Aumento mundial de las patentes de IA: tendencias, liderazgo y estrategia
Para los abogados especializados en patentes, pocas áreas tecnológicas requieren en estos momentos tanta atención como la inteligencia artificial («GenAI»). Dos informes de la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual («OMPI») abarcan un periodo de dos años: el Informe sobre el panorama de las patentes: Inteligencia Artificial Generativa , publicado en 2024 (el «Informe de 2024»), y la Actualización sobre las tendencias en materia de patentes en GenAI , publicado en 2026 (el «Informe de 2026»). Juntos, ofrecen una visión basada en datos de cómo ha evolucionado la concesión de patentes en el ámbito de la IA y qué significa esa evolución para los innovadores y los abogados que les asesoran.
El Informe de 2026 destaca el ritmo acelerado de las patentes de IA a nivel mundial, un ritmo que requiere la atención de los abogados que asesoran a clientes del sector tecnológico. El Informe de 2026 de la OMPI actualiza el Informe de 2024 y documenta un ámbito que ha entrado en lo que denomina «una nueva fase de madurez tecnológica y urgencia comercial».[1] Las invenciones relacionadas con la IA generativa (GenAI) prácticamente se duplicaron entre 2024 y 2025, pasando de unas 18 862 familias de patentes publicadas a un total de 37 808[2]; solo en 2024 y 2025 se publicaron más de 56 000 nuevas familias de patentes de GenAI[3], lo que superó la producción acumulada total de la década anterior.[4] La GenAI representa ahora el 8,7 % de toda la actividad en materia de patentes de IA, frente al 6,1 % registrado en 2023. No se trata de solicitudes especulativas. Si bien las solicitudes de patente no equivalen a derechos de propiedad intelectual exigibles, y muchas de estas solicitudes se enfrentarán a impugnaciones de validez antes de convertirse en patentes concedidas, el mero volumen refleja tendencias genuinas en materia de inventiva. Se trata de un ámbito tecnológico en el que las empresas están innovando activamente, creando carteras de propiedad intelectual y manifestando su intención de competir en la vanguardia.[5]
La geografía importa[6]
El panorama geográfico es lo que más importa a la hora de la planificación estratégica. China se mantiene firmemente a la cabeza, con más de 43 000 familias de patentes publicadas solo en 2024 y 2025, una cifra superior a su producción acumulada total durante la década anterior. Sin embargo, el crecimiento se está globalizando cada vez más. Japón ha ascendido de forma espectacular al tercer puesto entre los países de origen de los inventores, superando a la República de Corea, impulsado en gran medida por la extraordinaria actividad de presentación de solicitudes de SoftBank. Estados Unidos registró una tasa de crecimiento anual compuesta del 92 % entre 2023 y 2025, con un aumento de las familias de patentes de unas 1.185 en 2023 a más de 4.380 en 2025. Entre las empresas, el cambio más llamativo es que SoftBank se ha convertido en el mayor titular individual de patentes de GenAI, con casi 3 000 familias, prácticamente todas presentadas en 2023 y publicadas en 2025. Los líderes tradicionales chinos, Tencent, Ping An y Baidu, siguen figurando entre los mayores titulares acumulados, mientras que Alphabet se ha convertido en el principal titular de patentes con sede en Estados Unidos, con 1 083 familias. La enorme concentración de actividad en Asia Oriental indica que las empresas que operan principalmente en los mercados occidentales deberían plantearse preguntas difíciles sobre su posicionamiento competitivo.
