El PTAB endurece la prueba en IPR ante búsquedas de arte previo asistidas por IA

El error más fácil aquí es describir los movimientos recientes del PTAB como si la Oficina ya hubiera emitido una regla independiente dirigida específicamente al arte previo generado por IA. La fotografía correcta es más estrecha y, al mismo tiempo, más relevante. A través de varios ajustes procesales ya vigentes, la USPTO ha empezado a apretar tres preguntas que importan en un inter partes review: de dónde salió el arte invocado, si realmente puede calificarse como patente o publicación impresa, y hasta qué punto el peticionario debe poder explicar su ruta de búsqueda. El memorando de 31 de julio de 2025 sobre la aplicación de la Rule 104(b)(4) dejó claro que el peticionario no puede usar applicant admitted prior art, testimonio pericial, common sense u otras formas de conocimiento general que no sean por sí mismas patentes o publicaciones impresas para suplir una limitación faltante. Después, el 17 de noviembre de 2025, la Oficina introdujo un proceso opcional de Search Disclosure Declaration que permite describir bases de datos, repositorios, filtros y la lógica general de consulta empleada para localizar el arte citado.

Eso todavía no equivale a un código obligatorio y específico para la IA. Pero sí es una señal clara de dirección. Para las partes que hoy se apoyan en búsqueda asistida por IA, recuperación semántica y resúmenes generados por grandes modelos para localizar arte previo y literatura no patente, el problema real ya no es solo si pueden encontrarse más referencias. El problema es si las pistas de búsqueda pueden mantenerse separadas de la prueba admisible, si una síntesis generada por máquina está siendo confundida con una publicación impresa y si el expediente resultante podrá resistir el escrutinio del PTAB. La IA ha acelerado la localización de arte previo. El PTAB está haciendo mucho más difícil pasar por alto qué fue exactamente lo que se encontró.

No es una regla exclusiva para la IA, pero el umbral probatorio sí está subiendo

Si se leen juntos los movimientos recientes de la Oficina, la dirección resulta bastante coherente. En 2024, la USPTO pidió comentarios públicos sobre el impacto de la IA en el arte previo y en el análisis del PHOSITA, y además celebró una sesión pública centrada en esas mismas cuestiones. Las preguntas iban justo al núcleo difícil: si una divulgación no redactada por un ser humano puede llegar a ser arte previo y si el crecimiento del volumen de material técnico generado por IA puede convertirse por sí mismo en un problema para la patentabilidad. Lo que llegó en 2025 no fue un reglamento limpio del PTAB para referencias generadas por IA. Lo que llegó fue un endurecimiento de los límites procesales sobre qué materiales pueden hacer de arte previo en un IPR y una señal cada vez más clara de que la metodología de búsqueda importa más que antes.

Esa secuencia importa porque sugiere que la Oficina no está esperando una teoría perfecta para empezar a ajustar la práctica. Primero está cerrando los puntos en los que la distorsión es más probable. Un peticionario debe probar su caso con patentes y publicaciones impresas reales, no con capas explicativas añadidas después que desplazan en silencio la función probatoria fuera de los documentos fuente. En un entorno de búsqueda con IA, esa diferencia se vuelve decisiva. Un resumen generado por modelo, una salida de clustering, un párrafo puente o una narrativa de combinación pueden ser útiles internamente, pero eso no los convierte en prueba. Cuanto más potentes son las herramientas de búsqueda, más fácil resulta olvidar esa línea.

El mayor riesgo de la búsqueda con IA no es descubrir demasiado, sino tratar la síntesis como si fuera literatura

Muchos equipos ya usan grandes modelos para triar referencias, agrupar literatura no patente, identificar combinaciones potenciales e incluso bosquejar una historia de obviedad antes de redactar la petición. Esos usos se entienden. El verdadero peligro aparece cuando la salida del modelo empieza a parecer más autoritativa que el expediente subyacente. Un párrafo fluido que explique cómo encajan dos referencias puede contener supuestos puente, caracterizaciones técnicas o inferencias sobre parámetros que no aparecen en una sola fuente pública. En cuanto esa narrativa migra demasiado cerca de la propia petición, empieza el problema probatorio.

