Cómo ha cambiado la IA la estrategia de protección de marca

De la simple detección de falsificaciones a la supervisión personalizada, los procesos automatizados y el análisis con IA

Antes se consideraba que encontrar y retirar miles de publicaciones de falsificaciones bastaba para proteger una marca, pero eso ha cambiado.

Los vendedores malintencionados son cada vez más astutos. Usan software nuevo, herramientas basadas en IA, estrategias renovadas y canales ocultos para esquivar la simple detección de datos y seguir vendiendo productos falsificados. En este contexto, los métodos tradicionales de detección de infracciones de PI tienen dificultades para frenar unas infracciones cada vez más complejas. Si las marcas no hacen evolucionar su estrategia de protección, se arriesgan a sufrir daños por infracciones de PI aún más graves.

Antes, el núcleo de la protección de marca era detectar infracciones de PI a gran escala; ahora es más importante anticipar las estrategias de los vendedores malintencionados e ir un paso por delante. En este artículo analizamos cómo han cambiado sus patrones y cómo resolver los problemas de infracción de PI con supervisión avanzada basada en IA y análisis de redes de vendedores, para proponer una forma estratégica de protección que se adelante a los nuevos métodos de infracción.

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Cómo ha cambiado el comportamiento de los vendedores malintencionados y los límites de la detección tradicional de infracciones de PI

Retirar publicaciones de falsificaciones a gran escala no aporta, por sí solo, un valor real a la empresa. Retirar miles de publicaciones puede parecer al principio un resultado positivo e impresionante, pero si las falsificaciones de la misma marca vuelven a aparecer y a venderse, esa cifra no significa gran cosa. No es más que un juego del topo en el que se sancionan publicaciones que reaparecen una y otra vez.

Cómo usan los vendedores malintencionados las nuevas tecnologías para vender falsificaciones

Los vendedores malintencionados se han acostumbrado a volver a publicar sus falsificaciones cuando se retiran. Con fotos nuevas y textos de producto generados con IA, mantienen sus publicaciones activas durante más tiempo y las publican a la vez en varios marketplaces. Por eso los métodos de detección tradicionales pierden eficacia, y retirar publicaciones sin parar no resuelve el problema.

Si no se entiende a fondo a los vendedores malintencionados, sus redes y su entorno, o si no se usa una solución de protección de marca más rápida y eficiente, la marca seguirá expuesta y vulnerable a las infracciones de PI.

Cómo identificar y sancionar con IA a unos vendedores malintencionados que cambian rápidamente

Un marco de decisión multimodal (multi-modal decision-making) basado en IA analiza todos los elementos de una publicación que puede infringir la PI y evalúa en conjunto el texto, las imágenes, los logotipos, la página de producto, el nombre del producto y más. Así se puede reforzar la estrategia de protección de marca aumentando la precisión de la detección y reduciendo, a la vez, el tiempo y el costo de las retiradas.

Si además se integra el análisis de redes de vendedores con IA, es posible analizar los patrones de comportamiento de los vendedores malintencionados y detectar con eficiencia las infracciones de PI en distintos países y plataformas.

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Estrategias de protección de marca eficientes gracias a una IA avanzada

Detectar infracciones de PI a gran escala aumenta la carga de la marca, que tiene que revisar todas las publicaciones. Cuantas más publicaciones se detectan, más difícil puede ser centrarse en las retiradas importantes.

Para aliviar esa carga de revisión se puede plantear como alternativa un sistema de detección totalmente automatizado, pero existe el riesgo de errores de detección. Por ejemplo, si se detecta y sanciona por error a un vendedor oficial que no infringe la PI de la marca, la credibilidad de la marca puede sufrir un golpe importante.

Para superar estos límites se está adoptando una IA más avanzada, que hace la protección de marca más eficiente y eficaz en tres aspectos.