Cabe destacar lo que revelan los datos del Informe de 2026 sobre la naturaleza de estas solicitudes. Las familias de patentes internacionales —es decir, las patentes solicitadas en dos o más jurisdicciones— siguen representando una pequeña fracción de la actividad total en materia de IA general, ya que suponen aproximadamente el 9 % del total de solicitudes presentadas en 2025. El Informe atribuye esto, en parte, a la composición geográfica del panorama: los solicitantes chinos suelen presentar la mayoría de sus patentes a nivel nacional, y la relativa juventud de muchas carteras de GenAI implica que los solicitantes aún no han ampliado la protección a nivel internacional. Esto plantea una cuestión de futuro que no se valora lo suficiente: a medida que las empresas chinas y japonesas maduren sus carteras y comiencen a nacionalizar sus solicitudes en jurisdicciones de importancia comercial, las empresas que no hayan desarrollado una propiedad intelectual competitiva en espacios tecnológicos solapados podrían verse expuestas a riesgos significativos a través de demandas de licencia, soluciones alternativas o retos directos a la libertad de explotación.
La importancia de la estrategia de datos[7]
Según el Informe de 2026, «la tendencia más comentada en materia de IA generativa (GenAI) de 2025 ha sido el auge de la inteligencia artificial agentiva (IA agentiva), es decir, sistemas capaces de planificar de forma autónoma, ejecutar tareas de varios pasos y adaptar su comportamiento basándose en bucles de retroalimentación en tiempo real, con una supervisión humana mínima»[8]. ¿Qué diferencia a la IA agentiva de las herramientas de IA generativa anteriores? En lugar de limitarse a responder a una única indicación, estos sistemas desglosan objetivos complejos en acciones paso a paso, recurren a herramientas y datos externos, y perfeccionan sus propios resultados sobre la marcha. Se trata de un campo aún incipiente, pero ya están surgiendo las primeras solicitudes de patente, con Alphabet (Google) y Nvidia entre los pioneros. A medida que la IA agénica madure, cabe esperar que ocupe una cuota cada vez mayor en el panorama de las patentes de GenAI.[9]
Una consecuencia práctica de esta evolución multimodal es que el valor de los datos de entrenamiento diversos se vuelve más crítico, y no menos, a medida que los sistemas ganan en capacidad. El Informe de 2026 documenta cómo la aparición de modelos altamente eficientes de empresas como DeepSeek ha demostrado que se puede alcanzar un rendimiento competitivo en razonamiento a una fracción de los costes que se suponían anteriormente, mientras que la amplia difusión de modelos de peso abierto ha democratizado el acceso a la IA generativa de vanguardia. Pero tener acceso a la arquitectura de un modelo en abstracto no es lo mismo que poseer derechos defendibles sobre conjuntos de datos de alta calidad y específicos de un ámbito, adecuados para una aplicación comercial concreta, especialmente en las ciencias de la vida y la asistencia sanitaria. De hecho, es posible que aún nos encontremos en una especie de «fiebre del oro» de los datos: la infraestructura computacional existe, las arquitecturas de los modelos se están convirtiendo cada vez más en un producto básico y el factor diferenciador de cualquier aplicación de IA concreta se reduce, cada vez más, a si el desarrollador tiene acceso a datos de entrenamiento propios, seleccionados y legalmente defendibles. Para los asesores en materia de patentes, esto significa que la estrategia de propiedad intelectual no puede limitarse a la capa del modelo. Los clientes deben plantearse cómo proteger y controlar los flujos de datos que alimentan estos sistemas. Cabe señalar, sin embargo, que las herramientas jurídicas para proteger los datos de entrenamiento siguen siendo imperfectas. La protección de los secretos comerciales, aunque a menudo es la opción más natural para los conjuntos de datos propios, plantea nuevos retos de aplicación y requiere una planificación para identificar y proteger los secretos mucho antes de que sean objeto de apropiación indebida. Las empresas deberían plantearse abordar la protección de datos como una estrategia por capas que combine protocolos de secretos comerciales, restricciones contractuales y controles técnicos de acceso, reconociendo que ninguna teoría jurídica por sí sola ofrece una cobertura completa.
