La Inteligencia Artificial en el sector de la Propiedad Industrial

10 julio 2024

La IA está revolucionando la propiedad industrial en muchos aspectos, tanto técnicos como jurídicos. A la vez que los profesionales nos beneficiamos de la IA para automatizar tareas, predecir resultados de litigios y detectar infracciones, nos enfrentamos a desafíos importantes como la privacidad de datos y la autoría intelectual de las obras creadas con IA.

10 julio 2024

La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado numerosas industrias, incluido el sector jurídico, en particular -y no por casualidad- el ámbito de la propiedad intelectual (PI). La integración de la IA en el derecho de la PI no sólo está transformando la forma en que los profesionales del derecho gestionan, protegen y hacen cumplir los derechos de propiedad intelectual, mejorando la eficiencia, la precisión y la accesibilidad, sino que también está generando un enorme impacto en la propia sustancia y en las normas que definen el marco de trabajo de los profesionales de la PI. Pero, antes, repasemos brevemente algunos conceptos que pueden ayudarnos a entender qué estamos tratando.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La IA es la simulación de la inteligencia humana en máquinas programadas para pensar y aprender como los humanos. Estas máquinas están diseñadas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento del habla, la toma de decisiones y la traducción de idiomas. Los sistemas de IA utilizan algoritmos y grandes conjuntos de datos para aprender de la experiencia, adaptarse a nuevas entradas y realizar tareas complejas con una intervención humana mínima. La IA puede clasificarse en dos categorías principales: la IA restringida, diseñada para realizar una tarea específica, y la IA general, cuyo objetivo es comprender y realizar una amplia gama de tareas con un nivel de competencia humano.

Inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

La Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (AM) y el Aprendizaje Profundo (AD) son campos estrechamente relacionados, pero representan diferentes niveles de abstracción y especialización dentro del concepto más amplio de IA. Comprender sus diferencias es esencial.

Inteligencia Artificial (IA)

La IA es el concepto global que hace referencia a las máquinas o programas informáticos que imitan funciones cognitivas humanas como el aprendizaje, la resolución de problemas y el reconocimiento de patrones. La IA abarca una amplia gama de tecnologías y enfoques, desde sistemas basados en reglas hasta técnicas más avanzadas como las redes neuronales. El objetivo principal de la IA es crear sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. Las aplicaciones de la IA incluyen la robótica, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador, entre otras.

Aprendizaje automático (ML)

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los ordenadores aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ellos. A diferencia de la programación tradicional, en la que se dan instrucciones explícitas para realizar una tarea, los algoritmos de ML mejoran su rendimiento con el tiempo, identificando patrones y correlaciones en los datos que procesan. El ML puede clasificarse en aprendizaje supervisado (en el que el modelo se entrena con datos etiquetados), aprendizaje no supervisado (en el que el modelo identifica patrones en datos no etiquetados) y aprendizaje por refuerzo (en el que el modelo aprende recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones).

Aprendizaje profundo (DL)

El aprendizaje profundo es un subconjunto especializado del ML que implica redes neuronales con muchas capas (de ahí lo de “profundo”), que pueden aprender representaciones complejas de datos. Estas redes neuronales profundas, a menudo compuestas por millones de parámetros, destacan en el procesamiento de grandes cantidades de datos no estructurados, como imágenes, audio y texto. La DL ha impulsado avances significativos en la IA, sobre todo en áreas como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento del habla y el procesamiento del lenguaje natural. Técnicas como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN) son ejemplos de arquitecturas de AD utilizadas para abordar tipos específicos de problemas.

Así, podemos concluir que las diferencias clave entre estos tres campos y niveles de IA son su alcance, dependencia de los datos, complejidad y aplicación. En resumen, la IA es el concepto más amplio que engloba cualquier comportamiento inteligente de las máquinas. El ML, un subconjunto de la IA, se centra en algoritmos que aprenden de los datos. DL, una especialización más dentro de ML, aprovecha las redes neuronales profundas para manejar datos y tareas complejas. Entender estas distinciones ayuda a apreciar cómo contribuye cada una al campo más amplio de la inteligencia artificial.

