La inteligencia artificial generativa (IAg) está transformando el panorama del registro de marca de manera profunda y acelerada. Lo que antes era un proceso eminentemente humano, basado en la creatividad, el conocimiento del mercado y la estrategia empresarial, ahora cuenta con herramientas capaces de generar nombres, logotipos y esloganes en cuestión de segundos. Esta capacidad disruptiva plantea una tensión creciente entre el avance de la automatización creativa y los marcos normativos vigentes, muchos de los cuales no están preparados para abordar la autoría no humana o la complejidad de la generación masiva de signos distintivos.
Según datos de la OMPI, en 2024 el Sistema de Madrid registró un aumento del 1,2% en las solicitudes internacionales de marcas, especialmente impulsado por sectores ligados a la inteligencia artificial, el software y la automatización de marketing. Este crecimiento se explica no solo por la innovación tecnológica en sí misma, sino también por el uso intensivo de modelos generativos en el proceso de creación marcaria.
La IA no solo acelera el proceso creativo, sino que lo expande. Empresas de todos los tamaños utilizan sistemas como ChatGPT, Midjourney o DALL·E para producir variaciones de marca adaptadas a distintos nichos, idiomas o culturas. Esto ha generado un volumen inédito de nuevos registros, pero también ha derivado en conflictos por similitud, reclamos de infracción de derechos previos, y vacíos legales que cuestionan el concepto de originalidad.
En este escenario, es indispensable revisar el sistema de protección de activos intangibles desde una perspectiva más holística, que combine la tecnología, la regulación, la ética digital y la gobernanza de datos. Este artículo propone un recorrido actualizado por los principales retos, tendencias y propuestas en juego.
La automatización creativa mediante IA está revolucionando el branding. Herramientas generativas permiten producir nombres comerciales que respetan la clasificación de Niza, logotipos vectorizados y esloganes optimizados para motores de búsqueda. Esta tecnología, sin embargo, presenta un doble filo: por un lado, democratiza el acceso al diseño marcario; por otro, puede trivializar el concepto de "originalidad".
El 78% de las grandes empresas tecnológicas utilizan IAg para crear variantes regionales de sus marcas, según un informe de McKinsey. Esto implica una sofisticación sin precedentes en la personalización de marca, pero también ha llevado a saturar los sistemas de registro con signos potencialmente redundantes o genéricos.
Casos como el de L'Oréal, que en 2024 registró 244 nuevas variantes de marca generadas por IA para productos sostenibles, muestran una tendencia de "branding programado". Estas creaciones fueron aceptadas porque demostraron intervención humana significativa, criterio que se está volviendo central en muchas oficinas de PI.
Por otra parte, la proliferación de herramientas como Namelix o Looka ha derivado en el fenómeno de las "marcas fantasma": signos creados masivamente sin una estrategia de uso real, lo que sobrecarga el sistema y genera disputas preventivas por similitud fonética o gráfica.
Uno de los principales retos es determinar si una creación generada por IA puede ser registrada como marca sin vulnerar principios básicos del derecho marcario, como la necesidad de distintividad y originalidad. A esto se suma la cuestión de la autoría y titularidad: si una IA crea el signo, ¿puede el usuario o desarrollador ser considerado su "autor"?
El caso Thaler vs. Comisionado de Patentes (Australia, 2021) abrió la discusión cuando el tribunal aceptó a una IA como inventora. Sin embargo, tanto el Reino Unido como la Unión Europea rechazaron este criterio, reafirmando que la titularidad de derechos industriales requiere de una persona natural.
La falta de regulación también deja vacío el tema del entrenamiento de modelos con marcas preexistentes. Demandas como la de The New York Times vs. OpenAI (2023) evidencian el riesgo de que datasets utilicen signos distintivos sin licencia, lo que podría constituir un caso de uso indebido o dilución marcaria.
Además, existe la problemática de la responsabilidad civil: si un modelo genera una marca ofensiva o discriminatoria que luego se registra, ¿responde el usuario, el programador o la plataforma?
