El fin de la mentalidad de la retirada

Durante más de dos décadas, la protección de marca online ha evolucionado al mismo ritmo que las amenazas que debía frenar. A medida que los falsificadores pasaban al mundo online, las herramientas de detección se volvían más sofisticadas. A medida que mejoraba la actuación, los infractores se adaptaban. Cada avance tecnológico subía el listón para ambas partes.

Lo que sigue no es una predicción. Es una observación desde dentro del sistema.

Este análisis repasa cómo ha llegado la protección de marca a su estado actual: un ecosistema muy optimizado e impulsado por la IA, centrado en la detección, las retiradas y la actividad a escala. Explica por qué esas capacidades importaron, cómo se convirtieron en lo mínimo exigible y por qué la inteligencia artificial ha acelerado drásticamente el ciclo.

Pero también saca a la luz una verdad más dura.

Cuando la protección se convierte en una carrera armamentística, el progreso se mide por la velocidad y el volumen, no por el control, la confianza o la integridad de marca a largo plazo. El resultado es un sector que cada año va más rápido, mientras los responsables de marca siguen haciéndose la misma pregunta: ¿estamos de verdad más seguros que antes?

Este artículo examina cómo hemos llegado hasta aquí y por qué este momento exige replantear qué significa realmente “protección” en un mundo impulsado por la IA.

Tras dedicarnos a la protección de marca durante casi dos décadas, hemos visto muchos ejemplos de tecnología aplicada a proteger la propiedad intelectual. Incluso cuando todo se reducía a una serie de procesos totalmente físicos (redadas en mercados, registros aduaneros en los puntos de entrada, investigación física de la cadena de suministro), la tecnología estaba en el centro de las contramedidas. El etiquetado, los envases, los hologramas, las tintas y toda una serie de técnicas se usaban para ayudar a los titulares de derechos a defender su PI.

Cada una de ellas complicaba la tarea del infractor, pero ninguna, ni todas juntas, eran una “solución mágica”. La tecnología de copia logró superar muchos de los obstáculos de envasado e impresión, incluso se reutilizaron envases auténticos desechados y se clonaron hologramas. La cuestión es que los falsificadores serios están comprometidos y no se rinden fácilmente solo porque se les pongan unos cuantos obstáculos.

El reto online

En 2007 asistí a una conferencia contra la falsificación en Milán, con una nutrida presencia de casas de moda mundialmente famosas, y los debates centrales giraban en torno al tipo de problemas y contramedidas físicos que he descrito.

Cuando pregunté qué atención prestaban estas empresas a la posibilidad de las falsificaciones online, despacharon el tema: “nuestros clientes quieren comprar nuestros productos en nuestras preciosas tiendas, lo online no es relevante”, fue la respuesta. Cuánto ha cambiado el mundo desde entonces.

El comercio digital se disparó y, con el crecimiento de los ingresos online, llegó la conciencia de las ventas de falsificaciones en internet, lo que provocó el rápido crecimiento de los proveedores de protección de marca online; cinco años después, muchas de esas empresas eran clientes míos en MarkMonitor.

Con el rápido crecimiento de las ventas de falsificaciones online, el reto consistía en encontrar y retirar publicaciones y sitios web infractores, así que la tecnología de rastreo y análisis se convirtió en el activo clave de un sector de protección de marca online que hoy mueve cerca de 1000 millones de dólares en todo el mundo.

¿Qué entendemos por carrera armamentística?

En el deporte se dice que “la competición es una carrera sin final”, y lo mismo vale para los negocios: basta ver cómo se comportan los proveedores que compiten en un mercado, ya sea de servidores, soluciones de software, chips o incluso los propios agentes de IA.

Muchas veces he planteado que, si un negocio serio de falsificación tiene, por ejemplo, un almacén lleno de artículos de cuero falsificados de marcas conocidas, cuando eliminemos todas sus publicaciones y cuentas de eBay, Amazon y AliExpress, ¿les prenderán fuego sin más? Por supuesto que no.

Ajustarán sus publicaciones para evitar los términos fáciles de buscar, abrirán cuentas nuevas y se mudarán a otros marketplaces como Segundamano, Allegro o Coupang, o incluso cambiarán de estrategia para vender a través de redes sociales como Facebook o TikTok Shop.

La cuestión es que, en su mayoría, se trata de actores serios y a gran escala, que responden a los retos como lo haría un negocio legítimo: se vuelven más inteligentes, más ágiles y usan la tecnología como lo harían los mejores negocios online.

La manipulación experta de palabras clave, las técnicas avanzadas de ocultación para mostrar contenidos distintos según la dirección IP o el tipo de dispositivo de quien consulta, los videos de influencers con enlaces ocultos a grupos solo por invitación que no se encuentran fácilmente rastreando, el tráfico generado por bots para subir las publicaciones en los algoritmos de búsqueda: todos son ejemplos de cómo han evolucionado los infractores para evitar la detección y competir en un mundo en el que la propia tecnología de protección de marca ha mejorado.

¿Cómo afecta la IA a la situación?

Sin duda, la IA ha sido uno de los temas más candentes del último año, tanto si hablamos de mercados financieros como de entretenimiento, del futuro del empleo o de la simple resolución de problemas cotidianos.

De hecho, tiene enormes implicaciones para los derechos de propiedad intelectual de varias formas que no están directamente relacionadas con la protección de marca online: derechos de autor, música, cine, autoría y más. Veamos cómo desempeña un papel enorme en muchos aspectos de la amenaza a las marcas y cómo también puede usarse para protegerlas.

¿Cómo usan la IA los infractores?

