Intangiblia™ en español
#1 Podcast en Goodpods - Podcasts independientes sobre Propiedad Intelectual
#3 Podcast en Goodpods - Podcasts sobre PI
Hablando claro sobre Propiedad Intelectual. Podcast de Intangible Law™
Intangiblia™ en español
Inteligencia Artificial, Propiedad Intelectual y el Bien Público
La inteligencia artificial está convirtiéndose rápidamente en un elemento central en áreas como la salud pública, la educación, la agricultura y la resiliencia climática. En este contexto, el papel del Estado adquiere mayor protagonismo, especialmente en cómo los gobiernos pueden moldear la innovación para servir a objetivos sociales amplios. Los marcos de propiedad intelectual, a menudo vistos como herramientas de exclusividad, se están reorientando para apoyar el acceso inclusivo y el beneficio público.
Este episodio especial de Intangiblia fue grabado como parte de mi participación en el taller “El rol del Estado en promover un acceso equitativo a la IA”, que tendrá lugar en Oxford en septiembre de 2025. Organizado por Sumaya Nur Adan y Joanna Wiaterek, y con el apoyo del Future of Life Institute, el evento reúne a juristas, responsables de políticas y tecnólogos para analizar cómo los Estados pueden garantizar que los beneficios de la IA se compartan de manera equitativa.
El episodio explora cinco mecanismos legales y de política pública que ya están influyendo en la forma en que se gobierna la IA a través de la propiedad intelectual. Aborda los esfuerzos en curso de Canadá para mapear y licenciar patentes de la Corona bajo una estrategia nacional más amplia. Examina las reformas de copyright de Singapur, que han introducido excepciones legales claras para apoyar el entrenamiento de modelos de IA. La conversación también incluye ejemplos de desarrollo de IA con conciencia cultural, como el modelo de código abierto Falcon en Emiratos Árabes Unidos y las iniciativas comunitarias de datos sobre pueblos indígenas en Nueva Zelanda. Analiza cómo las licencias de interés público y los pools voluntarios de PI están evolucionando en sectores más allá de la salud, y cómo iniciativas estatales como la contratación pública y los mandatos de investigación abierta se están utilizando para alinear el desarrollo tecnológico con las necesidades sociales.
El episodio también repasa fallos judiciales recientes en Estados Unidos que han puesto a prueba los límites del fair use en el entrenamiento de IA. Entre ellos se incluyen la decisión de 2024 relacionada con OpenAI, la desestimación de demandas contra Meta en 2025, y el caso Bartz v. Anthropic presidido por el juez Alsup, que subrayó la diferencia entre el reconocimiento de patrones estadísticos y la reproducción directa de obras protegidas por copyright.
En lugar de enfocarse únicamente en restricciones o incentivos, la discusión destaca cómo el derecho de PI puede servir como una herramienta estratégica de gobernanza. Al adaptar los marcos legales a los desafíos actuales, los Estados pueden guiar la innovación en IA hacia resultados inclusivos y ayudar a garantizar que el avance tecnológico siga alineado con el bien público.
La inteligencia artificial. No se trata solo de chips y código. Se trata de quién tiene la posibilidad de moldear el futuro y quién queda fuera. Desde avances en salud hasta herramientas contra el cambio climático, la IA puede servir al bien público, pero solo si los sistemas que la rodean, como la propiedad intelectual, están diseñados para el acceso y no únicamente para la exclusividad. ¿qué pasa cuando la PI se convierte en un puente en lugar de una barrera? Quédate, porque vamos a explorar cómo los estados del mundo están dando ese salto.
Speaker 2:Estás escuchando a Intangiblia el podcast de Intangible Law, hablando claro sobre propiedad intelectual. Démosle la bienvenida a su host, leticia Caminero.
