La IA permite mejorar la eficiencia de las oficinas de patentes y acortar los plazos de tramitación de las solicitudes

Kathy Van der Herten , Director Product Management/CAS

artificial intelligence in patent workflow solutions

La sostenibilidad del sistema global de patentes se enfrenta a la presión generada por el rápido aumento del volumen y la complejidad de las solicitudes de patentes. En los países en los que se está produciendo un mayor crecimiento en el número de solicitudes, el examen de las patentes se retrasa por problemas de capacidad, lo que supone un riesgo para calidad de las patentes, reduce la satisfacción de los consumidores y ralentiza el ritmo de la innovación y la inversión.

gráfico que muestra la tendencia de las solicitudes de patentes en los últimos años
Figura 1: presentación de solicitudes de patentes a lo largo de los diez últimos años


Mejorar la calidad de las patentes y la rapidez de la revisión

Reducir los retrasos en la revisión de las solicitudes es una prioridad para las oficinas de patentes, que aspiran a mejorar la satisfacción del cliente y a impulsar la innovación. Las demoras en el proceso crean incertidumbre legal para los inventores y aumentan su reticencia a invertir. Uno de los abogados especializados en patentes más conocidos de Brasil, Juliano Ryota Murakami, socio del bufete Gusmão & Labrunie, subrayó los riesgos para los propietarios de la PI:

“Una demora excesiva en el examen de las patentes es perjudicial para la innovación y el desarrollo económico de un país. Disuade a las empresas de solicitar protección legal para sus inversiones, ya que, cuando se concede al fin la patente, la tecnología protegida puede haber quedado obsoleta. Además, genera incertidumbre en cuanto a la exclusividad de la reproducción y la posible comercialización de las invenciones”.

La tarea de garantizar la rapidez de la tramitación y la calidad de las patentes recae principalmente en los examinadores de patentes y depende de su capacidad para encontrar con celeridad información sobre el estado de la técnica para acelerar las revisiones. Pero las búsquedas de estado de la técnica requieren mucho tiempo, estrategias de búsqueda complejas y unos conocimientos profundos sobre la materia. 

Un análisis de EPO sobre la actividad de búsqueda de sus empleados revela que una búsqueda exhaustiva para una solicitud de patente analiza 1300 millones de registros técnicos en 179 bases de datos, lo que produce unos 600 millones de documentos en los resultados de búsqueda cada mes. No es de extrañar que un estudio de la Oficina de Patentes de Japón haya estimado que los examinadores dedican aproximadamente el 40 % de su tiempo a realizar búsquedas de estado de la técnica y revisar los resultados. La calidad de las patentes puede resentirse si los examinadores no disponen del tiempo requerido, los conocimientos sobre la materia o los recursos técnicos necesarios para acceder fácilmente a la información ya existente. 

Las soluciones de búsqueda basadas en la IA pueden desempeñar un papel importante en todo el ecosistema de patentes por su capacidad para mejorar tanto la eficiencia como la calidad de las patentes. Agilizan las revisiones en las oficinas de patentes y pueden ayudar a los innovadores a identificar antes la información ya existente, lo que evita perder tiempo y dinero en litigios o problemas de validez de patentes deficientes. Por este motivo, se han añadido a las soluciones CAS SciFinder Discovery Platform y STNext® algoritmos de IA de estado de la técnica para mejorar las búsquedas científicas y de PI.

Las nuevas estrategias fomentan la sostenibilidad

Las demoras e ineficiencias en la revisión de las solicitudes se están resolviendo mediante la adopción de medidas que garantizan la sostenibilidad operativa de las oficinas de patentes a largo plazo. La Oficina Europea de Patentes (EPO) tiene objetivos de sostenibilidad para áreas como la fidelización del personal, la transformación digital, la eficacia del proceso de concesión de patentes y la cooperación internacional de alto impacto. Otras oficinas están definiendo prioridades similares para mejorar su eficacia.

A fin de agilizar las revisiones y mejorar su calidad, las oficinas están contratando a más examinadores de patentes, implementando tecnologías que ayudan a ahorrar tiempo como la IA y transformando sus flujos de trabajo:

  • La USPTO contrató a cientos de examinadores en 2021 para gestionar una carga de trabajo creciente en el marco de su plan estratégico para optimizar la calidad y la rapidez de las revisiones de patentes. También está ampliando la implementación de la IA para las clasificaciones y las búsquedas de patentes con el fin de ayudar a los examinadores a acceder a la información sobre el estado de la técnica.
  • Ante las previsiones de un aumento del número de solicitudes de dos dígitos en 2021, la Oficina de la Propiedad Intelectual del Reino Unido duplicó su plantilla de examinadores el año anterior. Su programa quinquenal, ideado para agilizar y modernizar los procesos, aspira a alcanzar unas eficiencias de al menos el 3,5 % de los costes operativos básicos. También está evaluando cómo puede usar mejor la IA a medida que aumenta su inversión en la prestación de servicios.
  • La EPO, en una importante iniciativa llamada “Master the Prior Art”, está mejorando los procedimientos de clasificación para incrementar la precisión de las búsquedas y obtener los documentos relevantes en una fase más temprana de las revisiones. Está aplicando de forma sistemática la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y otras tecnologías para crear un proceso de concesión de patentes digital, completo y más eficiente.

