En las afueras de Lausana, Suiza, en una sala de reuniones empapelada con dibujos de patentes, Ioannis Ierides enfrentó un desafío de ventas clásico: demostrar las ventajas de su producto en el corto lapso de atención de su cliente. Ierides es gerente de desarrollo empresarial en Iprova, una empresa que vende ideas para inventos con un elemento de inteligencia artificial (IA). Cuando Ierides consigue que alguien firme en el resultado final, Iprova comienza a enviar a su empresa propuestas de invenciones patentables en su área de interés. Cualquier patente resultante nombrará a humanos como inventores, pero esos humanos se habrán beneficiado de la herramienta de inteligencia artificial de Iprova. El objetivo principal del software es escanear la literatura tanto en el campo de la empresa como en campos lejanos y luego sugerir nuevos inventos a partir de otros viejos, previamente desconectados. Iprova ha encontrado un nicho siguiendo industrias que cambian rápidamente y sugiriendo nuevos inventos a grandes corporaciones como Procter & Gamble, Deutsche Telekom y Panasonic. La empresa incluso ha patentado su propio método de invención asistido por IA. En este caso, Ierides intentaba demostrarme a mí, un periodista curioso, que los servicios de Iprova pueden acelerar la búsqueda de nuevos inventos por parte de los ingenieros de toda la vida. “¿Quieres algo que pueda transcribir entrevistas? ¿Algo que pueda decir quién está hablando? preguntó. Si bien estas herramientas de transcripción ya existen, hay mucho margen de mejora y una mejor transcripción parecía un buen ejemplo para nuestros propósitos. Ierides escribió algunos términos de búsqueda relevantes en el software de Iprova, que mostraba un gráfico circular con círculos concéntricos, cada segmento representaba un área de investigación diferente. «Este es el paso de alcance», dijo. A medida que ponía más texto, el círculo se dividió en las porciones constituyentes más relevantes. El software utilizó sus capacidades de búsqueda semántica para detectar similitudes con su mensaje en su enorme corpus de texto, que incluía patentes, artículos revisados ​​por pares y otros textos de Internet relacionados con la tecnología. (Desde nuestra reunión, Iprova ha reemplazado el flujo de trabajo del gráfico circular por uno nuevo). Ierides llamó al siguiente paso “detección y conexión”. El software presentaba breves resúmenes de texto del material que consideraba relevante, y Ierides resaltaba con el cursor los que encontraba interesantes. Luego hizo clic en un botón marcado como “generar conexión” y el software mostró una propuesta para nuestro transcriptor automático en un párrafo tan seco, pero también tan claro que ni siquiera un editor automático habría cambiado una palabra. El sistema de Iprova me sugirió combinar un nuevo tipo de micrófono de alta calidad con dos nuevos programas de software que pueden identificar a los hablantes por sus patrones personales de habla. «Como puede ver, se trata de un invento bastante ‘obvio’, ya que no utilizamos la herramienta en toda su capacidad», escribió Ierides en un correo electrónico posterior. En el mundo real, los inventores de Iprova repetirían la búsqueda, escanearían patentes relacionadas y se comunicarían con sus clientes. Para llegar a un invento menos obvio que el nuestro, los inventores de Iprova podrían desafiar el software para encontrar conexiones entre campos más distantes. Tratando de automatizar la invención Los inventores de Iprova también podrían, siguiendo la tradicional tradición, mirar por la ventana, garabatear en un papel con un bolígrafo o construir algo que no esté relacionado con la tarea en cuestión antes de llegar a una idea nueva e interesante. Es casi seguro que ese nuevo concepto sería producto de una colisión no planificada de ideas y puntos de vista inconexos. Probablemente sería una casualidad. «Si le dices a alguien que puedes hacer esto de una manera más confiable y sustancial, no lo cree», dice el cofundador y director ejecutivo de Iprova, Julian Nolan. Nolan dedica mucho tiempo a persuadir a clientes potenciales de que el software de la empresa ofrece la combinación adecuada de escaneo de literatura mediante IA y conocimientos humanos, lo que ayudará a estos clientes a inventar nuevas tecnologías más rápido que la competencia. «La invención es una actividad en la que el ganador se lo lleva todo», afirma. «Si eres segundo, es demasiado tarde». “La invención es una actividad en la que el ganador se lo lleva todo. Si eres segundo, llegarás demasiado tarde”. –Julian Nolan La empresa encuentra ideas en la vanguardia de la