# Patentes de IA: qué puede protegerse y cómo preparar la solicitud

Qué aspectos pueden protegerse y qué documentación debe prepararse para solicitar una patente sobre tecnología de IA.

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INICIO / Noticias y análisis Noticias y análisis Patentes de IA: qué puede protegerse y cómo preparar la solicitud Qué aspectos pueden protegerse y qué documentación debe prepararse para solicitar una patente sobre tecnología de IA. IA y software Publicado el 2026.09.17 IPLEX 22 min de lectura Las patentes de IA no se limitan a nuevas arquitecturas de modelos. Las características susceptibles de protección pueden aparecer en el preprocesamiento, la generación y selección de datos de entrenamiento, los métodos de aprendizaje, la combinación de recuperación y generación, la gestión de recursos de inferencia, el aprendizaje distribuido o el control de dispositivos. Si se utiliza un modelo conocido o una biblioteca pública, el análisis puede centrarse en las mejoras técnicas adicionales. El punto de partida de una solicitud es una solución técnica concreta. Deben describirse las entradas, las etapas de procesamiento, la interacción entre componentes y las limitaciones que resuelve frente a los métodos existentes. Después se evalúan la novedad y la actividad inventiva respecto del estado de la técnica, así como el respaldo de las reivindicaciones en la memoria. Esta guía se dirige a investigadores, desarrolladores y responsables técnicos familiarizados con el entrenamiento y la inferencia, el ajuste fino, las representaciones vectoriales y la generación aumentada por recuperación (RAG). Se centra en solicitudes coreanas y utiliza ejemplos hipotéticos para ilustrar posibles aspectos de protección. La patentabilidad exige examinar individualmente los antecedentes, la implementación y las reivindicaciones en la fecha de presentación. Requisitos básicos para la protección de invenciones de IA Concepto legal de invención y procesamiento concreto de información En Corea, las invenciones de IA se examinan conforme a los criterios aplicables a las invenciones relacionadas con ordenadores. El análisis debe ir más allá de un principio matemático o una idea abstracta y comprobar cómo se implementa mediante hardware el procesamiento de información del software. Añadir un ordenador o un servidor a una reivindicación no basta por sí solo. Proponer la recomendación de contenidos según las preferencias del usuario no equivale a describir una arquitectura que transforme historiales de entrada en una representación definida, genere candidatos y los seleccione bajo restricciones de latencia o recursos. Aunque se concrete esa implementación, la novedad y la actividad inventiva requieren un análisis separado. Novedad y actividad inventiva La novedad se evalúa frente al estado de la técnica divulgado antes de la presentación. Además de las patentes, pueden ser relevantes los artículos científicos, las comunicaciones en congresos, la documentación técnica, el código público y la divulgación de productos. Que una tecnología sea nueva para una empresa no significa que lo sea a efectos de patentes. La actividad inventiva exige valorar si una persona experta en la materia podría deducir fácilmente las diferencias a partir del estado de la técnica. Elegir un modelo conocido, añadir módulos habituales o automatizar una tarea con IA puede no ser suficiente. Deben explicarse la combinación de características, la dificultad técnica resuelta y los efectos atribuibles a esas diferencias. Una mejora de rendimiento no acredita automáticamente actividad inventiva. Debe distinguirse si procede de más datos o capacidad de cálculo o de las características técnicas reivindicadas. Tampoco todo se reduce a la precisión: la latencia, el uso de memoria, el volumen de comunicación, la recuperación ante errores o la estabilidad del control pueden ser relevantes para el problema técnico. Suficiencia de la descripción y respaldo de las reivindicaciones La memoria debe permitir que una persona experta en la materia lleve a la práctica la invención. Para ello, debe describir las entradas y salidas, las características de los datos, el preprocesamiento, el modelo o método de entrenamiento y el proceso de inferencia necesarios. Las reivindicaciones deben apoyarse en la descripción y delimitar con claridad lo que se pretende proteger. Esto no exige revelar todo el código fuente o todos los pesos en cada solicitud. Sin embargo, omitir detalles necesarios para ejecutar la invención puede comprometer la descripción. Conviene distinguir las técnicas conocidas de las mejoras propias para determinar el grado de detalle necesario. Tipos de tecnologías para las que se puede considerar la protección 1 Recopilación de datos y alineación temporal Si los sensores tienen diferentes ciclos de recogida o retrasos de comunicación, la información de diferentes puntos en el tiempo se