29 julio 2026
Dada la relevancia que la Inteligencia Artificial (IA) está adquiriendo en numerosas invenciones es vital recordar los aspectos que las oficinas de patentes -y, en particular, la Oficina Europea de Patentes (EPO, por sus siglas en inglés)- consideran cruciales a la hora de conceder este tipo de invenciones.
El ascenso de la Inteligencia Artificial en el ámbito de las patentes
En la actualidad, muchas invenciones usan técnicas de Inteligencia Artificial (IA) como herramienta fundamental para su ejecución. Las empresas y/o personas que las han desarrollado quieren patentarlas en muchos casos.
En este artículo, pondremos el foco en los criterios usados por la Oficina Europea de Patentes (EPO) para examinar deste tipo de invenciones. Y no solo por motivos de proximidad, sino por tratarse de una de las oficinas que más ha avanzado en el tratamiento de este tipo de patentes. Sus criterios son similares, en líneas generales, con los usados por otras oficinas de patentes importantes.
Del mismo modo, no hablaremos de invenciones creadas por una IA sino de invenciones que, independientemente de su autoría, emplean técnicas de inteligencia artificial como un paso principal de su implementación.
La IA en el foco de las Oficinas de Patentes
Muchas de las tecnologías fundamentales en las que se basa las herramientas de IA -incluidas las redes neuronales, el aprendizaje profundo, los sistemas basados en reglas, etc.- son conocidas desde hace mucho tiempo, pero bien es cierto que ha sido en los últimos años cuando la IA ha evolucionado drásticamente hasta consolidarse como recurso de uso frecuente en numerosos proyectos.
Probablemente diversos factores, tales como los progresos en tecnología informática y capacidad de procesamiento; la disponibilidad de grandes cantidades de datos para entrenamiento de algoritmos; el incremento en la demanda de automatización y eficiencia en diversas industrias y el aumento en la capacidad de colaboración y acceso a recursos computacionales a través de la nube, hayan propiciado la expansión multisectorial de la IA que actualmente conocemos.
Su rápido avance ha hecho que salte de los laboratorios de alta tecnología a escenarios de la vida cotidiana, como pueden ser la atención médica, la automoción, las finanzas, la manufactura, la agricultura y muchos otros.
La IA está aquí para quedarse y promete ser una fuerza disruptiva en nuestro futuro próximo.
Las peculiaridades de las patentes relativas a IA siempre deben considerarse a la hora de redactar las solicitudes. Así evitaremos las posibles objeciones para la concesión.
Definición y alcance de la Inteligencia Artificial
Pero, ¿qué es exactamente la Inteligencia Artificial? La EPO la define como: la capacidad de las computadoras y máquinas para realizar tareas mentales comúnmente asociadas a los humanos; como el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas.
La IA abarca una amplia gama de técnicas, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, la robótica… pero, sin duda, la subdisciplina en la que más destaca es en el aprendizaje automático (más conocido por su denominación en inglés: machine learning y sus siglas ML).
El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de algoritmos matemáticos y herramientas estadísticas que permiten a las máquinas aprender y realizar predicciones o tomar decisiones basadas en datos de entrada sin necesidad de ser programadas explícitamente.
Lo primero que se observa de la propia definición de Inteligencia Artificial es que en estas invenciones hay un ordenador (o un dispositivo electrónico) y algún tipo de software implicados.
Por lo tanto, las invenciones con IA pertenecen al grupo de lo que se conoce en patentes como «Invenciones implementadas por ordenador» (CII, por sus siglas en inglés). Asimismo, las normas que las oficinas de patentes (como la europea y la estadounidense, entre otras) aplican a las invenciones CII también las aplicará a las invenciones con Inteligencia Artificial, ya que son un subconjunto de éstas.
Metodología de examen de las invenciones de IA
Para el examen de las invenciones de CII, la EPO usa una metodología denominada de 2 vallas (en EE. UU. utilizan otra metodología distinta, pero conceptualmente tiene bastantes puntos en común):
La primera valla que superar es la siguiente: lo que se quiere patentar (en su conjunto) debe tener carácter técnico. Esta es fácilmente superable, siempre que se indique claramente que la invención implica el uso de un ordenador o algún otro dispositivo electrónico (condición que las invenciones de IA siempre cumplen por defecto).
