Los inversores examinan la cadena de PI con un rigor cada vez mayor. Un sello criptográfico responde a las preguntas más difíciles de la due diligence antes de que se formulen.
En septiembre de 2024, una startup SaaS con sede en Lausana alcanzo la fase de term sheet con un fondo de capital de riesgo de Basilea. El director de tecnologia habia pasado catorce meses desarrollando el algoritmo de recomendacion central. Tres desarrolladores habian contribuido bajo acuerdos informales, sin NDAs firmados. Cuando el equipo juridico del fondo solicito documentacion que probara cuando se habia desarrollado cada componente y por quien, el director de tecnologia presento registros de commits de GitHub. El asesor de propiedad intelectual del fondo respondio: los registros de commits pueden manipularse. Que marca de tiempo externa tenia la startup?
Lo que siguio: seis semanas de retraso, cuarenta horas de honorarios legales y un term sheet final con un descuento del 15 por ciento en la valoracion, porque la startup no podia documentar de forma incontestable cuando cada componente habia sido desarrollado y por quien. Este escenario no es un caso aislado. Es el error evitable mas comun en las rondas de financiacion de startups suizas y europeas.
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Septiembre en una checklist: qué está vigente, qué cambia, qué corregir primero
Esta semana cerró con un acuerdo récord de derechos de autor sobre IA, una nueva ley europea de divulgación en vigor, y un juicio con jurado en curso que podría redefinir cómo se trata a los generadores de imágenes. Aquí tiene una checklist práctica de qué revisar y corregir en septiembre, desde la divulgación de contenido de IA hasta la prueba fechada de su propio trabajo.
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Un hábito de cinco minutos que cambia las cuentas antes de cualquier disputa
Una prueba creada después de que empieza una disputa siempre parece armada para la ocasión. Este artículo explica qué demuestran realmente un hash y una marca de tiempo cualificada, por qué hace falta una identidad verificada, y por qué sellar un archivo es un hábito de cinco minutos, no un proyecto para después.
Fair use para el entrenamiento, no para el almacenamiento: la línea que los tribunales realmente están trazando
En Bartz v. Anthropic, un tribunal federal determinó que entrenar un modelo de IA con libros protegidos por derechos de autor podía calificar plausiblemente como fair use, mientras que almacenar por separado copias pirateadas de esos mismos libros no estaba protegido. Esta distinción, y no un fallo general sobre el entrenamiento de IA, llevó al acuerdo de 1500 millones de dólares aprobado en julio de 2026. Esto es lo que la línea entre entrenamiento y almacenamiento significa realmente para los equipos legales y de cumplimiento.