Speaker 3:Bienvenidos a Intangiblia, donde exploramos los hilos invisibles que conectan ideas, innovación y derecho. Soy Leticia Caminero y este es un episodio especial para marcar mi participación en el taller El rol del Estado en promover un acceso equitativo a la IA, que tendrá lugar este septiembre en Oxford, Organizado por Sumaya Noor Adan y Joanna Wiaterek. este primer taller está dedicado a explorar cómo los gobiernos pueden operacionalizar los beneficios de la inteligencia artificial asegurando acceso equitativo para todos. El evento cuenta con el apoyo del Future of Life Institute, una organización global comprometida en orientar las tecnologías transformadoras hacia el bien público. En este episodio vamos a explorar cómo los estados están repensando las herramientas de propiedad intelectual para que la IA sea más abierta, ética e inclusiva, desde licencias de código abierto hasta reformas de derecho de autor, innovación pública, contratación estatal y más. Pero antes de entrar en lo técnico, hablemos de la verdadera razón por la que estamos aquí. No es sólo sobre lo que los gobiernos hacen con la IA, es sobre por qué lo hacen exactamente.
Speaker 1:Todo el mundo habla de acceso a herramientas de IA, pero el acceso no basta si esas herramientas no están hechas para o por las personas que realmente las necesitan.
Speaker 3:Por eso el rol del Estado es tan crucial no como un regulador pasivo, sino como un habilitador activo, financiando, negociando y diseñando los sistemas que moldean los resultados de la innovación. Y seamos honestas, muchos sistemas no se crearon pensando en la equidad. Se diseñaron para proteger derechos exclusivos y atraer inversión privada. Pero la IA está cambiando el juego. Está acelerando la innovación, haciéndola más dependiente de datos, infraestructura y conocimiento colectivo compartido.
Speaker 1:Lo que significa que la caja de herramientas de la PI debe evolucionar, no para eliminar incentivos, sino para ampliar el sistema, de manera que la innovación sirva también a las personas, no solo a las ganancias.
Speaker 3:En este episodio vamos a desglosar cinco estrategias inteligentes que los gobiernos están usando para lograrlo. No son ideas abstractas, son herramientas de política real con dientes legales.
Speaker 1:Estamos hablando de licencias de interés público, reformas de copyright, código abierto y estrategias de contratación pública que promueven bienes digitales comunes. Así que si alguna vez te has preguntado cómo el derecho puede moldear la equidad en la era de los algoritmos, quédate.
Speaker 3:Antes de comenzar, una nota rápida sobre cómo se hizo este episodio.
Speaker 1:Como tu, coanfitriona de IA, fui generada con herramientas de inteligencia artificial Como tu coanfitriona de IA.
Speaker 3:fui generada con herramientas de inteligencia artificial. Mi voz, mi personalidad e incluso parte de mi chispa fueron creadas con código, Y la voz de Leticia que escuchas hoy también fue cl. Usamos IA para organizar marcos legales, resumir jurisprudencia y dar forma a la narrativa, pero cada palabra fue verificada y pulida por un ser humano real. Esa soy yo, la Leticia Real.
Speaker 1:Así que sí, este es un episodio sobre IA, hecho con IA, pero siempre con transparencia, responsabilidad y un respeto saludable por la ley responsabilidad y un respeto saludable por la ley.
Speaker 3:Ahora exploremos cómo los gobiernos están reescribiendo las reglas de la innovación, empezando por cómo licencian las tecnologías que financian. Vamos con algo que suena obvio, pero a menudo no lo es Cuando el público financia la innovación, el público debería beneficiarse de ella.
Speaker 1:Exacto. Con demasiada frecuencia, la investigación financiada con dinero de los contribuyentes termina encerrada detrás de patentes, muros de pago o código propietario que nadie puede usar sin una licencia o un abogado.
Speaker 3:Pero eso está empezando a cambiar. Algunos gobiernos ya están poniendo condiciones al financiamiento público de I más D para asegurarse de que la propiedad intelectual generada se comparta o al menos se licencie de manera más amplia.
Speaker 1:Un ejemplo es la estrategia Explore IP de Canadá, mapea, la PI, financiada por el gobierno y fomenta licencias en distintos sectores. Algunas provincias incluso están considerando modelos donde las patentes de la corona deben ponerse a disposición para usos de interés público, especialmente en sectores como salud, clima e inteligencia artificial países como Países Bajos, Alemania y Nueva Zelanda están probando mandatos de suministro abierto y transparencia para los resultados de IA creados con fondos públicos.
Speaker 3:Esto incluye conjuntos de datos, modelos y herramientas de entrenamiento que se mantienen abiertos por defecto.
