteligența artificială, sistemele bazate pe date și experiența în construirea cu succes a companiilor prin achiziții.

Incode este o platformă de identitate alimentată de AI, concepută să ajute organizațiile să stabilească încredere în interacțiunile cu persoane, afaceri și, din ce în ce mai mult, cu agenți AI. Tehnologia sa combină verificarea documentelor, autentificarea biometrică, recunoașterea facială, detectarea prezenței, detectarea deepfake‑urilor și verificări directe în sistemele guvernamentale de evidență, susținând în același timp domenii precum Know Your Customer (KYC), conformitatea cu Anti-Money Laundering (AML), Know Your Business (KYB), asigurarea vârstei, verificarea forței de muncă și prevenirea preluării conturilor. Incode dezvoltă tehnologia AI intern și și-a extins platforma pentru a aborda amenințări emergente, cum ar fi identitățile sintetice și frauda generată de AI, precum și instrumente de Identitate Agentică pentru verificarea proprietarilor agenților AI și urmărirea acțiunilor lor.

Ați fondat Incode în 2015 după ce ați construit companii în industrii foarte diferite și ați susținut că abordarea problemelor cu o mentalitate proaspătă, bazată pe principii de bază, poate fi mai valoroasă decât bazarea pe presupunerile moștenite din industrie. Ce ați observat în verificarea identității pe care furnizorii consacrați nu îl vedeau și cum a modelat acea perspectivă inițială dezvoltarea Incode?

Înainte de 2015, industria trata identitatea ca pe o problemă de conformitate și ca pe un gând secundar: scanezi un document, cineva din back‑office îl revizuiește, bifezi căsuța. Eu am intrat fără acea presupunere și am văzut o problemă de AI în abordarea industriei față de identitate.

Așadar, am luat trei decizii în prima zi pe care nimeni altcineva nu le lua:

AI efectuează verificarea în locul oamenilor care analizează datele, dezvoltăm fiecare strat al tehnologiei noi înșine în loc să asamblăm componente ale altora, iar confidențialitatea este o arhitectură, nu o politică. Zece ani mai târziu, AI generativ a transformat acele decizii în singurele care rezistă.

Acea alegere a modelat compania care am devenit.

1. Suntem în primul rând constructori: chiar și astăzi, o proporție mai mare a echipei noastre lucrează în inginerie și produs decât la o companie tipică de software B2B, și asta ne menține suficient de agili pentru a ne adapta la fel de rapid cum evoluează amenințarea.
2. De asemenea, am început deliberat într‑una dintre cele mai dificile medii de fraudă din lume, America Latină, și am rezolvat-o în mare parte pentru unele dintre cele mai mari bănci și întreprinderi din regiune. Când tehnologia ta supraviețuiește acolo, piețele în care frauda este reală, dar mai puțin neîncetată, devin un test mult mai ușor.

Nu ne-am interesat niciodată să remediem problemele sau să facem companiile doar conforme pentru prezent. Ne place versiunea dificilă a acestei probleme: să verificăm o persoană reală cu cea mai mică fricțiune posibilă și cu cea mai puternică confidențialitate, și să facem acest lucru pentru un viitor în continuă schimbare.

Incode a fost acum numit Lider în Gartner® Magic Quadrant™ pentru Verificarea Identității timp de trei ani consecutivi. Ce credeți că spune această consistență despre evoluția companiei și care capabilități au fost cele mai importante pentru menținerea acelei poziții pe măsură ce peisajul amenințărilor s-a schimbat?

Oricine poate avea un an bun. Trei ani consecutivi reflectă consistență, iar consistența este ceea ce achiziționează întreprinderile. Acei trei ani acoperă întreaga undă de fraudă generată de AI, iar factorul care ne-a ajutat să ne menținem statutul de lider în industrie a fost deținerea întregului nostru stack tehnologic. Când apare o nouă clasă sau vector de atac, reantrenăm propriile modele în câteva zile în loc să așteptăm roadmap‑ul sau actualizările produsului altcuiva. Celelalte constante sunt conexiunile noastre directe cu surse autoritare de identitate și disciplina de a trata conversia la fel de serios ca frauda, deoarece întreprinderile au nevoie de ambele.

