Harbor es una plataforma que ayuda a las empresas a gestionar los riesgos de sus agentes de inteligencia artificial. Identifica los agentes que una compañía tiene en producción, evalúa el riesgo operativo, de seguridad y regulatorio de cada uno, bloquea las decisiones que incumplen las reglas internas y asegura el riesgo residual. La compañía fue fundada por J esús Santos, Daniel Elechiguerra y Cristian Bartolomé , que se conocieron en Stanford. "Yo estaba en la Graduate School of Business y Jesús, en el máster de Management Science and Engineering. Cristian también pasó por Stanford. Jesús y yo venimos de entender el riesgo y el dinero, de McKinsey, Morgan Stanley o Citadel. Cristian lleva una década construyendo sistemas de IA y ha montado empresas antes. Hacían falta los dos mundos. Un ingeniero no sabe qué necesita una aseguradora para firmar, y un asegurador no sabe qué hace un agente por dentro", cuenta Elechiguerra. El Referente conversa con Daniel Elechiguerra y Juan Vecino, Chief of Staff , sobre los inicios de Harbor, sus proyectos y su reciente ronda de financiación. ¿Qué problema os llevó a crear Harbor? ¿Por qué no eran suficientes las soluciones que había? Daniel Elechiguerra (DE): Las empresas están dejando decisiones reales en manos de agentes de IA. Aprueban préstamos, ponen precio a pólizas y mueven dinero, miles de veces al día. Cuando uno se equivoca, responde la empresa, y las aseguradoras están empezando a excluir ese riesgo de sus pólizas. Lo que había eran auditorías puntuales antes del despliegue, y eso no sirve para algo que cambia cada semana. El modelo se actualiza, las herramientas cambian, los datos se mueven. Ya hemos visto lo que pasa: en 2024 un tribunal canadiense obligó a Air Canada a respetar una política de reembolsos que se había inventado su chatbot. Y un agente no se equivoca una vez. Repite el mismo fallo en cada caso hasta que alguien se da cuenta. Harbor nace para medir ese riesgo de forma continua, bloquear lo que se salta las normas y asegurar lo que queda. Juan Vecino (JV): El problema es el mismo, lo que empuja es distinto. En Estados Unidos empuja el seguro. Desde enero de 2026 las aseguradoras pueden añadir exclusiones estándar de IA generativa a las pólizas de responsabilidad civil general, así que las empresas necesitan demostrar y transferir ese riesgo ya. En Europa empuja la regulación: el Reglamento Europeo de IA está entrando en aplicación, y en julio el BCE pidió a los bancos que supervisa un plan contra amenazas basadas en IA. En Latinoamérica la conversación es otra. Las empresas quieren agentes que hagan un proceso de principio a fin, y medir su riesgo es parte de poder ponerlos en marcha. JV: Salimos en exclusiva en Axios Pro y en una semana nos publicaron unos 70 medios en español, inglés y portugués, de Expansión a Insurance Journal, The Insurer o Exame. Después del anuncio nos escribió muchísima gente, de muchísimas industrias distintas. Eso te obliga a elegir, y elegimos verticalizar en los sectores regulados. Son los que menos apetito por el riesgo tienen y los que más regulación soportan. Cuando un agente falla en un banco o en una aseguradora, el coste se mide en multas y en dinero de clientes. Ahí es donde más falta hacemos, y ese es nuestro cliente ideal. JV: Muy estrecha. Los tres fundadores son españoles y se formaron entre ICAI, la UPM y Stanford. Tenemos equipo en Estados Unidos y en España, y en la ronda entraron fondos españoles como Kibo Ventures y Masia. Ya trabajamos con empresas en España. Europa va a ser de los primeros mercados donde medir el riesgo de un agente deje de ser opcional, y eso hace que España pese cada vez más. DE: Piensa en un banco con agentes que aprueban préstamos y atienden clientes. Lo primero es hacer inventario. Muchas empresas no saben cuántos agentes tienen funcionando ni quién los puso ahí. Después medimos cada uno en tres frentes: si hace bien su trabajo, si se le puede engañar o filtra datos, y si cumple las normas que le
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