La segunda valla que superar es: la invención debe cumplir los requisitos de patentabilidad (de concesión); y en particular, que sea nueva, inventiva y que esté suficiente y claramente descrita.
Cabe subrayar que, para la evaluación de la inventividad, se tienen solo en cuenta aquellas características que contribuyan al carácter técnico de la invención. Como se ha indicado, las técnicas de IA se suelen basar en algoritmos matemáticos, cuya contribución técnica es en ocasiones discutible (pues los métodos matemáticos puros son, por definición, no técnicos).
Para que una invención con IA cumpla el requisito de actividad inventiva el primer paso es analizar detalladamente si el procedimiento de IA tiene, en alguno de sus aspectos, esta contribución técnica (si no, ni siquiera se consideraría para una posible actividad inventiva); y después ver si esa contribución técnica realmente aporta actividad inventiva. Es decir, no es obvia a partir de lo ya existente.
Etapas de un proceso de IA
En términos muy simples, se puede decir que en un proceso de IA típica -y en concreto de aprendizaje automático- se emplea un modelo de base matemática para generar unos resultados, ya sea una estimación o una decisión, a partir de datos de entrada. Por ejemplo, a partir de unos datos meteorológicos de humedad, viento, etc. el modelo estima el tiempo que va a hacer el día siguiente.
Para ello, se realiza previamente una fase donde se entrena el modelo matemático que se va a usar con datos de entrenamiento generados y/o seleccionados para que aprenda patrones y relaciones entre los datos y el resultado a obtener. Mediante ese entrenamiento, se eligen los parámetros de dicho modelo que se adaptan mejor a la aplicación concreta (en el ejemplo anterior, se escogerían los parámetros del modelo que hacen que estime con mayor precisión el tiempo que va a hacer a partir de los datos de entrada).
Una vez se ha entrenado el modelo con los parámetros óptimos, se implementa en un entorno de producción para realizar la estimación o decisión requerida, a partir de los datos de entrada que se le den en cada momento.
Aspectos patentables en las técnicas de IA
En las invenciones relativas a IA, la EPO distingue los siguientes aspectos potencialmente patentables:
- La generación (o selección) de datos de entrenamiento para preparar el modelo, como, por ejemplo, una red neuronal artificial.
- El entrenamiento del modelo usando los datos de instrucción.
- Uso del modelo IA ya entrenado para analizar unos datos de entrada y obtener unos resultados de salida (fase de producción también llamada de despliegue o de inferencia).
Cada uno de esos aspectos puede ser llevado a cabo por una parte o entidad diferente y dichas partes pueden estar en diferentes jurisdicciones. Por lo que puede interesar, si es posible, incluirlos en reivindicaciones independientes separadas para, así, protegerlos de manera independiente (de cara a posibles demandas de infracción independientes a cada una de las partes).
Como se ha indicado anteriormente, para que el procedimiento de IA dote de actividad inventiva a la invención debe contribuir a su carácter técnico o, en otras palabras, contribuir a producir un efecto técnico que sirva a un propósito técnico. Esto se puede conseguir de dos maneras:
a) estando adaptada para una implementación técnica específica
b) estando aplicada a cualquier campo de la tecnología, sirviendo a un propósito técnico específico en dicho campo.
El caso a) (IA usada especialmente adaptada para una implementación técnica específica) se da cuando el diseño de la IA está motivado por consideraciones técnicas del funcionamiento interno del sistema informático o de red. Esto puede ocurrir, por ejemplo, si el modelo de IA está diseñado para explotar propiedades técnicas particulares del dispositivo en el que se implementa para producir un efecto técnico, como el uso eficiente de la capacidad de almacenamiento del ordenador o el ancho de banda de la red. Esto se podría dar en la fase de producción, o incluso en la fase de entrenamiento si, por ejemplo, existen limitaciones hardware para entrenar el modelo (lo cual es habitual debido al número ingente de datos que se necesitan muchas veces para el entrenamiento) y la fase de entrenamiento se adapta de manera específica a dichas limitaciones hardware.
