Secretos empresariales: el activo oculto para la Inteligencia Artificial

En las discusiones alrededor de la inteligencia artificial (IA), la propiedad intelectual (PI) suele abordarse desde las patentes y el derecho de autor. La pregunta recurrente es si un modelo, un algoritmo, un dataset o un output pueden protegerse bajo estas figuras tradicionales. Sin embargo, en la práctica empresarial, una de las herramientas más valiosas para proteger activos asociados con IA puede encontrarse en una figura menos visible: los secretos empresariales.

Buena parte del valor de una herramienta de IA no está necesariamente en una invención patentable ni en una obra protegible, sino en información técnica y comercial que permite que el sistema funcione mejor que el de sus competidores: datasets curados, criterios de depuración, parámetros de entrenamiento, arquitectura del modelo, código fuente, prompts internos, resultados de pruebas y, especialmente, conocimiento sobre lo que no funciona. Este último punto es particularmente relevante. En el desarrollo de modelos de IA, saber qué caminos no tomar puede ser tan valioso como conocer la solución final. Ese “entrenamiento negativo”, derivado de errores o pruebas fallidas, puede ahorrar años de investigación y millones en inversión. Difícilmente ese conocimiento sería protegible mediante patente o derecho de autor, pero puede tener enorme valor comercial si permanece reservado.

Frente a las patentes, los secretos empresariales ofrecen ventajas evidentes. No exigen divulgar información al público, no requieren registro y pueden extenderse indefinidamente mientras la información conserve su carácter secreto. Esto resulta especialmente atractivo en tecnologías que evolucionan más rápido que los tiempos del sistema de patentes.

Frente al derecho de autor, el panorama es similar. Aunque el software encuentra protección por esta vía, el derecho de autor no protege ideas, métodos, funcionalidades, datos o know-how como tales. En IA, precisamente, gran parte del valor competitivo reside en esos elementos: cómo se entrena un modelo, con qué información, bajo qué criterios y con qué aprendizajes acumulados.

La ley colombiana reconoce como secreto empresarial la información no divulgada que tenga valor comercial por ser secreta y que haya sido objeto de medidas razonables para mantenerla como tal. Esa última exigencia es fundamental. El secreto empresarial no existe porque una compañía afirme que cierta información es confidencial, sino porque puede demostrar que la trató como tal. Allí está el verdadero reto. La protección del secreto empresarial normalmente se prueba cuando ya se alega su infracción. En ese momento, no basta afirmar que la información era valiosa. Es indispensable demostrar que era secreta, que tenía valor por serlo y que se adoptaron medidas razonables para protegerla.

Por eso, para las empresas que desarrollan o implementan tecnologías de IA, la estrategia debe ser preventiva: acuerdos de confidencialidad robustos, controles de acceso, segmentación de información, protocolos de salida de empleados, medidas de ciberseguridad y documentación clara sobre qué información es confidencial y quién puede acceder a ella.