El Sistema de Madrid, administrado por la OMPI, permite el registro internacional de marcas en más de 130 países. No obstante, no contempla disposiciones específicas sobre creaciones generadas por IA. En 2025, la OMPI inició debates sobre la posibilidad de incluir una categoría de "creación asistida por IA" dentro del Tratado de Singapur sobre Derecho de Marcas.
La Unión Europea ha avanzado con el AI Act (2024), que impone obligaciones de transparencia para creaciones generadas por IA. Se establece que si una marca es producto de IA, debe declararse explícitamente. Además, se prohíbe el uso de datos biométricos o estrategias de manipulación cognitiva en el branding automatizado.
En Estados Unidos, la USPTO no permite que la IA figure como inventora, pero acepta marcas creadas mediante IA siempre que exista supervisión humana. En Asia, países como China y Japón exploran normativas específicas para determinar el grado de intervención humana requerido para validar un registro.
La falta de armonización global genera inseguridad jurídica y riesgo de forum shopping por parte de empresas que buscan registrar marcas generadas por IA en jurisdicciones más permisivas.
En Ecuador, el SENADI (Servicio Nacional de Derechos Intelectuales) regula el registro de marcas bajo el marco del COESCI y la Decisión 486 de la Comunidad Andina. El sistema actual contempla criterios de distintividad, pero no cuenta con lineamientos sobre creaciones generadas por IA.
El procedimiento de registro incluye la búsqueda fonética, el análisis formal y de registrabilidad. Sin embargo, no existen filtros específicos para detectar signos generados por máquinas ni para verificar si se han utilizado marcas preexistentes como parte del proceso de entrenamiento.
La falta de mecanismos de trazabilidad en los procesos automatizados dificulta la detección de reutilización indebida de activos intangibles. Además, la falta de capacitación técnica del personal en temas de IA limita la capacidad de respuesta institucional ante solicitudes masivas o complejas.
Se vuelve necesario incluir en la normativa ecuatoriana una cláusula de transparencia algorítmica para registros asistidos por IA, así como protocolos de validación de originalidad que contemplen criterios algorítmicos y no solo formales.
La disyuntiva entre automatización del branding y protección de identidad comercial plantea un profundo debate ético. Por un lado, la IA democratiza el acceso a herramientas creativas; por otro, puede invisibilizar la labor humana, trivializar la identidad corporativa y aumentar los casos de apropiación indebida.
La creación de signos distintivos mediante IA también afecta el ejercicio de los derechos morales en la propiedad intelectual. Aunque las marcas no están protegidas por derechos morales como las obras artísticas, el uso de elementos inspirados en identidades culturales o patrimonios inmateriales sin consentimiento podría abrir nuevos conflictos legales.
Las empresas deben adoptar una política de innovación responsable, que combine creatividad algorítmica con garantías de trazabilidad, consentimiento y verificación de originalidad. La transparencia en la cadena de creación es clave para mantener la confianza del consumidor.
En este contexto, organismos como la OMPI y la ONU han propuesto la creación de símbolos o sellos de certificación de IA ética, que garanticen el uso adecuado de datasets y el respeto a los derechos preexistentes.
El ecosistema global de registro de marca está en plena metamorfosis frente al avance de la inteligencia artificial generativa. Esta tecnología ofrece oportunidades de innovación, personalización y eficiencia sin precedentes, pero también pone en jaque los principios básicos del derecho de propiedad industrial.
Los principales desafíos radican en la definición de titularidad, la garantía de originalidad, la regulación del uso de datos y la responsabilidad civil derivada de errores algorítmicos. A ello se suma la urgencia de armonizar normas y criterios internacionales para evitar vacíos legales y abusos en sistemas de registro.
Los legisladores, autoridades y empresas deben colaborar en el diseño de nuevos modelos de gobernanza tecnológica, que reconozcan la coautoría humano-IA, impongan estándares de transparencia algorítmica, y fomenten una innovación responsable.
El equilibrio entre la libertad creativa de la máquina y la protección efectiva de los activos intangibles no debe entenderse como un dilema, sino como una oportunidad para repensar la propiedad industrial en la era de la automatización.