Ejemplos de propósitos técnicos en el caso b) pueden ser:
- Controlar un sistema técnico específico o un proceso, por ejemplo, guiar un vehículo autónomo.
- Determinar a partir de mediciones en el material de entrada la operativa de una máquina industrial para lograr a su salida un producto con las características deseadas.
- Mejora o análisis digital de audio, imágenes o vídeo, etc.
En la EPO, los métodos de negocio no son considerados técnicos. Por lo tanto, si la IA se usa meramente para controlar o mejorar una actividad financiera o comercial, su técnica no tiene ningún propósito técnico y no contribuye a la actividad inventiva.
El propósito técnico debe ser específico. Así, algo genérico como «controlar un sistema técnico», tampoco es suficiente para conferir un carácter técnico. Además, el simple hecho de que el procedimiento de Inteligencia Artificial pueda servir a un propósito técnico no es suficiente, sino que las reivindicaciones deben estar funcionalmente limitadas al propósito técnico, ya sea de manera explícita o implícita. Esto puede lograrse estableciendo un vínculo adecuado entre el propósito técnico y el modelo de IA usado, por ejemplo, especificando cómo se relacionan la entrada y la salida del modelo con el propósito técnico.
Algunos consejos para la concesión de patentes de IA
Para aumentar las probabilidades de concesión es aconsejable indicar explícitamente en las reivindicaciones independientes de cada categoría (por ejemplo, método implementado por computador y dispositivo de computación), el propósito técnico específico. Las características técnicas que se incluyan en las reivindicaciones no deben ir dirigidas al efecto matemático del modelo o algoritmos usados.
También es conveniente describir en las reivindicaciones cuáles son los datos de entrada y de salida del modelo y su relación con la consecución del propósito técnico para establecer la contribución al carácter técnico de los pasos matemáticos del modelo de IA. Por ende, cuando una técnica de IA se defina en una reivindicación es importante comprobar que:
- Los datos de entrada de la IA están claramente definidos.
- Los datos de salida de la IA están claramente definidos.
- Se explica claramente cómo la IA contribuye a un propósito técnico.
La contribución técnica se obtiene muchas veces en la fase de producción: cuando se usa el modelo IA ya entrenado para obtener unos resultados de salida con un propósito técnico.
No obstante, las fases de generación de datos de entrenamiento y la fase de entrenamiento en sí también pueden contribuir al carácter técnico de la invención. Eso sí, siempre y cuando jueguen un papel en la consecución del efecto técnico; si logran un efecto técnico (no solo un efecto matemático) durante alguna de esas fases. En tal caso, las fases de generación de datos de entrenamiento y de entrenamiento se podrán reivindicar por separado si dichas reivindicaciones se limitan funcionalmente a lograr dicho efecto técnico.
Un ejemplo de esto podría ser un sistema que usa un modelo de IA para detectar hileras de plantas en un campo de cultivo para guiar una cosechadora. Se identifica el problema de que cuando hay niebla o llueve no se detectan con precisión las hileras y se da la solución de que, en la fase entrenamiento, se usen más datos de entrenamiento pertenecientes a momentos en los que los sensores de la cosechadora detectan humedad. Eso hará que se tengan más datos de entrenamiento en situaciones de niebla o lluvia y, por lo tanto, aumentará la precisión del modelo en estas situaciones (efecto técnico).
A la hora de saber qué reivindicar en relación con las técnicas de Inteligencia Artificial, se debe tener en cuenta lo siguiente:
- ¿En qué etapa del procedimiento de IA están las características esenciales y diferenciadoras de la invención?
- ¿Dónde se encuentra el efecto técnico inventivo de la invención?
- ¿Tendría actividad inventiva cada una de las etapas (generación de datos de entrenamiento, entrenamiento y producción) por separado? En otras palabras, ¿cada una de estas etapas por separado realiza una contribución técnica y esa contribución no es obvia, o solo alguna de ellas o la combinación de varias de ellas tienen la suficiente actividad inventiva?