Por desgracia, muchas de las actividades legítimas para las que sirve la IA, como crear y desplegar sitios web, programar o crear imágenes, son elementos centrales de la cadena de valor de los infractores online: crear publicaciones y sitios web, copiar imágenes y clonar sitios web auténticos es el pan de cada día para casi todos los GPT populares.

Esto significa que el potencial del “juego del topo” es mucho mayor que cuando los delincuentes tenían que hacer todo ese trabajo por sí mismos. Tan rápido como se retiran sitios web y publicaciones, se reconstruyen, quizá en otras plataformas o con etiquetas y claves modificadas.

Hace un par de años era posible hacer que atacar una marca resultara muy poco rentable, simplemente obligando a los delincuentes a trabajar mucho. Hoy ese efecto se ha reducido drásticamente. Además, la IA es brillante manipulando imágenes, así que las fotos de envases y productos, que a menudo son una fuente de detección para las tecnologías de protección de marca online que usan visión artificial, se pueden ajustar fácilmente para intentar engañar a esos sistemas. También se pueden añadir reseñas falsas y comentarios en redes sociales a las publicaciones falsificadas para que parezcan más creíbles.

La IA abre además la puerta a toda una variante de venta de falsificaciones en la que se usa para automatizar la creación de canales sociales y de contenido de influencers relacionado, y después cerrar ventas con bots a través de plataformas de chat, mucho más difíciles de seguir y atajar para los equipos de protección de la PI. Si pensamos en la vertiente de suplantación y fraude online de la protección de marca, la IA tiene un papel aún mayor: la capacidad de escribir correos en un inglés perfecto, personalizados con datos extraídos, o de lanzar campañas por SMS o por voz potencia enormemente el arsenal del estafador. Si a eso se suma la capacidad de clonar sitios web, localizar el idioma y variar el contenido según la IP del visitante, como se ha descrito antes, tenemos el escenario perfecto para un aumento masivo del fraude online.

Por eso vemos tanta actividad pública de los bancos, incluso aquí, en la lejana Nueva Zelanda, para advertir a los consumidores de los riesgos del phishing y otras estafas online.

¿Cómo pueden usar la IA los titulares de derechos y sus proveedores para defenderse?

Ya escribí sobre esto aquí. En esencia, muchos tramos de la cadena de valor de la protección de marca online pueden apoyarse en la IA o sustituirse por ella si se usa correctamente:

Detección: analizar la mayor variedad posible de plataformas con visión artificial y procesamiento del lenguaje natural para encontrar sitios web y publicaciones potencialmente infractoras.

Análisis y filtrado: uno de los mayores retos históricos de los proveedores de protección de marca online ha sido que los sistemas generan un gran volumen de falsos positivos (p. ej., artículos del mercado gris o de segunda mano) contra los que no se puede actuar. Con el reconocimiento de imágenes y de texto, más el aprendizaje automático, las tecnologías de protección de marca online más eficaces pueden identificar los elementos contra los que sí se puede actuar mucho más rápido y con más precisión de lo que jamás podrían los equipos de analistas.

Actuación: trabajar con los equipos de abuso de las plataformas para retirar publicaciones implica rellenar muchos formularios, una tarea muy repetitiva y perfecta para la automatización, algo que algunos proveedores ya han hecho.

Aplicaciones innovadoras: igual que los infractores usan la IA para atraer a los consumidores a conversaciones con chatbots, proveedores como MarqVision han desarrollado bots que continúan ese diálogo con el objetivo de encontrar la publicación o el sitio web contra los que se puede actuar detrás de la transacción. Es un ejemplo clásico de “carrera armamentística”.

Informes y medición: como era de esperar, las marcas quieren conocer el estado de sus proyectos de protección de marca online. ¿Qué plataformas y lugares concentran más amenazas, con qué éxito se están gestionando, con qué rapidez y qué queda por hacer? Esto ha sido históricamente difícil y costoso para los proveedores, ya que los grandes clientes solían pedir informes y mediciones de KPI muy personalizados que consumían mucha capacidad del proveedor.

Medición basada en resultados: con la IA, unos pocos proveedores pueden calcular ya mediciones de KPI significativas y personalizadas que se centran en el impacto del proyecto, y no solo en un catálogo de actividad, conocidas como tasa de “saturación” o de “limpieza”. Esto da al titular de los derechos una visión del avance de su proyecto mucho más significativa que la disponible hasta ahora.

Conclusiones

La conclusión no es que la protección de marca haya fracasado, sino que el problema para el que se creó ha cambiado. La inteligencia artificial ha eliminado la fricción de la infracción en todos los niveles: creación, distribución, suplantación y engaño. En respuesta, la tecnología de protección se ha vuelto más rápida, más amplia y más automatizada. Pero la velocidad y la escala por sí solas ya no equivalen a control.

Cuando la actuación es perpetua, el éxito se vuelve temporal. Cuando la medición se centra en la actividad, los resultados se vuelven confusos. Cuando la protección es reactiva, las marcas quedan expuestas en los momentos que más importan.

La carrera armamentística de la IA que se describe aquí es real y continuará. Pero para los responsables de marca, la pregunta más importante no es lo avanzadas que son las herramientas, sino si preservan de verdad la confianza, el valor y la integridad del mercado a medida que crecen las marcas. Eso exige ir más allá de un modelo optimizado para las retiradas y apostar por otro centrado en la gobernanza, la visibilidad y la integridad de marca a largo plazo.

Entender la carrera armamentística explica el pasado. Redefinir el objetivo es lo que dará forma al futuro.