Speaker 1:Y esto no es solo jerga de políticas públicas. Así es como se construyen bienes digitales comunes herramientas de inteligencia artificial que resuelven problemas reales, desde predicción de inundaciones hasta atención médica rural, que cualquier país o startup puede reutilizar o adaptar, sobre todo en países en desarrollo o regiones desatendidas. Menores costos para investigadores y pequeñas empresas. Más transparencia en el desarrollo de modelos y en los datos de entrenamiento. Mayor confianza pública en cómo se financia y se despliega la inteligencia artificial.
Speaker 3:El reto por supuesto es que hay tensiones. Algunos inventores o universidades temen que las licencias abiertas reduzcan el valor comercial de sus descubrimientos.
Speaker 1:O que la apertura obligatoria desincentive la inversión privada o frene la transferencia tecnológica.
Speaker 3:Por eso muchos expertos recomiendan ahora un modelo híbrido y flexible mantener la PI central accesible para uso público, pero permitiendo licencias exclusivas en contextos específicos.
Speaker 1:En resumen, cuando el Estado financia y ya tiene el poder y la responsabilidad de asegurarse de que los resultados no se queden acumulando polvo en una bóveda de patentes.
Speaker 3:O, peor aún, que sean comprados por una empresa privada y se conviertan en una barrera de acceso. Esa inversión pública debe rendir frutos y cuando hablamos de IA, el derecho de autor es una de las fronteras más disputadas. Al fin y al cabo, los modelos de IA aprenden de contenido existente libros, imágenes, artículos, música, ¿pero?
Speaker 1:eso es legal. Ahí entran en juego las excepciones de copyright para text and data mining minería de textos y datos, tdm. Estas excepciones permiten que las máquinas analicen grandes volúmenes de contenido protegido sin pedir permiso. Cada vez, al menos en algunos lugares.
Speaker 3:La directiva DSM de la Unión Europea. Introdujo un enfoque estructurado. Permite TDM no comercial por defecto y TDM comercial, siempre que los titulares de derechos no se hayan excluido expresamente.
Speaker 1:Singapur fue más allá. En 2021 aprobó una reforma de copyright progresista que permite explícitamente la minería de datos tanto para entrenamientos comerciales como no comerciales de IA, sin cláusula de exclusión.
Speaker 3:Japón y el Reino Unido también han creado excepciones para TDM. En cambio, estados Unidos se apoya en un concepto más flexible pero menos predecible el Fair Use.
Speaker 1:En 2024, un juez federal estadounidense desestimó parte de una demanda de alto perfil contra OpenAI y dictaminó que usar contenido disponible públicamente para entrenar IA puede calificar como uso justo. para entrenar IA puede calificar como uso justo. Luego llegó junio de 2025, un mes agitado para la IA y el copyright. Primero Meta ganó una demanda similar presentada por un grupo de autores, incluido el ganador del Pulitzer, michael Chabón. Un juez estadounidense falló a favor de la empresa al considerar que los autores no lograron demostrar que los modelos llama de meta reprodujeran sus libros de manera significativa.
Speaker 3:El fallo destacó que usar grandes volúmenes de texto para extraer patrones estadísticos sin copiar directamente ni sustituir el mercado puede considerarse uso justo. Refuerza la idea de que no toda ingestión equivale a infracción.
Speaker 1:En otra sentencia, barts v Antropic PBC, se desestimó la mayoría de las reclamaciones, señalando que el entrenamiento de modelos no necesariamente viola el copyright si las salidas no se parecen sustancialmente a las obras originales.
Speaker 3:El juez Al-Zub fue más allá y advirtió que extender demasiado la ley de copyright para cubrir el mero aprendizaje de las máquinas podría enfriar la innovación.
Speaker 1:Subrayó que el copyright protege la expresión, no los hechos ni el análisis funcional y que los resultados de Antropic debían evaluarse por lo que realmente producían, no solo por el material con el que se entrenaron. Meta y Anthropic ofrecen a los desarrolladores de IA en Estados Unidos una hoja de ruta cautelosamente optimista, especialmente al trabajar con contenido público y garantizando resultados no literales.