Las razones son varias. Primero, esa salida puede ni siquiera cumplir los requisitos de una publicación impresa, porque la accesibilidad pública, la fijación, la fecha de publicación y la procedencia pueden ser inciertas o imposibles de demostrar con limpieza. Segundo, puede introducir revelación faltante en el expediente disfrazando razonamiento generado como si fuera contenido propio del arte previo. Tercero, le entrega al titular de la patente una línea de ataque muy directa: ¿se está citando arte previo, o se está usando un modelo como experto técnico anónimo para tapar huecos? La práctica más segura no es prohibir la IA en el flujo de trabajo. Es limitar la IA a búsqueda y análisis interno, manteniendo el expediente probatorio anclado a materiales públicos verificables.

Los peticionarios y sus abogados necesitan ahora control de fuentes, no solo un relato más fuerte sobre el fondo

En la práctica anterior de IPR, muchos equipos se concentraban sobre todo en si la combinación final de referencias era suficientemente persuasiva. Eso ya no basta. Cuando interviene búsqueda asistida por IA, conviene separar al menos cuatro capas: las pistas de búsqueda generadas por el modelo, las patentes o referencias NPL que los revisores humanos validaron realmente, los metadatos que prueban accesibilidad pública y cronología, y los extractos concretos que se invocarán en la petición. Las salidas internas de IA no deberían quedar en el mismo compartimento probatorio que los documentos fuente, y los resúmenes generados por modelo no deberían sustituir el apoyo directo de las referencias.

Ese cambio afectará la división del trabajo entre despachos externos, proveedores de búsqueda y expertos. Los abogados tendrán que entrar antes en el diseño de la búsqueda y en la higiene de la prueba, no solo en la fase de redacción. Tendrán que decidir qué salidas de IA son seguras como rutas internas y cuáles se vuelven peligrosas en cuanto empiezan a parecer prueba de expediente. Los expertos también notarán el giro. Tras el endurecimiento de la Rule 104(b)(4), tienen menos espacio para hacer el trabajo que deberían haber hecho por sí solos los documentos fuente. Dicho sin rodeos, el riesgo real no es haber usado IA. El riesgo real es permitir que un razonamiento generado por IA se haga pasar por arte previo.

La próxima pregunta del PTAB quizá no sea si se usó IA, sino si la ruta de búsqueda puede defenderse

El proceso de Search Disclosure Declaration de noviembre de 2025 es voluntario, y las FAQ de la Oficina dejan claro que el detalle técnico es opcional. Aun así, la señal es inequívoca. La USPTO quiere entender cómo están encontrando los peticionarios el arte previo que no apareció en el examen original, y quiere utilizar esas rutas de búsqueda para mejorar la formación de examinadores, la práctica clasificatoria y futuras herramientas de búsqueda asistidas por IA. Para los peticionarios, eso significa que la metodología de búsqueda está dejando de ser un asunto invisible de back-end. Poco a poco está entrando en el primer plano estratégico.

Por eso, la estrategia más sólida para un IPR en la era de la IA probablemente no girará alrededor de qué modelo se utilizó. Girará alrededor de tres disciplinas más concretas: separación estricta entre pistas y prueba, demostración fiable de la fuente de publicación y de la accesibilidad pública de cada referencia invocada, y narrativas de obviedad construidas sobre lo que los documentos realmente revelan, no sobre lo que un modelo infiere con elegancia entre ellos. El PTAB no ha publicado una regla obligatoria que exija revelar prompts o versiones de modelo en búsquedas de arte previo asistidas por IA. Pero la dirección procesal ya puede verse: quien quiera usar el arte previo con seguridad en la era de la búsqueda con IA tendrá que explicar la cadena probatoria con mucha más precisión que antes.