AIUC quiere ser el SOC 2 de los agentes de IA y levanta 40 millones
La startup de un ex empleado de Anthropic y el ex COO de METR cierra una Serie A de 40 millones liderada por Ribbit Capital y publica AIUC-1, un estándar de auditoría para agentes.
Rune Kvist, que entró en Anthropic cuando la compañía era pequeña, y Rajiv Dattani, director de operaciones de METR entre 2024 y 2025 y todavía miembro de su consejo, han fundado AIUC (Artificial Intelligence Underwriting Company). La empresa acaba de cerrar una Serie A de 40 millones de dólares liderada por Ribbit Capital, con First Harmonic como participante. Antes había levantado 15 millones en una ronda semilla con Nat Friedman a través de NFDG, Emergence, Terrain y Ben Mann, cofundador de Anthropic. El total acumulado son 55 millones. Entre sus clientes cita a Cursor, Lovable, Harvey y ElevenLabs.
La propuesta es trasladar el modelo de la ciberseguridad clásica al terreno de los agentes de IA: una capa de auditoría y certificación de terceros. AIUC ha desarrollado un estándar, AIUC-1, y un servicio de pruebas que valida agentes contra él. La referencia declarada es SOC 2, el informe de controles que casi cualquier proveedor que venda a una empresa grande acaba necesitando.
Cómo se prueba un agente
Para redactar el estándar, AIUC reunió a un consorcio de unos 250 responsables de seguridad y riesgo, es decir, los que compran agentes. Dattani lo explica así: “Estas son las personas con las que nos reunimos cada mes, y la pregunta que les hacemos es: cuando compras agentes a alguien, ¿qué buscarías? ¿Qué preguntas querrías hacer y qué querrías que se abordara?”. De ahí salen los controles.
La empresa somete al agente a unas 5.000 pruebas con escenarios de jailbreak, alucinaciones y fugas de datos, y produce un informe de unas 100 páginas que detalla dónde se comporta de forma segura y fiable y dónde no. La propia AIUC usa agentes para ejecutar las pruebas y modelos para analizar los datos; la verificación final de la auditoría la firman personas, según Kvist.
El patrón recuerda a METR, la organización de investigación en seguridad de la que Dattani salió. METR hace pruebas parecidas para los laboratorios de frontera, aunque su foco ha sido sobre todo el rendimiento: si un agente completa tareas de forma fiable. OpenAI recurrió a ella, entre otras, para investigar lo ocurrido con Hugging Face. Dario Amodei ha pedido recientemente que la industria frene el desarrollo de frontera y ha propuesto que los laboratorios incrusten evaluadores externos que observen y verifiquen la seguridad. AIUC no plantea instalarse en las oficinas del cliente, pero la idea de fondo es la misma: dar a la empresa una evaluación independiente de sus agentes antes de comprarlos.
El argumento comercial lo resume Kvist: “Los bancos, hospitales, gobiernos y ejércitos ya no dejan de desplegar IA porque el modelo no sea lo bastante listo. Lo dejan porque han adquirido compromisos con sus clientes sobre lo que un sistema hará y no hará, y hoy nadie puede garantizarlo”.
Ahí está el negocio: no vender seguridad como un ideal, sino como un papel que un responsable de compras pueda adjuntar a la decisión de despliegue, igual que adjunta un SOC 2. Queda por ver si los compradores adoptan AIUC-1 como referencia de facto o si conviven con varias certificaciones de agentes durante años. El listón es alto: SOC 2 tardó mucho en convertirse en una casilla obligatoria, y ningún estándar se impone por decreto.