puede combinar en una sola entrada. Al analizar la vibración y la corriente de equipos rotatorios juntos, es concebible detectar eventos de referencia que cambian el estado de trabajo, alinean el eje del tiempo y asignan máscaras a secciones inciertas. Los componentes a revisar son la detección de eventos de referencia, estimación de diferencias de tiempo, cálculo de fiabilidad de calibración, creación de máscaras y uso de modelos posteriores. En lugar de simplemente explicar que los datos de entrada han sido ordenados, debe ser revelado bajo qué condiciones y qué criterios se aplican. Es útil comprobar las diferencias de los métodos de interpolación o sincronización existentes y el efecto en situaciones de sensores desaparecidos y de conmutación de tareas. El material de preparación de aplicaciones puede incluir el tipo de señal cruda, periodo de muestreo, rango de demora, manejo en caso de falla de registro, y la misma aplicación en las etapas de aprendizaje e inferencia. Cualquier invención donde el preprocesamiento de datos esté en su núcleo debe especificar la relación entre los datos brutos y convertirlo en entrenamiento o entrada de inferencia. 2 Preprocesamiento de imágenes y selección de regiones de interés En sistemas que detectan pequeños defectos, el equilibrio entre la resolución y la velocidad de procesamiento es un problema. Puede seleccionar áreas candidatas usando cambios en la textura de la imagen y las condiciones de tiro, reanalizar sólo las áreas seleccionadas en alta resolución, y revisar métodos para combinar características globales y locales. En lugar de la idea general de utilizar regiones de interés, los criterios de selección de candidatos, expansión de la región y eliminación de redundancias, y la relación que combina los dos tipos de características son más importantes. Se puede comparar si reducir el rendimiento o cambiar la tasa de defectos perdidos de un tamaño determinado mientras mantiene el mismo rendimiento de detección. Asegúrese de evitar mezclar resultados de diferentes resoluciones de vídeo de entrada o condiciones de dispositivo. 3 Control de la selección y el etiquetado de muestras de entrenamiento Incluso en el aprendizaje activo, que selecciona y etiqueta datos inciertos, métodos específicos de selección y actualización están sujetos a revisión. Un ejemplo es una estructura que selecciona muestras evaluando incertidumbre de predicción, rareza por grupo de productos, grado de redundancia con muestras existentes y estado de sensor, y ajusta el presupuesto de muestra para el próximo ciclo basado en los resultados. Lo que el inventor necesita organizar es el cálculo de las puntuaciones de selección, las condiciones de exclusión de candidatos, la distribución del presupuesto de muestra, y el orden en que los resultados de selección se reflejan en el aprendizaje. Puede ver el rendimiento o la reducción de las selecciones duplicadas bajo el mismo presupuesto de etiquetado. En lugar del término aprendizaje activo en sí mismo, necesitamos buscar una relación distinta con los métodos de selección de muestras conocidos. 4 Generación y verificación de datos sintéticos Al complementar datos insuficientes con un modelo generativo, también es importante verificar la idoneidad de los resultados generados. Es posible asumir una estructura en la que las condiciones de proceso y la información material se proporcionan como condiciones de creación, y sólo los datos que han pasado comparando la forma y ubicación del defecto generado con el rango físicamente posible se utiliza para el aprendizaje. Los candidatos para la protección van más allá de la apariencia de la imagen generada en sí. Puede revisar el proceso de creación de condiciones de creación, reglas de verificación, eliminación o regeneración de datos inapropiados, y mezclar procedimientos con datos reales. Es fácil explicar la necesidad de cada paso al ver si los datos reales de prueba marcan una diferencia con o sin el procedimiento de validación. 5 Combinación de características multimodales y arquitectura del modelo Al combinar diferentes entradas como vídeo, audio o vibración, la calidad de cada entrada puede ser inconsistente. Usted puede pensar en una estructura que tiene un camino separado para evaluar la calidad de entrada y selecciona el camino de peso o procesamiento de la característica basado en los resultados. También se pueden diseñar rutas alternativas en caso de falta de un sensor. La descripción de la invención requiere una representación de cada entrada, computación de señales de calidad, ubicaciones de combinación, comportamiento de las puertas y relaciones de conexión durante el entrenamiento. Necesitamos ver cómo difiere de la simple concatenación, el promedio y la atención regular. Es apropiado comparar el rendimiento cuando algunas entradas se degradan y el costo computacional adicional. En lugar de etiquetar una nueva arquitectura, es más importante describir la interacción de los componentes. Distinguir entre partes que pueden ser reemplazadas por otros módulos que desempeñan el mismo papel y las conexiones que son esenciales para mantener los principios de la solución puede ser útil para revisar las reclamaciones. 