vanguardia. Tomemos, por ejemplo, el momento en que Panasonic pidió ayuda a Iprova para encontrar nuevos usos para los vehículos autónomos. El software sugería dar a los autos trabajos cuando sus pasajeros humanos no los estuvieran usando, como entregar paquetes, esencialmente convirtiéndolos en trabajadores autónomos. Incluso sugirió que los pasajeros humanos podrían estar dispuestos a tomar la ruta panorámica, o al menos las rutas que impliquen recoger o dejar paquetes, para obtener el descuento adecuado en su viaje. Panasonic compró esa idea y presentó una solicitud de patente en 2021. “Están en la confluencia de la inteligencia competitiva y la ley de patentes”, dice Eric Bonabeau, director de tecnología de Biomedit, en Berkeley, California, que no ha trabajado con Iprova. Usar la IA para descubrir ideas patentables no es la parte nueva; eso ha estado sucediendo durante años. En 2021, el inventor Stephen L. Thaler y el abogado Ryan Abbott incluso consiguieron que la oficina de patentes de Sudáfrica reconociera el sistema de inteligencia artificial de Thaler como co-inventor de un contenedor de alimentos (las oficinas de patentes de otros países han rechazado sus solicitudes). «Lo nuevo que tenemos es una máquina de generación increíble», dice Bonabeau, refiriéndose a los grandes modelos de lenguaje producidos por la IA generativa que han surgido en los últimos años. Esos modelos de lenguaje permiten a Iprova resumir una enorme cantidad de textos de capacitación: bases de datos de patentes y otras publicaciones tecnológicas, incluidos artículos revisados ​​por pares, estándares técnicos de la industria y textos no revisados ​​por pares. Los ingenieros de inventos de Iprova han denominado «el Índice» a este tesoro en constante actualización de las ideas técnicas más recientes del mundo. Las herramientas de búsqueda de Iprova recorren el Índice, buscando las señales de novedad más útiles, mientras que diferentes herramientas califican las invenciones existentes dentro del dominio del cliente. Las búsquedas que arrojan fuertes señales de novedad pero débiles invenciones existentes revelan lugares donde los inventores podrían agregar algo nuevo y útil. Uno de esos inventos de Iprova abarca un par de áreas de investigación aparentemente dispares: baterías de litio y cifrado de mensajes. Ericsson, la empresa de telefonía móvil con sede en Estocolmo, pidió a Iprova una forma de generar claves de cifrado únicas conocidas sólo por los usuarios de dos dispositivos móviles. Christian Gralingen Un criptólogo típico podría no saber mucho acerca de cómo las baterías de litio forman pequeñas proyecciones llamadas dendritas durante sus ciclos de carga y descarga. Pero el software de Iprova reveló el hecho de que las dendritas de litio representaban un ejemplo de aleatoriedad natural, que es la raíz del cifrado fiable. Las baterías de litio dentro de los teléfonos móviles modernos se degradan de forma aleatoria y, como resultado, cada batería tiene su propia firma magnética en constante cambio. Un dispositivo móvil, colocado cerca de otro, puede medir esa fugaz firma magnética y utilizarla para generar una clave de cifrado que nadie podría replicar, dada la posterior degradación aleatoria de las baterías. La invención dio lugar a múltiples patentes. No todas las patentes conducen a una invención que alguien construirá. A veces las empresas dependen de las patentes para ayudar a proteger su propiedad intelectual; la existencia de esas patentes puede disuadir a los competidores de ofrecer algo estrechamente relacionado. En otros casos, una empresa puede reclamar ideas que luego determina que no son comercialmente maduras o que no se alinean con su misión. La empresa puede utilizar las ideas más adelante o licenciarlas a otra empresa. Las personas poco caritativas podrían llamar a esta práctica trolling de patentes, pero probablemente sea un resultado inevitable del sistema de patentes: las empresas siempre generarán más ideas de las que pueden implementar. Usar el software de Iprova para generar invenciones dispersas con la esperanza de cobrar derechos de licencia sobre las patentes no funcionaría como modelo de negocio, dice Harry Cronin, jefe de estándares de la compañía. Por un lado, el propio personal de Iprova no está lo suficientemente especializado como para generar por sí solo muchas ideas listas para el mercado: «Necesitamos la orientación de los clientes», afirma. Incluso si pudieran ser trolls de patentes impulsados ​​por inteligencia artificial, dice Cronin, «nadie en Iprova quiere hacer eso». La invención en una era de sobrecarga de información