Después de meses de desarrollo y pruebas internas, la Oficina de Patentes y Marcas de los Estados Unidos (USPTO) publicó recientemente un video de demostración detallado de 5 minutos (ver. 1, ver. 3) de su herramienta de búsqueda, consolidación, esbozo y comprensión, comúnmente conocida como SCOUT.
Initially Inicialmente reportado a mediados de 2025 como una aplicación de inteligencia artificial generativa segura para el personal de la agencia, la plataforma ha madurado hasta convertirse en un portal integral. Las imágenes recién disponibles (que aparecen a continuación) proporcionan a los profesionales de la propiedad intelectual una visión transparente de los examinadores de patentes de interfaz y el personal de la agencia pronto se utilizará en sus operaciones diarias.
Condiciones estrictas de uso y privacidad de los datos
El nuevo documento “Condiciones de uso para USPTO Scout LLM” proporciona una mirada cruda a los límites colocados en los examinadores. El sistema está claramente marcado como un entorno de prueba Alfa. Una advertencia prominente aleja a los usuarios beta de la plataforma alfa, afirmando “¡!! SCOUT LLM (PREVIEW) es solo para fines de prueba”.
La protección de los datos confidenciales de la aplicación bajo 35 U.S.C. § 122 (a) sigue siendo una prioridad. La primera regla en las condiciones dicta: “No ingresaré ni subiré ninguna información de identificación personal (PII), información confidencial o sensible a Scout LLM”.
El documento proporciona un principio rector: los usuarios solo deben cargar información con la que “se sentirían cómodos o autorizados a ingresar en un sitio web público (no USPTO) como Google o Bing”. Las instrucciones ofrecen ejemplos específicos, señalando que la información de las solicitudes publicadas es aceptable, pero “las aplicaciones no publicadas y los envoltorios de archivos no serían aceptables y no deben usarse dentro o cargarse en Scout LLM”.
La agencia reconoce que esta limitación dificulta la utilidad. Una nota especial en las condiciones establece: “Reconocemos que muchos casos de uso de alto valor para Scout LLM involucrarán datos confidenciales y/o confidenciales”.
El texto proyecta que las futuras versiones de producción permitirán dicha información. Para la fase de prueba actual, el documento sugiere el uso de “datos sintéticos u otros medios” para explorar casos de uso de alto valor de forma segura.
Una característica observable vista previa en la demostración es un toggle para la búsqueda en la web. Cuando se activa, este modo permite que el modelo seleccionado acceda a Internet para obtener información actual. La activación de esta característica activa protocolos de seguridad inmediatos y estrictos.
El sistema muestra una advertencia cruda cuando la búsqueda web está habilitada. El texto dice: “En este modo, los archivos adjuntos y las colecciones se deshabilitarán, y cualquier archivo que haya cargado en este hilo o espacio de trabajo no será accesible para Scout LLM”.
Advertencias de pruebas, monitoreo y alucinaciones
La USPTO deja muy claro que SCOUT no es un oráculo impecable. El sistema está fuertemente protegido con avisos de uso y renuncias de responsabilidad.
Las condiciones de uso exigen que el personal informe de inmediato sobre posibles problemas de seguridad, incluidos “los resultados aberrantes que contienen símbolos y/o contenido sin sentido que lo alientan a actuar de una manera que viole las leyes, regulaciones o políticas de la agencia”.
Una sección dedicada detalla los riesgos de la tecnología de IA generativa. El acuerdo requiere que los usuarios reconozcan que los sistemas pueden producir “alucinaciones” que se definen como “productos que parecen plausibles pero que son objetivamente incorrectos, engañosos o sin sentido”.
El documento señala que estas alucinaciones pueden surgir de limitaciones en los datos de entrenamiento del modelo de IA o sesgos inherentes en sus algoritmos. Las pantallas de los tutoriales describen que el sistema puede tener dificultades con la “Interpretación de consultas ambiguas” y no es confiable para “Hacer juicios éticos, morales o basados en valores”.
El sistema dicta su propio rol en el flujo de trabajo. El texto tutorial instruye a los usuarios a “Usar Scout para ayudar a generar ideas y borradores, no para producir respuestas finales o trabajo terminado”. Los usuarios autorizados deben “evaluar y verificar críticamente cualquier información generada por los sistemas de IA contra fuentes oficiales”. El examinador conserva la autoridad final y la rendición de cuentas.