6 Funciones de pérdida y planificación del entrenamiento Los métodos de ajuste de los objetivos de aprendizaje también pueden estar sujetos a examen de la aplicación. Por ejemplo, el peso del término de pérdida se actualiza analizando el tipo de error de la sección de aprendizaje reciente, y el ancho de actualización es limitado cuando aparece un indicador de inestabilidad específico. Es posible que desee resolver un problema en el que la crítica de un error varía dependiendo de la línea de producto o estado de proceso. Si se incluyen fórmulas, deben explicar lo que cada variable significa y su relación con el bucle de aprendizaje real. Debe ser revelado de qué estadísticas de datos se obtienen, a qué intervalo se actualizan, y cómo se aplican hasta que se complete el aprendizaje. También debe compararse si corresponde a una simple selección de una función de pérdida conocida o a la afinación del parámetro de rutina. 7 Funcionamiento de ajuste y adaptador fino Pueden ocurrir invenciones adicionales incluso cuando los modelos abiertos están bien ajustados. Sin embargo, es difícil decir que el mero hecho de que LoRA, etc., fue aplicado a un modelo específico es suficiente para la diferenciación. Usted debe buscar en su propia configuración respecto a la selección, el compartir, la carga y el cambio de adaptadores para cada tarea. Por ejemplo, puede considerar cómo clasificar las operaciones de entrada para cargar sólo los adaptadores que necesita en la memoria, reutilizar las porciones compartidas y validar caches como conmutadores de adaptadores. Es mejor separar los métodos de los adaptadores de aprendizaje y cómo seleccionar los adaptadores durante el funcionamiento, ya que las características técnicas y los ejecutantes pueden ser diferentes. 8 Destilación del conocimiento y compresión del modelo En lugar de pasar toda la producción del modelo grande al modelo pequeño, podemos asumir que seleccionamos regiones de características relevantes para la tarea y cambiar la base docente a la que el modelo pequeño se refiere a las etapas en las que es débil. Se examinan los criterios para seleccionar las características, la correspondencia entre los modelos docentes y estudiantiles y la combinación de los términos de pérdida. Al describir los efectos de compresión, es útil mirar la latencia, el uso de la memoria y la pérdida de rendimiento para cada tarea en el mismo dispositivo en lugar de simplemente presentar el tamaño del archivo modelo. Sería útil disponer de datos que expliquen qué errores aumentaron en el proceso de aumentar la relación de compresión y qué configuraciones mitiguen esos errores. 9 Serie de sesiones y estructura de búsqueda de documentos RAG En las búsquedas de documentos corporativos, el cuerpo y las condiciones de excepción pueden separarse debido a la forma en que se dividen los documentos. Un ejemplo es una estructura que conecta secciones relacionadas usando la jerarquía de títulos, identificador de referencia e información de aplicación de productos, y busca un paquete de secciones que coincidan con el tipo de pregunta. El punto de invención no es el hecho de que se introduce RAG, sino más bien los criterios para determinar los límites de los pedazos, el almacenamiento de relaciones de conexión, reglas de expansión al buscar, y condiciones para excluir el contexto innecesario. Usted debe notar las diferencias de las búsquedas jerárquicas de longitud fija o conocidas. En la evaluación, puede seleccionar indicadores que respondan a problemas del mundo real, tales como memoria de evidencia, longitud de contexto y retraso de respuesta. 10 Verificar y revisar la base de respuestas generadas Los documentos con alta similitud no siempre son pruebas válidas. Usted puede considerar un proceso de filtración de documentos con diferentes versiones de productos y tiempos de aplicación, coincidiendo con las declaraciones en la respuesta generada con la sección de pruebas, y luego realizar búsquedas adicionales o retener salida para las partes que no coinciden. Entre las cuestiones que deben examinarse figuran la extracción de las condiciones aplicables, la determinación de la validez de los documentos, la separación de las dependencias de declaración, los criterios de respuesta, el alcance de la investigación y las condiciones de terminación. El objetivo de “proporcionar respuestas precisas” o “eliminar alucinaciones” por sí solo no es suficiente. La explicación técnica también puede incluir los costos de verificación y la forma de controlar la retención innecesaria de productos. 