La IA dispara el ciberriesgo en seguros. Descubre cómo soluciones como Stoïk ayudan a aseguradoras y corredurías españolas a proteger datos, modelos y negocio.
Stoïk y el nuevo escudo cibernético para aseguradoras
En 2024, los ciberataques a empresas europeas crecieron más de un 60 %. Y el sector asegurador está en el punto de mira: maneja capital, datos sensibles y, ahora, modelos de inteligencia artificial (IA) que abren una superficie de ataque completamente nueva.
La realidad es clara: no tiene sentido hablar de IA en seguros sin hablar de ciberseguridad. Y aquí es donde entran actores como Stoïk, que están reforzando su oferta para proteger a las empresas precisamente en esta nueva era de la IA. No se trata solo de vender pólizas, sino de combinar ciberriesgo + prevención + tecnología en un paquete que tenga sentido para una correduría española que quiere dormir tranquila.
En esta serie de “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora” estamos viendo cómo la IA impulsa la suscripción automatizada, la gestión de siniestros, la detección de fraude y la tarificación personalizada. Hoy toca ver la otra cara: cómo blindar todo ese ecosistema digital para que no se convierta en tu talón de Aquiles.
1. Por qué la IA ha cambiado las reglas del juego en ciberseguros
La IA no solo ayuda a las aseguradoras a ser más eficientes; también ayuda a los ciberdelincuentes a ser más peligrosos. Esa es la ecuación que muchos directivos aún subestiman.
Qué ha cambiado con la inteligencia artificial en el riesgo cibernético:
- Ataques de phishing mucho más creíbles gracias a modelos de lenguaje.
- Automatización de ataques de fuerza bruta y escaneos masivos de vulnerabilidades.
- Deepfakes de voz y vídeo que facilitan fraudes al departamento financiero (CEO fraud mejorado por IA).
- Malware que se adapta y muta con ayuda de algoritmos de aprendizaje automático.
Para una aseguradora o correduría española, esto tiene 3 consecuencias directas:
- Los siniestros de ciberriesgo son más frecuentes y complejos. Un ataque ya no es solo “han cifrado el servidor”; puede impactar modelos de pricing, motores de suscripción automatizada o chatbots que dan servicio a clientes.
- La legislación se endurece. Entre RGPD, DORA en el sector financiero y normativa de la DGSFP, la tolerancia al fallo tecnológico es mínima.
- Los clientes exigen garantías adicionales. Una PYME española que contrata ciberseguro no quiere solo una indemnización; quiere saber que hay un equipo detrás ayudándoles a prevenir y responder.
Por eso compañías especializadas como Stoïk están reforzando su propuesta: ya no es suficiente con un condicionado bonito. Hace falta una oferta híbrida, mitad seguro, mitad “plataforma de ciberprotección continua”.
2. Qué aporta Stoïk a las empresas en la era de la IA
El valor de Stoïk para el mercado asegurador europeo, y especialmente para las corredurías, está en cómo integra prevención, detección y transferencia del riesgo.
2.1. Enfoque de “seguro + servicio”
La mayoría de pólizas de ciberriesgo tradicionales se centran en:
- Límites de indemnización.
- Coberturas de responsabilidad.
- Gastos de peritaje y recuperación.
Stoïk da un paso más con un modelo que combina:
- Seguro de ciberriesgo con coberturas adaptadas a PYMES y empresas tecnológicas.
- Monitorización continua de vulnerabilidades (externas, y cada vez más ligada al uso de IA y APIs abiertas).
- Soporte de respuesta a incidentes 24/7, aportando equipos técnicos y legales.
- Formación y concienciación para empleados, un factor crítico ante ataques potenciados por IA generativa.
Ese enfoque encaja especialmente bien con la realidad española: mucha PYME, muchos sistemas heredados, poca cultura de ciberseguridad… y una clara dependencia de terceros (consultoras, proveedores IT, cloud), lo que multiplica las superficies de exposición.