1. Priorizar las infracciones de PI de riesgo bajo y alto

: La IA clasifica las publicaciones con baja probabilidad de infringir la PI y concentra los recursos de protección en las de alto riesgo. Analiza el riesgo de cada publicación a partir de los datos de detección y de los casos de retirada exitosos anteriores, y como aprende de forma continua, se vuelve más precisa con el tiempo.

2. Predecir las pérdidas económicas causadas por los vendedores malintencionados

: Predice las pérdidas económicas que puede causar un vendedor malintencionado concreto y analiza también los posibles resultados, como la probabilidad de recuperar las pérdidas mediante acciones legales. Así la empresa puede tomar decisiones más eficientes y ahorrar el tiempo y el costo que exige la protección de marca.

3. Asistente inteligente: apoyo a la toma de decisiones basado en IA

: Un panel que visualiza las decisiones que propone la IA permite al usuario consultar fácilmente los resultados del análisis. Este panel filtra los errores de detección y permite evaluar las infracciones de PI de alto riesgo según los criterios de la marca. La IA procesa rápidamente tareas que antes exigían largas revisiones por parte de abogados y expertos en protección de la PI, lo que permite decidir más rápido. Sin embargo, como la IA puede equivocarse y confundir a un vendedor oficial con uno malintencionado, la revisión final de un experto sigue siendo necesaria.

Las estrategias multicanal de los vendedores malintencionados para vender falsificaciones

Los vendedores malintencionados se esconden detrás de cuentas anónimas y venden falsificaciones en distintas plataformas, cuentas y países, como si fueran vendedores independientes sin relación entre sí. En particular, usan redes sociales como TikTok para anunciar falsificaciones y llevar a los consumidores a otros sitios web o apps donde completar la compra. Este enfoque multicanal dificulta el seguimiento y la retirada de las publicaciones.

La supervisión tradicional de infracciones de PI suele centrarse en un solo marketplace o plataforma, así que le cuesta captar la estrategia completa de los vendedores malintencionados que operan en varios canales. Para responder a unas estrategias cada vez más sofisticadas, adoptar la IA es imprescindible. Con el análisis de redes de vendedores y el análisis predictivo basados en IA se pueden identificar las conexiones entre plataformas y analizar las redes que unen a vendedores que parecen no tener relación.

Un modelo de IA entrenado agrupa a los vendedores malintencionados repartidos por distintas plataformas y ayuda a sacar a la luz sus redes ocultas. Así, la marca puede apuntar no solo a publicaciones individuales, sino a toda la red de vendedores malintencionados, y retirar a la vez las publicaciones de falsificaciones en distintas plataformas.

Este enfoque de detección de infracciones de PI centrado en las redes mejora mucho el proceso de detección. Al identificar las redes de vendedores malintencionados y responder con rapidez, la marca puede adelantarse antes de que los consumidores vean las falsificaciones y golpear con más fuerza las redes de distribución de falsificaciones.

Una nueva solución para tu estrategia de protección de marca

En los últimos años, los métodos de venta de falsificaciones se han vuelto cada vez más sofisticados y los vendedores malintencionados han aprendido a esquivar la tecnología tradicional de detección de infracciones de PI. Antes, la detección a gran escala y la retirada de publicaciones falsificadas se consideraban una estrategia de protección eficaz, pero hoy ya no bastan. Los vendedores malintencionados aprovechan canales nuevos para formar sus propias redes y diseñan estrategias operativas complejas.

Las marcas necesitan una nueva solución de protección que se centre en las infracciones de PI de alto riesgo y analice las redes de vendedores que hay detrás, para atacar la raíz del problema. Es imprescindible usar una IA avanzada para anticipar los movimientos de los vendedores malintencionados y responder un paso por delante. Retirar publicaciones no basta: es fundamental comprender todo el panorama de las infracciones de PI y responder con rapidez y precisión.

El éxito de la protección de marca dependerá de cómo se aprovechen la detección precisa, los procesos automatizados y el análisis de redes. Con una solución basada en IA, las marcas pueden ir estratégicamente por delante de los vendedores malintencionados en un entorno online cada vez más complejo y proteger sus productos y su valor.

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