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
Código Sellado: Cuando los Modelos Predictivos Llegan a los Tribunales
Bienvenidos a un viaje fascinante por el campo de batalla legal donde se define quién posee el poder de predecir el futuro. La tecnología predictiva ya no es solo matemática avanzada; se ha convertido en el tesoro corporativo más preciado del siglo XXI, defendido ferozmente en tribunales de todo el mundo bajo leyes de secretos comerciales.
Descubrimos cómo House Canary obtuvo más de 600 millones de dólares cuando Amrock intentó apropiarse de sus algoritmos de valuación inmobiliaria, estableciendo un precedente monumental para la protección de modelos predictivos. Te llevamos hasta China, donde decisiones revolucionarias del Tribunal Supremo Popular han extendido la protección legal hasta los "pesos entrenados" de la inteligencia artificial, reconociendo que el verdadero valor no está en el código base sino en esos parámetros ajustados tras costosos procesos de entrenamiento.
Exploramos batallas legales sorprendentes en sectores que van desde el comercio electrónico hasta el diseño industrial, revelando que la protección de algoritmos predictivos trasciende industrias. ¿Qué sucede cuando un científico de datos se lleva sus conocimientos a una empresa rival? El caso Zillow contra Compass nos muestra la delicada línea entre experiencia profesional y apropiación de secretos comerciales.
Las lecciones son claras: los modelos predictivos son ahora activos corporativos legalmente protegibles; el verdadero valor está en los detalles internos del algoritmo; los empleados representan el eslabón más vulnerable en la cadena de protección; y los tribunales globales están convergiendo hacia un reconocimiento unificado del valor de la predicción como propiedad intelectual.
¿Te interesa saber cómo proteger tus algoritmos o qué límites existen al cambiar de empresa? Suscríbete ahora para explorar juntos la frontera donde la tecnología, los negocios y la ley colisionan en la batalla por el futuro de la predicción.
Cientos de millones otorgados por un algoritmo de vivienda, decenas de millones por un motor de predicción raspado de la web, un rival acusado de robar la fórmula secreta detrás de las valuaciones de casas. Los modelos predictivos ya no son solo matemáticas, son bóvedas cerradas de secretos comerciales Y el tribunal se ha convertido en el campo de batalla comerciales y el tribunal se ha convertido en el campo de batalla.
Speaker 2:Estás escuchando a Intangiblia, el podcast de Intangible Law, hablando claro sobre propiedad intelectual. Démosle la bienvenida a su host, leticia.
Speaker 3:Caminero, estás escuchando Intangiblia, el podcast donde desciframos las reglas invisibles detrás de la innovación. Yo soy Leticia, caminero, tu anfitriona.
Speaker 1:Y yo soy Artemisa, tu co-anfitriona sin pelos en la lengua. Hoy vamos a hablar de modelos predictivos, algoritmos que no solo analizan datos, también intentan predecir el futuro, o al menos lo intenten.
Speaker 3:La tecnología predictiva mueve de todo, desde la tasación de bienes raíces hasta las predicciones de moda, seguros y mercadeo. Pero cuando las empresas pelean por ella, los argumentos legales suelen girar en torno a la confidencialidad, la propiedad y la propiedad intelectual. girar en torno a la confidencialidad, la propiedad y la propiedad intelectual.
Speaker 1:En palabras simples los tribunales están decidiendo.
Speaker 3:Quién puede decir esa predicción es mía Y, antes de empezar, una nota rápida. Artemisa es una coanfitriona de inteligencia artificial y mi voz fue clonada con tecnología de IA para este episodio. Este podcast es solo para fines informativos y de conversación. No constituye asesoría legal.
Speaker 1:Traducción Yo pongo la chispa, ella trae la ley, y ninguna de las dos es tu abogada. ¿qué cuenta exactamente como secreto comercial? Fácil, es como la versión legal de la receta de la abuela valiosa, confidencial y guardada bajo llave. La diferencia es que, en vez de sopa, hablamos de algoritmos, flujos de datos y modelos predictivos.