La Inteligencia Artificial (IA) en el derecho de la Propiedad Intelectual (PI)

Búsquedas, redacción y gestión de carteras de patentes y ejecución de las mismas

Una de las aplicaciones más significativas de la IA en el derecho de propiedad intelectual es la búsqueda de patentes. Las búsquedas tradicionales de patentes requieren mucho tiempo y trabajo, así como un examen manual exhaustivo de las patentes existentes, la literatura científica y otros documentos pertinentes. Los algoritmos de IA, en particular los que utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático (AM), pueden examinar rápidamente vastas bases de datos para identificar el estado de la técnica pertinente, reduciendo significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para el examen de patentes. Estas herramientas basadas en IA también pueden evaluar la novedad y la no evidencia de las invenciones, proporcionando evaluaciones preliminares de patentabilidad que ayudan a los inventores y abogados a tomar decisiones informadas en las primeras fases del proceso de solicitud de patentes.

Además, la IA puede ser un asistente inteligente en la redacción de reivindicaciones, resúmenes y pliegos de condiciones complejos, especialmente allí donde los sinónimos o los términos a evitar desempeñan un papel relevante.

Mediante el análisis de las tendencias del mercado, las redes de citas de patentes y el panorama competitivo, la IA puede proporcionar información sobre qué patentes son más valiosas, cuáles podrían estar infrautilizadas y dónde podrían estar las nuevas oportunidades para patentar, lo que permite una gestión integral de la cartera de patentes. Estos sistemas de IA pueden evaluar la solidez y el valor de carteras de patentes completas, ayudando a las empresas a gestionar estratégicamente sus activos de propiedad intelectual.

Los análisis basados en IA también ayudan a identificar posibles infracciones. Mediante el seguimiento continuo de nuevas solicitudes de patentes, publicaciones científicas, anuncios y sitios de venta en plataformas de comercio electrónico y otras fuentes de datos pertinentes, la IA puede detectar posibles infracciones de las patentes existentes. Este enfoque proactivo permite a las empresas abordar los posibles conflictos en una fase temprana, ya sea retirando estos anuncios de forma eficaz, firmando acuerdos de licencia con los distribuidores -una vez ilícitos- o mediante litigios, protegiendo así sus activos de propiedad intelectual de forma más eficaz.

Desarrollo, gestión y observancia de marcas

La protección de marcas es otro ámbito en el que la IA está haciendo progresos sustanciales. Las herramientas de búsqueda de marcas impulsadas por IA pueden analizar y comparar nuevas solicitudes de marcas con marcas existentes con gran precisión. Al aprovechar las tecnologías de reconocimiento de imágenes y PNL, estas herramientas pueden detectar similitudes que podrían no ser inmediatamente evidentes para los revisores humanos, minimizando así el riesgo de infracción y garantizando una protección más sólida de la marca.

¿Alguna vez te has encontrado en una pelea a puñetazos con tu departamento de marketing por una nueva marca que habían desarrollado y de la que estaban enamorados, pero sabías que usarla les causaría eternos problemas legales en el infierno de los litigios? Si esa situación se repite, baja los puños y sugiere utilizar varias herramientas de IA disponibles por ahí para crear diferentes versiones del logotipo de sus sueños, que puede distanciarse lo suficiente de las marcas preexistentes.

¿Y si los responsables de marketing responden que ya han invertido todo su presupuesto en sus desarrolladores de diseño? Pues bien, adelante, utiliza otra serie de herramientas de IA para generar innumerables versiones de ese nuevo logotipo a través de docenas de indicaciones que jueguen con la “relación de aspecto”, el “caos”, el “modo rápido”, la “calidad”, el “estilo” e incluso el “modo raro” del diseño, hasta que encuentres un terreno común que evite que la violencia irrumpa en tus reuniones de marketing y legales. Sin embargo, no olvides realizar una “limpieza lingüística mundial” con otra herramienta de IA, para asegurarte de que tu nueva y sorprendente marca no significa algo extremadamente inapropiado o escandaloso en algún idioma aleatorio utilizado en un mercado enorme, o Ventas no estará contento.

Más allá de las fases iniciales de búsqueda de marcas, la IA está mejorando todo el ciclo de vida de la gestión de marcas. Las herramientas de IA pueden automatizar el seguimiento de las nuevas solicitudes de marcas y su uso en el mercado, garantizando que las posibles infracciones se identifiquen y aborden en el menor tiempo posible. Mediante la utilización de algoritmos de aprendizaje automático, estas herramientas pueden rastrear y analizar el uso de marcas en diversas plataformas, como sitios web, redes sociales y mercados en línea. Esto ayuda a mantener la integridad de la marca y a evitar la dilución de los derechos de marca.

