La oleada de patentes sobre IA general se extiende a la IA física: lo que deben tener en cuenta las empresas de sistemas autónomos
En 2024 y 2025 se publicaron más familias de patentes de IA generativa que en toda la década anterior, según un análisis reciente de la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI) y la empresa de análisis EconSight.1 Las cifras son sorprendentes: Las familias de patentes de IA generativa pasaron de unas 14 000 en 2023 a más de 37 800 en 2025, casi triplicándose en solo dos años.2 Pero lo que quizá resulte más significativo para las empresas que desarrollan sistemas autónomos, robots, drones y otras soluciones físicas de IA no es el volumen en sí mismo, sino ܾé presenta las solicitudes y a qué se dirigen estas.
Según informa Bloomberg Law, parte de la actividad en materia de patentes que más rápido está creciendo proviene de empresas más conocidas por sus actividades en los sectores de la energía, las infraestructuras, la fabricación y las telecomunicaciones que por el desarrollo de los modelos de IA que inicialmente cautivaron a los inversores.3 Entre los principales titulares de patentes de IA generativa hasta 2025 se encuentran SoftBank, State Grid Corp. of China, Bosch e Inspur Group. Cabe destacar que muchas de estas empresas no están reivindicando los modelos de IA subyacentes en sí mismos, sino que protegen aplicaciones específicas dentro de sus negocios existentes. Bosch, por ejemplo, está consolidando su posición como líder en herramientas de automatización basadas en IA para la fabricación física, mientras que las solicitudes de State Grid están relacionadas con la optimización de la red eléctrica, el mantenimiento predictivo y la planificación de infraestructuras.
Este patrón debería resultar familiar a cualquiera que siga de cerca el panorama de las patentes relacionadas con los sistemas autónomos. La misma dinámica se está produciendo en el ámbito de la IA física.
La conexión física de la IA
El término «IA física» se ha consolidado como el concepto unificador de los sistemas de IA que perciben, razonan y actúan en entornos del mundo real, lo que permite a las máquinas anticipar comportamientos en lugar de limitarse a reaccionar ante ellos. En el CES 2026, el director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, describió este momento como «el momento ChatGPT de la IA física, cuando las máquinas comienzan a comprender, razonar y actuar en el mundo real». En la GTC 2026, NVIDIA anunció importantes ampliaciones de su plataforma de IA física, que abarca vehículos autónomos, robots industriales (a través de colaboraciones con FANUC y ABB) y modelos básicos de robótica humanoide.
Los retos técnicos subyacentes en toda la IA física son estructuralmente idénticos a los descritos en la taxonomía original de vehículos autónomos de la Oficina Europea de Patentes.⁴ La percepción y la detección, la comunicación, el procesamiento de datos y la IA, así como el control de vehículos, tienen equivalentes directos en la robótica, los drones, los sistemas quirúrgicos y las plataformas de defensa. La taxonomía que comenzó con los vehículos autónomos se aplica ahora a los robots de almacén que se desplazan por entornos dinámicos, a los sistemas quirúrgicos que realizan manipulaciones de precisión, a los drones agrícolas que se adaptan a las condiciones meteorológicas y al terreno, y a los robots humanoides que interactúan con personas en entornos no estructurados.
Tres implicaciones para las empresas de sistemas autónomos
El auge de las patentes relacionadas con la IA general (GenAI), junto con la ampliación de la actividad en materia de patentes más allá de los desarrolladores tradicionales de plataformas de IA, plantea varias consideraciones estratégicas para las empresas del sector de los sistemas autónomos:
- Los titulares actuales de patentes de IA general pueden hacer valer sus derechos de forma amplia. Las empresas que se incorporen a mercados físicos adyacentes de la IA (robótica, drones, tecnología agrícola, defensa) deben prever que los titulares actuales de patentes de IA general y de vehículos autónomos puedan hacer valer sus carteras de forma amplia, especialmente cuando la redacción de las reivindicaciones se haya elaborado con un nivel de abstracción que abarque innovaciones en materia de percepción, planificación y control, independientemente de la plataforma física específica. Cabe destacar que las empresas más preparadas están abordando este periodo como una oportunidad para consolidarse y posicionarse, en previsión de las medidas de aplicación de la ley que, según la mayoría, se intensificarán. Hay cuatro ámbitos que parecen más propensos a generar futuras medidas de aplicación de la ley:
- la infraestructura técnica que permite que los sistemas de inteligencia artificial funcionen de manera eficiente;
- sectores de aplicación, entre los que se incluyen los servicios financieros y la asistencia sanitaria;
- los sistemas agenticos y multimodales a medida que van madurando; y
- entidades no productoras.
