El informe de la OMPI sobre el panorama de patentes logra proporcionar observaciones sobre la actividad de patentamiento y las publicaciones científicas en el campo de la Inteligencia Artificial genómica y se basa en la publicación de la OMPI Tendencias tecnológicas de 2019 sobre IA. Su objetivo es arrojar luz sobre el desarrollo tecnológico actual, así como su dinámica cambiante y las aplicaciones en las que se espera que se utilicen las tecnologías de Inteligencia Artificial genómica. Igualmente identifica países, así como empresas y organizaciones clave en materia de investigación.
Las familias de patentes y publicaciones científicas de GenAI han aumentado significativamente desde el año de 2017
Es de resaltar que, el auge de GenAI en los últimos años se ha debido principalmente a 3 factores: computadoras más potentes, así como la disponibilidad de grandes conjuntos de datos como fuente de datos de entrenamiento y algoritmos mejorados de IA/aprendizaje automático. Los avances como la arquitectura de transformadores en los LLM han hecho avanzar significativamente GenAI, lo que ha hecho posible desarrollar aplicaciones complejas en numerosos campos diferentes.
Vale la pena destacar que los avances tecnológicos en GenAI se reflejan en el marcado aumento de la actividad de patentamiento. En los últimos 10 años, el número de familias de patentes en GenAI ha crecido de tan solo 733 en el año de 2014 a más de 14.000 en el pasado año 2023. Desde la introducción del transformador en 2017, la arquitectura de red neuronal profunda detrás de los modelos de lenguaje de gran tamaño que se han convertido en sinónimo de GenAI, el número de patentes de GenAI ha aumentado en más del 800%. El número de publicaciones científicas ha aumentado todavía más durante el mismo período, de solo 116 en 2014 a más de 34.000 en el año 2023. Más del 25% de todas las patentes de GenAI y más del 45% de todos los artículos científicos de GenAI se publicaron sólo en 2023.
Ahora bien; ¿cuáles son las principales organizaciones con más patentes en GenAI? las mismas son:
- Primero que nada, se encuentra Tencent con la mayor cantidad de patentes.
- Posteriormente, Grupo de seguros Ping An.
- Luego se encuentra Baidu.
- La Academia China de Ciencias.
- y así mismo, IBM.
Otras empresas en el top son; Alibaba, Bytedance, así como Alphabet y Microsoft.
¿Qué instituciones publicaron más publicaciones científicas sobre GenAI?
Es crucial señalar que la Academia de Ciencias de China se ubica claramente a la cabeza en cuanto a publicaciones científicas, con más de 1.100 publicaciones desde 2010. La Universidad de Tsinghua y la Universidad de Stanford le siguen en segundo y tercer puesto con más de 600 publicaciones cada una. Por su parte, Alphabet/Google (cuarto) es la única empresa entre las 20 primeras (556 publicaciones científicas).
Sin embargo, si se mide el impacto de las publicaciones científicas por número de citas, las empresas dominan. Alphabet/Google es la institución líder con un amplio margen, y otras 7 empresas están presentes entre las 20 primeras. El caso de OpenAI también es digno de mención. La empresa ha publicado solo 48 artículos (la institución número 325 en términos de número de publicaciones), pero estas publicaciones han recibido un total de 11.816 citas de otras publicaciones científicas (la 13.ª en general).
Otro aspecto importante que debe conocer es; ¿dónde se inventaron más tecnologías GenAI? para responder a ello debemos señalar:
- China ocupa el primer lugar con más de 38.000 familias de patentes entre 2014 y 2023.
- Estados Unidos ocupa el segundo lugar con alrededor de 6.300 familias de patentes entre 2014 y 2023.
- República de Corea.
- Japón.
- India.
- Reino Unido.
- Alemania.
¿Cuáles son los principales tipos de datos utilizados en las patentes GenAI?
Vale la pena resaltar que los principales tipos de datos de GenAI incluyen:
- Imagen.
- Video.
- Discurso.
- Sonido.
- Música.
Es importante destacar que entre los diferentes modos GenAI, o el tipo de entrada y salida de datos, la mayoría de las patentes pertenecen a la categoría de imagen/vídeo. Los datos de imagen/vídeo son especialmente importantes para las GAN. Las patentes que involucran el procesamiento de texto y voz/sonido/música son tipos de datos clave para los LLM. Los modos restantes: modelos de imágenes 3D, moléculas químicas/genes/proteínas y código/software poseen muchas menos patentes hasta ahora. Al igual que con las patentes relacionadas con los modelos centrales de GenAI, algunas patentes no se pueden asignar claramente a un tipo de datos determinado. Además, algunas patentes se asignan a más de un modo porque ciertos modelos GenAI, como los modelos de lenguaje multimodales grandes (MLLM), superan la limitación de usar solo un tipo de entrada o salida de datos.
Principales áreas de aplicación de las patentes de GenAI
Otro aspecto importante que hay que comentar son las áreas de aplicación clave para las patentes de GenAI las mismas incluyen:
- Software.
- Ciencias de la vida.
- Gestión y publicación de documentos.
- Soluciones empresariales.
- Industria y manufactura.
- Transporte.
- Seguridad.
- Telecomunicaciones.
La GenAI está llamada a tener un impacto significativo en numerosas industrias conforme se vaya abriendo camino en productos, servicios y procesos, convirtiéndose en un facilitador tecnológico para la creación de contenido y la mejora de la productividad.
