Patentes en la era de la IA: de las bases de datos clásicas a los nuevos asistentes inteligentes
Objetivos: Analizar comparativamente cómo seis herramientas de búsqueda de patentes —Lens, Google Patents, Espacenet, Dimensions, Perplexity Patents y PQAI— median el acceso, la interpretación, la trazabilidad y la comunicación del conocimiento patentado en contextos académicos.
Metodología: Se aplicó un diseño exploratorio-comparativo en dos fases: análisis documental y funcional de las herramientas, y prueba manual con una consulta común en lenguaje natural sobre un dispositivo wearable para detectar riesgo de deshidratación mediante sensores cutáneos y alertas móviles.
Resultados: Los resultados muestran que ninguna herramienta combina plenamente accesibilidad, trazabilidad, integración ciencia-patente, explicabilidad algorítmica y gratuidad. Lens destaca por su equilibrio entre cobertura y relación ciencia-patente; Espacenet por su autoridad documental; Dimensions por su integración académica; Perplexity Patents por su facilidad conversacional; y PQAI por su búsqueda semántica abierta. El estudio concluye que la IA facilita el acceso al conocimiento patentado, pero introduce riesgos de opacidad, baja reproducibilidad y dependencia interpretativa, por lo que se requiere alfabetización patentaria y algorítmica crítica.