Incode descrie o nouă generație de atacuri frauduloase autonome în care agenții AI pot genera documente sintetice, pot produce deepfake‑uri țintite, le pot testa împotriva sistemelor de verificare și se pot adapta după fiecare respingere. Cât de aproape suntem să vedem aceste fluxuri de atac complet automatizate funcționând la scară?

Frauda la scară a necesitat întotdeauna oameni la scară. Blocajul era uman, iar AI tocmai l‑a eliminat. Am căutat dovezile și am publicat ce am găsit: incidente de fraudă facilitate de AI, raportate public și obținute independent, în Statele Unite, o mare parte dintre ele confirmate în dosare judiciare sau acțiuni de reglementare. Când am evaluat cât de mult din fiecare schemă putea fi executat de un agent autonom pe cont propriu, aproape toate puteau fi desfășurate complet, și niciuna nu era imuna. Vechiul model era limitat de numărul de persoane calificate pe care le puteai recruta. Cel nou este limitat doar de puterea de calcul.

Incode spune că rulează în mod continuu un atacator agentic împotriva propriilor sale apărare. Cum funcționează acest proces de testare adversarială și ce poate descoperi un atacator AI pe care testele de penetrare convenționale sau benchmark-urile statice de fraudă le pot rata? 

Ideea este simplă: singura modalitate de a construi apărare împotriva acestor atacuri este să le rulăm mai întâi împotriva noastră. Așadar, operăm un atacator care funcționează exact ca cei criminali. Acesta generează deepfake-uri, documente sintetice și încercări de injecție, le trimite către propriile noastre apărare în timp real, învață din fiecare respingere și revine cu o variantă îmbunătățită. Un test de penetrare convențional verifică o listă cunoscută de atacuri o singură dată și pleacă. Un atacator adaptiv nu încetează niciodată să inventeze altele noi, astfel găsește punctul slab și atacul care încă nu există, înainte ca un criminal să-l poată realiza.

Pe măsură ce modelele generative fac documentele sintetice și mediile biometrice tot mai convingătoare, care semnale rămân cele mai greu de falsificat în mod fiabil de către atacatori?

Pixelii reprezintă un joc pierdut dacă te uiți doar la ei, deoarece modelele generative se îmbunătățesc în fiecare lună. Ce nu pot falsifica în mod fiabil atacatorii este tot ce se află în afara imaginii: integritatea dispozitivului și a căii de captare prin care a trecut media, comportamentul care rămâne consistent între sesiuni și înregistrarea deținută de sursa care a emis identitatea. Acesta este principiul din spatele Deepsight, tehnologia noastră de detectare a deepfake-urilor. Nu evaluează niciodată imaginea singură: analizează media, hardware-ul, calea software și comportamentul utilizatorului într-o singură decizie în timp real și poate identifica care model generativ a produs falsul. Universitatea Purdue a testat independent sistemul în comparație cu 24 de alte sisteme guvernamentale, academice și comerciale și l-a validat ca fiind cel mai precis.

Incode subliniază verificarea identităților prin înregistrări guvernamentale autoritare, în loc să se bazeze exclusiv pe documentul prezentat de utilizator. Cum modifică acest lucru acuratețea verificării identității și ce provocări tehnice sau de reglementare apar la implementarea acestei abordări în diferite țări?

Un document îți spune ce a fost prezentat. Înregistrarea autoritară îți spune ce este adevărat. Orice verificare care judecă dacă un artefact pare autentic pierde teren pe măsură ce AI generativ avansează, dar o înregistrare guvernamentală nu, deoarece reprezintă adevărul de bază pe care fraudatorul nu îl poate controla. Provocările sunt reale: fiecare țară are surse autoritare diferite, reguli de acces diferite și legislație de confidențialitate diferită, așa că construim conexiuni directe pe fiecare piață și procesăm totul în conformitate cu principiul confidențialității prin proiectare.

Sistemele de verificare a identității trebuie să oprească frauda sofisticată fără a crea fricțiune inutilă pentru utilizatorii legitimi. Cum evaluați compromisurile dintre securitate, respingeri false, viteza de onboarding și rata de conversie?