Speaker 3:Legalmente tiene tres ingredientes Tiene que ser valioso, tiene que ser secreto y tienes que hacer un esfuerzo real para mantenerlo en secreto. Si dejas la receta pegada en la nevera de la oficina, no cuenta.
Speaker 1:Exacto Los secretos comerciales viven en servidores cerrados, código encriptado y contratos de confidencialidad tan gruesos que parecen antibalas. ¿Pierdes la confidencialidad, pierdes la protección.
Speaker 3:Nuestra primera parada nos lleva a una startup inmobiliaria llamada House Canary, que se enfrentó a Amrock, una de las compañías de tasación y títulos más grandes, en el centro de la disputa. Algoritmos que predicen el valor de las propiedades.
Speaker 1:House Canary creó modelos de evaluación automatizada, AUMs, capaces de procesar enormes cantidades de datos y pronosticar cuánto debería valer una casa.
Speaker 3:Ambrock quería a sus herramientas predictivas propietarias. Pero pronto la relación se agrió. Ambroke acusó a House Canary de no cumplir con lo prometido. House Canary respondió que Ambroke no era solo un mal cliente, estaba robando su salsa secreta.
Speaker 1:Y por salsa secreta nos referimos a secretos comerciales, los algoritmos, los modelos, los flujos de datos, todo el truco detrás del telón que hace que esas predicciones funcionen. House Canary afirmó que Ambrock y sus socios estaban apropiándose indebidamente de esos secretos para construir un sistema copión.
Speaker 3:El caso llegó a juicio. Un jurado escuchó durante semanas testimonios sobre código, datos y valuaciones material nada fácil para una sala de tribunal, Pero el veredicto estuvo lejos de ser aburrido. House Canary ganó más de 600 millones de dólares en indemnización, uno de los fallos más grandes por secretos comerciales en la historia de Estados Unidos.
Speaker 1:El jurado no solo se puso del lado de House Canary, también envió un mensaje Si tratas tus algoritmos predictivos como joyas de la corona competitiva, la ley podría respaldarte.
Speaker 3:Claro, la historia no terminó ahí. Vinieron las apelaciones, las dudas sobre si la indemnización era excesiva y si las pruebas eran tan sólidas como creyó el jurado. Pero House Canary v Ambrock se convirtió en un caso de referencia, la prueba de que los modelos predictivos pueden litigar y valorarse como secretos comerciales.
Speaker 1:Y, siendo honestos, le dio a cada startup un poco más de actitud, como diciendo oye, ¿tu código predice precios de vivienda, ¿eso podría valer cientos de millones en un tribunal Si alguien intenta robártelo.
Speaker 3:Nuestro próximo caso nos lleva a China, donde el Tribunal Supremo Popular emitió en 2025 un fallo histórico. La pregunta ¿los parámetros internos de una inteligencia artificial, los pesos entrenados, pueden protegerse como secretos comerciales?
Speaker 1:En otras palabras, es como preguntar ¿los números dentro de la caja negra son solo matemáticas o son las joyas de la corona de una empresa?
Speaker 3:Una compañía acusó a un competidor de haber hecho un uso indebido de sus modelos entrenados de inteligencia artificial. No hablamos del código en sí, sino de los parámetros, esos millones de valores que se ajustan cuando una IA aprende de los datos, esos millones de valores que se ajustan cuando una IA aprende de los datos. Hasta ese momento, los tribunales solían proteger el código, pero los pesos entrenados eran una zona gris legal.
Speaker 1:Y el Supremo Chino no dudó, declaró sí los pesos entrenados son secretos comerciales protegibles, lo que significa que si entrenas una inteligencia artificial para pronosticar mercados bursátiles, predecir la fuga de clientes o detectar riesgos de seguros, esos parámetros entrenados en sí mismos están legalmente blindados.
Speaker 3:Es un gran cambio, porque extiende la protección de secretos comerciales hasta las entrañas de la IA. Ya, no se trata solo de proteger código o datos. Ahora el resultado entrenado también puede quedar cerrado con llave.