11 Configuración automática de impulsos y control del formato de salida Debe hacerse una distinción entre enfoques que tratan de monopolizar ampliamente la expresión de instrucciones o oraciones específicas, y técnicas de procesamiento informático que construyen los impulsos. Podemos asumir un método de clasificación de los tipos de errores de la entrada, seleccionando especificaciones de la herramienta y ejemplos para cada tipo, desplegándolos de acuerdo con el presupuesto de token, y luego reflejando los resultados de la comprobación de la estructura de salida en la generación de la siguiente entrada. La descripción de la invención especifica la relación entre el análisis de insumos y la selección de ejemplos, la precedencia del contexto, la determinación de la violación de la formalidad y los elementos que cambian después de la reingresación. Usted debe considerar si esto es simplemente un cambio en la redacción rápida o una combinación rutinaria de técnicas de impulso conocidas. Es importante aclarar la diferencia entre el propósito y la composición técnica del producto. 12 IA agente estado de ejecución y recuperación En entornos donde los agentes llaman herramientas externas, la ejecución duplicada debido a retries o inconsistencias estatales después de fallas parciales puede ser problemática. Usted puede asociar identificadores de ejecución e información del estado con llamadas de herramientas, determinar el alcance de la ejecución comprobando la terminación cuando la respuesta se interrumpe, y revisar la estructura para regresar a un estado dado en caso de un accidente. En esta esfera, necesitamos examinar el estado de la técnica de las tecnologías de procesamiento y transacción distribuidas existentes. El mero hecho de vincular un LLM no hace que una técnica de recuperación existente sea una nueva invención. Necesitas ver cómo crear planes, ejecutar herramientas y comprobar el estado se reúnen en relaciones independientes para resolver problemas específicos. 13 Quantización y recalculación selectiva Si el error de una capa específica o aumentos de entrada en el proceso de reducción de precisión, puede considerar una tecnología que asigna precisión al reflejar tanto la sensibilidad de cada capa como las condiciones de operación del dispositivo. Un ejemplo es un método en el que sólo algunas secciones se recalculan con alta precisión cuando se detecta una señal de error durante la inferencia. Examinar la diferenciación requiere estimar la sensibilidad, asignar precisión, condiciones de conversión y rango de recalculación. Es una buena idea comprobar las diferencias de las técnicas mixtas de precisión conocidas y también medir el costo de la conversión de precisión. No suponemos que haya una diferencia técnica suficiente simplemente porque el número de bits utilizados es diferente. 14 Caché de texto y gestión de memoria En los servicios que utilizan el mismo contexto repetidamente, el caching afecta los costos de procesamiento. Para resolver el problema de dejar atrás las viejas representaciones de contexto cuando un documento cambia, podemos diseñar una manera de almacenar versiones de fragmentos de contexto y sus dependencias, y sólo invalidar los caches afectados. Las partes que el inventor explicará son la definición de dependencias, detección de cambios, alcance de invalidación, orden de recalculación y procesamiento cuando el modelo o el adaptador cambia. Debe haber alguna manera de diferenciar esto de la configuración más común de usar un caché. Usted puede mirar a reducir el uso de la memoria y la latencia, así como la reutilización incorrecta. 15 Inferencia de división entre el dispositivo y el servidor También se están revisando tecnologías que cambian la ubicación de ejecución de la inferencia reflejando el estado térmico, la batería y el retraso de comunicación del terminal. Un ejemplo es una estructura que calcula la cantidad de computación y transmisión para cada punto de división candidato, selecciona una división que se adapte a las condiciones actuales, y ejecuta una ruta alternativa dentro del terminal en caso de fallo de comunicación. La partición de la inferencia en sí misma y la optimización de recursos generales pueden ser técnicas conocidas. Necesitamos ver la representación intermedia de un modelo particular, la estructura de memoria del dispositivo, y cómo resuelve el problema de mantener el estado a través de las transiciones. Incluir el retraso inmediatamente después de la transición y el manejo de la recuperación de la red ayuda a describir la aplicación efectiva. 16 Robot reconocimiento y control Podemos asumir un robot que predice deslizamiento con cámaras y sensores táctiles y ajusta la fuerza de agarre teniendo en cuenta los límites de daño del objeto. Combinación de características sensoriales, fiabilidad de predicción, cálculo de fuerzas permitidas y actualización de cantidades de control son los temas de revisión. La relación entre los puntajes predichos y el comportamiento real debe ser especificada. Al utilizar el aprendizaje por refuerzo, las interrelaciones entre agente, medio ambiente, estado, acción y recompensa se explican según las características de la invención. También es necesario organizar cómo el rango de movimiento permitido por el dispositivo real está vinculado a la gama de exploración en el proceso de aprendizaje, y qué camino es elegido cuando es incierto. 