Harbor capta 10 millones para gestionar y asegurar el riesgo de agentes de IA

Por qué medir de forma continua

Según Elechiguerra, las empresas ya dejan decisiones reales en manos de agentes: aprueban préstamos, ponen precio a pólizas y mueven dinero. Si uno falla, responde la empresa, y las aseguradoras empiezan a excluir ese riesgo. Las auditorías puntuales previas al despliegue no bastan, porque modelos, herramientas y datos cambian. Como ejemplo citó la sentencia de un tribunal canadiense que en 2024 obligó a Air Canada a respetar una política de reembolsos inventada por su chatbot.

Harbor hace primero un inventario de agentes y mide cada uno en tres frentes: si hace bien su trabajo, si se le puede engañar o filtra datos, y si cumple las normas aplicables. Después revisa cada decisión contra las reglas del cliente y bloquea las que no las cumplen antes de ejecutarse. Su marco, desarrollado con Stanford y otros socios, se alinea con el NIST AI RMF, la SR 26-2 y el Reglamento Europeo de IA, y se vuelve a medir cada vez que algo cambia.

Mercado y planes

Juan Vecino, Chief of Staff, explica que el impulso varía por región. En Estados Unidos, desde enero de 2026 las aseguradoras pueden añadir exclusiones estándar de IA generativa a las pólizas de responsabilidad civil. En Europa empuja la regulación: el Reglamento de IA entra en aplicación y en julio el BCE pidió a los bancos que supervisa un plan contra amenazas basadas en IA.

Tras un lanzamiento con unos 70 medios, Harbor se centra en sectores regulados como banca y seguros, y ya trabaja con empresas en España. El dinero irá a la plataforma de riesgo, a ampliar la capacidad aseguradora y al equipo en San Francisco y España. Elechiguerra prevé que en tres a cinco años ninguna empresa seria pondrá un agente en producción sin medir su riesgo de forma continua ni poder transferirlo.