Speaker 1:Y seamos claros ahí es donde está el valor. Entrenar un modelo requiere cantidades absurdas de tiempo, dinero y datos. Una vez entrenado, esos pesos son como un atajo hacia la inteligencia. Una vez entrenado, esos pesos son como un atajo hacia la inteligencia. Si un competidor los roba, se ha saltado años de trabajo. Los tribunales chinos básicamente dijeron no, eso no se hace.
Speaker 3:Este fallo también envía una señal sobre cómo las jurisdicciones compiten por adaptar la ley de propiedad intelectual a la inteligencia artificial. En muchos países todavía no está resuelto si los pesos pueden protegerse directamente como secretos comerciales. Este caso confirma que sí, son activos protegibles.
Speaker 1:Y no es solo una nota al pie legal. Imagina lo que significa para empresas que entrenan inteligencia artificial predictiva en salud, finanzas o logística. Su ventaja competitiva ya no está solo en los datos o el código, Está literalmente incrustada en esos miles de millones de parámetros. Y en China los tribunales acaban de darles un escudo legal.
Speaker 3:Quizá deberíamos hacer una pausa. ¿Qué son exactamente esos pesos de los que hablamos? En pocas palabras, los pesos son como las perillas dentro de un modelo de IA. Cada vez que el sistema se entrena, digamos para predecir precios de vivienda o pronosticar ventas, ajusta esas perillas en función de los datos que recibe.
Speaker 1:Piensa en una consola gigante de sonido. en un concierto, cada perilla controla cómo se escucha la música. Entrenar una IA es básicamente girar miles de millones de esas perillas hasta que la canción del modelo suena bien. En términos técnicos, esas perillas son los pesos.
Speaker 3:Y ahí es donde está el valor. El código en bruto para construir una red neuronal ya no es nada especial. Cualquiera puede descargar frameworks de código abierto. La magia ocurre en el entrenamiento. Una vez que la inteligencia artificial ajusta esos miles de millones de pesos, el modelo aprende a predecir.
Speaker 1:Así que, cuando el Tribunal Supremo Popular de China dijo que los pesos podían ser secretos comerciales, no estaba protegiendo el plano de la consola sino su configuración exacta la versión afinada que realmente funciona, Y para las empresas que construyen tecnología predictiva, ese modelo afinado suele valer mucho más que el código en sí.
Speaker 3:Por eso este fallo generó tanto ruido en el mundo legal y tecnológico. Sigamos en China para otro caso que muestra hasta dónde pueden llegar las empresas para proteger sus herramientas predictivas. Esta vez fue Alibaba, el gigante detrás de Taobao Itmal, contra una firma más pequeña llamada Xiaowangshen era a presión de datos de comportamiento del consumidor ¿Quién compra qué, cuándo y por qué.
Speaker 1:Alibaba tenía una herramienta llamada Business Advisor capaz de procesar esos datos para predecir tendencias pronosticar ventas y guiar a los comerciantes.
Speaker 3:Xiao Wangshen pensó que podía saltarse la parte difícil. Supuestamente raspó las plataformas de Alibaba e intentó reconstruir las predicciones por su cuenta. Para Alibaba, eso no era solo mala conducta, era robo de secretos comerciales y el tribunal estuvo de acuerdo En una gran victoria para Alibaba.
Speaker 1:los jueces dictaminaron que no se trataba de simples datos de comercio electrónico. Cuando esos datos se procesan y estructuran en herramientas predictivas, son un secreto comercial protegido. Xiao Wang Shen fue condenado a pagar más de 30 millones de renminbi en daños.
Speaker 3:Lo que hace tan importante este caso es la manera en que el tribunal lo enmarcó. Reconoció que los sistemas de mercadeo predictivo, los algoritmos y conjuntos de datos que permiten a una plataforma anticipar lo que querrán los consumidores, son algo más que simple know-how empresarial. Son activos legalmente protegibles.
Speaker 1:Y, seamos sinceros, esa decisión suena como música para los oídos de cada gigante de la economía de plataformas, porque si tus competidores no pueden raspar, clonar y revender tu motor predictivo, básicamente has blindado tu ventaja.