El usuario debe estar de acuerdo: “Acepto la plena responsabilidad y responsabilidad por las acciones y decisiones informadas por el uso de la IA, y ejerceré un juicio independiente y discreción para tomar decisiones acertadas en nombre de la USPTO”.
Para hacer cumplir estas reglas, la USPTO indica que implementa una supervisión estricta. El personal debe dar su consentimiento para monitorear, reconociendo que “cualquier información ingresada, cargada o compartida con Scout LLM puede estar sujeta a acceso por parte del personal autorizado para fines de monitoreo, auditoría o cumplimiento”.
Interfaz, indicaciones e ingestión de documentos
La interfaz está estructurada para reducir la barrera de entrada para los miembros del personal. Una ventana de saludo prominente alienta a los usuarios a comenzar de inmediato, declarando: “¡La mejor manera de aprender a usar Scout es sumergirse directamente! Puedes empezar por hacerle a Scout una pregunta en la ventana de chat”.
El texto señala que el personal puede preguntar “cualquier asunto relacionado con la USPTO, desde preguntas simples hasta solicitudes de investigación complejas”.
Para facilitar la interacción del usuario, el portal incluye una biblioteca de indicaciones recomendada. Esta biblioteca está categorizada por funciones como Análisis, Brainstorming, Experiments, Research, User Experience y Writing. Las tarjetas rápidas preconfiguradas están disponibles para guiar a los usuarios.
Los títulos incluyen “Draft & improve content”, “Destilar y remediar contenido” y “Scout AI Detective”. Las descripciones inmediatas sugieren que la agencia espera que SCOUT ayude a sintetizar datos altamente técnicos, redactar informes y potencialmente formular partes de las acciones de la oficina.
El "Scout AI Detective" apunta hacia las aplicaciones en la investigación de la técnica anterior y el análisis de reclamos.
La interfaz incluye una configuración de personalización de “Memoria” para adaptar el sistema a los miembros individuales del personal. Habilitar esta función de vista previa permite que el sistema aprenda de las interacciones continuas.
La herramienta crea un perfil del estilo de trabajo específico del usuario y las preferencias para ofrecer respuestas específicas y relevantes a lo largo del tiempo. Los usuarios conservan la opción de borrar esta caché de memoria en cualquier momento a través de una función de “Restablecer memoria”.
La plataforma soporta una extensa ingestión de datos. Una ventana de administración de archivos detalla las capacidades de carga. El personal puede procesar hasta 50 archivos simultáneamente. Cada archivo de texto tiene una limitación de 15MB. El sistema admite la extracción de texto de documentos estándar y puede transcribir archivos de audio y vídeo de hasta 500MB de tamaño.
Este mecanismo de ingestión capaz significa que los examinadores pueden alimentar cantidades sustanciales de material de referencia en el modelo para resumen o comparación.
Si bien es probable que sean en su mayoría archivos PDF, tal vez un examinador que revisa una larga exhibición de video o una especificación de software voluminosa teóricamente podría cargar todo el archivo para la transcripción automatizada y el análisis posterior por el modelo de lenguaje seleccionado.
Integración de búsquedas web y seguridad de la información
Una función observable vista previa en el video es un toggle para la búsqueda en la web. Cuando se activa, este modo permite que el modelo seleccionado acceda a Internet para obtener información actual. La activación de esta característica activa protocolos de seguridad inmediatos y estrictos.
El sistema muestra una advertencia cruda cuando la búsqueda web está habilitada. El texto dice: “En este modo, los archivos adjuntos y las colecciones se deshabilitarán, y cualquier archivo que haya cargado en este hilo o espacio de trabajo no será accesible para Scout LLM”.
El aviso instruye explícitamente a los usuarios a “solo ingresar información o hacer preguntas con las que se sentiría cómodo o está autorizado a ingresar en un sitio web público (no USPTO) como Google o Bing”.
El personal debe aceptar prohibiciones estrictas. Los usuarios se comprometen a no introducir “información de identificación personal (PII)”. Acuerdan no ingresar “información confidencial o de CUI”. Deben abstenerse de ingresar “documentos no publicados, referencias o información de propiedad”.
Esta segregación rígida entre el procesamiento interno de datos y la búsqueda en la web externa refleja la preocupación continua de la agencia con respecto a las fugas de datos. La protección de los datos confidenciales de la aplicación bajo 35 U.S.C. § 122 (a) sigue siendo una prioridad.
