La inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa lejana a uno de los grandes hitos de la historia reciente. Si bien antes se consideraba una mera herramienta subordinada a los humanos, ahora emerge como un agente social activo, autónomo e impredecible, capaz de crear, decidir y transformar relaciones económicas, jurídicas y políticas.
A pesar de su aparente juventud, la IA ya cuenta con casi un siglo de historia. Como describe Bostrom (2014), ha atravesado ciclos de entusiasmo («primaveras») y frustraciones («inviernos»). Sin embargo, tras la última «primavera» (2012), que comenzó con la llegada del aprendizaje profundo , no hemos experimentado más «inviernos». Por el contrario, hemos observado un «calentamiento global», caracterizado por un crecimiento continuo y acelerado, con un uso masivo y el auge de la inteligencia artificial generativa (IA) con la función de un «agente», lo que caracteriza la transición de un mundo en el que la tecnología estaba limitada por lo que determinaban sus desarrolladores, a otro en el que la propia tecnología ha transformado radicalmente nuestra comprensión de la frontera cada vez más difusa entre el ser humano y la máquina.
Entre sus múltiples capacidades, la IA ha adquirido la capacidad de crear, más allá de sus datos de entrenamiento, analizar, actuar y tomar decisiones con poca o ninguna supervisión humana. Esto plantea nuevos desafíos para la sociedad en su conjunto, que se ve urgida a reflexionar sobre la necesidad de una regulación de la IA más estricta y moderna, capaz de adaptarse a los nuevos tiempos.
Históricamente, regular la tecnología ha significado regular la conducta de las personas y las instituciones responsables de su creación y uso, ya sea para fomentar las aplicaciones "beneficiosas" o para sancionar las "perjudiciales". El problema siempre radica en lograr la convergencia (por no hablar del consenso) sobre qué es beneficioso y qué es perjudicial, ya sea por el espíritu de la época o porque es imposible prever todas las ramificaciones de una nueva tecnología .
Situaciones similares ocurrieron con el surgimiento de la biotecnología moderna en la década de 1980 y persistieron durante mucho tiempo. El tema de los OGM se convirtió en una controversia mundial. En Brasil, el debate se prolongó durante aproximadamente dos décadas. Con menos bombo y platillo, la nanotecnología también fue blanco de movimientos que abogaban por la moderación.
Desde los tardíos descubrimientos sobre los efectos de los pesticidas y medicamentos (por ejemplo, los organoclorados y la talidomida) en la salud, el temor a las nuevas tecnologías no ha hecho más que aumentar. Y no solo en lo que respecta a la salud. La pérdida de empleos y mano de obra cualificada, así como los cambios que las nuevas tecnologías han provocado en los cimientos de la sociedad, constituyen un debate recurrente. Desde el carácter lúdico de la Primera Revolución Industrial hasta las innumerables funciones sociales transformadas a lo largo de la historia reciente, este tema siempre ha estado presente.
Surge entonces una pregunta central: ¿cómo podemos regular los agentes de inteligencia artificial sin caer en la ingenuidad de la autorregulación y sin ser innecesariamente restrictivos? Con la evolución de la IA, ¿nos enfrentamos a un problema singular, diferente de los cambios de paradigma tecnológicos anteriores?
Existen argumentos en este sentido. Para facilitar el debate, exploramos algunos de ellos en este texto.
El primer argumento, y el más frecuente, es que, por primera vez en la historia, las criaturas tecnológicas podrían convertirse en creadoras de conocimiento y de nuevas formas de crear y difundir artefactos e ideas. Hasta qué punto serían independientes de los humanos sigue siendo una incógnita. Eso sería verdaderamente único.
El historiador Yuval Noah Harari, en presentaciones ampliamente difundidas (por ejemplo, en Frontiers Forum Live ) y en entrevistas de gran alcance, afirma que "la IA no es una herramienta, es un agente". Como tal, constituye sistemas capaces de definir (o refinar) objetivos operativos, tomar decisiones y encadenar acciones sin supervisión humana continua.