Speaker 3:También marca un contraste con otras jurisdicciones donde los casos de scraping suelen girar en torno al derecho de autor o al derecho contractual. Aquí el tribunal chino lo colocó directamente en la caja de la protección de secretos comerciales.
Speaker 1:Lo que significa que Alibaba no solo retuvo sus datos, conservó su poder predictivo, y eso, en el siglo XXI, equivale a quedarse con la corona.
Speaker 2:Estás escuchando a Intangiblia el podcast de Intangible Law, hablando claro sobre propiedad intelectual.
Speaker 3:No todas las batallas sobre predicción ocurren en industrias glamorosas como la moda o el comercio electrónico. A veces la pelea es por maquinaria industrial, en este caso compresores.
Speaker 1:Sí compresores, el tipo de equipos que mantienen en marcha plantas químicas, refinerías y centrales eléctricas. Shen Group, una empresa china de peso, había desarrollado un software de diseño predictivo para álabes de compresor algoritmos capaces de prever las mejores opciones de diseño para lograr eficiencia.
Speaker 3:Dos empleados de Shen se marcharon para fundar su propia empresa, shenyang Machinery. Y qué coincidencia su nuevo software de repente se parecía demasiado al de Shen. La compañía alegó que sus algoritmos propietarios y bases de datos de modelos habían salido por la puerta junto con El tribunal no lo vio como coincidencia.
Speaker 1:Concluyó que los ex empleados habían malversado secretos comerciales de Shen, específicamente el software de selección predictiva y la base de datos de modelos de Alaves¿ Daños Unos 25 millones de renminbi? ¿Daños Unos 25 millones de renminbi. Este caso recuerda que la analítica predictiva no se trata sólo de comportamiento del consumidor. Está incrustada en el diseño industrial, la manufactura y la ingeniería. En cualquier lugar donde existan datos y decisiones que optimizar, los algoritmos predictivos se convierten en activos valiosos y en posibles secretos comerciales.
Speaker 3:Y aquí viene lo divertido Un caso de compresores. Quizá no aparezca en las páginas de moda, pero legalmente es enorme, porque si puedes proteger modelos predictivos en el diseño industrial, puedes protegerlos en casi cualquier campo.
Speaker 1:Exacto El fallo marcó un precedente. Campo Exacto El fallo marcó un precedente. El software técnico y las bases de datos usados para modelado predictivo son protegibles como secretos comerciales, incluso en sectores lejos del ojo público.
Speaker 3:En otras palabras, ya sea para predecir el próximo zapato de moda o el siguiente diseño óptimo de un álabe, la ley está lista para tratar tus algoritmos como tesoros.
Speaker 1:Nos movemos ahora a Boston, donde la disputa toca algo mucho más cercano a la vida cotidiana. el seguro de salud Milliman, una de las firmas actuariales más grandes del mundo, desarrolló algoritmos para desidentificar datos de pacientes y usarlos en modelos predictivos de riesgo en seguros.
Speaker 3:En traducción. su software podía eliminar nombres e identificadores de los historiales médicos y luego procesar los datos restantes para predecir quién podría necesitar atención, cuánto costaría y cómo las aseguradoras deberían fijar precios. Magia financiera para la industria del seguro magia financiera para la industria del seguro.
Speaker 1:Varios empleados de Milliman se marcharon y fundaron un competidor Gradient. AI Milliman los acusó de haberse llevado no solo conocimientos, sino también sus patentes y algoritmos propietarios para desidentificación y predicción de riesgos.
Speaker 3:Lo picante es que este caso combina dos mundos patentes y secretos comerciales. Milliman dijo tenemos patentes sobre cómo funciona esto y también ustedes robaron las partes confidenciales que no se publicaron. Doble golpe.
Speaker 1:La demanda alegaba que Gradient construyó sus herramientas predictivas sobre los métodos de desidentificación de Milliman mientras usaba datos confidenciales de clientes de Milliman.
