A pesar de ser el mecanismo de autenticación más ampliamente utilizado, la autenticación basada en contraseñas no es muy segura, ya que es fácilmente adivinada o forzada. Para abordar esto, muchos sistemas que valoran especialmente la seguridad adoptan la Autenticación Multifactor (MFA), en la cual se utilizan simultáneamente múltiples mecanismos de autenticación diferentes. JitHDA (motor de autenticación basado en dinámicas humanas Just-in-time) es un nuevo mecanismo de autenticación que puede agregar otra opción a las capacidades de MFA. JitHDA observa el comportamiento humano y las dinámicas humanas para recopilar información actualizada sobre el usuario a partir de la cual se pueden generar dinámicamente preguntas de autenticación. Este documento propone un sistema que implementa JitHDA, al que llamamos Chatbot de Autenticación basado en Investigación Autónoma (AIAC). AIAC utiliza eventos anómalos recopilados de la actividad reciente de un usuario para crear preguntas personalizadas para que el usuario responda, y está diseñado para mejorar sus propias capacidades con el tiempo utilizando redes neuronales entrenadas con datos recopilados durante las sesiones de autenticación. Debido a que utiliza la actividad reciente del usuario, las preguntas serán fáciles de responder para el usuario auténtico y difíciles de adivinar para un usuario fraudulento, y a medida que la historia reciente del usuario se actualiza entre sesiones de autenticación, se generarán dinámicamente nuevas preguntas para reemplazar las antiguas. Nuestro objetivo es demostrar en este documento que AIAC es una implementación viable de JitHDA.