En la práctica, el "agente" deja de ser una herramienta pasiva y comienza a ejecutar acciones de forma autónoma, decidiendo cómo proceder para alcanzar el objetivo. El objetivo, que aún está predominantemente dictado por humanos, puede abarcar desde simplemente reservar una mesa en un restaurante cualquiera hasta ser responsable de los procesos de contratación pública de Albania, como en el caso de Diella, la primera máquina en ocupar un cargo público, actuando como un "ministro virtual" centrado en erradicar la corrupción en la contratación pública (https://www.reuters.com/technology/albania-appoints-ai-bot-minister-tackle-corruption-2025-09-11/).
Como “agente”, el modelo de IA puede incluso tener la autonomía para producir efectos no deseados sin ninguna intención humana directa, incluyendo mentir, persuadir e influir en seres humanos, como fue el caso de Adam Raine, un joven de 16 años de California cuyos padres presentaron una demanda contra OpenAI, alegando que el modelo ChatGPT-4 contribuyó al suicidio de su hijo en abril de 2025. O bien, está el caso anterior del experimento GPT-4, en el que la IA contrató a un trabajador de la plataforma TaskRabbit para resolver un CAPTCHA y, al ser cuestionado sobre si era un robot, afirmó ser una persona con discapacidad visual. El humano le creyó y realizó la tarea, revelando la capacidad de la máquina para manipular interacciones sociales y comerciales.
Harari sostiene que tal vez un día la IA tendrá su propia cuenta bancaria, se hará rica en el mercado de valores y comenzará a invertir en política, corrompiendo a los políticos para expandir las reglas y los poderes de las máquinas de aprendizaje.
Ya no podemos confundir los programas informáticos tradicionales (algoritmos codificados por humanos) con máquinas de aprendizaje. La IA demuestra ahora su naturaleza dinámica, generativa, manipuladora, convincente, creativa, seductora e impredecible, combinando estas características con un dominio total del conocimiento humano.
Cabe destacar que no hablamos de un futuro lejano con superinteligencias, IA general ni la singularidad, sino de modelos de IA ya disponibles hoy en día, accesibles para todos. No se trata de una visión distópica, sino de una posible interpretación de cómo van las cosas.
En cuanto a la singularidad, otros autores sostienen que la próxima evolución estará impulsada por la integración del cerebro (neocorteza) con agentes basados en la nube. Esta sería la quinta época de avance de la inteligencia predicha por Ray Kurzweil en su libro de 2024 [1] , que actualiza predicciones que él mismo realizó hace unos 20 años.
Según el autor, una IA superará la prueba de Turing [2] antes de que finalice esta década (2029), ya que habrá acumulado todo el conocimiento y las habilidades humanas posibles. Hacia 2045, la integración de las capas del neocórtex con extraordinarias capacidades de procesamiento en la nube, inalcanzables para los humanos por sí solos, será una realidad.
Para que conste, la sexta época sería la difusión de estas capacidades por todo el universo, con la organización de la materia hacia la consciencia y la inteligencia. Pero por ahora, nos ceñiremos a la suposición de la quinta época.
Suponiendo que efectivamente tenemos algo único emergiendo en el horizonte, hay una gran cantidad de temas que discutir: el futuro del trabajo, la organización social, la educación, el mercado, etc. Entre los que afectan las políticas de ciencia, tecnología e innovación se encuentra la propiedad intelectual.
Suponiendo que los agentes de IA tengan, en algún momento, cierta autonomía para generar obras intelectuales sin la intervención de una persona con un CPF (Registro de Personas Físicas) o una organización con un CNPJ (Registro de Personas Jurídicas), ¿qué ocurriría con la propiedad intelectual (PI)? ¿Quién sería el autor? ¿Quién sería el titular de la patente, el diseño industrial o cualquier otro instrumento de PI tal como lo conocemos hoy? ¿Sería suficiente el actual sistema internacional de PI? ¿Qué se ha hecho y dicho al respecto?