2.2. Protección específica para proyectos de IA en seguros
Cuando una aseguradora adopta IA para suscripción automatizada o gestión de siniestros, introduce nuevos vectores de riesgo que Stoïk y otros especialistas empiezan a cubrir de forma más explícita:
- Filtraciones de datos de entrenamiento: robos de bases de datos usadas para modelos de tarificación o antifraude.
- Manipulación de modelos (model poisoning): alteración maliciosa de datos que acaba distorsionando decisiones de pricing o scoring.
- Ataques a APIs de modelos: saturación, robo de tokens, acceso indebido a sistemas que exponen IA a mediadores o clientes.
- Impacto reputacional automatizado: campañas coordinadas con IA que amplifican incidentes de ciberseguridad y disparan el coste reputacional.
Una oferta reforzada de ciberriesgo tiene que contemplar todo esto: tanto en la prevención (escaneos, pruebas de estrés, auditorías de IA) como en las coberturas (gastos de recuperación de modelos, asesoría en cumplimiento, comunicación de crisis, etc.).
3. Cómo integrar IA y ciberseguro en una estrategia realista
El mejor enfoque para una aseguradora o correduría española no es elegir entre IA o seguridad. Es abordar ambos como un único proyecto de transformación digital responsable.
3.1. Pasos básicos para una aseguradora que ya usa IA
Si ya estás trabajando con proyectos de IA (suscripción, siniestros, chatbots, motores de recomendación), estos son los mínimos que deberías tener cubiertos:
-
Mapa de riesgos de IA.
- Identificar qué modelos se usan, qué datos tocan y qué decisiones de negocio afectan.
- Clasificar riesgos: operacionales, reputacionales, regulatorios y de ciberseguridad.
-
Gobierno de datos y modelos.
- Control de accesos y trazabilidad sobre los conjuntos de datos.
- Registros de versiones de modelos y cambios en algoritmos.
- Evaluaciones periódicas de sesgos y robustez.
-
Ciberseguro ajustado a la nueva realidad.
- Revisar si la póliza actual contempla incidentes que afecten a modelos de IA.
- Incluir gastos de recuperación de datos de entrenamiento, reentrenamiento de modelos y consultoría especializada.
- Confirmar sublímites y exclusiones relacionados con proveedores tecnológicos.
- Simulacros de incidentes combinados IA + ciber.
- Escenarios: ataque de ransomware que cifra el repositorio de modelos, acceso indebido a un motor de decisión de suscripción, etc.
- Implicar a equipos de negocio, técnico, legal y comunicación.
3.2. Recomendaciones prácticas para corredurías
Las corredurías tienen una oportunidad clara: convertirse en el socio de confianza para PYMES que están adoptando IA sin apenas soporte técnico interno. Algunas ideas que funcionan bien:
- Incluir un checklist de riesgos de IA en el cuestionario de ciberriesgo.
- Proponer pólizas que, como la oferta reforzada de Stoïk, aporten:
- Escaneos periódicos.
- Formación a empleados en phishing avanzado y fraudes potenciados por IA.
- Acceso a un SOC o centro de operaciones de seguridad.
- Crear paquetes sectoriales: por ejemplo, IA para clínicas médicas, despachos de abogados o e‑commerce españoles, con coberturas adaptadas.
- Usar la propia IA en la correduría para priorizar clientes con mayor exposición a ciberriesgo y personalizar la propuesta comercial.
4. De la teoría a la práctica: un caso típico de ataque en 2025
Para aterrizarlo, veamos un escenario muy realista en una aseguradora mediana española en 2025.
Contexto:
- La compañía ha desplegado un motor de suscripción automatizada con IA para pólizas de auto y hogar.
- Intermediarios acceden al motor a través de un portal online con autenticación básica.
- Hay un chatbot basado en IA que responde a clientes sobre coberturas y estado de siniestros.
Ataque:
- Un ciberdelincuente usa IA generativa para crear correos de phishing dirigidos a empleados de TI y mediadores.
