É possível patentear software, algoritmos ou modelos de IA?

Pergunte na Internet se o software pode ser patenteado e você encontrará duas respostas confiáveis. Um lado diz não, porque o software é abstrato. O outro diz que sim, porque existem milhares de patentes de software.

Ambas as respostas são simplistas demais para serem úteis.

Aqui está a versão que eu gostaria que os fundadores e engenheiros ouvissem primeiro: uma patente normalmente não protege um bloco de código. Os direitos autorais protegem o código que você escreveu como uma expressão. Uma patente, quando disponível, protege uma invenção descrita através de características técnicas e definida por reivindicações de patente – mesmo que um concorrente implemente posteriormente essas características com um código totalmente diferente.

É por isso que as respostas honestas a três perguntas comuns são todas “às vezes”:

• O software pode ser patenteado? Às vezes.
• Um algoritmo pode ser patenteado? Às vezes, quando faz parte de mais do que um método abstrato.
• Um modelo de IA pode ser patenteado? Às vezes, quando a invenção reivindicada é uma solução técnica concreta, em vez do rótulo “AI” anexado a um resultado.

Eu sei que “às vezes” não é a resposta satisfatória. Mas isso leva à pergunta útil: que problema técnico a invenção resolve, como ela o resolve e o que exatamente a patente reivindicaria?

As três coisas que as pessoas continuam misturando

Essas três camadas são fáceis de reunir em uma só.

O código é o texto fonte específico: as funções, nomes de variáveis, estrutura e implementação que você escreveu. Os direitos autorais podem proteger essa expressão, mas normalmente não impedem que alguém escreva de forma independente um código diferente que execute a mesma função.

O algoritmo é o procedimento lógico ou matemático. Uma regra de classificação, uma fórmula de pontuação, um método de otimização ou uma arquitetura de rede neural podem ser intelectualmente impressionantes e comercialmente valiosas. Em abstrato, porém, os métodos matemáticos e as ideias abstratas são comumente excluídos da proteção de patentes.

A invenção implementada por computador é o algoritmo que opera dentro de um sistema técnico definido para produzir um resultado técnico. Pode ser um controlador que altera a carga da bateria em resposta à degradação prevista, um pipeline de processamento de imagem que compensa a distorção do sensor ou um método de agendamento que reduz o congestionamento em uma rede de comunicações.

A terceira camada é geralmente onde começa um caso de patente confiável. O código é uma implementação. A invenção é o ensino técnico que está por trás dela.

Nos EUA, adicionar “em um computador” não muda nada

Nos Estados Unidos, uma reivindicação de patente de software ou IA deve primeiro enquadrar-se no assunto elegível para patente sob 35 U.S.C. 101. Os tribunais criaram excepções para ideias abstractas, leis da natureza e fenómenos naturais. Isso significa que adicionar “usar um computador” a uma regra de negócios abstrata não a transforma automaticamente em uma invenção.

A atual [orientação de elegibilidade de assunto] do USPTO (https://www.uspto.gov/patents/laws/examination-policy/subject-matter-eligibility) pergunta, entre outras coisas, se uma reivindicação de patente é direcionada a uma exceção judicial e se integra essa exceção em uma aplicação prática. Os seus exemplos de IA contrastam deliberadamente reivindicações de patentes que meramente recitam conceitos matemáticos com reivindicações de patentes que os utilizam numa aplicação concreta.

A elegibilidade é apenas a primeira porta. A invenção ainda deve ser nova, útil e não óbvia, e o pedido deve descrevê-la adequadamente. Uma reivindicação de patente pode ser perfeitamente “técnica” e ainda assim falhar porque uma patente ou artigo anterior já a divulgou. Também pode falhar porque o pedido promete uma função sem ensinar como alcançá-la.

É por isso que a patenteabilidade de software não é um exercício de nomenclatura. “Ativado por IA”, “baseado em nuvem” e “implementado por um processador” são decorativos, a menos que o pedido explique a engenharia por trás deles.

A Europa pergunta se a contribuição é técnica

A Europa utiliza uma linguagem diferente, mas enfrenta um desafio prático relacionado. Nos termos da Convenção sobre a Patente Europeia, os programas de computador e os métodos matemáticos “como tais” estão excluídos. No entanto, as invenções implementadas através de computador podem ser patenteáveis ​​quando as características relevantes contribuem para o caráter técnico da invenção e ajudam a resolver um problema técnico.

A orientação do EPO para 2026 afirma que os modelos de IA e de aprendizado de máquina são de natureza matemática abstrata por si só. A sua utilização não torna automaticamente uma invenção não patenteável. Podem contribuir quando aplicados a um propósito técnico ou adaptados a uma implementação técnica específica.

O IEP dá exemplos úteis. Uma rede neural usada em um aparelho de monitoramento cardíaco para identificar batimentos cardíacos irregulares pode dar uma contribuição técnica. O mesmo pode acontecer com a classificação de imagens, vídeo, áudio ou fala com base em recursos de sinal de baixo nível. Em contrapartida, classificar o texto apenas pelo seu conteúdo linguístico não é automaticamente um objectivo técnico.

