Las aseguradoras temen que las reclamaciones por daños de la inteligencia artificial superen sus coberturas. El pódcast What's News de The Wall Street Journal del 16 de octubre sitúa los daños potenciales en decenas o cientos de miles de millones de dólares. Se trata de exposición posible, no de indemnizaciones judiciales ya establecidas.
El mercado ya ofrece seguros específicos. El desajuste se entiende mejor al revisar qué activa sus pagos, qué daños incluyen y cuáles quedan fuera. Una garantía que indemniza por errores de un sistema tiene un alcance distinto al de una póliza que responde ante reclamaciones de terceros.
Qué cubre una garantía de desempeño
Munich Re describe aiSure como un conjunto de coberturas para proveedores y empresas usuarias de IA. Distingue responsabilidades contractuales, pérdidas económicas propias y responsabilidad legal. En su documentación, la compañía señala que los errores de un modelo pueden reducir ingresos o interrumpir operaciones, además de generar reclamaciones. La empresa también orienta estas soluciones a fallas frecuentes de menor gravedad que, sumadas, generen pérdidas relevantes.
Su ficha para proveedores, fechada en 2025, detalla una modalidad que respalda las garantías ofrecidas a los clientes. Si un error de IA obliga al proveedor a indemnizar conforme a esa garantía, el seguro puede cubrir ese compromiso. La empresa presenta este mecanismo como una forma de pagar por fallas acreditadas sin exigir primero un litigio.
El documento anuncia límites de hasta 50 millones de dólares, con deducibles, coaseguro y sublímites definidos según el caso. La modalidad aiSure Standard tiene un techo de 5 millones de dólares, se dirige a modelos de regresión y clasificación y excluye exposiciones a riesgos sistémicos. Son riesgos cuyas consecuencias pueden extenderse entre múltiples empresas o sectores.
Los 50 millones son, por tanto, un límite anunciado para esa solución y sujeto a condiciones. Esa cifra no representa la capacidad total de la industria ni una cobertura automática para cualquier demanda relacionada con IA.
Las pólizas existentes también cuentan
En un análisis publicado en 2025, Marsh defiende aprovechar las pólizas existentes para cubrir determinados riesgos de la IA generativa. El intermediario sostiene que esta tecnología amplifica riesgos conocidos, incluidos los de privacidad, propiedad intelectual y errores tecnológicos.
La respuesta depende del contrato. Marsh señala que cambia según los hechos de la reclamación, los daños solicitados, las partes implicadas y las exclusiones aplicables. Una cláusula sobre servicios profesionales o una restricción sobre privacidad puede ser relevante aunque no mencione expresamente la IA. En ese análisis, Marsh se opone a retirar coberturas básicas solo porque la IA generativa figure entre las causas de la pérdida.
El intermediario también advierte que la escasez de datos históricos sobre pérdidas dificulta calcular el riesgo y fijar primas. Munich Re añade otro problema: los errores de los modelos pueden repetirse hasta que se identifiquen y corrijan. La compañía vincula esas fallas recurrentes con pérdidas económicas acumuladas.
De esa documentación se desprenden dos asuntos distintos para las empresas: disponer de una cobertura que responda al daño concreto y contar con un límite suficiente. Las garantías de desempeño permiten transferir pérdidas específicas; las exclusiones delimitan qué riesgos quedan fuera del respaldo contratado.