Speaker 3:Gradient lo negó, por supuesto, diciendo que había desarrollado su propia tecnología Hasta ahora el caso sigue abierto en un tribunal federal de Massachusetts, Pero plantea una gran pregunta para la analítica predictiva ¿Cómo proteges la línea entre lo que se publica en una patente y lo que se guarda como secreto comercial?
Speaker 1:Porque una vez que patentas un método, la divulgación es pública. Lo que no divulgues, como los flujos de datos ajustados o la configuración de los modelos, debe protegerse como secreto comercial. La estrategia de Milliman muestra cómo las empresas usan ambas herramientas en conjunto y es un ejemplo perfecto de por qué los modelos de salud predictiva son tan valiosos.
Speaker 3:Quien posee la propiedad intelectual no sólo posee un software, posee el poder de pronosticar miles de millones en costos de salud. Nuestro siguiente caso vuelve al sector inmobiliario, esta vez en Estados Unidos. Si alguna vez has navegado por Zillow, seguramente viste el Zestimate, un modelo predictivo que arroja valores de casas en segundos. Para muchos propietarios es una relación de amor y odio, para Zillow es un activo preciado y aparentemente uno digno de ser robado.
Speaker 1:aparentemente uno digno de ser robado, Según Zillow. uno de sus directores senior de aprendizaje automático dejó la compañía y se unió a Compass, una correduría rival en rápido crecimiento. Zillow afirma que no solo se llevó su perfil de LinkedIn, se llevó también los modelos predictivos de Zillow.
Speaker 3:La demanda alegó apropiación indebida de secretos comerciales, algoritmos que alimentan el Sestimate, herramientas de personalización como Claim Your Home y otras funciones predictivas que mantenían enganchados a los usuarios.
Speaker 1:Compass? por supuesto lo negó.
Speaker 3:Argumentó que el empleado usó conocimientos generales, no código ni datos propietarios de Washington, pero pone de relieve una gran tensión. Los modelos predictivos son fáciles de describir en términos generales, pero el verdadero valor está en los pesos, el código y los flujos de datos, y esos pueden salir caminando por la puerta junto con los empleados.
Speaker 1:Por eso las empresas protegen a sus equipos de predicción como si fueran Fort Knox. Pierdes a tu científico de datos principal y de repente tu competidor tiene una ventaja interna. Zillow claramente decidió que el riesgo era demasiado alto como para ignorarlo.
Speaker 3:Este caso también destaca cómo los tribunales actúan como árbitros en el debate. Conocimiento del empleado versus secreto comercial. La innovación se alimenta de la movilidad laboral, pero las compañías luchan por mantener bajo llave las partes más valiosas de la predicción.
Speaker 1:Así que el SESTIMATE ya no se trata solo del valor de tu casa, se trata de cuánto valor le da la ley a los modelos predictivos en sí.
Speaker 3:Ahora del sector inmobiliario al fintech. Este caso, en Florida, trata de sistemas de pago predictivo software capaz de pronosticar, procesar y liquidar facturas de alcohol en 24 horas. Para mayoristas y minoristas, recortar tiempo en los pagos puede significar un gran alivio de caja.
Speaker 1:FinTech, la empresa detrás de ese sistema, acusó a su rival iControl de haberse acercado demasiado a su salsa secreta.
Speaker 3:Según la demanda, icontrol contrató a ex empleados de FinTech que supuestamente trajeron consigo conocimientos confidenciales sobre el software predictivo de procesamiento de facturas, el corazón del caso era si ese software, su estructura, sus algoritmos predictivos calificaba como secreto comercial y si iControl obtuvo unaado secretos comerciales y otorgó daños.
Speaker 1:Unos 2,7 millones de dólares en daños reales, más 3 millones en daños punitivos. No es el mayor fallo que hemos visto, pero sí un golpe sólido.
Speaker 3:Este caso recuerda cómo suele desarrollarse el derecho de secretos comerciales en los tribunales. La tecnología no tiene que ser glamorosa.
Speaker 1:Y muestra la otra cara de la analítica predictiva. No se trata solo de modelos de IA y aprendizaje automático de punta. A veces es la predicción práctica de quién paga qué y cuándo, Y en el mundo de los negocios eso puede ser tan valioso como predecir precios de casas o tendencias de moda.