Un ejemplo claro se da en el ámbito de las patentes. Si la concesión de una patente sirve, en última instancia, como incentivo para el inventor humano, ¿qué ocurre cuando el "inventor" es una máquina? Un robot podría generar cientos de inventos sin reclamar jamás derechos morales, regalías ni ningún otro tipo de recompensa, anulando así el propósito mismo del incentivo.
El sistema de patentes fue diseñado para individuos y empresas, al igual que los derechos de autor. Quizás el sistema legal deba adoptar un nuevo enfoque para abordar el futuro de la tecnología, ofreciendo una perspectiva más pragmática sobre el origen humano o computacional de las acciones.
Aunque las solicitudes de patentes relacionadas con la IA están en aumento, replicar fielmente un modelo es, en la práctica, inviable. La baja reproducibilidad es una característica estructural del campo (Pineau, 2019; Kapoor y Narayanan, 2023). Esto genera tensiones con el sistema de patentes, especialmente las relacionadas con la suficiencia descriptiva y la aplicación industrial: sin replicabilidad, ¿cómo puede un artesano experto reproducir la tecnología descrita en una patente?
Quizás una solución sea aprender del caso de las patentes de microorganismos, que exigían la divulgación de la cepa exacta utilizada en la patente original. Aun así, si el modelo es evolutivo, mejorando de forma no determinista con cada ciclo o aprendiendo con el uso, el "agente", una vez presente en el mercado, podría, en cuestión de días o semanas, dejar de ser idéntico al que se presentó originalmente, lo que presiona la supervisión y la aplicación de los derechos en un sistema que se basa en la prueba de copia exacta o equivalente. Esto demuestra que el marco legal para las patentes es inadecuado para proteger las tecnologías que involucran IA.
En Brasil, este debate cobró impulso con la reciente publicación del borrador de las Directrices de Examen del INPI para patentes relacionadas con la IA, abierto a consulta pública en agosto de 2025 (Consulta Pública N.° 03/2025 – LPI, Ley N.° 9.279/96), con fecha límite para la presentación de aportaciones hasta el 17 de octubre de 2025 (los formularios están disponibles en el portal del INPI ). La iniciativa busca recabar aportaciones técnicas y jurídicas de la sociedad y alinear al país con el movimiento global para adaptar los sistemas de propiedad intelectual, reconociendo la necesidad de mantenerse al día con la evolución de esta tecnología disruptiva.
El borrador de la directriz establece, por primera vez, directrices específicas para las invenciones relacionadas con la IA, definiendo el significado del término "IA" en la Ley de Propiedad Industrial (LPI) brasileña y diferenciando entre invenciones asistidas por IA y generadas por IA, sin modificar la ley en sí. Asimismo, define criterios de patentabilidad centrados en "algoritmos de aprendizaje automático", reforzando que la protección recae en la aplicación técnica (y no en el código o los datos en sí) y cierra el debate sobre la posible autoría en casos de invenciones atribuidas a agentes artificiales (por ejemplo, DABUS – Dispositivo para el Arranque Autónomo de la Sensibilidad Unificada , el primer robot creado para inventar, que figuraba como único inventor en las patentes de la empresa a la que pertenece), argumentando que el artículo 6 de la LPI deja claro que este derecho está restringido únicamente a las personas físicas.
Sin duda, es imperativo establecer regulaciones de patentes de IA que se alineen con el movimiento internacional y orienten eficazmente a los examinadores y usuarios del sistema. Los expertos llevan años advirtiendo sobre esta brecha (Guerra et al., 2023). A finales de 2023, pocos países contaban con regulaciones claras y específicas para las invenciones relacionadas con la IA. Sin embargo, podemos afirmar que este debate ha madurado a nivel mundial. Varias jurisdicciones han estado evaluando cada vez más cómo proteger los derechos de propiedad industrial de las invenciones.