Además de la actividad inventiva, otra cuestión a plantearse de cara a la concesión de la patente es la suficiencia descriptiva. Sobre ello trata el Art. 83 del Convenio de Patente Europea:
«La solicitud de patente debe describir la invención en una manera suficientemente clara y completa para que pueda ser llevada a cabo por un experto en la materia».
Esto es importante en invenciones referidas a IA porque en numerosas ocasiones se define solo el núcleo del modelo IA usado o su propósito, pero no se explica adecuadamente cómo se entrena y se usa dicho modelo en el contexto de la invención, lo que deriva en una objeción de falta de suficiencia descriptiva por parte de la oficina de patentes.
Esa objeción es difícil de solucionar porque en la tramitación de una patente no se permite añadir materia nueva que no estuviera en la solicitud original. Si hay algo de la implementación de la invención que no se ha explicado o especificado originalmente, no se puede incluir más tarde para resolver la falta de suficiencia descriptiva.
En concreto, las características del modelo de IA, los datos usados para su entrenamiento y el entrenamiento en sí deben estar suficientemente definidos, al igual que los datos de entrada del modelo, los datos que da como resultado (salida) y la relación entre los datos de salida y de entrada.
Cabe recalcar que la suficiencia descriptiva se refiere a toda la solicitud de patente. No hace falta que todo esto esté definido en las reivindicaciones, pero sí al menos en la descripción.
Las nuevas directrices de examen de la EPO (tras las recientes decisiones de sus tribunales de apelación que confirmaron la denegación de solicitudes de patente por no describir adecuadamente la invención) requieren explícitamente que los algoritmos matemáticos y los datos de entrenamiento utilizados por una invención de IA se divulguen con suficiente detalle para reproducir el efecto técnico de la invención.
La cantidad de detalle requerida dependerá de la naturaleza de la invención. Por ejemplo, si se usan algoritmos conocidos no sería necesario profundizar sino simplemente indicar su nombre y cómo se utilizan, pero si lo esencial de la invención es el uso de una nueva técnica de IA, entonces debe explicarse detalladamente dicha técnica.
Veamos qué elementos conviene definir claramente para poner en práctica la invención de IA (la relevancia de estos dependerá de cada caso):
- Naturaleza de los datos de entrada (por ejemplo, imágenes, textos, señales…), ¿cómo se estructuran?, ¿qué representan?, ¿cómo se obtienen?
- Naturaleza de los datos de salida, cómo se estructuran, qué representan…
- Datos de entrenamiento que se usan (compatibles con los datos de entrada y salida) ¿cómo se estructuran?, ¿qué representan?, ¿cómo se obtienen?, ¿en qué orden se usan? Esto es especialmente importante si el efecto técnico obtenido por la IA depende, de alguna manera, de características particulares de los datos de entrenamiento.
- Cómo se realiza el entrenamiento, si es supervisado o no…
- ¿Qué algoritmo específico o al menos qué tipo de algoritmo se usa en el modelo? ¿Qué tipos de parámetro se ajustan? ¿Qué estructura tiene?
- ¿Cuál es la función por optimizar en el modelo?
- ¿Cómo se evalúa su comportamiento?
Es importante que a partir de la descripción que se da de la técnica de IA usada sea verosímil que el problema técnico (que se ha indicado que la IA resuelve), realmente se soluciona.
Conclusiones
Las invenciones que involucran Inteligencia Artificial son invenciones implementadas por ordenador y, por lo tanto, las oficinas de patentes aplican los criterios específicos a este tipo de invenciones en su examen.
Las patentes relativas a IA presentan particularidades que es importante considerar al redactarlas con el objeto de reducir las posibles objeciones para la concesión.
Es crucial indicar en las reivindicaciones el propósito técnico del uso del modelo de IA y/o del proceso de entrenamiento (si es que éste influye en el efecto técnico logrado). Se debe evaluar si cada fase cuenta con suficiente actividad inventiva para ser reivindicada por separado.
También es esencial explicar, al menos en la descripción, con claridad los diferentes elementos/procesos que intervienen en la técnica de IA usada y su funcionamiento específico en el contexto de la invención. Así evitaremos objeciones relacionadas con la insuficiencia descriptiva en la solicitud de patente.
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