Künstliche Intelligenz revolutioniert Branchen, von der Analyse chemischer Daten zur Wirkstoffidentifikation bis hin zu autonomen Systemen, die Notbremsmanöver auslösen. Doch ohne den richtigen Schutz riskieren Start-ups und innovative Unternehmen, dass ihre bahnbrechenden Technologien kopiert werden und ihre Marktstellung verpufft.

Der entscheidende Punkt: Was genau ist bei KI patentierbar?

Grundsätzlich muss eine technische Lösung vorliegen, die neu, erfinderisch und gewerblich anwendbar ist. Entscheidend ist, dass nicht die Idee einer KI-Anwendung geschützt werden kann. Stattdessen sind spezifische technische Ansätze und Verfahren patentfähig, die eine bestimmte Funktionalität ermöglichen.

Der Fokus auf den Algorithmus:

Konkret patentierbar sind oft die KI-Algorithmen selbst:

• Algorithmen, die durch adaptives Lernen Fehlerquoten minimieren, beispielsweise bei medizinischen Diagnosen.
• Dazu gehören auch neuronale Netzwerke, die Tumore in MRT- oder CT-Scans erkennen und dadurch präzisere Diagnosen ermöglichen.
• KI-Algorithmen, die Fahrverhalten und Verkehrsströme optimieren in autonomen Systemen.
• Hybride Methoden, bei denen maschinelles Lernen mit regelbasierten Systemen kombiniert wird, erweitern die Möglichkeiten der Patentierbarkeit erheblich.

Die strategischen Herausforderungen:

Die Dynamik von KI-Systemen, die sich durch kontinuierliches Lernen weiterentwickeln, stellt uns vor die Frage: Wie definiert man den statischen Kern der Erfindung, der patentfähig ist?

Zudem fordern Patente eine detaillierte Beschreibung (Offenlegungspflichten). Hier wird es knifflig, denn Trainingsdaten sind oft geschäftskritisch und stellen einen Wettbewerbsvorteil dar, doch es stellt sich die Frage, ob und in welchem Umfang sie offengelegt werden müssen.

Praxishinweise zur Patentierung von KI-Algorithmen

Basierend auf den Herausforderungen und Voraussetzungen der Patentierbarkeit von KI-Lösungen sollten Unternehmen folgende Aspekte berücksichtigen:

1. Fokus auf die technische Wirkung (Technische Lösung): Patentieren Sie nicht die abstrakte Idee oder das Geschäftsmodell der KI-Anwendung. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf die spezifischen, technischen Verfahren und Algorithmen (z. B. Vorverarbeitungsalgorithmen oder deterministische Schritte), die eine neue Funktionalität ermöglichen oder bestehende Prozesse technisch verbessern, wie etwa die Steigerung der Energieeffizienz.
2. Definition des Statischen Kerns bei dynamischen Systemen: Da viele KI-Anwendungen sich durch kontinuierliches Lernen weiterentwickeln, ist es entscheidend, den statischen, patentierbaren Kern der Erfindung klar zu definieren und im Patentanspruch abzugrenzen . Die Herausforderung liegt darin, dynamische Modelle rechtlich greifbar zu machen.
3. Strategischer Umgang mit Offenlegungspflichten: Patente erfordern eine detaillierte Beschreibung der Erfindung . Wägen Sie sorgfältig ab, welche Teile des Systems (z. B. Algorithmen zur Vorverarbeitung) offengelegt werden müssen, und welche geschäftskritischen Informationen (wie Trainingsdaten) nicht offengelegt werden dürfen. Ein Ansatz kann sein, leicht überprüfbare Komponenten zu patentieren.
4. Nachweisbarkeit und Blackbox-Problematik: Da KI-Systeme oft als “Blackbox” fungieren, wodurch der Nachweis einer Patentverletzung erschwert wird, sollten Sie prüfen, ob leicht überprüfbare Komponenten oder Vorverarbeitungsalgorithmen patentiert werden können, um den Nachweis einer Verletzung zu erleichtern.
5. Sicherung der Marktposition und Investorensicherheit: Sehen Sie das Patent nicht nur als Rechtsschutz, sondern als strategisches Asset. Patente verhindern Nachahmungen, sichern den exklusiven Zugang zu Technologien und minimieren das Risiko für Investoren, da sie ein Indikator für die Innovationsfähigkeit sind.