Además, la IA puede ayudar a hacer cumplir los derechos de marca. Al automatizar la generación de cartas de cese y desistimiento y otros avisos legales, las herramientas de IA agilizan el proceso de abordar el uso no autorizado de marcas. Esto no sólo ahorra tiempo sino que también garantiza un enfoque coherente y estandarizado de la aplicación de las marcas.

Litigios

Además de mejorar las capacidades de búsqueda y análisis, la IA también está mejorando los procesos de litigio en materia de PI. El análisis predictivo, una rama de la IA, se está utilizando para predecir los resultados de los litigios de PI tanto a nivel administrativo como judicial. Mediante el análisis de los datos históricos de los casos, las decisiones judiciales y el comportamiento de los jueces, los modelos de IA pueden predecir la probabilidad de éxito en los litigios, ayudando a los abogados a desarrollar estrategias jurídicas más eficaces y a asesorar a los clientes sobre los posibles riesgos y beneficios de emprender acciones legales, incluida la promoción de acuerdos rápidos y eficientes, cuando éstos puedan presentar una alternativa mejor que el litigio.

El análisis predictivo puede identificar patrones y tendencias en los litigios de propiedad intelectual, como qué tribunales son más favorables a determinados tipos de litigios de propiedad intelectual y qué argumentos jurídicos tienden a ser más persuasivos. Este enfoque basado en datos permite una toma de decisiones más estratégica y puede mejorar las posibilidades de obtener un resultado favorable.

Además, la IA está agilizando las tareas administrativas en los bufetes de abogados especializados en propiedad intelectual. Las herramientas de automatización de documentos impulsadas por la IA pueden redactar y revisar documentos jurídicos, contratos y acuerdos con notable precisión. Estas herramientas no solo ahorran tiempo sino que también reducen el riesgo de error humano, garantizando un mayor cumplimiento de las normas legales y mejorando la eficiencia general del flujo de trabajo.

A pesar de estos avances, la integración de la IA en el sector jurídico de la PI no está exenta de desafíos. Las cuestiones relacionadas con la privacidad de los datos, la interpretabilidad de las decisiones de la IA y la posibilidad de sesgo en los algoritmos de IA deben gestionarse cuidadosamente. Los profesionales del Derecho deben trabajar en colaboración con los tecnólogos para garantizar que las herramientas de IA sean transparentes, éticas y conformes con la normativa legal.

Protección de los derechos de autor

La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado nuestra forma de crear imágenes, guiones gráficos y otras creaciones visuales, ofreciendo nuevas y apasionantes posibilidades. Como ejemplo, podemos citar las Redes Generativas Adversariales (GAN), que se han hecho muy populares.

Piensa en las GAN como en una pareja de artistas: uno intenta crear una imagen realista (AI) y el otro la critica (tú, amigo). A través de tus críticas, comentarios, mejoras y sugerencias, ayudarás al primer artista a mejorar con cada intento, produciendo imágenes más realistas con el tiempo. Esta técnica se ha utilizado para crear desde rostros humanos realistas hasta paisajes imaginativos, encontrando aplicaciones en ámbitos como el entretenimiento, la moda y el arte.

El impacto de la IA se extiende también a la legislación sobre derechos de autor. Con la proliferación de contenidos digitales, la gestión y aplicación de los derechos de autor se ha vuelto cada vez más compleja. Las tecnologías de IA, en particular las de reconocimiento de imagen y audio, se están utilizando para detectar el uso no autorizado de material protegido por derechos de autor. Estas herramientas pueden escanear grandes cantidades de contenido digital, incluidas imágenes, vídeos y música, para identificar posibles infracciones. Por ejemplo, plataformas como YouTube utilizan la IA para detectar automáticamente música y vídeos protegidos por derechos de autor.

Además, la IA puede ayudar a crear marcas de agua digitales y otras formas de gestión de derechos digitales (DRM). Al incrustar marcadores invisibles en los contenidos digitales, la IA puede ayudar a rastrear y verificar la propiedad y el uso de material protegido por derechos de autor, lo que facilita la aplicación de las protecciones de derechos de autor y evita la distribución no autorizada.

Consideraciones éticas y jurídicas

A medida que la IA se integra más en el sector jurídico de la propiedad intelectual, es esencial abordar las consideraciones éticas y jurídicas asociadas a su uso. Una de las principales preocupaciones es la posibilidad de sesgo en los algoritmos de IA. Si las herramientas de IA se entrenan con datos sesgados, pueden producir resultados sesgados, lo que puede conducir a resultados no deseados.