17 Predicción de calidad del proceso y control de cierre La tecnología para predecir las condiciones de proceso y la tecnología para controlar las condiciones de producción puede tener sus propias características. En los procesos en los que se retrasa el efecto de la entrada de control, se puede considerar una estructura que incluye la historia del control pasado y los retrasos en la expresión del Estado y limita el alcance del cambio dependiendo de la incertidumbre de la predicción. Usted debe describir la salida del modelo, los comandos de control, la respuesta del dispositivo, y cómo se conecta la siguiente entrada. Examinamos si hay una manera de abordar la estabilidad del control real, en lugar de simplemente mostrar resultados predichos. Los indicadores más cercanos al problema técnico son útiles, como fluctuaciones de calidad, oscilaciones de la cantidad de control y tiempos de recuperación de situaciones anormales. 18 Análisis de imágenes médicas y asistencia de diagnóstico En el campo de la imagen médica se pueden considerar varias configuraciones, incluyendo la corrección de las condiciones de imagen, segmentación de regiones de interés, registro de imágenes heterogéneas y representación de incertidumbre. Por ejemplo, un dispositivo de procesamiento de información que selecciona un modelo de corrección según las condiciones de tiro y proporciona resultados de análisis y fiabilidad puede ser un candidato. En Corea debe examinarse por separado la aplicabilidad industrial de los métodos quirúrgicos, terapéuticos y de diagnóstico practicados sobre seres humanos. La distinción entre dispositivos o tecnologías de procesamiento de información y métodos de práctica médica depende de las reivindicaciones reales; denominar dispositivo a una invención no cambia automáticamente la valoración. La posibilidad de obtener una patente, la autorización de un producto sanitario y la eficacia clínica son cuestiones distintas. 19 Formación federada y actualización distribuida También puede considerar la agregación de actualizaciones en entornos donde las condiciones de distribución y comunicación de datos varían entre instituciones. Un ejemplo es una estructura que determina la proporción del agregado evaluando la desviación de actualizaciones y fiabilidad de verificación, y ajusta los parámetros que se transmitirán a las organizaciones con comunicación inestable. Usted debe describir los criterios de agregación, selección y exclusión de actualizaciones, manejo de actualizaciones retardadas y condiciones de retransmisión. También es importante que ejecute cada paso: el servidor central o las organizaciones participantes. Dado que la protección de la privacidad no es completa simplemente al no compartir datos brutos, el problema de la divulgación de información y los medios de resolverlo deben identificarse específicamente. 20 Detectar la degradación del rendimiento y desplegar la readiestración Las causas del mal desempeño durante la operación pueden dividirse en fallos de sensores, cambios ambientales temporales, nuevos tipos de datos, etc. Podemos considerar una tecnología que utiliza estadísticas de entrada, estado de sensor y patrones de error de respuestas retrasadas juntos para determinar el tipo de cambio, y seleccionar la inspección, actualización de preprocesamiento y reentrenamiento parcial dependiendo del tipo. El punto de invención radica en conectar el juicio de causa y la selección de respuesta en lugar de una simple pantalla de monitoreo. También puede considerar el despliegue de un nuevo modelo sólo cuando pasa las condiciones de validación, y revertir al modelo anterior si cae fuera de las condiciones operacionales. Usted necesita determinar si hay juicios de estado específicos de IA o relaciones de procesamiento de datos que son distintas de la automatización del despliegue general. Cuestiones que requieren la demarcación de las fronteras del objeto de protección Algoritmos y principios matemáticos Se debe hacer una distinción entre inventos que presentan fórmulas matemáticas o algoritmos abstractos ellos mismos e inventos que las utilizan para realizar el procesamiento específico de la información. La viabilidad de la invención se revisa sobre la base del contenido de toda la reclamación, y la posibilidad o imposibilidad no se determina colectivamente sólo porque se incluye una fórmula. Usted debe explicar cómo la fórmula se utiliza para procesar, almacenar, calcular y controlar la entrada real. Ficheros y pesos de aprendizaje Sólo el hecho de que