- IA/AI
- Conocimientos sobre patentes
La IA en la búsqueda de patentes: lo que puede hacer hoy en día el software moderno de patentes
La inteligencia artificial está transformando la búsqueda profesional de patentes. Mientras que antes la atención se centraba principalmente en la cobertura de las bases de datos, las búsquedas booleanas, las clasificaciones y las listas de resultados, hoy en día surgen nuevas posibilidades: realizar búsquedas semánticas en contenidos técnicos, consultar documentos de patentes a través del chat, analizar grandes listas de resultados y priorizar de forma más específica los derechos de propiedad industrial relevantes.
No obstante, hay que tener en cuenta lo siguiente: La IA no sustituye a la búsqueda de patentes tradicional.
El trabajo profesional en materia de patentes se basa, más bien, en la combinación de la calidad de los datos, las estrategias de búsqueda clásicas y un apoyo de inteligencia artificial transparente.
1. Búsqueda semántica: relaciones técnicas en lugar de solo palabras clave
En una búsqueda clásica, el usuario busca, entre otras cosas, términos concretos. Esto puede suponer un problema en el caso de las patentes, ya que los aspectos técnicos se formulan de manera diferente o se expresan deliberadamente de forma abstracta.
La búsqueda semántica amplía este enfoque. Tiene en cuenta los contextos semánticos y, por ello, puede identificar documentos que utilicen otros términos, pero que describan conceptos técnicos similares.
IP7 Compass utiliza para ello un enfoque técnico híbrido. El conjunto de patentes se ha indexado tanto con vectores densos como con vectores dispersos.
Los vectores densos recogen similitudes semánticas. Los vectores dispersos tienen más en cuenta las señales de relevancia conceptuales y especializadas. Ambos métodos se combinan y los resultados se presentan en forma de lista de resultados ordenada.
De este modo, tanto las relaciones conceptuales como las de contenido pueden incorporarse a la investigación.
2. Por qué es importante la búsqueda híbrida de patentes
Hoy en día, una investigación de patentes sólida no suele basarse exclusivamente en métodos clásicos ni exclusivamente en la inteligencia artificial.
En la búsqueda híbrida se combinan la búsqueda booleana, las clasificaciones, los solicitantes, los países, los estados jurídicos y los filtros estructurados con la búsqueda semántica, la clasificación mediante IA y el análisis mediante IA.
La razón es sencilla: la IA por sí sola puede ser demasiado amplia o difícil de controlar. Por su parte, una búsqueda exclusivamente clásica puede pasar por alto documentos relevantes si se utilizan otros términos.
Esta combinación resulta especialmente relevante en las búsquedas de FTO, los análisis del estado del derecho y los análisis tecnológicos. El usuario mantiene el control técnico y puede utilizar la inteligencia artificial para identificar más rápidamente los documentos relevantes y comprender de forma estructurada las relaciones técnicas.
3. Consultar documentos de patentes a través de un chat con IA
Los documentos de patentes pueden ser largos y complejos. Un chatbot con IA permite formular preguntas concretas sobre un documento.
Por ejemplo:
– ¿Cuál es el núcleo técnico de la invención?
– ¿Qué Características incluye la reivindicación Independiente?
– ¿Qué Modalidades se describen?
– ¿En Qué se diferencia de otras Patentes?
– ¿Qué fragmentos se refieren a un problema técnico concreto?
– ¿Qué riesgos conlleva un producto concreto?
Estas funciones no sustituyen a una valoración jurídica. Sin embargo, pueden agilizar el análisis de documentos complejos y poner de relieve los pasajes relevantes para su posterior examen.
IP7 Compass ofrece esta posibilidad directamente desde el propio software de patentes.
4. No solo patentes individuales: consultar listas completas de resultados
Las ventajas de la IA no se limitan a documentos concretos.
En los procesos de búsqueda clásicos, es necesario leer, filtrar, ordenar y evaluar largas listas de resultados. La IA permite formular preguntas adicionales directamente sobre un conjunto de resultados más amplio.
Por Ejemplo:
– ¿Qué Patentes describen una solución técnica Concreta?
– ¿En qué áreas temáticas técnicas se puede estructurar una lista de resultados?
– ¿Qué Patentes podrían contener características Críticas?
– ¿Qué documentos constituyen una notificación de invención?
– ¿Qué soluciones alternativas se pueden deducir de ello?
Con el IP7 Innovator se pueden analizar amplias listas de resultados con preguntas concretas sobre patentes, tecnologías y áreas temáticas. Como alternativa, se puede consultar la base de datos completa de patentes.
De este modo, una lista clásica de resultados se convierte en un fondo de búsqueda consultable.
5. Priorización basada en la IA: ¿qué resultados debería revisar primero?
Uno de los mayores retos de la búsqueda de patentes no consiste en encontrar resultados, sino en dar prioridad a los resultados relevantes.
¿Qué documentos conviene leer en primer lugar? ¿Qué familias de patentes son resultados secundarios? ¿Dónde se encuentran las características técnicas decisivas?
Por lo tanto, la IA utilizada de forma profesional no debería limitarse a generar una clasificación. El usuario debe poder comprender por qué un documento podría ser relevante para la cuestión concreta planteada.
Por lo tanto, la explicabilidad es un requisito imprescindible para contar con un apoyo fiable de la IA en el ámbito de las patentes.
IP7 Compass combina para ello la búsqueda clásica, la clasificación semántica, el análisis mediante inteligencia artificial y el procesamiento estructurado de los resultados.
6. IA para análisis tecnológicos y búsqueda de ideas
Las patentes no son solo documentos jurídicos. Constituyen, al mismo tiempo, una amplia base de conocimientos técnicos.