La historia de las ciencias de la vida[10]
En lo que respecta a las ciencias de la vida y la asistencia sanitaria, uno de los datos más reveladores del Informe de 2026 es el escaso espacio que ocupa el sector en un análisis que, por lo demás, resulta exhaustivo. El modelo de datos sobre moléculas, genes y proteínas, que refleja de forma más directa la innovación en las ciencias de la vida, mostró un crecimiento irregular en los últimos años: 523 familias de patentes en 2023, un descenso a 397 en 2024 y una recuperación hasta las 766 en 2025. El Informe señala que, si bien se trata de una categoría relativamente pequeña, «sigue reflejando la creciente aplicación de la IA genética en el descubrimiento de fármacos, el diseño de proteínas y las ciencias de la vida en general[11]». De cara al futuro, el Informe observa que «es probable que la integración de la IA genética en sectores como la sanidad, la industria manufacturera, las finanzas y la energía amplíe la diversidad de actores que solicitan patentes en este campo».[12] La actividad en materia de patentes en este ámbito no se ha desplomado, pero no ha seguido el ritmo del crecimiento explosivo observado en las aplicaciones de IA basadas en texto e imagen.
La concesión de patentes de IA en el ámbito de las ciencias de la vida sigue siendo un área que merece atención, más que un tema dominante en el panorama actual. La relación con los sistemas multimodales y la calidad de los datos es directa y trascendental para este sector: en la asistencia sanitaria y el descubrimiento de fármacos, lo que está en juego cuando los datos de entrenamiento son defectuosos o sesgados es excepcionalmente alto. A medida que los modelos multimodales integran cada vez más historiales clínicos, imágenes, datos genómicos y bibliografía en arquitecturas únicas, la procedencia y la calidad de cada fuente de datos cobran una importancia cada vez mayor. En el caso de las aplicaciones de las ciencias de la vida, donde un algoritmo sesgado podría desviar el desarrollo de un fármaco candidato o clasificar erróneamente a una población de pacientes, la calidad y la procedencia de los datos de entrenamiento son fundamentales.[13] Si bien estos riesgos son lógicos y están bien fundamentados en las realidades técnicas de la IA multimodal, cabe señalar que los tribunales y los organismos reguladores aún no han abordado los fallos en la calidad de los datos en el ámbito de las ciencias de la vida impulsadas por la IA mediante medidas coercitivas o resoluciones publicadas sobre responsabilidad. Las teorías jurídicas en virtud de las cuales tales fallos podrían dar lugar a reclamaciones procesables aún no se han desarrollado, lo que convierte a este ámbito en uno en el que el riesgo práctico supera al marco jurídico.
Implicaciones estratégicas
Para los abogados especializados en patentes que asesoran a sus clientes en este contexto, los imperativos estratégicos son claros pero urgentes. El Informe de 2026 afirma sin ambigüedades que «el panorama de las patentes está evolucionando más rápido que nunca, y las decisiones estratégicas que se tomen ahora —sobre dónde presentar la solicitud, qué proteger y cómo desenvolverse en un ámbito cada vez más saturado— determinarán las posiciones competitivas en los próximos años».[14] Los asesores deben comparar las carteras de sus clientes con el panorama competitivo descrito anteriormente, prestando especial atención a si la redacción de las reivindicaciones, basada en arquitecturas más antiguas específicas de las redes de redes (GAN), sigue reflejando la forma en que se produce realmente la innovación ahora que los modelos de lenguaje grande (LLM) y los sistemas multimodales se han convertido en dominantes.