El sistema USPTO parece diseñado para evitar la transmisión inadvertida de datos de patentes no publicados a entornos web comerciales.
Beneficios, desafíos y riesgos
El despliegue de la plataforma SCOUT presenta varias ventajas potenciales para el ecosistema de patentes. El suministro de capacidades avanzadas de síntesis y resumen a los examinadores podría disminuir el tiempo requerido para comprender la técnica anterior densa y altamente técnica.
La disponibilidad de herramientas especializadas como el asistente MPEP de patente puede aumentar la consistencia de las aplicaciones de procedimiento en diferentes unidades de arte. Si los examinadores pueden sintetizar información de manera más eficiente, esto podría reducir teóricamente la pendencia de aplicación. Esta eficiencia podría mejorar la calidad general de las búsquedas de la técnica anterior, especialmente cuando se evalúan archivos de software o biotecnología intrincados.
Las características de transcripción para archivos de audio y vídeo proporcionan un nuevo método para manejar exhibiciones no tradicionales. La arquitectura de nube (cerrada) proporciona la potencia de procesamiento significativa requerida para ejecutar instancias de GPT-5 o Llama 4 de forma segura con una latencia mínima (aparentemente), estableciendo una base para futuras expansiones de capacidad.
Aún así, la adopción de esta tecnología introduce importantes obstáculos de flujo de trabajo. Los examinadores ya están operando bajo objetivos de producción estrictos. La integración de una herramienta multifacética en las prácticas estándar de examen requiere una formación integral. Si un examinador utiliza la solicitud recomendada para analizar una limitación de la reclamación, debe dedicar tiempo a verificar de forma independiente la lógica del modelo.
Revisar el texto generado para alucinaciones o saltos lógicos exige un conjunto de habilidades cognitivas diferentes a la revisión de documentos tradicionales. Equilibrar las ganancias de eficiencia de la redacción automatizada con el tiempo necesario para una cuidadosa revisión humana será un problema continuo para la gestión de la agencia.
Los practicantes pueden enfrentar nuevas cargas para descifrar si un rechazo fue formulado por un humano o generado por un algoritmo.
Los principales riesgos se centran en la confidencialidad y la dependencia excesiva. La arquitectura del sistema tiene como objetivo evitar fugas de datos. Esto es evidente en las estrictas limitaciones de búsqueda en la web. A pesar de estos controles técnicos, el elemento humano sigue siendo una variable. Una copia accidental del lenguaje de reclamos no publicado en un mensaje habilitado para la web podría resultar en una violación significativa de la confidencialidad.
El fenómeno psicológico del sesgo de la automatización es una amenaza persistente. El personal sobrecargado de trabajo puede aceptar argumentos generados o resúmenes de la técnica anterior sin un escrutinio adecuado. Para los profesionales de patentes, esto introduce el riesgo de recibir acciones de oficina que contengan rechazos superficialmente plausibles pero técnicamente defectuosos. Refutar estos argumentos generados algorítmicamente requerirá más tiempo y recursos del cliente.
Un riesgo secundario implica transparencia y la naturaleza opaca de estos algoritmos. Entender la lógica específica que el modelo aplicó para llegar a su conclusión es a menudo imposible. Argumentar en contra de la lógica de una red neuronal introduce una nueva faceta difícil para el enjuiciamiento de patentes estándar.
Si la agencia no exige una documentación clara que detalle cuándo y cómo se utilizó SCOUT durante el examen de una solicitud específica, la opacidad resultante podría socavar la confianza pública en la validez de las patentes emitidas.
Conclusión
El lanzamiento del video de demostración SCOUT confirma que la inteligencia artificial avanzada y multimodelo es ahora un componente tangible (en pruebas alfa o beta) dentro de la infraestructura de la USPTO. Al ofrecer acceso a modelos de primer nivel junto con conjuntos de datos internos especializados, la agencia está equipando a su fuerza laboral con instrumentos analíticos altamente capaces.
Las estrictas advertencias y los entornos de datos separados demuestran una conciencia clara de las vulnerabilidades asociadas con esta tecnología. La formación y el seguimiento es otra historia.
Para la comunidad de propiedad intelectual, será imperativo observar cómo estas herramientas dan forma a la sustancia y la velocidad del examen. A medida que estos sistemas se mueven más profundamente en las operaciones diarias, el mantenimiento de una supervisión humana rigurosa sigue siendo la salvaguardia más efectiva para la integridad del sistema de patentes.