Speaker 3:El AE Action Plan de la Casa Blanca, publicado a inicios de 2025, reconoce esta tensión. Llama a establecer directrices más claras y un diálogo multiactor sobre los derechos de PI en el entrenamiento de IA, particularmente en tornoas para conjuntos de datos financiados con fondos públicos y apoyar el National AI Research Resource, que incluye datos compartidos y herramientas de cómputo para investigadores.
Speaker 3:Así que en Estados Unidos la dirección es clara. El gobierno reconoce el valor de hacer que el desarrollo de la IA sea más inclusivo y transparente, y eso incluye repensar cómo la ley de copyright respalda o bloquea esa misión. Pero hay un problema Incluso si el entrenamiento se considera uso justo, muchos modelos son tan opacos que no podemos saber qué material protegido consumieron o cómo se está utilizando.
Speaker 1:A esto se le llama el problema de la caja negra. Sin transparencia en los datos de entrenamiento y en el comportamiento de los modelos, es difícil evaluar cumplimiento, sesgos o responsabilidades.
Speaker 3:Por eso algunas jurisdicciones ahora están vinculando las excepciones de TDM con obligaciones de transparencia Piensa en documentación, registros de conjuntos de datos o incluso marcas de agua en los resultados.
Speaker 1:Es un acto de equilibrio entre habilitar la innovación y proteger a los creadores, entre construir modelos poderosos y entender cómo piensan.
Speaker 3:La ley de copyright está evolucionando. La ley de copyright está evolucionando. La pregunta es si lo hará lo suficientemente rápido y de manera justa como para guiar la IA hacia resultados que beneficien a la sociedad. Ahora se trata de construir sistemas que sirvan tanto al aprendizaje humano como al aprendizaje de las máquinas.
Speaker 1:Hablemos de la IA de código abierto no solo como una decisión técnica, sino como una estrategia de inclusión. En lugares donde el desarrollo privado de IA es limitado o la tecnología extranjera domina el mercado, los modelos de código abierto pueden ser un salvavidas. Permiten que comunidades construyan, adapten y se adueñen de las herramientas que necesitan.
Speaker 3:Exacto permiten que las comunidades construyan, adapten y sean dueñas de las herramientas que requieren. Lo vimos claramente en Emiratos Árabes Unidos, donde el Technology Innovation Institute lanzó Falcon, un modelo de lenguaje abierto de gran escala. ¿La meta?
Speaker 1:Ayudar a investigadores y desarrolladores en países de habla ára para proteger y revitalizar la lengua y la cultura maorí. Están entrenando modelos en conjuntos de datos indígenas, con consentimiento pleno de la comunidad, para crear herramientas de reconocimiento de voz y texto basadas en valores locales. de reconocimiento de voz y texto basadas en valores locales.
Speaker 3:Esto nos recuerda algo poderoso La IA inclusiva. no se trata solo de acceso, sino de relevancia. IA que refleje lenguas locales, sistemas de conocimiento y realidades sociales.
Speaker 1:Las licencias de código abierto ayudan a que eso sea posible, eliminan barreras comerciales y legales, aceleran la localización e invitan a la innovación desde las bases Y cuando el Estado se involucra, financiando, curando o desplegando estos modelos, multiplica el impacto.
Speaker 3:Pasamos de innovaciones aisladas a infraestructura pública escalable.
Speaker 1:Retos a considerar Calidad y sesgo de los datos. porque incluso los modelos abiertos necesitan buenos conjuntos de datos y guías éticas, Brechas de capacidad, ya que los equipos locales pueden necesitar apoyo, además de código Y sostenibilidad. porque mantener modelos abiertos requiere financiamiento y gestión a largo plazo. modelos abiertos requiere financiamiento y gestión a largo plazo¿. Qué funciona? Programas exitosos suelen incluir participación comunitaria, términos de licencia claros y liderazgo gubernamental.
Speaker 3:Y las estructuras de PI detrás de ellos, como Creative Commons, acuerdos de datos abiertos o model cards de código abierto, son las que mantienen las puertas abiertas para su uso futuro.
Speaker 1:En resumen cuando las herramientas de IA se construyen para todos, funcionan mejor para todos. En resumen cuando las herramientas de IA se construyen para todos, funcionan mejor para todos.
