por Emilio Berkenwald

Interés generalagosto 4, 20250 comentarios 0 Likes

ChatGPT, Gemini y Claude: los desafíos que plantea la inteligencia artificial para la propiedad intelectual

Cuando pensamos en inteligencia artificial generativa, se nos vienen a la mente plataformas como ChatGPT, Gemini o Claude, y su increíble capacidad para redactar textos, generar respuestas en tiempo récord, crear imágenes o traducir con fluidez casi humana, entre otras tantas funciones. Pero lo que vemos es apenas la superficie. Detrás de cada interacción se esconde una infraestructura compleja de datos masivos, algoritmos avanzados y millones de parámetros entrenados, con gran valor económico y estratégico para las  plataformas. En el mundo de la inteligencia artificial,  los procesos, datasets y arquitecturas que lo hacen posible son recursos centrales a ser protegidos como activos intangibles.

Durante los primeros años del auge de la IA moderna, predominaba una cultura de apertura. Se compartían investigaciones, datasets y modelos de código abierto. Sin embargo, esa lógica cambió con la irrupción del interés comercial y la necesidad de protección jurídica sobre desarrollos de alto impacto. Hoy, compañías líderes del sector optan por no divulgar detalles técnicos de sus modelos más sofisticados, marcando un giro hacia la confidencialidad como parte de la estrategia de defensa del valor. 

Ilya Sutskever, cofundador y director científico de OpenAI, reconoció que compartir abiertamente los avances en inteligencia artificial fue un error. Si bien una parte de los datasets para entrenar modelos como GPT-4, Gemini o Claude son de la web abierta, muchos utilizan contenido licenciado que permanece oculto por temas de propiedad intelectual, y privacidad. 

A esto se suma un desafío creciente: el uso de contenidos protegidos sin consentimiento para entrenar modelos. Millones de textos, imágenes y obras creativas se utilizaron sin autorización de sus autores. En EE.UU., artistas demandaron a empresas como Stability AI o Midjourney. En 2023, The New York Times inició una demanda contra OpenAI y Microsoft por el uso no autorizado de su archivo periodístico, señalando que estos modelos son ahora capaces de reproducir y competir directamente con contenido protegido, afectando modelos de negocio enteros.

En este nuevo escenario, la propiedad intelectual enfrenta tensiones estructurales. Las solicitudes de patentes vinculadas a IA han crecido —con IBM, Microsoft y Samsung a la cabeza—, pero muchas enfrentan dificultades para cumplir con los criterios actuales de elegibilidad. En julio de 2024, la USPTO (Oficina de Patentes y Marcas de Estados Unidos) actualizó sus lineamientos y dejó en claro que:

• Las reivindicaciones de patente que detallan componentes de hardware específicos o aplicaciones prácticas tienen mayor probabilidad de ser aceptadas.
• Las  meras ideas abstractas —como métodos de organización de información o procesos mentales— no son patentables  por no ser consideradas invenciones.
• Las solicitudes que incluyen entrenamiento de modelos con impacto real en una tecnología existente (por ejemplo, mejora en un tratamiento médico) son vistas con mejores ojos.

Mientras que la inteligencia artificial generativa está reconfigurando el mapa tecnológico y económico global, el sistema legal aún está ajustando sus marcos para acompañar una revolución tecnológica sin precedentes. 

En ese contexto, contar con el asesoramiento de profesionales para gestionar la propiedad intelectual con una visión global y estratégica es clave para navegar este entorno y poder transformar conocimiento en valor real y sostenible; requiere una mirada interdisciplinaria y profundamente contextual, que combine aspectos legales, técnicos y estratégicos. No se trata solo de proteger activos, sino de entender cómo se integran en los modelos de negocio, cómo se defienden frente a eventuales conflictos y cómo se capitalizan en mercados globales altamente competitivos. 

Acompañar la innovación con estructuras sólidas de protección intelectual será clave para que el desarrollo tecnológico se traduzca en ventajas sostenibles a largo plazo.