Se a IA aprende com tudo, o que ainda pode ser “novo” em patentes?

Há uma provocação que eu tenho ouvido com frequência em conversas com CIOs, CTOs e líderes de produto: se a inteligência artificial cria conteúdo e soluções e estas soluções alimentam as múltiplas bases de dados e referências usadas para criar soluções novas, em breve o que será realmente novidade desde um ponto de vista de soluções tecnológicas descritas nas patentes?

A pergunta é ótima porque expõe um “curto-circuito” comum: confundir o método (usar IA para gerar possibilidades) com o objeto de proteção (a contribuição técnica, no caso de patentes). A IA acelera o remix do que já existe, mas a novidade nunca foi sinônimo de “criar do zero”. A inovação sempre se apoiou em estado da técnica, literatura, produtos no mercado e experiências anteriores. O que muda, agora, é a escala, a velocidade e a facilidade de chegar perto de soluções parecidas.

A consequência prática? Em vez de “matar” a novidade, a IA torna a novidade mais disputada e exige que empresas tratem a proteção da propriedade intelectual como parte do processo de desenvolvimento — não como etapa final.

O novo não é a IA, é a forma de provar a contribuição técnica

Leia mais: Filósofo Pondé ministra aula magna do Instituto Itaqui sobre sentido da vida e da tecnologia

Do ponto de vista jurídico, patentes continuam obedecendo aos critérios clássicos: novidade, atividade inventiva e aplicação industrial. O ponto central é que, com IA, dois vetores ficam mais intensos:

1. O estado da técnica ficou “maior” e mais acessível:
   Ferramentas de busca semântica, mineração de patentes e análise automatizada tornam mais rápido e preciso o trabalho de que um examinador (ou um concorrente), que provavelmente passará a encontrar mais anterioridades relevantes, em menos tempo. Isso eleva a régua: aquilo que antes poderia “passar” por ser pouco conhecido, será rapidamente localizado e usado no processo de decisão sobre a sua novidade, ou em uma oposição ou disputa.
2. A fronteira entre “algoritmo” e “solução técnica” fica mais sensível: 
   No mundo real, muitas criações e soluções tecnológicas estão sendo desenvolvidas tendo a IA é parte integrante da invenção e da solução do problema técnico específico que a invenção resolve.

   O caminho tradicional é proteger uma invenção baseada em programas de computador como um método ou sistema que leva a uma solução técnica com efeito técnico verificável (por exemplo: melhoria mensurável de processamento, uso de sensores, compressão/eficiência, segurança, redução de erro em um processo industrial, otimização de rede etc.). Será que continua válida essa abordagem?

No Brasil, o debate ganhou tração com a Consulta Pública do INPI (nº 03/2025) para diretrizes específicas de exame em pedidos de patente relacionados à IA.

A discussão do “inventor IA” já foi testada em diversos lugares e, hoje, a linha predominante é clara: IA não pode ser indicada como inventora. O próprio INPI já se posicionou nesse sentido. No mesmo sentido, há decisões e posicionamentos na Europa (EPO) e no Reino Unido (caso DABUS). Nos EUA, o USPTO publicou diretrizes para inventorship em invenções assistidas por IA (com revisões mais recentes), reforçando que a análise de inventoria se mantém centrada na contribuição humana.

Então, o que é “novo” em patentes quando há IA envolvida? É novo, sobretudo, o padrão de evidência e governança que vira necessário para sustentar a patente:

• Rastreabilidade da contribuição humana: quem definiu o problema, as restrições, escolheu abordagens, avaliou resultados e tomou decisões técnicas?
• Registro do caminho experimental: versões, hipóteses testadas, falhas, trade-offs, métricas de ganho.
• Gestão de dados como ativo: se dados e pesos de modelo são centrais para o desempenho, frequentemente a estratégia ótima combina patente + segredo industrial + contratos (e não apenas “depositar uma patente e pronto”). A própria WIPO recomenda mitigação de risco e governança ao adotar IA generativa, inclusive em direitos além de copyright e marcas.

Em termos simples: a IA não “cria” a patente — ela muda o quanto você precisa estar preparado para explicar, delimitar e provar a invenção.

A novidade não morreu, ela ficou mais “auditável”

Volto à pergunta inicial. Se a IA aprende com múltiplas bases, o que é novo? Novo é aquilo que, mesmo em um oceano de referências, entrega uma solução técnica delimitável e justificável (patentes), ou uma configuração visual específica, ornamental e distinguível (desenhos industriais).

A IA não elimina a inovação. Ela elimina a informalidade. Para empresas de tecnologia, isso se traduz em uma recomendação objetiva: tratem propriedade intelectual como infraestrutura de produto. Versionamento, trilha de decisão, política de uso de modelos, contratos com fornecedores e um funil claro de “invenções e designs registráveis” passam a ser tão estratégicos quanto backlog, segurança e arquitetura.