Não existe uma regra mundial única de “patente de software”. Isso é inconveniente, mas a lição de redação é simples: descrever a engenharia real de forma suficientemente detalhada para que diferentes estruturas jurídicas possam vê-la.

Quatro frases que expõem a diferença

Compare esses pares.

Fraco: “Use IA para reduzir o consumo de energia”

A declaração contém um objetivo e uma ferramenta moderna, mas nenhuma invenção. O que consome a energia? Quais sinais são observados? O que o modelo prevê? Qual operação física muda? Por que é que essa mudança reduz o consumo em vez de apenas reportá-lo?

Mais forte: controle adaptativo de um sistema de refrigeração industrial

O sistema recebe dados de temperatura, pressão, vazão e estado do compressor; gera uma previsão de carga térmica de curto prazo; restringe a previsão de acordo com os limites do equipamento; e altera a sequência do compressor para reduzir a demanda de pico enquanto mantém uma faixa de temperatura definida. O modelo, a malha de controle, as restrições e a interação do equipamento agora podem ser pesquisados ​​e descritos.

Fraco: “Um algoritmo que classifica os melhores fornecedores”

Isto pode ser comercialmente útil, mas classificar as opções de negócios a partir de dados comerciais parece muito mais próximo de um processo de decisão abstrato.

Mais forte: roteamento de rede sob interferência de rádio variável

O método mede as condições do canal em intervalos definidos, produz uma estimativa de congestionamento a partir de dados no nível do enlace, atribui pacotes entre rotas sob restrições de latência e atualiza a tabela de roteamento quando um limite é ultrapassado. A reivindicação da patente não é mais “escolha a melhor opção”. Está vinculado à operação de um sistema de comunicações.

Nenhum dos exemplos mais fortes garante uma patente. Eles simplesmente cruzaram a linha do slogan para o mecanismo, e é aí que vale a pena perguntar a questão da patente.

“Ele usa uma rede neural” não é uma divulgação

As aplicações de IA têm uma armadilha de desenho específica: o modelo se torna uma caixa preta na frase exata onde todo o trabalho interessante acontece. Vejo o mesmo atalho constantemente.

“O modelo gera um resultado otimizado” não diz quase nada ao leitor. Um rascunho útil pode precisar explicar:

• o que o input representa e como é obtido;
• pré-processamento e construção de recursos;
• a arquitetura do modelo relevante ou os estágios de processamento;
• como o treinamento e a inferência são realizados;
• restrições, limites, feedback ou pós-processamento;
• como o resultado altera um sistema técnico; e
• quais alternativas produzem o mesmo efeito técnico.

Nem todo pedido precisa de código-fonte, pesos exatos ou conjunto de dados de treinamento completo. Mas se o efeito depender de características específicas do conjunto de dados, essas características poderão ter de ser divulgadas. O EPO observa especificamente que as características dos dados de treinamento necessárias para reproduzir um efeito técnico devem ser explicadas quando uma pessoa qualificada não puder de outra forma determiná-las sem encargos indevidos.

O mesmo princípio se aplica fora da IA: não esconda a atividade inventiva por trás da palavra “automaticamente”.

O próprio modelo pode ser a invenção?

Às vezes, os candidatos desejam proteger um modelo treinado como um objeto separado do sistema que o utiliza. Isso pode ser difícil.

Um modelo pode ser caracterizado como parâmetros matemáticos, uma estrutura de dados, uma implementação legível por computador, um método de treinamento, um método de inferência ou parte de um dispositivo maior. Estas não são estratégias de reivindicação de patentes intercambiáveis. Seu tratamento também difere de acordo com a jurisdição.

Em termos práticos, o caso geralmente é mais forte quando você consegue explicar pelo menos um destes:

• uma utilização técnica específica do modelo;
• uma arquitetura modelo adaptada a uma restrição técnica;
• um processo de formação que produza um efeito técnico demonstrável;
• uma implantação específica que melhora a operação de hardware ou outro sistema técnico; ou
• uma melhoria no nível do computador, como uso de memória, distribuição de processamento, segurança, latência ou consumo de recursos.

A orientação de métodos matemáticos do EPO fornece um exemplo incomumente concreto: a alocação de etapas de treinamento com uso intensivo de dados para uma GPU e etapas preparatórias para uma CPU pode contribuir para o caráter técnico quando a implementação explora a arquitetura da plataforma de computação. “IA mais rápida” é vaga. Uma maneira definida de usar o hardware para alcançar a melhoria é muito mais útil.

Não se esqueça da autoria da invenção quando a IA tiver participado

Há uma segunda questão de IA que não tem nada a ver com a elegibilidade da tecnologia: quem a inventou?

De acordo com a [orientação revisada de novembro de 2025] do USPTO (https://www.uspto.gov/subscription-center/2025/revised-inventorship-guidance-ai-assisted-inventions), apenas pessoas físicas podem ser nomeadas como inventores. Os sistemas de IA são tratados como ferramentas e o padrão jurídico comum é aplicado aos humanos que conceberam a invenção reivindicada.

