Suchen im KI-Zeitalter: Hype von echten Produktivitätsgewinnen trennen

KI wird oft als bahnbrechend für die Patentrecherche dargestellt. Am 22. Oktober brachten Questel und IP Watchdog einen Patentanwalt, einen ehemaligen Prüfer und Questels Patentchef zusammen, um den Hype von den tatsächlichen Produktivitätsgewinnen zu trennen.

Wo erzielt KI bereits messbare Vorteile bei der Patentrecherche, und wo übersteigen die Erwartungen die Technologie noch? Betrachten sich die vollständige Aufzeichnung der Podiumsdiskussion an.

Was Sie lernen werden

• Welche Suchaufgaben profitieren heute am meisten von KI (Stand der Technik-Prüfung, semantische Suche, Ergebnis-Triage) und welche erfordern weiterhin Expertenwissen?
• Warum umfassende Landschaftsanalysen immer noch schlecht für KI geeignet sind und wann die Stichwortsuche die sicherere Wahl bleibt
• Grenzen und Risiken: Halluzinationen, Transparenz und Reproduzierbarkeit
• Wie Daten, Modell, Kontext und Vorgaben die Qualität Ihrer Ergebnisse bestimmen
• Wie man KI-Suchwerkzeuge kritisch bewertet und realistische Erwartungen setzt

Ihre Lautsprecher

• Shruti Kostelas: Gründerin von Shruti Law PLLC · Patentanwältin und ehemalige Prüferin beim USPTO
• Benoit Chevalier: Chief Patent Officer, Questel
• Gene Quinn: Gründer und CEO, IP Watchdog
• Raymond Guarnieri: Vertriebsleiter – Americas Questel

Die KI-gestützte Patentrecherche nutzt maschinelles Lernen, um relevante Patentdokumente zu finden, ohne sich ausschließlich auf exakte Schlüsselwörter zu verlassen. Anstatt lange Boolesche Zeichenketten zu erstellen, wandelt das Tool die Beschreibung einer Erfindung in eine numerische Repräsentation ihrer Bedeutung (einen „Vektor“) um und sucht nach Dokumenten mit der ähnlichsten Bedeutung. Generative KI ergänzt dies um eine zweite Ebene: Sie fasst Dokumente zusammen, extrahiert die relevanten Passagen und erstellt Teile eines Berichts.

Die Patentwelt ist riesig, aber ein geschlossenes System. Wie Moderator Gene Quinn es ausdrückte: Die Frage „Welches dieser Dokumente ähnelt am ehesten dem, wonach ich suche?“ ist genau das, was KI leisten kann.

Die Stichwortsuche (Boolesche Suche) basiert auf den von Ihnen gewählten Wörtern und den vom Patentverfasser verwendeten Begriffen. Manche Verfasser verfassen sogar bewusst schwer verständliche Titel. Die semantische Suche vergleicht Konzepte und kann so zwei Dokumente finden, die dieselbe Idee mit unterschiedlicher Terminologie beschreiben. Sie reduziert außerdem das „Dashboard-Problem“: Derselbe Begriff hat in der Kfz-Mechanik und in Unternehmenssoftware unterschiedliche Bedeutungen.

Der Nachteil der Stichwortsuche besteht darin, dass sie eine Garantie bietet, die die semantische Suche nicht bietet. Eine Stichwortsuche liefert alle Patente, die den Begriff enthalten. Eine semantische Suche liefert die inhaltlich ähnlichsten Ergebnisse und kann relevante Dokumente auslassen. Optimale Arbeitsabläufe kombinieren beide Methoden.

Da es keinen gemeinsamen Maßstab gibt, wären wir bei Ranglisten vorsichtig. Bewerten Sie stattdessen Tools anhand von Kriterien, die für Ihre Arbeit relevant sind:

1. Datenqualität und -abdeckung. Ist die KI mit kuratierter, vollständiger Patent- und Nicht-Patentliteratur verknüpft? Die Suchen darf nicht mit der Qualität der zugrundeliegenden Daten mithalten.
2. Passt es zu Ihrer Aufgabe? Funktioniert es in Ihrem Anwendungsfall (Neuheit, FTO, Ungültigkeit), und nicht nur bei einer Demoabfrage?
3. Transparenz. Können Sie nachvollziehen, warum dieses Dokument veröffentlicht wurde und worauf die Zusammenfassung basiert?
4. Reproduzierbarkeit und Dokumentation. Können Sie Ihre Suche dokumentieren und verteidigen?
5. Menschliche Interaktion im Designprozess. Beschleunigt sie die Überprüfung oder verursacht sie mehr Verifizierungsaufwand?
6. Kosten in Ihrem Umfang. Insbesondere bei großen Ergebnismengen.
7. Passen Sie es Ihrer eigenen Methode an. Manche Tools passen zu Ihrer Suchweise, andere nicht, und das ist ein legitimes Kriterium.

Die KI-Agenten Orbit Intelligence und Sophia von Questel basieren auf diesen Prinzipien und stützen sich auf über 50 Jahre sorgfältig zusammengestellte Patent- und Nicht-Patentdaten. Wir empfehlen Ihnen, jedes Tool, auch unseres, anhand einer realen Suchanfrage zu testen.