Fiecare furnizor de identitate trage de manete între aceste patru aspecte. Întrebarea reală este ce manete dețineți. O mare parte a industriei implementează tehnologie licențiată de la alții, astfel că, când frauda crește, nu pot vedea în interiorul modelului sau să îl reantreneze, iar singura manetă rămasă este fricțiunea: mai mulți pași, mai multe revizuiri manuale, mai mulți utilizatori legitimi respinși. Am făcut alegerea opusă și dezvoltăm fiecare model AI intern, liveness, detectarea deepfake-urilor, verificarea documentelor, totul, astfel că maneta noastră este acuratețea. Reantrenăm în câteva zile, împing frauda în interiorul modelului și lăsăm experiența utilizatorului neschimbată. De aceea, a permite trecerea fiecărui utilizator bun și a opri fiecare atac este o singură sarcină pentru noi, nu un compromis.

Rețeaua de încredere a Incode este concepută pentru a identifica fraude recurente și a recunoaște istorii de încredere între organizații fără a agrega date personale brute. Ce tehnologii fac posibilă acest tip de partajare a inteligenței cu protecție a confidențialității?

Criptografia este factorul care permite acest lucru, dar conceptul este esențial: colaborare fără expunere. Organizațiile din rețea pot afla dacă un semnal de identitate a fost asociat cu fraudă în altă parte, fără ca vreo parte să vadă datele altuia, astfel nu există o bază de date agregată, nimic de încălcat și nici intermediere de date. De aceea am achiziționat Identiq, al cărui echipă a petrecut ani construind exact această tehnologie criptografică care sporește confidențialitatea, și de ce alocăm în acest an peste 100 de milioane de dolari pentru infrastructura de identitate cu protecție a confidențialității. Rețeaua devine mai inteligentă cu fiecare verificare, în timp ce datele fiecărui individ rămân sigilate, la scară de peste 7 miliarde de verificări de încredere și 400 de milioane de profiluri. Am crezut întotdeauna că confidențialitatea și prevenirea fraudei nu sunt un compromis. Ele reprezintă aceeași problemă, rezolvată împreună sau deloc.

Pe măsură ce agenții AI încep să facă achiziții, să acceseze conturi, să semneze acorduri și să comunice în numele oamenilor, cum ar trebui organizațiile să verifice nu doar agentul în sine, ci și proprietarul său, permisiunile și autoritatea de a efectua o acțiune specifică?

Începeți cu proprietarul, deoarece autoritatea unui agent nu are valoare dacă nu poate fi trasă înapoi la un om verificat. Exact pentru asta am creat Agentic Identity: verificăm proprietarul printr-o verificare a identității cu nivel înalt de încredere și o verificare a prezenței rezistentă la deepfake, emitem agentului un token securizat care leagă fiecare acțiune de acea persoană responsabilă și verificăm domeniul permisiunilor, astfel încât un agent autorizat pentru o sarcină să nu poată să se strecoare silențios în altele. Apoi monitorizăm continuu, deoarece agenții își schimbă comportamentul mai repede decât orice revizuire trimestrială a accesului. Folosim aceleași biometrice, aceeași inteligență antifraudă, aceeași rețea pe care o utilizăm pentru oameni, extinsă la sistemele care acționează în numele lor.

Privind spre viitor, va rămâne verificarea identității un punct de control distinct în timpul înregistrării, sau va deveni un strat de încredere continuu care funcționează pe parcursul fiecărei interacțiuni digitale dintre oameni, afaceri și agenți AI autonomi?

Ambele, pentru o perioadă, și apoi continuu va prevala. Înregistrarea rămâne ancora unde identitatea este stabilită la cel mai înalt nivel de asigurare, dar încrederea nu poate rămâne un moment izolat când atacurile se adaptează pe parcursul sesiunilor și agenții tranzacționează non-stop. Destinația este un strat de încredere persistent: reverificare în momentele de risc real, semnale comportamentale și de rețea corelate continuu, și aceeași responsabilitate extinsă agenților AI care acționează în numele oamenilor. Identitatea încetează să fie un punct de control și devine infrastructură, iar noi construim pentru acea lume.

Vă mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Incode.