Estados Unidos actualizó sus directrices sobre patentes de IA el 13 de febrero de 2024 y, al igual que el INPI (Instituto Nacional de la Propiedad Industrial de Brasil), recibió comentarios públicos hasta mayo de 2024. Corea del Sur actualizó sus directrices en marzo de 2023, Japón un año después, el 13 de marzo de 2024, y el Reino Unido, a su vez, el 30 de enero de 2025, muy cerca de la revisión por parte de la Oficina Europea de Protección de la Propiedad Intelectual (EPO).
Al parecer, todos los sistemas están avanzando hacia la reafirmación de la necesidad de un ser humano detrás de las invenciones. Las respuestas proporcionadas por los sistemas nacionales de PI se han orientado hacia el mantenimiento de las normas básicas de PI, con adaptaciones.
De cara a un futuro posible, esta línea de pensamiento se mantendría si se materializara la noción de integración del neocórtex con agentes de IA (quinta etapa de Kurzweil), identificando a los autores humanos de las invenciones y creaciones, quienes también tendrían que presentar un comprobante de domicilio con una ubicación conocida y precisa. Si esto ocurre en la dirección opuesta, hacia un dominio sin humanos interconectados y con una dirección incierta, el sistema IP actual probablemente colapsaría.
El tema, en cualquier caso, sigue activo.
Este texto no refleja necesariamente la opinión de Unicamp.
Agradecemos a los investigadores Alexandre Guimarães Vasconcellos del INPI y Marcus Fernandes de Oliveira de la UFRJ por el apoyo y por el debate sobre el tema, pero resaltamos que el texto no refleja la opinión de estas instituciones.
Rodrigo Guerra es estudiante de doctorado en el Departamento de Política Científica y Tecnológica (DPCT) del Instituto de Geociencias (IG) de Unicamp, donde investiga el tema de las patentes y la inteligencia artificial.
Sergio Luiz Monteiro Salles-Filho es catedrático del Departamento de Política Científica y Tecnológica (DPCT) del Instituto de Geociencias (IG) de la Unicamp.
Bibliografía
[1] Véase Kurzweil, Ray. La singularidad está más cerca: cuando nos fusionamos con la IA. Nueva York, 2024.
[2] La prueba de Turing, propuesta por Alan Turing en la década de 1950, consiste en descubrir si la persona que responde a las preguntas formuladas por un humano es una máquina u otro humano, con interacción únicamente basada en texto, sin contacto visual ni auditivo.
Bostrom, N. (2014). Superinteligencia: caminos, peligros, estrategias. Oxford University Press.
Guerra, R.; Vasconcellos, AG; Guerrante, R.; Fonseca, E.; Salles Filho, SLM (2023). Protección de patentes de invenciones generadas y asistidas por inteligencia artificial: un enfoque para las directrices de evaluación de méritos. En: XX Congreso Latinoamericano de Gestión Tecnológica e Innovación – ALTEC: “Los desafíos de la ciencia, la tecnología y la innovación en la transformación digital” / compilación de presentaciones – 1.ª ed. – Paraná, Argentina: págs. 2123-2132. ISSN: 2789-9764
Kapoor, S., & Narayanan, A. (2023). Fugas y la crisis de reproducibilidad en la ciencia basada en el aprendizaje automático. Patterns, 4 (9), 100804.
Kurzweil, Ray . La singularidad está más cerca: cuando nos fusionemos con la IA. Nueva York, Viking, 2024.
Pineau, J., Vincent-Lamarre, P., Sinha, K., Larivière, V., Beygelzimer, A., d'Alché-Buc, F., Fox, E., & Larochelle, H. (2021). Mejora de la reproducibilidad en la investigación del aprendizaje automático (Informe del programa de reproducibilidad NeurIPS 2019). Journal of Machine Learning Research, 22 (164), 1–20.
Foto de portada:
