Secretos comerciales superan a las patentes

Con la prisa de las empresas en la integración de la inteligencia artificial (IA) en sus operaciones, surge una pregunta: ¿De qué forma se protege el valor creado por la innovación en IA? Si bien las patentes continúan siendo una piedra angular de las carteras de propiedad intelectual (PI) tradicionales, la IA presenta nuevos desafíos que convierten a  la protección por patente  en difíciles e inviables. Para muchos, la designación de secreto comercial se ha convertido en la estrategia preferida, ya que es  adecuada para proteger la innovación impulsada por la IA. No obstante, las empresas deben ser intencionales en el uso de los secretos comerciales, prestando especial atención a lo sugerido por la jurisprudencia emergente sobre los riesgos y las oportunidades asociados.

Motivos por los cuales las estrategias tradicioonales de patentes no alcanzan 

Para obtener una patente, una invención debe representar un tema patentable. Bajo la decisión de la Corte Suprema de los Estados Unidos en Alice Corp. v. CLS Bank International y en Recentive Analytics, Inc. v. Fox Corp., las reclamaciones que aplican técnicas genéricas de IA o aprendizaje automático a un nuevo campo o entorno de datos, sin revelar una mejora específica en el modelo o en la tecnología subyacente, no son patentables en su gran mayoría. Simplemente citar el uso de IA o del aprendizaje automático en un contexto particular se considera una idea abstracta. Para cumplir con el umbral de elegibilidad para una patente, las reclamaciones relacionadas con la IA deben describir una aplicación específica e inventiva o una mejora tecnológica en la manera en que opera la IA o el aprendizaje automático en sí mismos, en lugar de solo utilizar la IA como una herramienta para la automatización de los procesos conocidos.

El ritmo acelerado del desarrollo de la IA agrava estos problemas. El proceso de patente toma varios años aproximadamente, desde la solicitud hasta la concesión, tiempo durante el cual la tecnología subyacente puede haber evolucionado o quedado obsoleta. Si bien la protección de patentes tiene una duración de 20 años desde la fecha de presentación, la velocidad de la innovación en IA puede disminuir el valor comercial de la misma, con antelación a la expiración de su término. Esto plantea dudas sobre la rentabilidad de la  protección por patente para muchos avances de IA.

Asimismo, los aspectos más valiosos de los sistemas de IA, como los datos de entrenamiento, las arquitecturas de modelos, el código fuente y las metodologías propietarias  son adecuados para la protección de los secretos comerciales. Los datos brutos y los procesos confidenciales no son elegibles para su patentamiento. El requisito de la divulgación pública de una invención como parte del proceso de patente, socava la capacidad de una empresa para mantener estos activos en secreto. Como resultado, muchas organizaciones optan por mantener la confidencialidad de sus datos y de sus métodos relacionados con la IA, aprovechando la ley de secretos comerciales para salvaguardar su ventaja competitiva.

Un marco estratégico y flexible para la Protección de la IA

A diferencia de las patentes, los secretos comerciales no requieren de divulgación pública. Si se logra mantener confidencial la información valiosa  —mediante una toma de decisiones razonable, se la protegerá  indefinidamente. Para tecnologías opacas y de rápido movimiento como la IA, esa flexibilidad es invaluable.

Desde el punto de vista legal, la definición de un secreto comercial es amplia. Las calificaciones incluyen: datos de entrenamiento, arquitectura del modelo, código fuente, métodos de ajuste, el «prompt del sistema» en grandes modelos de lenguaje u otras instrucciones fundacionales incrustadas en un sistema de IA, datos de interacción del usuario y el  conocimiento de lo que no funciona (el llamado «saber hacer negativo»).

Son tres las condiciones para la protección de secretos comerciales: la información no es de conocimiento general; deriva un valor económico independientemente de ser secreta;  el negocio toma medidas razonables para mantener su secreto. Con el cumplimiento de estas tres condiciones, la protección de secreto comercial se extiende automáticamente. El punto de las medidas razonables es donde se producen los conflictos entre las empresas, y en el contexto de la IA, el estándar de razonabilidad evoluciona rápidamente.

Sin embargo, la protección de secretos comerciales no se encuentra exenta de riesgos. Si su información se hace pública, ya sea a través de una fuga, de ingeniería inversa o de divulgación inadvertida, pierde sus derechos. Tampoco existe un registro federal para reclamar el derecho de antemano. La aplicación de la ley requiere de una prueba de esfuerzos razonables para proteger la información. No obstante, para la IA, donde el ritmo de la innovación supera el proceso de patente y donde el secreto es factible, la designación de secretos comerciales ofrece un camino convincente.

Los Secretos Comerciales Bajo Ataque en Litigios

Una demanda presentada en el Distrito de Massachusetts, OpenEvidence, Inc. v. Pathway Medical, Inc., ilustra la forma en que  los riesgos legales y técnicos de la pérdida de secretos comerciales relacionados con la IA no son hipotéticos. Las empresas deben actuar agresivamente para protegerlos.