- Consigue credenciales de un usuario con permisos elevados en el portal.
- Desde ahí, accede a APIs internas, extrae datos de entrenamiento y realiza queries masivas al motor de suscripción para mapear reglas de negocio.
- Publica parte de los datos robados y utiliza el resto para montar un fraude a gran escala, ajustando tomadores y riesgos a los “puntos ciegos” del modelo.
Impactos:
- Pérdida de confidencialidad de datos personales (RGPD, sanciones, reclamaciones).
- Daño económico por pólizas mal tarificadas y fraude.
- Desconfianza de mediadores que ven comprometidas sus credenciales.
- Daño reputacional amplificado en redes con contenidos creados por IA.
Aquí una oferta como la de Stoïk, bien integrada, marca la diferencia en tres frentes:
-
Prevención:
- Autenticación reforzada y monitorización de accesos sospechosos.
- Detección temprana de anomalías en el uso de APIs.
- Formación de mediadores para identificar phishing avanzado.
-
Gestión del incidente:
- Equipo de respuesta 24/7 coordinando técnico, legal y comunicación.
- Contención del ataque y apoyo directo a mediadores afectados.
-
Transferencia del riesgo:
- Cobertura de costes legales, sanciones asegurables, recuperación de sistemas, reentrenamiento de modelos y campañas de reputación.
Es un ejemplo concreto de por qué ciberriesgo e IA no pueden ir por caminos separados.
5. Cómo usar la IA para mejorar, también, la propia ciberprotección
La buena noticia es que la IA no está solo del lado del atacante. Bien usada, es una aliada potentísima para aseguradoras y corredurías que quieren ir un paso por delante.
Algunas aplicaciones que ya se están viendo en el mercado español:
- Detección de fraude en tiempo real: modelos que cruzan patrones de uso, siniestros y comportamiento digital para adelantar indicios de fraude.
- Análisis de vulnerabilidades en carteras de PYMES: puntuaciones dinámicas de ciberriesgo por cliente, útiles para tarificación personalizada y para priorizar acciones de prevención.
- Asistentes internos de respuesta a incidentes: sistemas tipo copilot que ayudan a equipos de seguridad a documentar, clasificar y resolver incidentes más rápido.
- Formación personalizada a empleados y mediadores: simulaciones de phishing y contenidos adaptados al nivel de madurez de cada usuario.
Lo que he visto que mejor funciona en compañías que van en serio es un enfoque muy simple:
"Usamos IA para ganar eficiencia, pero también para ganar resiliencia. Cualquier proyecto de IA en negocio lleva, pegado, un mini‑proyecto de seguridad y ciberseguro asociado."
Ese es el tipo de mentalidad que separa a las entidades que solo “juegan” con IA, de las que la convierten en una ventaja competitiva sostenible.
6. Próximo paso para aseguradoras y corredurías en España
Si tu entidad está en plena adopción de IA para suscripción automatizada, gestión de siniestros o detección de fraude, el siguiente paso lógico es revisar a fondo tu estrategia de ciberriesgo.
Un buen punto de partida puede ser:
- Hacer una revisión conjunta entre dirección de negocio, TI, legal/compliance y el responsable de seguros (interno o tu correduría de referencia).
- Identificar dónde están hoy los huecos: modelos sin inventariar, datos sin controles claros, pólizas de ciberriesgo obsoletas.
- Explorar soluciones integradas como las de Stoïk y otros especialistas que trabajan ya con el mercado español.
Este artículo forma parte de la serie “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”. En los siguientes contenidos entraremos en detalle en cómo:
- Diseñar programas de ciberriesgo específicos para PYMES que usan IA.
- Usar IA en la correduría para segmentar mejor el riesgo cibernético y generar más leads cualificados.
La pregunta ya no es si vas a usar IA en tu aseguradora, sino si lo vas a hacer con un sistema de protección a la altura. Las compañías que lo entiendan antes serán las que ganen la confianza de clientes y mediadores en los próximos años.