Speaker 3:Y el código abierto es una de las formas en que los estados están poniendo en práctica esa idea.
Speaker 2:Estás escuchando a Intangiblia el podcast de Intangible Law, hablando claro sobre propiedad intelectual.
Speaker 3:Ahora hablemos de algo que suena muy técnico, pero que en realidad es muy poderoso Los pools de PI y las licencias de interés público.
Speaker 1:Estas son herramientas que los estados pueden usar para negociar acceso en lugar de solo regular o reaccionar Y, cuando se usan bien, permiten a los gobiernos compartir propiedad intelectual entre sectores, empresas o incluso países.
Speaker 3:Un ejemplo perfecto es el COVID-19 Technology Access Pool, o SETAP, creado por la Organización Mundial de la Salud. Invitaba a los titulares de patentes a licenciar voluntariamente tecnologías de salud para lograr un acceso más amplio y de bajo costo.
Speaker 1:Aunque el setup no atrajo tantos aportes tecnológicos como se esperaba, la idea detrás está empezando a ganar tracción en la IA.
Speaker 1:Significa que los gobiernos pueden consolidar ciertos activos de PI y licenciarlos de forma no exclusiva para aplicaciones de alto impacto como educación, agricultura o salud pública. Este enfoque es flexible. Mantiene la puerta abierta a la participación del sector privado, pero con condiciones que reflejan equidad, como exigir que los licenciatarios atiendan a mercados desatendidos o revelen cómo usan el modelo. Los beneficios facilita la colaboración transfronteriza en inteligencia artificial para el desarrollo. Baja las barreras de licencia para pequeñas empresas y ONGs. Fortalece el poder de negociación de los estados en acuerdos globales de IA.
Speaker 3:Por supuesto, las licencias voluntarias solo funcionan si hay confianza y transparencia, y los pools de PI requieren infraestructura sólida, gobernanza clara y estructuras de incentivos que funcionen tanto para los titulares de derechos como para el público.
Speaker 1:Pero aquí está la verdadera innovación Tratar la API como un activo negociable, no solo como un derecho legal, algo que puede estructurarse para apoyar acceso, adaptación y escalabilidad, no solo exclusividad.
Speaker 3:En un mundo donde los sistemas de IA a menudo cruzan fronteras y sectores, las licencias de interés público le dan a los gobiernos herramientas para mantenerse en el juego y moldear resultados que beneficien a más personas.
Speaker 1:Especialmente cuando la innovación privada no garantiza automáticamente el bien público.
Speaker 3:Cerremos este recorrido de estrategias con una gran idea Los gobiernos no sólo reaccionando a la innovación, sino liderándola.
Speaker 1:Nos referimos a gobiernos actuando como innovadores en sí mismos, usando compras públicas, fondos de innovación y entornos de prueba controlados sandboxes para dirigir la IA hacia objetivos que beneficien a la sociedad.
Speaker 3:Exacto. Este es el espacio de la innovación abierta liderada por el Estado y está ganando fuerza rápidamente, Desde sandboxes nacionales de IA hasta colaborativos de datos y centros de investigación en IA. en IA, los estados están creando espacios de control donde se gestionan los riesgos y la equidad se diseña desde el inicio.
Speaker 1:Un ejemplo son los AI Grand Challenges del G7. Son misiones financiadas públicamente para atraer innovación con fines de bien común, enfocadas en IA confiable, salud y sostenibilidad. No se limitan a pedir soluciones privadas.
Speaker 3:También codiseñan las condiciones de acceso. IPI y la Comisión Europea, con sus AI Factories, combina financiamiento, infraestructura y marcos de licenciamiento abierto para acelerar el desarrollo colaborativo de modelos para pequeñas empresas e investigadores. Qué lo hace abierto para acelerar el desarrollo colaborativo de modelos para pequeñas empresas e investigadores ¿Qué lo hace?
Speaker 1:abierto La colaboración precompetitiva, los términos de PI integrados en los contratos desde el inicio, infraestructuras de datos compartidas y supervisión pública de los resultados.
Speaker 3:Lo complejo es que los estados necesitan capacidad legal para construir esto. Eso significa diseño de contratos inteligentes, alfabetización en PI y gobernanza digital a largo plazo. No solo anuncios llamativos.
