Actualidad de PI

Nota del editor (24 de septiembre de 2026): al cierre de esta edición no hemos localizado la publicación oficial de las medidas descritas; el artículo se basa en boletines del sector y queda sujeto a confirmación oficial.

La Oficina de Registro de Madrid de la OMPI ha anunciado la entrada en operación de su sistema automatizado de corrección de irregularidades, MACS, tras completar la integración técnica con las oficinas europeas centrales. Defectos formales frecuentes, como una redacción imprecisa de productos y servicios o conflictos de formato, pasarán a detectarse antes y a bloquearse en tiempo real. Leído por encima, parece un avance de eficiencia: menos incidencias rutinarias deberían traducirse en expedientes más ágiles.

Pero el cambio de fondo está en otro sitio. Cuando el control automático se desplaza al inicio del proceso, se reduce mucho el espacio para presentar primero y ajustar después, para usar descripciones elásticas o para confiar en que la notificación posterior dejará margen de maniobra. Lo que antes podía discutirse aguas abajo empieza a ser filtrado en la propia puerta de entrada.

La revisión de las Directrices de Examen de Patentes de China, en vigor desde el 1 de enero de 2026, acerca mucho más el control de legalidad al centro mismo del examen de patentes sobre inteligencia artificial y big data. La CNIPA hizo dos movimientos a la vez. Por un lado, añadió un criterio expreso de examen con base en el artículo 5, apartado 1. Por otro, modificó la regla de examen para dejar claro que, cuando sea necesario, el examinador puede mirar también la memoria descriptiva y no solo las reivindicaciones. El cambio importa. Las solicitudes que giran en torno a captación de datos, gestión de etiquetas, configuración de reglas o decisiones de recomendación ya no se medirán únicamente por si el efecto técnico parece convincente. El expediente también podrá leerse buscando fallas jurídicas o éticas evidentes.

Los ejemplos oficiales lo dejan bastante claro. Uno trata de un sistema de marketing con reconocimiento facial que no mostraba una obtención de datos lícita y conforme. Otro se refiere a un modelo de conducción autónoma entrenado para diferenciar a las personas por edad y sexo en decisiones de emergencia. Para quienes solicitan patentes sobre entrenamiento de grandes modelos, limpieza de corpus, flujos de etiquetado, métodos de alineación o despliegue de modelos verticales, la señal es nítida: los datos de entrenamiento y la ruta de tratamiento de datos ya no son una caja negra de fondo que el expediente pueda ignorar sin coste. La CNIPA no ha publicado una lista independiente de fuentes de datos aceptables, pero la distancia entre la concesión de la patente y la gobernanza de datos ya se ha reducido de forma visible.

La práctica de IP Australia sobre marcas deja hoy mucho más claro un punto que antes solía aflorar más tarde: una lista de productos o servicios excesivamente amplia puede poner en duda la intención de uso ya en la fase de examen. Presentar la solicitud sigue siendo, en principio, una señal de uso o de intención de uso, pero esa presunción pierde fuerza cuando la amplitud de la especificación resulta comercialmente poco creíble.

El cambio importa sobre todo a quienes usaban solicitudes muy abiertas para reservar espacio primero y definir el perímetro del negocio después. En la economía digital, la combinación de las clases 9, 35 y 41 suele agrupar software, operaciones de plataforma, publicidad, formación y contenidos. Cuando esa arquitectura parece más una cobertura preventiva que un plan comercial reconocible, el examinador tiene ahora una base más clara para exigir una declaración de uso previsto o empujar una limitación parcial desde el inicio.

En las últimas semanas han circulado lecturas de mercado que presentan a IPOS como si ya hubiera abierto un canal verde específico para AIGC. Con los materiales oficiales hoy disponibles, esa no es la formulación más segura. Lo que sí puede verificarse es algo distinto. En 2019, IPOS lanzó AI², una iniciativa centrada en invenciones de inteligencia artificial que podía llevar determinadas solicitudes desde la presentación hasta la concesión en tan solo seis meses. En 2025, Singapur pasó a SG Patents Fast, un esquema más amplio pensado para acelerar actuaciones de examen, no para prometer un plazo fijo de concesión. Desde el 4 de enero de 2026, las nuevas solicitudes de aceleración bajo SG Patents Fast están suspendidas mientras IPOS revisa el programa.

Eso no equivale a una retirada frente a la innovación vinculada con GenAI. Si se leen juntos AI², SG Patents Fast, la suspensión de 2026 y el discurso más amplio de Singapur sobre inteligencia artificial generativa y economía creativa, aparece una señal más fina. Singapur sigue valorando la velocidad y la certidumbre comercial en la protección por patente de tecnologías emergentes, pero parece estar moviéndose desde promesas más simbólicas para sectores concretos hacia herramientas de aceleración más controlables, más procedimentales y más compatibles con rutas de cooperación internacional. Para empresas de herramientas GenAI, plataformas de contenido digital y software creativo, la pregunta útil ya no es si existe hoy una nueva vía exclusiva para AIGC. La pregunta útil es cómo sincronizar tiempos de patente, financiación, salida regional y estrategia transfronteriza.

En el debate reciente sobre la USPTO y la Sección 101 se ha simplificado en exceso una idea: que una solicitud de patente sobre IA se vuelve más defendible en cuanto menciona entrenamiento del modelo. Los materiales oficiales cuentan una historia más precisa y más útil. Desde la actualización de elegibilidad de 2024 sobre IA, pasando por el memorando recordatorio de agosto de 2025, hasta el ajuste del MPEP a finales de 2025 motivado por Ex parte Desjardins, la dirección más clara no es un atajo especial para la IA. Es otra: las reivindicaciones formuladas como una caja negra que recibe datos y entrega un resultado siguen expuestas a una caracterización abstracta, mientras que las que reflejan una mejora concreta en el modo en que opera el modelo o el sistema llegan mejor posicionadas al análisis de la Sección 101.

Esa diferencia tiene consecuencias muy reales en la tramitación. Una memoria puede incluir muchas páginas de trasfondo técnico, pero si la reivindicación termina reducida a “recibir datos, entrenar o inferir, producir un resultado”, el solicitante seguirá enfrentándose al problema clásico de la idea abstracta implementada en un ordenador. Lo que ayuda más no es afirmar en términos generales que el modelo es más preciso o más eficiente, sino mostrar en las reivindicaciones dónde reside la mejora técnica y cómo cambia el funcionamiento interno del sistema.

La conversación sobre las “marcas sombra” en América Latina ha subido de tono. Las Directrices de Marcas 2026 de INAPI afinan la práctica procedimental y la oposición ya funciona dentro de un marco de ingreso electrónico. Pero el cambio de fondo no está en un ajuste menor del trámite. Está en el tipo de conducta que la oficina parece dispuesta a mirar. La discusión deja de centrarse solo en si un signo se parece a otro y empieza a girar en torno a cómo actúa un solicitante a lo largo de un conjunto de expedientes.

Lo que hoy sí puede sostenerse con base pública es que INAPI está profundizando la digitalización del procedimiento, clarificando las vías de oposición y nulidad y manteniendo el registro obtenido de mala fe como un problema que puede perseguirse con el tiempo. Distinto es el relato de mercado sobre una evaluación formal de “metadatos de conducta registral”, un umbral ligado a más de 10 clases de Niza no relacionadas o un plazo breve para acreditar un plan real de uso comercial. Por ahora, eso se entiende mejor como una dirección fuerte de control que como un texto normativo completo ya publicado. Aun así, la señal es clara: en América Latina, acumular solicitudes sin una historia comercial creíble será cada vez más difícil de defender.