Otra consideración importante es la transparencia y la interpretabilidad de las decisiones de la IA. Los profesionales del Derecho deben comprender cómo llegan a sus conclusiones las herramientas de IA para utilizarlas eficazmente. Esto les obliga a pensar de forma crítica y a revisar todas las aportaciones de la IA antes de ofrecer explicaciones y recomendaciones a sus clientes.

La privacidad de los datos también es una cuestión crítica. El uso de la IA en el ámbito de la propiedad intelectual suele implicar el procesamiento de grandes cantidades de información sensible, lo que suscita preocupación por la seguridad y la confidencialidad de los datos. Las aplicaciones de IA como Midjourney incorporarán a su repositorio las imágenes que generes con ella, que más tarde pueden aparecer en los “experimentos” en curso de otras personas. Por otro lado, Adobe Firely está capacitado para utilizar únicamente contenidos legalmente permitidos, yendo un paso más allá y ofreciendo a sus usuarios una indemnización por derechos de propiedad intelectual. Para salvaguardar esta información, es esencial aplicar medidas sólidas de protección de datos y garantizar el cumplimiento de la normativa pertinente sobre privacidad de datos.

El futuro de la IA en el Derecho de PI

Por ejemplo, la computación cuántica podría acelerar considerablemente los complejos cálculos necesarios para las búsquedas y análisis de patentes, permitiendo evaluaciones en tiempo real y una gestión más dinámica de las carteras de propiedad intelectual. Los modelos avanzados de aprendizaje automático podrían mejorar la precisión de los análisis predictivos, proporcionando previsiones aún más fiables de los resultados de los litigios y las tendencias del mercado.

Además, la integración de la IA con otras tecnologías como blockchain, con la que algunas IA ya están trabajando conjuntamente, podría revolucionar el derecho de propiedad intelectual. La capacidad de blockchain para proporcionar registros seguros e inmutables puede mejorar el seguimiento y la gestión de los derechos de PI, desde el registro hasta la ejecución, incluidos los aspectos de confidencialidad. La combinación de IA con blockchain podría crear un sistema más transparente y fiable para gestionar la propiedad intelectual.

Esfuerzos de colaboración y adopción industrial

El éxito de la integración de la IA en el sector jurídico de la PI requiere la colaboración entre los profesionales del derecho, los tecnólogos y las partes interesadas de la industria. Los bufetes de abogados, las empresas y los proveedores de tecnología deben trabajar juntos para desarrollar y aplicar soluciones de IA que satisfagan las necesidades específicas del ámbito de la PI.

La educación y la formación también son cruciales. Los profesionales del Derecho deben estar dotados de los conocimientos y habilidades necesarios para utilizar eficazmente las herramientas de IA. Esto incluye la comprensión de las tecnologías subyacentes, así como las implicaciones jurídicas y éticas de su uso. Las facultades de Derecho y los programas de desarrollo profesional deberían incorporar la formación en IA y tecnología en sus planes de estudio para preparar a la próxima generación de abogados de PI.

La adopción por parte del sector de la IA en el derecho de la PI ya está en marcha, con muchos bufetes de abogados y empresas que invierten en tecnologías de IA. A medida que estas herramientas estén más disponibles y sean más aceptadas, se espera que su adopción aumente, impulsando aún más la innovación y la eficiencia en el sector jurídico de la PI.

Conclusión

La aplicación de la IA en el sector jurídico de la PI está transformando la forma de gestionar, proteger y hacer cumplir los derechos de PI. Desde el análisis avanzado de patentes y la gestión de marcas hasta el análisis predictivo y la protección de los derechos de autor, la IA está mejorando la eficiencia, la precisión y la capacidad de toma de decisiones estratégicas de los profesionales del derecho.

Sin embargo, la integración de la IA también conlleva retos, como cuestiones de parcialidad, derechos de imagen, transparencia y privacidad de los datos. Abordar estos retos requiere esfuerzos de colaboración y un compromiso con el uso ético y responsable de la IA.

A medida que las tecnologías de IA sigan evolucionando, su impacto en la legislación de PI no hará sino aumentar, ofreciendo nuevas oportunidades de innovación y mejora. Adoptar estos avances al tiempo que se garantiza el cumplimiento ético y jurídico será clave para liberar todo el potencial de la IA en el sector jurídico de la PI.

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Alfonso Sabán

Abogado.Departamentos Relaciones Internacionales. Departamento Marcas.

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