Filgueira Loureiro, Irene2026-07-082026-07-082026-02-19Filgueira Loureiro, I. (2026). El riesgo de confusión: más allá de la comparación entre signos. En A. Tato Plaza et al. (Dir.), Nuevas tendencias en el Derecho de la competencia y de la Propiedad Industrial e Intelectual V (pp. 369-381). Atelier9791388096648https://hdl.handle.net/2183/48817[Resumen]: Las herramientas basadas en IA han permitido automatizar determinadas tareas relativas a la determinación de la similitud entre signos. Sin embargo, dicha apreciación constituye una tarea compleja, que requiere tomar en consideración diversos factores —como las circunstancias del caso concreto, la perspectiva del consumidor medio y su nivel de atención, o la información disponible sobre el funcionamiento del mercado— que difícilmente pueden integrarse de manera autónoma en sistemas automatizados. Esta complejidad se intensifica en el caso de las marcas complejas, en las que la identificación del elemento dominante carece de criterios fijos y depende de valoraciones esencialmente casuísticas. A pesar de la utilidad de la IA en las fases preliminares del examen y de su capacidad para agilizar el trabajo de las oficinas, cierta intervención humana sigue siendo necesaria en la apreciación de la semejanza, lo que impide, por el momento, su completa automatización.[Abstract]: AI-based tools have enabled the automation of certain tasks related to assessing the similarity between signs. Nevertheless, this assessment remains a complex undertaking, as it requires consideration of multiple factors —such as the circumstances of the specific case, the perspective of the average consumer and their level of attention, as well as market-based data— which cannot easily be incorporated autonomously into automated systems. This complexity is further pronounced in the case of complex marks, where identifying the dominant element lacks fixed criteria and depends on essentially case-by-case evaluations. While AI proves useful in the preliminary stages of examination and helps streamline the work of offices, human intervention remains necessary in the assessment of similarity, which currently prevents its full automation.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Semejanza marcariaConsumidor medioImpresión de conjuntoElemento dominanteRiesgo de confusiónIASistemas automatizadosReconocimiento de imágenesRedes neuronales profundasTrademark similarityAverage consumerOverall impressionDominant elementLikelihood of confusionAIAutomated systemsImage recognitionDeep neural networksbook partopen access10.71237/L4V5Ni6n