usted tiene un montón de datos o que los valores numéricos aprendidos son diferentes no le da un monopolio de patentes en todos los datos o archivo de peso. Las reseñas pueden centrarse en cómo se crean, convierten, se seleccionan y utilizan los datos, o en la estructura y función específicas del modelo. Cuando un modelo de aprendizaje es objeto de una reclamación, se debe examinar por separado el método de especificar el tema y los requisitos de establecimiento y descripción. Los derechos contractuales para utilizar datos, derechos relacionados con derechos de autor, gestión secreta comercial y patentes son cuestiones diferentes. La presentación de una solicitud de patente no garantiza el derecho a utilizar datos de entrenamiento o modelos externos. Ideas de servicio y reglas de trabajo Las descripciones de ‘consultar con IA’, ‘ajustar precios con IA’ y ‘recomendar con IA’ no especifican diferencias técnicas específicas. Necesitamos examinar la estructura de la información de procesamiento de insumos, vincular modelos y utilizar resultados. Incluso las tecnologías con fines empresariales se revisan sobre la base de la configuración efectiva del procesamiento de la información, y el rendimiento empresarial por sí solo no reemplaza la diferenciación tecnológica. Materiales y estructuras propuestos por IA Incluso si se encuentra una nueva estructura material, compuesta o mecánica utilizando IA, si el objeto de la reclamación es el resultado, se revisa de acuerdo con los requisitos de patente y los requisitos de descripción en ese campo. Es importante garantizar que los resultados previstos solo apoyen suficientemente la fabricación o la eficacia. El hecho de utilizar IA no reemplaza el juicio sobre la novedad, la actividad inventiva y la viabilidad de los resultados. Materiales para organizar durante el proceso de preparación de aplicaciones Cuestiones técnicas y enfoques existentes En primer lugar, detallamos las situaciones en que los métodos existentes fallan. En lugar de decir "la exactitud es baja", es mejor escribir qué datos y entorno se produce el error. Es fácil identificar diferencias mediante la organización de los documentos de comparación, códigos abiertos y flujos de procesamiento de los productos existentes. A continuación, le mostraremos los cambios de configuración que hizo. Clasifiquemos si se han cambiado los estándares de preprocesamiento, se han cambiado las conexiones modelo o se ha cambiado el camino de inferencia. Debe hacerse una distinción entre la descripción funcional del sistema en su conjunto y los componentes básicos de cada candidato a la invención. Relación entre datos de entrenamiento y modelo Organizamos tipos de datos, entornos de recogida, definiciones de etiquetas, preprocesamiento y criterios de separación de datos. Usted necesita describir qué características de sus datos están vinculadas a lo que desea predecir o controlar. Simplemente enumerar múltiples entradas no explica completamente la relación entre entradas y salidas. Si la estructura modelo es una característica, indica las conexiones entre módulos, cada entrada y salida, y las diferencias entre los pasos de aprendizaje e inferencia. Si el método de aprendizaje es característico, la función de pérdida, selección de muestras, orden de actualización, condiciones de terminación, etc. se organizan de acuerdo con la aplicación efectiva. Si las relaciones de aplicación son clave, puede ser necesario describir la configuración de entrada y la utilización de salida en más detalle que los detalles del modelo anunciado. Experimentos comparativos y efectos técnicos Elija métricas que confirmen el efecto reclamado. Para la detección de defectos se necesitan indicadores tales como la no detección y la detección falsa, para RAG, la idoneidad de la evidencia y la demora de respuesta, y para la tecnología de distribución, se necesitan indicadores como memoria y volumen de comunicación. No es necesario tratar de explicar todos los efectos con una precisión. También se registran las condiciones de comparación. La interpretación de los resultados puede resultar difícil si el tamaño del modelo, el tiempo de entrenamiento, el dispositivo, la longitud de entrada, el tamaño del lote o la partición de datos varían. Las consecuencias de la eliminación o sustitución de configuraciones recién introducidas pueden utilizarse para describir la contribución de cada configuración. Debe haber una clara distinción entre mediciones reales y efectos esperados. Ejecuciones alternativas y alcance de la aplicación Veamos si la misma solución funciona en otros modelos, sensores y entornos de implementación. Distinguir entre la configuración necesaria y la aplicación opcional ayuda a evitar descripciones innecesariamente estrechas. Sin embargo, el alcance de los derechos no se ampliará añadiendo ciegamente modificaciones que no pueden explicarse para permitir la aplicación. Si un número