Speaker 3:En resumen, el jurado reconoció que el software financiero predictivo no es sólo una herramienta empresarial, es propiedad intelectual que merece protección.
Speaker 1:Nuestro siguiente caso está recién salido del horno. Cure AIS, una startup de salud, desarrolló un software diseñado para ayudar a proveedores a gestionar la facturación de Medicare y Medicaid con analítica predictiva, automatizando el cumplimiento, pronosticando costos y agilizando reembolsos.
Speaker 3:Suena como un salvavidas para hospitales ahogados en papeleo, pero según QAIS Epic Systems, el gigante de los historiales clínicos electrónicos, no era solo un competidor, era un presunto imitador.
Speaker 1:La demanda afirma que Epic presionó a clientes, malversó el software y los datos confidenciales de Curais y los usó para expandir sus propias herramientas predictivas. Curais lo planteó como un esquema de múltiples frentes competencia desleal, más robo de secretos comerciales.
Speaker 3:Epic, claro está, lo negó. Pero seamos honestos, la dinámica de poder aquí es fascinante. Cure AIS es una startup pequeña, epic es un gigante. Este caso pone a prueba si la ley de secretos comerciales puede realmente equilibrar el terreno de juego.
Speaker 1:Y todavía sigue pendiente en un tribunal federal de California, sin jurado, sin daños aún. Pero las apuestas son altas, porque toca no sólo el software predictivo en salud, sino también el acceso a los datos. ¿Quién controla las predicciones derivadas de los historiales de pacientes? ¿El innovador ágil o el gigante de la plataforma?
Speaker 3:Y, más allá del tribunal, envía una señal. Si eres una startup que construye herramientas predictivas, tu código y tus datos de clientes pueden ser tu única armadura frente a la sombra de Big Tech. Si esa armadura resiste o no dependerá de cómo traten los tribunales los secretos comerciales.
Speaker 1:CURE y SB EPIC todavía se está desarrollando, pero ya se perfila como un caso de estudio sobre cómo la ley de secretos comerciales se cruza con la innovación y la competencia en la tecnología predictiva de salud.
Speaker 3:Entonces, ¿qué aprendemos de estos casos? Que la analítica predictiva está en todas partes, desde el mercado inmobiliario hasta la salud, pasando por la moda y el fintech. Y cuando la tecnología es valiosa, las empresas no solo la resguardan, la defienden en los tribunales.
Speaker 1:Los secretos comerciales son el arma preferida. Olvida las patentes llamativas o las batallas de copyright. La verdadera acción está en algoritmos cerrados, bases de datos confidenciales y modelos afinados. Los tribunales de todo el mundo los están tratando como activos protegibles.
Speaker 3:Y eso nos deja cuatro grandes lecciones.
Speaker 1:Uno la predicción es poder y propiedad. Los modelos predictivos no son solo herramientas. Son activos corporativos tratados como propiedad intelectual en la ley de secretos comerciales.
Speaker 3:Segundo, el secreto está en los detalles, Desde los pesos de modelos en China hasta el Sestimate de Zillow. El valor está en las entrañas afinadas del algoritmo. Eso es lo que los tribunales buscan proteger 3.
Speaker 1:Los empleados son el eslabón débil. La mayoría de disputas empieza cuando el personal se mueve, llevándose conocimientos, código o datos. Los tribunales deben separar la experiencia general del verdadero secreto comercial 4.
Speaker 3:Las tendencias globales convergen. Ya sea en Texas, Pekín o Bruselas, los tribunales enfrentan. Recuerda.
Speaker 1:Esa predicción puede estar sellada en código, marcada como secreto comercial y defendida en un tribunal como si fuera oro.
Speaker 3:Y con eso cerramos el episodio de hoy de Intangiblia. Gracias por escuchar.
Speaker 1:Hasta la próxima. Mantén tus datos seguros, tus modelos bajo llave y a tus abogados en marcación rápida.
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.