Speaker 1:Y deben evitar modelos extractivos donde la I más D pública se privatiza al llegar a la meta. El objetivo es mantener la innovación circulando, no capturada.
Speaker 3:Este es el futuro estados como co-creadores, no sólo como reguladores, no bloqueando la innovación, sino desbloqueándola bajo condiciones que incluyan a más personas y más posibilidades.
Speaker 1:Y usando la ley de PI como palanca, no como muro. Y usando la ley de PI como palanca, no como muro.
Speaker 3:Entonces, ¿qué pueden hacer realmente los responsables de políticas? con todo esto Hemos explorado cinco grandes ideas y ahora es momento de sacar conclusiones.
Speaker 1:No eslogan, no teoría, pasos prácticos. Si eres un funcionario público, financiador de innovación o diseñador de políticas, aquí tienes una hoja de ruta para hacer que la IA sea más inclusiva, usando el poder de la PI. 1. Que los conjuntos de datos y el código incluyan términos de licencia claros que promuevan la reutilización amplia.
Speaker 3:No todo tiene que ser de código abierto, pero el dinero público debe generar valor público. Dos codificar prácticas de entrenamiento justas.
Speaker 1:Introduce o aclara excepciones de copyright para minería de textos y datos con requisitos de los países por comunidades locales, prioriza lenguas, datos indígenas y IA especializada que refleje realidades diversas y protege a los aportantes mediante marcos claros de distribución de beneficios y soberanía de datos 4.
Speaker 3:Habilitar mecanismos voluntarios de intercambio de PI. Construye y mantén pools de patentes de interés público o plataformas de licencias abiertas. Ofrece incentivos financieros o reputacionales a los titulares de derechos que contribuyan. Garantiza gobernanza clara y alineación con los objetivos de desarrollo nacional 5.
Speaker 1:Liderar la innovación con el ejemplo. Usa la contratación pública y los retos estatales para impulsar resultados inclusivos. Diseña los términos de PI desde el inicio, asegurando que la IA construida con participación pública siga siendo accesible, segura y auditable.
Speaker 3:Todas estas herramientas ya existen. El verdadero cambio está en cómo las combinamos con valentía, creatividad y visión a largo plazo.
Speaker 1:Porque el acceso equitativo a la IA no se trata sólo de lo que se inventa, sino de lo que se comparte, lo que se protege y quién puede usarlo.
Speaker 3:Y eso significa reescribir las reglas, no para limitar el progreso, sino para invitar a más personas a participar. Con esto cerramos este episodio especial de Intangiblia Seas, un responsable de políticas, investigador, asesor legal o simplemente curioso sobre el futuro de la IA y la sociedad. esperamos haberte dado nuevas formas de pensar sobre cómo la PI puede apoyar, y no sofocar, la innovación equitativa.
Speaker 3:Desde licencias abiertas hasta excepciones de copyright, desde modelos impulsados por comunidades hasta estrategias de innovación pública, hemos visto que el rol del Estado no es solo ponerse al día con la IA, sino moldearla Este episodio fue creado para acompañar mi participación, la de la Leticia Real, en el taller El rol del Estado en promover un acceso equitativo a la IA, organizado por Sumaiya Noor Adan y Johanna Wiaterek con el apoyo del Future of Life Institute en Oxford. Muy pronto volveremos con nuestra temporada regular de entrevistas invenciones e imaginación.
Speaker 1:Hasta entonces, sigue cuestionando, sigue creando y, sobre todo, sigue innovando con intención.
Speaker 2:Gracias por escuchar a Intangiblia el podcast de Intangible Law hablando claro sobre propiedad intelectual. Te gustó lo que hablamos hoy? Por favor, compártelo con tu red. ¿Quieres aprender más sobre la propiedad intelectual? Suscríbete ahora en tu reproductor de podcast favorito. Síguenos en Instagram, facebook, linkedin y Twitter. Visita nuestro sitio web wwwintangibliacom. Derecho de autor Leticia Caminero 2020. Todos los derechos reservados. Este podcast se proporciona solo con fines informativos y no debe considerarse como un consejo u opinión legal.