específico es clave, explique por qué fue elegido y a qué alcance se puede aplicar. Usted necesita distinguir si es un valor utilizado accidentalmente en un solo producto o una condición que es significativa en la solución de un problema técnico. ¿Por qué diseñar reclamaciones y estructura comercial juntos? El alcance de la protección de una invención patentada se determina sobre la base de los asuntos indicados en las reclamaciones. Por lo tanto, usted necesita asegurarse de que los beneficios anunciados coincidan con la configuración reclamada real. Desapareciendo las características clave o incluyendo demasiados pasos innecesarios puede quitarse de la protección de negocio deseada. Es necesario distinguir entre las características que se ejecutan sólo en el servidor de aprendizaje y las características que aparecen en inferencia en los dispositivos del cliente. Si la entidad que aprende el modelo, proporciona el modelo y opera el servicio son diferentes, el tema de las reclamaciones a revisar también puede variar. Deben examinarse formatos apropiados, como métodos, dispositivos, sistemas y medios de grabación, junto con la estructura de aplicación efectiva de la tecnología. En un entorno distribuido, también necesita asegurarse de que los pasos clave se dividen en múltiples operadores o países. Si el método de reunir todos los pasos en una sola reclamación es adecuado para el ejercicio efectivo de los derechos es una cuestión separada. Puede revisar el procesamiento del lado del servidor y el procesamiento del lado terminal por separado, que tienen un significado técnico independiente. Los candidatos de invención múltiple pueden emerger de un servicio, pero no necesariamente todos tienen que ser incluidos en una sola aplicación. Se examinan estrategias para agrupar o dividir, teniendo en cuenta la pertinencia tecnológica, la unidad de la invención, el calendario de lanzamiento y el plan de desarrollo de productos. Es importante captar todas las estructuras centrales en lugar de simplemente aumentar el número de aplicaciones. Gestión de las divulgaciones y solicitudes de patentes Presentaciones y presentaciones de papel, blogs técnicos, repositorios públicos, demostraciones de productos, etc. puede afectar la revisión de patentes dependiendo del contenido de la divulgación y la accesibilidad. La preparación básica es comprobar el candidato de la invención y el calendario de solicitud antes de la divulgación. Incluso si Corea tiene un sistema de excepción de aviso, los requisitos y procedimientos de solicitud deben ser revisados, y la misma solución no se aplica a las solicitudes en el extranjero. Si ya se ha divulgado, aseguramos la información original, la fecha de la divulgación, el tema de la divulgación, el público objetivo, y si el acceso está restringido. Los hechos a revisar varían dependiendo de si la colaboración implica un acuerdo de confidencialidad o se hace pública para que alguien lo vea. También es necesario distinguir entre las tecnologías reveladas y las mejoras que aún no se han revelado. Que método, patente o secreto comercial, es apropiado es determinado por considerar la observabilidad externa de la tecnología, su importancia para el producto, el impacto de la divulgación, y la posibilidad de desarrollo independiente. No es apropiado esperar derechos amplios omitiendo la información necesaria de la memoria de patente. Preguntas frecuentes sobre solicitudes de patente de inteligencia artificial ¿Puedo revisar mi solicitud de patente utilizando el modelo abierto? Es posible. El mero hecho de utilizar un modelo público no excluye la revisión. Usted debe buscar mejoras técnicas separadas en el procesamiento de insumos, métodos de aprendizaje, combinación de modelos y operaciones de inferencia. Esto no significa que usted puede reclamar la estructura conocida del propio modelo público como si fuera su propia tecnología patentada. Los términos de licencia y los problemas de patente también deben ser revisados por separado. Si los resultados de ajuste fino son buenos, ¿puede ser patentado? No juzgamos basándose únicamente en buenos resultados. Necesita verificar cuáles son las diferencias específicas, como la organización de datos, el procedimiento de aprendizaje y la selección de adaptadores. Comparamos si los métodos conocidos de ajuste fino se aplican rutinariamente a nuevos datos o si existe una estructura separada que aborde las dificultades técnicas. ¿Puedo proteger el aviso también? Debe hacerse una distinción entre la frase misma y las técnicas de procesamiento que construyen y utilizan esa frase. Se puede revisar cualquier tecnología que combine específicamente el análisis de insumos, la selección de contextos, el despliegue de especificación de herramientas, la validación de respuestas y el control de reingreso. Es difícil esperar que se garanticen derechos amplios simplemente utilizando una expresión específica. ¿Puedo