O uso de IA durante pesquisa ou desenvolvimento não impede automaticamente uma patente. Isso torna a documentação sensata. Mantenha um registro do problema técnico identificado pela equipe, das decisões tomadas pelas pessoas, quais resultados propostos foram aceitos ou rejeitados e como a solução reivindicada tomou forma.

A patente não deve se transformar em um diário de todas as solicitações. A empresa ainda deverá ser capaz de explicar a concepção humana por trás daquilo que patenteia.

Pesquise mais do que nomes de produtos

Os fundadores de software geralmente pesquisam o nome de sua categoria de produto, não encontram nada e ficam aliviados. Eu me sentiria desconfiado. A patente relevante da técnica anterior pode descrever o mesmo mecanismo em um mercado completamente diferente.

Uma técnica de gerenciamento de filas para trabalhos em nuvem pode assemelhar-se ao agendamento usado em telecomunicações. Um recurso de detecção de fraude pode compartilhar arquitetura com detecção de falhas em sensores industriais. Um modelo de recomendação pode parecer novo no varejo, mas familiar na classificação da mídia.

Pesquise o mecanismo técnico em vários níveis:

1. O resultado. O que o sistema realiza?
2. O método. Que sequência ou modelo produz esse resultado?
3. A arquitetura. Quais componentes trocam quais dados?
4. A restrição. Que limitação técnica está sendo superada?
5. O efeito. O que se torna mais rápido, mais seguro, mais preciso, que consome menos recursos ou é fisicamente diferente?

Patenta permite descrever esse mecanismo em linguagem comum e pesquisar documentos de patentes por significado entre jurisdições. Depois de encontrar os sistemas mais próximos, você pode comparar seus recursos com os seus e transformar as distinções em um rascunho estruturado, em vez de reiniciar a partir de um documento em branco.

Os bancos de dados de patentes não constituem todo o universo do estado da técnica. Para software e IA, documentos, padrões, documentação, material de conferências, repositórios de código aberto e produtos públicos anteriores também podem ser importantes. Use a busca de patentes como um forte ponto de partida e não como uma promessa de que nada mais existe.

Decida o que pertence à patente – e o que não pertence

Uma patente não é a única forma de proteger um produto de software.

• Direitos autorais protegem o código-fonte e outras expressões originais, não a função subjacente.
• A proteção contra segredos comerciais pode ser adequada a pesos de modelos, métodos de avaliação interna, processos de limpeza de dados ou técnicas do lado do servidor que podem permanecer confidenciais.
• Uma patente pode proteger um método ou sistema técnico reivindicado mesmo quando um concorrente escreve um código diferente.

A questão empresarial é se a divulgação vale o direito potencial. Se um processo for invisível em seus servidores e difícil de ser detectado externamente, mantê-lo em segredo pode ser a medida mais forte. Se a invenção for visível em um produto, padrão, comportamento de API ou dispositivo, a proteção de patente poderá ser mais valiosa.

A resposta também pode ser uma combinação: patentear a arquitetura técnica externamente significativa, manter confidenciais os métodos de ajuste e os dados operacionais e confiar nos direitos autorais do próprio código.

Uma lista de verificação prática de redação

Antes de iniciar um rascunho de patente de software ou IA, anote:

1. O problema técnico. Evite descrever apenas o objetivo do negócio.
2. O contexto do sistema. Identifique dispositivos, serviços, sensores, processadores, redes ou armazenamento envolvidos.
3. O caminho de processamento. Acompanhe os dados desde a entrada até a saída técnica.
4. A distinção inventiva. Indique o que acontece aqui que o documento mais próximo do estado da técnica não ensina.
5. O efeito técnico. Explique a melhoria operacional e como os recursos reivindicados a produzem.
6. A implementação. Inclua detalhes suficientes para evitar que a etapa principal se torne uma caixa preta.
7. As alternativas. Registre diferentes arquiteturas, modelos, limites e arranjos de implantação.
8. As evidências. Preserve benchmarks, simulações e raciocínio de projeto sem inventar resultados que você não possui.
9. A contribuição humana. Mantenha um registro prático de invenção quando as ferramentas de IA participaram do desenvolvimento.

Isso é suficiente para iniciar uma pesquisa significativa e um primeiro rascunho. O rascunho dirá, sem muita diplomacia, onde a explicação ainda depende de rótulos em vez de engenharia.

Em resumo

Software, algoritmos e modelos de IA não estão categoricamente fora do sistema de patentes. Nem são patenteáveis ​​apenas porque são um novo código.

O candidato mais sólido é uma solução técnica concreta: algo que possa ser explicado como sistema ou método, diferenciado do estado da técnica, ligado a um efeito técnico e descrito com pormenor suficiente para ser implementado.

Não comece com “usamos IA”. Comece com o problema, o mecanismo e a mudança que o mecanismo produz.

Acha que o seu software ou sistema de IA contém uma invenção técnica patenteável? Descreva-a na Patenta, pesquise o estado da técnica mais próximo e transforme a diferença técnica que restar num primeiro rascunho estruturado.