El sistema SCOUT parece diseñado para aumentar las tareas rutinarias. Al mismo tiempo, el despliegue presenta nuevas consideraciones de procedimiento para los profesionales que interactúan con la oficina. Al examinar la evidencia visual y las funcionalidades establecidas, los profesionales de patentes pueden anticipar mejor las formas en que esta tecnología podría influir en el enjuiciamiento de patentes.
La iniciativa se alinea con los esfuerzos de modernización más amplios de la agencia. El ex director de información Jamie Holcombe enfatizó previamente una filosofía de actuar rápidamente y tomar riesgos medidos con la adquisición de tecnología. Según su directiva, la Oficina del Director de Información trasladó la agencia a una infraestructura basada en la nube.
La plataforma SCOUT representa la culminación de estos esfuerzos, basándose en herramientas anteriores como “Más como este documento” y la “Búsqueda de similitud” automatizada. La transición de algoritmos de búsqueda limitados a modelos de texto generativo marca un cambio significativo en el proceso de examen.
En julio de 2025, surgieron informes que indicaban que la agencia hacía que los controles de similitud de inteligencia artificial fueran obligatorios para los examinadores que evalúan todas las nuevas solicitudes de patente. Sea fructífero o no, esta integración obligatoria sentó las bases para sistemas más avanzados. La aplicación SCOUT se basa en esa base, cambiando el enfoque de la simple recuperación de la técnica anterior al análisis de datos avanzado y la generación de contenido.
Un Enfoque Multimodelo: Acceder A Diversos Motores
Uno de los aspectos más llamativos de la plataforma SCOUT es su arquitectura modelo-agnóstica. En lugar de confiar en un solo motor propietario, la interfaz cuenta con un menú desplegable que permite a los usuarios seleccionar entre una amplia gama de modelos de lenguaje avanzados.
El video muestra opciones que abarcan múltiples líderes de la industria. Los usuarios pueden seleccionar la “vista previa de Gemini 3.1 Pro” de Google, “Claude 4.6 Opus” de Anthropic, “Llama 4 S” de Meta o “GPT-5” de OpenAI. La inclusión de modelos como “Claude 4.5 Haiku” y “Gemini 2.5 Flash Lite” sugiere opciones para tareas menos intensivas en computación.
Esta flexibilidad indica que la USPTO está trabajando para evitar el bloqueo del proveedor. Proporcionar acceso a varios modelos significa que los examinadores pueden seleccionar el motor más adecuado para una consulta técnica específica.
Ciertos modelos pueden funcionar mejor en el análisis de secuencias de biotecnología, mientras que otros podrían sobresalir en analizar la intrincada lógica del software. Además de los modelos comerciales, el menú cuenta con asistentes internos especializados.
Opciones como el “Asistente: Patente MPEP” y “Asistente: Manual de ID de Marca” son visibles en la interfaz. Estos asistentes dedicados probablemente se basan en los nueve petabytes de datos internos curados de la agencia para proporcionar una guía de procedimiento altamente específica. Esto se alinea con los informes de principios de 2025 que sugieren que SCOUT ayudaría a los usuarios a buscar en el Manual de Procedimiento de Examen de Patentes para encontrar rápidamente respuestas a las preguntas de procedimiento.
La interfaz muestra a un usuario interactuando con el modelo Gemini 3.1 Pro Preview. En la ventana de chat, el sistema establece explícitamente: “Mi fecha de corte de conocimiento confiable es el primer trimestre de 2025, ya que mi modelo de chat subyacente es Gemini 3.1 Pro Preview”. El sistema informa al usuario que no puede responder de manera confiable a las preguntas sobre eventos o desarrollos que ocurrieron después de ese tiempo.
Esta limitación temporal pone de relieve la necesidad operativa de proporcionar múltiples modelos y la integración de búsquedas web. Diferentes modelos poseen diferentes fechas de corte y conjuntos de datos de entrenamiento. La voz en off indica que los examinadores pueden cambiar a un sistema alternativo o permitir el acceso a Internet en vivo para investigar un artículo académico publicado recientemente o un producto de software recientemente lanzado.
origen: https://blog.patentriff.com/p/uspto-releases-video-of-ai-tool-scout