Las oficinas de patentes pueden usar las soluciones basadas en la IA con fines que van más allá de las búsquedas de estado de la técnica. Entre ellos se incluyen la asignación y conversión de clasificaciones, API para mejorar la eficiencia de la entrega de documentos, herramientas en línea para las revisiones y los análisis, etc. Al mejorar la eficiencia, la calidad de las patentes y el servicio al cliente, estas soluciones pueden tener un efecto multiplicador que ayudará a las oficinas de patentes a alcanzar sus objetivos estratégicos de sostenibilidad operativa e innovación global.

La IA y las transformaciones de los flujos de trabajo son estrategias que pueden ayudar a reducir los atrasos en la revisión de solicitudes

CAS, en colaboración con el Instituto Nacional de la Propiedad Industrial (INPI) de Brasil, ha completado recientemente un proyecto cuyo objetivo era agilizar las búsquedas de estado de la técnica con la ayuda de una combinación única de datos seleccionados, inteligencia artificial, flujo de trabajo personalizado y servicios de búsqueda de PI. El proyecto tuvo unos excelentes resultados:

  • Hasta un 50 % de reducción de los plazos de análisis
  • Un 77 % de todas las solicitudes nacionales procesadas requirieron menos tiempo de búsqueda por parte de los examinadores
  • El 29 % de todas las solicitudes nacionales procesadas requirieron pocas búsquedas adicionales o ninguna
  • La mejora de la productividad se tradujo en una reducción del 80 % del retraso acumulado por la oficina

Lecciones para optimizar el rendimiento de la IA en las búsquedas de estado de la técnica

Las oficinas de patentes están recurriendo cada vez con más frecuencia a la IA por su capacidad para analizar millones de conjuntos de datos y proporcionar resultados relevantes. Según WIPO, hay más de 70 proyectos de IA en curso en 27 oficinas, entre ellos 19 centrados en las búsquedas de estado de la técnica y los procedimientos de examen de las solicitudes.

Nuestro trabajo con el INPI de Brasil reforzó varios principios básicos para optimizar el uso de la IA en las búsquedas de estado de la técnica:

  • Unos datos limpios y estructurados mejoran significativamente la precisión de las predicciones.
  • Se necesitan varios algoritmos para detectar similitudes con la máxima relevancia.
  • Complementar la tecnología con conocimientos humanos mejora los resultados.

Calidad de los datos: la mayoría de los datos de patentes y bibliografía científica no seleccionados que están disponibles públicamente tienen deficiencias que dificultan su uso en las oficinas de patentes. Suelen contener errores de transcripción, unidades mal etiquetadas y un lenguaje de patentes excesivamente complejo. Los idiomas extranjeros suponen un problema añadido.

Unos datos seleccionados por humanos que se hayan normalizado, preparado y conectado con un formato estructurado mejoran el entrenamiento de los algoritmos de IA y aumentan el rendimiento de las búsquedas de estado de la técnica. Los datos seleccionados permiten encontrar más patentes con similitudes e identifican patentes adyacentes que pueden plantear problemas de obviedad.

Varios algoritmos: el uso de varios algoritmos personalizados para metodologías de búsqueda concretas mejora el rendimiento de la IA. En Brasil, desarrollamos 10 algoritmos para generar la primera ronda de resultados. Otro algoritmo de aprendizaje por conjuntos analizó la selección obtenida para producir un conjunto final de resultados clasificados con un alto grado de relevancia. 

Flujos de trabajo optimizados:  nuestra solución de flujo de trabajo optimizado para el INPI de Brasil redujo a la mitad el número de pasos requeridos para las búsquedas de estado de la técnica. Además, ahorra tiempo reuniendo en una única interfaz en la nube los resultados de patentes y citados en patentes, las referencias y las herramientas para ordenar, filtrar y visualizar los resultados. Los flujos de trabajo personalizados se pueden automatizar totalmente o pueden incluir a expertos en búsquedas externos que validen los modelos de los algoritmos y filtren las búsquedas para aumentar la capacidad de los examinadores. 

¿Le gustaría obtener más información sobre las estrategias de flujos de trabajo basados en la IA empleadas en las oficinas de patentes y descubrir cómo se puede usar la tecnología predictiva para garantizar la sostenibilidad de todo el ecosistema de propiedad intelectual? Lea el informe de CAS Insights: “Una mirada a la sostenibilidad del sistema global de patentes: el papel de la IA en la mejora de la productividad”.