OpenEvidence, una startup de atención médica de IA valuada en mil millones de dólares, alega que su competidor, Pathway Medical Inc. extrajo la arquitectura del modelo confidencial y los datos del prompt del sistema de la plataforma de IA de OpenEvidence. Pathway en menos de un mes, a través de  ataques de «inyección de prompt«, un método muy común para explotar grandes modelos de lenguaje. Disfrazando las consultas maliciosas como preguntas médicas legítimas, Pathway engañó a la plataforma de OpenEvidence para la divulgación de partes de su prompt del sistema (el conjunto de instrucciones que rige la forma en que el modelo de IA interpreta y responde a las entradas). La demanda alega que este prompt del sistema constituye un secreto comercial central similar al código fuente propietario. Según OpenEvidence,  Pathway hizo los esfuerzos necesarios, logrando un un atajo injusto para escalar un producto de IA competidor.

El reclamo de OpenEvidence abarca la apropiación indebida de secretos comerciales bajo la Ley Federal de Protección de Secretos Comerciales (DTSA por sus siglas en inglés), violaciones de la Ley de Fraude y Abuso Informático (CFAA por sus siglas en inglés), incumplimiento de contrato (a través de los Términos de Uso de la plataforma) y competencia desleal bajo la ley de Massachusetts. El caso ofrece varias lecciones oportunas para las empresas que desarrollan o implementan sistemas de IA:

• La inyección de prompt es una amenaza real y creciente: Los secretos comerciales incrustados en las instrucciones, los prompts o el comportamiento del modelo son vulnerables a entradas adversas inteligentes.
• Los términos de uso importan: El reclamo de OpenEvidence se basa en un acuerdo de usuario bien redactado que prohíbe la ingeniería inversa y el acceso no autorizado. Esto refuerza la necesidad de reglas claras y aplicables en la plataforma.
• El secreto debe ser mantenido activamente: Para calificar para la protección de secretos comerciales, las empresas deben demostrar una toma de medidas razonables para la protección de la confidencialidad. OpenEvidence ha enfatizado tanto las salvaguardias tecnológicas como las protecciones a nivel de política, por ejemplo, limitando el acceso a su prompt del sistema, monitoreando la actividad sospechosa y restringiendo el acceso público.

Si bien el litigio aún está en sus etapas iniciales, los alegatos por sí solos subrayan la fragilidad de los secretos relacionados con la IA y la necesidad de una defensa multicapa, con controles legales, contractuales y técnicos. Las empresas que invierten en IA deben tratar los componentes del modelo —especialmente la ingeniería de prompts, las estrategias de ajuste fino y la selección de datos de entrenamiento— como activos protegibles y estar preparadas para hacer valer esos derechos de manera agresiva en el momento de necesidad

6 Mejores Prácticas para la Protección de Secretos Comerciales de IA

Si el negocio utiliza o desarrolla IA, se deberán considerar los siguientes pasos para asegurar la ventaja competitiva:

1. Clasificar y segmentar los activos de IA: Dividir los sistemas en componentes, por ejemplo, en conjuntos de datos, en métodos de entrenamiento, en pesos del modelo y en salidas. Evaluar aquello  que califica como secreto comercial protegible.
2. Limitar el acceso y rastrear el uso: Implementar salvaguardias técnicas y de procedimiento para restringir el acceso de visualización, modificar o exportar activos relacionados con la IA y mantener registros.
3. Implementar políticas claras para los empleados: Educar a la fuerza laboral sobre las obligaciones de confidencialidad y cumplir con los acuerdos de no divulgación al momento de la incorporación y de la salida. Los equipos de desarrollo de IA son objetivos de alto riesgo para la apropiación indebida.
4. Examinar a sus proveedores: Asegurar que las herramientas o que los modelos de terceros no exponen los datos propietarios. Revisar los términos de la licencia y evitar alimentar con datos confidenciales a sistemas disponibles públicamente.
5. Redactar y cumplir los términos de uso: Si la empresa implementa una herramienta de IA para usuarios externos, los acuerdos de usuario deben prohibir la ingeniería inversa, la inyección de prompts o el raspado de datos, mientras que la organización debe monitorear las violaciones.
6. Documentar las contribuciones humanas: En caso que se decida buscar patentes, registrar las aportaciones humanas y las decisiones de diseño detrás de los resultados generados por la IA. La ley requiere que una persona real sea nombrada como inventor.

La IA transforma la operatoria y el pensamiento de las empresas sobre la protección de la PI. Si bien las patentes aún desempeñan un papel importante, los secretos comerciales son las estrategias más prácticas y poderosas para garantizar la ventaja competitiva en la era de la IA. Sin embargo, la protección de secretos comerciales es tan fuerte como las medidas tomadas por una empresa para su cumplimiento. Con la complejidad, la opacidad y los rápidos ciclos de desarrollo de la IA, es momento de garantizar la calibración de los protocolos de la empresa de manera acorde con este nuevo panorama. 

FUENTE: www.rmmagazine.com