La inteligencia artificial puede facilitar el acceso a estos datos para la búsqueda de tecnologías, la búsqueda de soluciones y el trabajo de desarrollo.
Las preguntas podrían ser, por ejemplo:
– ¿Qué soluciones técnicas existen para reducir el ruido de una segadora?
– ¿Cómo se procesa industrialmente la madera de pino?
– ¿Qué sistemas de refrigeración existen para los módulos de batería?
– ¿Qué alternativas hay a un material concreto?
Con el IP7 Innovator, un usuario puede describir un problema técnico o un objetivo y consultar el registro de patentes en busca de principios de solución, variantes y enfoques existentes relevantes.
7. Búsqueda de soluciones alternativas con ayuda de la inteligencia artificial
Cuando una patente podría resultar crucial para un producto o un proyecto en fase de desarrollo, suele surgir otra pregunta: ¿qué alternativas técnicas existen?
El IP7 Innovator puede evaluar los enfoques técnicos existentes en el registro de patentes, identificar las diferencias y señalar líneas de solución alternativas para su posterior análisis.
De este modo, por ejemplo, se pueden analizar alternativas conocidas a determinados rodamientos, juntas, sistemas de refrigeración o sistemas de control.
La evaluación jurídica y técnica sigue siendo competencia del experto en patentes. El software no sustituye a un análisis jurídico. Sin embargo, puede ampliar el ámbito de búsqueda técnica y proporcionar puntos de partida para investigaciones posteriores.
8. ¿Qué papel desempeña la IA en las búsquedas de FTO?
En los estudios sobre libertad de actuación, la exhaustividad es especialmente importante.
La inteligencia artificial puede identificar características técnicas, encontrar patentes similares y priorizar listas de resultados extensas. Sin embargo, no debería constituir la única base para la búsqueda.
Las estrategias de búsqueda clásicas, las clasificaciones, los datos sobre la situación jurídica, los filtros por país y los análisis por familias siguen siendo importantes.
IP7 Compass combina, por lo tanto, la investigación clásica y el análisis basado en la inteligencia artificial en un mismo proceso.
9. La IA en las búsquedas sobre el estado de la técnica y el marco normativo
Las búsquedas sobre el estado de la técnica suelen consistir en identificar documentos que anticipen determinadas características o que respalden un argumento en contra de una patente.
La IA puede detectar similitudes técnicas, dar prioridad a los documentos más antiguos y facilitar un acceso más rápido a los fragmentos de texto relevantes.
Además, un chat sobre patentes puede ayudar a consultar documentos concretos en función de sus características o formas de realización.
10. La IA en la vigilancia de patentes
En el seguimiento de patentes, no basta con encontrar nuevos resultados. Es necesario evaluar de forma continua las nuevas solicitudes y los cambios en la situación jurídica.
La IA puede clasificar los nuevos resultados, agrupar documentos similares y hacer visibles más rápidamente los cambios relevantes.
IP7 Compass combina la investigación y el seguimiento en una única plataforma. Las patentes que hayan sido objeto de una evaluación crítica pueden remitirse, si procede, a las personas competentes junto con la información necesaria.
11. La IA en los análisis de carteras y tecnológicos
En los análisis de carteras, la calidad de los datos, la normalización de nombres, la información sobre familias y las funciones de análisis clásicas siguen siendo fundamentales.
La IA puede, además, identificar áreas técnicas prioritarias, resumir carteras y formar grupos.
En cambio, en los análisis tecnológicos, los usuarios pueden describir los problemas técnicos directamente en lenguaje natural y consultar la base de datos de patentes en busca de posibles soluciones.
De este modo, los datos sobre patentes no solo se pueden consultar, sino que también se pueden utilizar como base de conocimientos técnicos para el desarrollo, la estrategia y la gestión de la propiedad intelectual.
12. Protección de datos: un criterio decisivo en la investigación sobre IA
Las búsquedas de patentes pueden contener información de carácter altamente sensible. Una consulta sobre un nuevo producto, una solución técnica prevista o una cuestión relacionada con la libertad de acción (FTO) puede revelar información confidencial sobre el desarrollo.
Por eso, antes de utilizar la IA, conviene aclarar lo siguiente:
– ¿Dónde se procesan las consultas de búsqueda?
– ¿Se utilizan datos para el entrenamiento de modelos externos?
– ¿Existe algún Contrato con el Proveedor?
– ¿Se lleva a cabo el tratamiento en Europa?
– ¿Están separados los datos de los clientes entre sí?
– ¿Se tratan de forma confidencial las indicaciones, las listas de resultados y los documentos?
Por eso, precisamente en los procesos de investigación profesionales, la IA no debe considerarse al margen de la protección de datos y la confidencialidad.
Conclusión: una buena IA complementa la búsqueda profesional de patentes
La IA por sí sola no es un indicador de calidad de un programa de búsqueda de patentes.
Lo fundamental es cómo se integra la IA en el proceso de búsqueda real. La búsqueda semántica, la búsqueda híbrida, el chat de patentes, el análisis de listas extensas de resultados y la priorización inteligente pueden facilitar el trabajo relacionado con las patentes.
Al mismo tiempo, las funciones clásicas siguen siendo imprescindibles: base de datos, búsqueda de texto completo, familias de patentes, filtros, historial de búsquedas, clasificación, seguimiento y protección de datos.
Por ello, para el trabajo profesional en materia de patentes suele ser conveniente adoptar un enfoque híbrido: una base de datos clásica de patentes, una lógica de búsqueda profesional, flujos de trabajo estructurados y asistencia mediante IA transparente, todo ello en un solo sistema.