Un aspecto que los innovadores estadounidenses deben tener especialmente en cuenta es que patentar tecnologías de IA resulta mucho más complicado en Estados Unidos que en muchas otras jurisdicciones, debido a las restricciones impuestas por el artículo 35 U.S.C. § 101.[15] En el marco de los casos Alice y Mayo, las invenciones relacionadas con la IA se someten a un escrutinio más riguroso en cuanto a su elegibilidad para la patente, y con frecuencia se considera que las reivindicaciones se refieren a ideas abstractas implementadas en hardware informático genérico. El Tribunal Federal de Apelación no ha establecido una línea clara para las reivindicaciones de métodos de IA, y los examinadores de patentes aplican la prueba de elegibilidad en dos pasos de forma inconsistente. Esto crea una asimetría: mientras que los innovadores chinos, japoneses y coreanos pueden obtener protección mediante patente para sus invenciones de IA bajo criterios de elegibilidad comparativamente más permisivos, los solicitantes estadounidenses se enfrentan a un listón considerablemente más alto. De hecho, el director de la Oficina de Patentes y Marcas de Estados Unidos (USPTO), John Squires, ha reconocido que «excluir categóricamente las innovaciones en IA de la protección mediante patente en Estados Unidos pone en peligro el liderazgo de Estados Unidos en esta tecnología emergente fundamental»[16]. El resultado es una posible desventaja competitiva para los innovadores estadounidenses que limitan su estrategia de patentes a las solicitudes nacionales. Si las únicas patentes de su cartera son aquellas que han superado el examen del artículo 101 en Estados Unidos, es posible que esté dejando de aprovechar una protección significativa en jurisdicciones en las que esas mismas invenciones serían patentables sin dificultad.
En consecuencia, la estrategia de presentación internacional merece una atención renovada y urgente. Aunque las solicitudes internacionales de patentes siguen representando solo el 9 % del total de solicitudes relacionadas con la IA general, muchas carteras aún no se han ampliado a nivel internacional. Presentar solicitudes en jurisdicciones clave antes de que aumente la densidad del estado de la técnica supone una auténtica oportunidad. Para las empresas estadounidenses en particular, la planificación global de patentes no es meramente opcional, sino una necesidad estratégica. Los innovadores que no planifiquen a escala global corren el riesgo de verse incapaces de hacer valer sus derechos frente a la competencia precisamente en aquellos mercados en los que es más fácil obtener patentes de IA, al tiempo que se enfrentan a retos relacionados con la libertad de explotación derivados de carteras extranjeras que maduran y entran en las jurisdicciones occidentales. Y para cualquier cliente cuya aplicación de IA dependa de conjuntos de datos propios, los asesores jurídicos deberían ofrecer orientación sobre todo el abanico de protecciones disponibles para dichos datos, desde protocolos de secreto comercial hasta restricciones contractuales sobre el uso posterior, ya que, en un panorama en el que las arquitecturas de los modelos están convergiendo, los datos propios representan una ventaja competitiva significativa.
[1] Informe de 2026, en la introducción
[2] Informe de 2026, página 11.
[3] Informe de 2026, página 20.
[4] Informe de 2026, página 7.
[5] Ídem.
[6] Informe de 2026, páginas 13-16.
[7] Informe de 2026, página 10.
[8] Ídem.
[9] Ibíd.
[10] Informe de 2026, pág. 19.
[11] Ibíd.
[12] Informe de 2026, pág. 20.
[13] Véase Abulibdeh et al., «The Illusion of Safety: A Report to the FDA on AI Healthcare Product Approvals», PMC (2025) (en el que se constata que el 95,5 % de los 691 dispositivos de IA/aprendizaje automático autorizados por la FDA carecían de transparencia demográfica y que solo el 1,6 % contaba con evidencia procedente de ensayos aleatorios).
[14] Informe de 2026, pág. 8. Véase también: Servicio de Investigación del Congreso, «Reforma de la materia susceptible de ser objeto de patente: una visión general», IF12563 (actualizado el 16 de enero de 2026) (en el que se señala que «a algunas partes interesadas les preocupa que las invenciones relacionadas con la inteligencia artificial puedan verse amenazadas en el marco normativo actual, ya que podrían calificarse como métodos de organización de la actividad humana, procesos mentales o conceptos matemáticos»).
[15] Véase HGF, «¿Un punto de inflexión para la admisibilidad de las patentes de IA?» (2025) (en el que se compara el enfoque de la Oficina Europea de Patentes (OEP) basado en el «carácter técnico/efecto técnico» con la exclusión de las ideas abstractas de EE. UU. en la fase de admisibilidad).
[16] Véase https://news.bloomberglaw.com/ip-law/patent-chiefs-early-opinion-emphasizes-pro-ai-innovation-push