Ningún ingeniero, por muy leído que sea, puede ser un experto en todos los dominios potencialmente útiles. En una reunión de la industria organizada por Iprova en junio, Cronin dio una charla sobre lo difícil que se está volviendo hoy en día para los ingenieros mantenerse al día con todos los estándares de telecomunicaciones. Un marcapasos que pueda conectarse a una red 5G debe cumplir tanto con los estándares de salud como con los de telecomunicaciones. Un dron también debe cumplir con los requisitos de la aviación. A medida que los tentáculos inalámbricos de Internet llegan a más y más dispositivos, los ingenieros de telecomunicaciones no pueden seguir todas las reglas. Iprova encontró tan atractivo el problema de la proliferación de estándares de telecomunicaciones que construyó un módulo para su software para rastrear los llamados estándares 3GPP de la industria y ayudar a los inventores a realizar nuevos inventos compatibles con 3GPP. La herramienta puede atravesar el “muro de jerga” de los textos estándar originales, dijo Cronin, e identificar similitudes útiles. La empresa de Bonabeau, Biomedit, hace algo similar para inventar nuevos péptidos utilizando AlphaFold, la herramienta de inteligencia artificial generativa centrada en la biología de DeepMind. Bonabeau dice que el componente generativo ha revolucionado el flujo de trabajo de su empresa, permitiendo a Biomedit identificar péptidos exitosos y sintetizar miles de candidatos menos. La IA generativa está “integrada en nuestro proceso”, afirma. El enfoque de Iprova difiere porque se centra en inventos físicos, más que biológicos. Una invención biológica es como una hipótesis: requiere un laboratorio húmedo y tiempo para confirmar que funciona, mientras que una invención física se parece más a una prueba matemática. El inventor, el cliente y, en la prueba final, el examinador de patentes, deberían poder ver la novedad y el valor de la descripción del texto. Esta idea puede ser el punto débil de la máquina. Nolan suele utilizar la analogía de la cocina y dice que, si bien una máquina puede sugerir ingredientes que un cocinero tal vez no conozca, un ser humano puede intuir (o descubrir rápidamente) cuál es la mejor manera de combinarlos. Bonabeau sugirió la misma analogía después de examinar los estudios de caso de Iprova. «El ser humano está en el circuito exactamente donde yo lo pondría», dice Bonabeau. «Sabemos que la máquina no puede evaluar si algo es interesante o no». Otros están de acuerdo. «La IA realmente no puede inventar», dijo el investigador Paul Sagel, de Procter & Gamble, durante un panel en la reunión de junio de Iprova. «Tiene que tener algún elemento de asistencia humana… de lo contrario, alucina». O tal vez esas sean sólo cosas que nos diremos a nosotros mismos a medida que nos sintamos más cómodos con la idea de la invención de la IA. Thaler, Abbott y otros están intentando sentar las bases legales para otorgar patentes a los sistemas de IA. Y aprenderemos de qué es capaz la IA a medida que diferentes inventores la utilizan de maneras opuestas. Nolan, por ejemplo, habló a los asistentes a la reunión de junio sobre el poder de entregar una cantidad predecible de inventos a los clientes cada semana, de aprovechar la casualidad. Los momentos eureka programados periódicamente son útiles para los clientes, afirmó. Bonabeau, por otro lado, acepta el caos que ve en la invención de la IA. “Personalmente me encanta [generative AI] alucinaciones. Para mí, son una de las grandes fuentes de innovación, una especie de viaje en busca de hongos. Estoy buscando conexiones extrañas”. Gran parte de lo que la gente llama IA son formas avanzadas de reconocimiento de patrones. Eso incluye reconocer patrones en los inventos de otras personas. Los inventos públicos tienen una huella creativa, dice Nolan. “Si tienes suficientes ejemplos de las pinturas de un pintor, entonces puedes imitar su estilo. Quizás lo mismo pueda decirse de los inventores”. ¿Y qué son las empresas sino grupos de personas, con sus propios patrones colectivos identificables? Una IA lo suficientemente inteligente, guiada por un humano inteligente, podría incluso reconocer los patrones en las solicitudes de patentes de una determinada empresa. Combinada con la IA generativa adecuada, esa combinación podría abrir la puerta a anticipar los movimientos de un competidor. Pero, ¿qué pasa si el propio competidor utiliza IA para generar inventos? Entonces, tal vez, una IA productora de invenciones prediga la próxima invención de otra IA que produzca invenciones. Artículos de su sitioArtículos relacionados en la Web