presentar una solicitud sólo con la construcción de un RAG? Ser capaz de presentar una solicitud es diferente de cumplir con los requisitos de registro. Usted debe comprobar los cambios que ha hecho a su configuración RAG normal. El primer paso es organizar diferencias específicas, como la búsqueda que refleje la estructura de documentos, la determinación de la validez de la versión, la verificación de pruebas y la investigación condicional. ¿Necesita código de implementación o datos completos de entrenamiento? La presentación del código completo y los datos completos no se requiere uniformemente para todas las invenciones. Sin embargo, es necesaria una explicación que pueda ser realizada por una persona experta en la materia. Determinamos los datos necesarios basados en las características de los datos, etiquetas, preprocesamiento, relación con el modelo y condiciones de procesamiento. ¿Puedo presentar una aplicación incluso si el producto aún no está terminado? La existencia de un producto terminado en sí no es un requisito previo para presentar una solicitud para todas las invenciones. Sin embargo, la idea técnica específica debe ser completa y debe ser posible explicarla de una manera que lo haga implementable. Si se trata de un paso que sólo tiene objetivos y resultados esperados, puede ser necesario un diseño o verificación adicionales. Dependiendo de la previsibilidad del campo y del efecto reclamado, el apoyo necesario también variará. ¿Qué hago si el artículo o código ya se ha hecho público? Usted debe organizar y revisar inmediatamente el contenido de la divulgación, fecha, tema de la divulgación y plan de aplicación por país. Comprueba si hay margen para aplicar una excepción de aviso en Corea y si existen los procedimientos necesarios. Usted también debe ver si hay mejoras adicionales que aún no han sido reveladas, y no debe pensar que usted puede presentar una solicitud en cualquier momento incluso después de la revelación. Si IA es utilizado como una herramienta de desarrollo, ¿quién es el inventor? La práctica coreana actual asume que las personas naturales son inventores. El mero hecho de usar una herramienta IA no reconoce o niega el estado de una persona como inventor. Es necesario identificar a las personas que contribuyeron a la creación real en términos de definir el problema, concebir soluciones específicas, revisar y verificar la solución. No es un asunto que se puede determinar uniformemente basado en las instrucciones de afiliación, rango o simple. ¿Puedo hacer negocios libremente si obtengo una patente? Si su invención puede ser registrada y si no infringe los derechos de otros son dos temas separados. Si se trata de una mejor invención que utiliza una patente existente, la relación con los derechos anteriores puede permanecer incluso si su propia patente está registrada. Antes de lanzar un producto, es necesario revisar por separado la viabilidad de la aplicación de patentes en los principales mercados y confirmar contratos y licencias. ¿Pueden venir múltiples patentes de un servicio IA? Es posible. Por ejemplo, puede haber diferentes mejoras en el procesamiento de datos, técnicas de aprendizaje, estructuras de búsqueda, optimización de la inferencia y control de dispositivos. Sin embargo, en lugar de dividir mecánicamente por función, debe examinarse el significado técnico independiente y las interconexiones de cada componente. Es necesario estructurar la aplicación teniendo en cuenta las mejoras de seguimiento y los calendarios de publicación. Cómo iniciar una revisión de la Invención No es necesario comenzar con un texto legal para que su solicitud sea considerada. Puede preparar datos técnicos sobre las condiciones en las que falla el método existente, la configuración que ha cambiado, el flujo de entrada y salida, los resultados de comparación y la implementación alternativa. Puede mejorar la exactitud de la revisión organizando los documentos de referencia, código abierto, fecha de publicación programada, y los participantes y roles de colaboración. Los candidatos para la protección de patentes de inteligencia artificial se encuentran en soluciones específicas durante el proceso de desarrollo en lugar de en el nombre del servicio. Ejemplos incluyen los insumos que reflejan la fiabilidad de los datos, el aprendizaje de que los cambios dependen de las condiciones, los procedimientos de generación que verifican las pruebas, la inferencia adaptada a las limitaciones de los dispositivos, y una estructura que conecta las predicciones con el control real. El proceso de comparar estos candidatos con el estado de la técnica y organizarlos en descripciones y reclamaciones viables es el núcleo de la preparación de aplicaciones. Leer el original coreano Este artículo del archivo refleja la situación en su fecha de publicación. Contacte con el despacho para analizar su caso. 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