- Las solicitudes presentadas en el extranjero plantean riesgos relacionados con el estado de la técnica. El volumen de solicitudes de patentes de IA generativa presentadas por empresas estatales chinas y otros solicitantes internacionales puede acarrear consecuencias, incluso si esas patentes nunca se hacen valer ante los tribunales estadounidenses. Una vez que se publica una solicitud de patente extranjera, pasa a formar parte del estado de la técnica, lo que podría impedir que las empresas estadounidenses patenten posteriormente la misma idea. Para las empresas de sistemas autónomos, esto significa que el seguimiento del panorama de las patentes no es opcional. Los datos de la OMPI confirman que siete de las diez principales ubicaciones de inventores publicaron más familias de patentes de IA general en los últimos dos años que en toda la década anterior.² Las empresas que desarrollan soluciones físicas de IA deberían realizar análisis de libertad de explotación antes de entrar en nuevos mercados o lanzar nuevos productos.
- El equilibrio entre patentes y secretos comerciales está cambiando. Gran parte de la innovación en IA de mayor relevancia estratégica —incluidos los pesos de los modelos, los datos de entrenamiento y los métodos propios difíciles de detectar en el producto de un competidor— se considera cada vez más un secreto comercial y es posible que nunca aparezca en las estadísticas de patentes. Para las empresas de sistemas autónomos, la cuestión de qué patentar y qué proteger como secreto comercial requiere una evaluación sistemática de la pila tecnológica. Las innovaciones que son detectables en el comportamiento o los resultados del producto, o que es probable que los competidores descubran de forma independiente, suelen beneficiarse más de la protección mediante patente; los conjuntos de datos de entrenamiento, las taxonomías de etiquetado propias y las arquitecturas internas de los modelos que no se pueden discernir a partir del producto comercializado pueden protegerse de forma más eficaz mediante el secreto comercial.
Generalizar el manual de estrategias
La expansión de la actividad en materia de patentes de GenAI más allá de los desarrolladores tradicionales de plataformas de IA refleja una tendencia que se viene consolidando desde hace varios años en el ámbito de los sistemas autónomos. El modelo que las startups de vehículos autónomos desarrollaron para su estrategia de patentes entre 2015 y 2022 debe generalizarse ahora. Qué patentar, dónde presentar la solicitud y cómo alinear la actividad en materia de propiedad intelectual con el desarrollo de productos y los hitos de financiación son preguntas que toda empresa de sistemas autónomos debe responder de forma deliberada y desde el principio.
Para las empresas de sistemas autónomos, las patentes no son meros instrumentos jurídicos, sino activos empresariales estratégicos que, cuando se gestionan de forma deliberada, respaldan todas las fases del ciclo de vida de la empresa, desde su creación hasta su salida del mercado. El auge de las patentes en el ámbito de la IA generativa pone de relieve este aspecto. Empresas que tradicionalmente no se asociaban con la IA están ahora conquistando de forma agresiva territorio en materia de propiedad intelectual en ámbitos de la IA aplicada, y la línea divisoria entre la IA generativa y la IA física es cada vez más difícil de trazar.
Tal y como ha advertido la OMPI, una cartera amplia no equivale necesariamente a una cartera estratégicamente sólida, y los datos no nos permiten distinguir fácilmente entre ambas.2 Precisamente por eso, la primera cuestión estratégica para las empresas de sistemas autónomos no es «¿deberíamos solicitar patentes?», sino «¿entendemos qué capas de la estructura de la autonomía contienen nuestra innovación defendible y las estamos protegiendo de forma deliberada?».
La oleada de patentes relacionadas con la IA general (GenAI) está empezando a gestarse ahora. Para las empresas de IA con presencia física, el momento de posicionarse es antes de que llegue esa oleada.
AVISO LEGAL: Es posible que la información aquí facilitada no sea aplicable en todas las situaciones y no se debe actuar en base a ella sin un asesoramiento jurídico específico adaptado a cada caso concreto.
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1 Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), Informe sobre el panorama de las patentes: Inteligencia Artificial Generativa (2024), https://www.wipo.int/web-publications/patent-landscape-report-generative-artificial-intelligence-genai/en/index.html.
2 OMPI, SPARK: Actualización sobre las tendencias en materia de patentes en el ámbito de la IA generativa (julio de 2026), https://www.wipo.int/web-publications/spark-patent-trends-update-in-genai/en/index.html.
3 Christopher Yasiejko, «El auge de las patentes de IA general se extiende mucho más allá de las empresas de plataformas conocidas», Bloomberg Law (10 de agosto de 2026), .
4 Oficina Europea de Patentes, «Patentes y vehículos autónomos: las invenciones que hay detrás de la conducción automatizada » (noviembre de 2018), https://www.epo.org/en/news-events/in-focus/ict/self-driving-vehicles.
