Roberto Rodrigues

Tatiana Machado Alves

O avanço da <a href="https://www.jota.info/tudo-sobre/inteligencia-artificial">inteligência artificial</a> vem colocando os escritórios de patentes diante de alguns dilemas: podem invenções desenvolvidas por IA (AI-generated inventions), ou com o auxílio de IA (AI-assisted inventions), ser protegidas por patentes?
Como fica a proteção patentária das invenções que têm a IA como parte do conceito inventivo (AI-based inventions)? Algoritmos e modelos de IA podem ser patenteados ou são meros métodos matemáticos impassíveis de proteção na forma da Lei da Propriedade Industrial (Lei 9.279/1996)?
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Visando dar previsibilidade aos usuários do sistema de propriedade industrial brasileiro, o Instituto Nacional da Propriedade Industrial (<a href="https://www.jota.info/tudo-sobre/inpi">INPI</a>) abriu a Consulta Pública 3/2025, sobre a Minuta das Diretrizes de Exame de Pedidos de Patente relacionados à IA, com prazo para contribuições até 17/10/2025.<a href="#_ftn1" name="_ftnref1">[1]</a>
A minuta se propõe a orientar a aplicação, especialmente, dos arts. 6º (autoria), 8º (requisitos), 10 (matérias excluídas), 13 (atividade inventiva), 24 (suficiência descritiva) e 25 (suporte das reivindicações) da LPI no exame dos pedidos de patente que envolvem IA, seja no desenvolvimento da invenção, seja no próprio objeto de proteção.
<h3>Pontos centrais da minuta</h3>
Em linhas gerais, a minuta endereça quatro campos: autoria, elegibilidade, suficiência descritiva e atividade inventiva.
A minuta exclui expressamente a possibilidade de proteção patentária para “invenções geradas de forma autônoma por uma IA, sem qualquer intervenção humana [...], conforme Art. 6º da LPI, uma vez que a autoria da invenção deve ser atribuída a uma pessoa natural” (item 1.5).
Todavia, reconhece que as invenções assistidas por IA – isto é, em que a IA atua apenas como ferramenta utilizada por uma pessoa natural, de modo que há “intervenção humana em alguma etapa do processo” (item 1.6) – podem ser patenteadas, desde que preenchidos os demais requisitos e condições legais. O foco do exame recai sobre o efeito técnico obtido pela invenção, o qual deve ser resultado do trabalho intelectual humano.
A minuta delimita as matérias excluídas de proteção, deixando claro que algoritmos e modelos de IA em si não são patenteáveis. Afinal, consoante o artigo 10 da LPI, “[n]ão se considera invenção nem modelo de utilidade: I – descobertas, teorias científicas e métodos matemáticos; [...] V – programas de computador em si”.
Haverá elegibilidade quando a solução proposta no pedido de patente empregar a IA como um meio para resolver, de forma técnica, um problema técnico, e apresentar um efeito técnico ligado à aplicação (item 2.1).
Ainda no campo da elegibilidade, a minuta esclarece que dados usados no treinamento de modelos e sistemas de IA “são objeto de proteção intelectual por direito de autor, conforme Art. 7º, inciso XIII, Art. 87 da Lei nº 9.610/1998, e estão fora do escopo da proteção por patentes” (itens 2.3 e 2.4). Importante esclarecer que os dados em si não são protegidos pelo inciso XIII do art. 7º, mas sim a criação intelectual na seleção/organização de uma base de dados. Já o art. 87 abarca a proteção da estrutura da base de dados.
Sobre a suficiência descritiva, a seção 3 da minuta reforça que, consoante o art. 24 da LPI, o relatório descritivo deve “fornecer todos os detalhes técnicos necessários para que o técnico no assunto possa, sem experimentação indevida, reproduzir a solução proposta. A amplitude e profundidade necessárias na descrição de tais detalhes poderão variar de acordo com a natureza e a complexidade da invenção” (item 3.5).
Nos itens 3.8 e 3.9, são listados, de forma não exaustiva, quais detalhamentos podem ser necessários para a descrição suficiente da invenção baseada em IA: o conjunto de dados (características relevantes, como origem, rotulagem, pré-processamento, distribuição de classes, variáveis de confusão etc.); arquitetura/fluxo; o processo de treinamento (passos, normalização, critérios de parada); parâmetros materialmente ligados ao efeito técnico.
Particularmente em relação ao fenômeno da “caixa-preta”, que ocorre quando o funcionamento interno do sistema de IA (isto é, como ele chega às decisões ou previsões) não é transparente ou facilmente interpretável, tornando difícil compreender ou explicar suas razões e lógicas internas, a minuta ressalta ser possível “atender a condição de suficiência descritiva pela descrição dos detalhes necessários para elucidação da invenção” (item 3.4).
Para ilustrar, cita-se o exemplo de um pedido que descreve um sistema que capta sons de um motor e, com rede neural, identifica qual componente está com falha, atingindo 95% de precisão. Neste caso, a suficiência descritiva há de ser auferida não pela capacidade de se atingir exatamente 95% de precisão na implementação da invenção, mas sim pela capacidade de reprodução por um técnico no assunto, ainda que com números um pouco diferentes. Isso porque o efeito técnico está em viabilizar o diagnóstico automático por som, não em “cravar” o valor de 95%.
A minuta admite omissões pontuais sem prejuízo da suficiência se: (i) a contribuição alegada não depender do que foi omitido; (ii) o omitido for evidente ao técnico no assunto; e (iii) o resultado técnico não depender de configuração específica omitida (item 3.10).
No que tange à atividade inventiva, a minuta explica que não basta “trocar” um algoritmo por outro ou automatizar, com IA, processos conhecidos. Combinações óbvias de técnicas, tunings rotineiros de hiperparâmetros, pipelines padrão sem melhoria técnica ou simplesmente portar para hardware tendem a não caracterizar atividade inventiva. Em contrapartida, adaptações técnicas de modelo/dados/treinamento, voltadas à solução de um problema técnico e que entregam efeitos técnicos inesperados, podem configurar inventividade.
<h3>Como outras jurisdições vêm lidando com esse tema</h3>
Na Europa, as diretrizes de exame do escritório de patentes europeu (EPO) tratam IA e machine learning como métodos matemáticos (G-II, 3.3.1), mas aceitam a patenteabilidade quando há finalidade técnica ou efeito técnico adicional além do funcionamento normal de um computador.<a href="#_ftn2" name="_ftnref2">[2]</a>
Quanto à suficiência descritiva, no caso T0161/18, decidido pelo órgão recursal (Board of Appeals) do EPO em 2020, estabeleceu-se que detalhes dos dados de treinamento devem ser apresentados quando forem essenciais para reproduzir o efeito técnico, não bastando dizer que “se treina uma rede neural” sem indicar quais dados ou como obtê-los.<a href="#_ftn3" name="_ftnref3">[3]</a>
Em relação à atividade inventiva, o EPO tem reiterado que a mera aplicação de técnicas de machine learning conhecidas a um campo não apresenta, por si só, inventividade, pois se trata de uma tendência geral.<a href="#_ftn4" name="_ftnref4">[4]</a>
No Reino Unido, o caso Emotional Perception suscitou grandes discussões a respeito do que constitui um efeito técnico para fins de aferição de elegibilidade de invenções baseadas em IA. Em julho de 2024, a corte de apelação assentou que um sistema de recomendação por “similaridade semântica” carecia de efeito técnico, pois a qualidade recomendada era subjetiva (estética/cognitiva).<a href="#_ftn5" name="_ftnref5">[5]</a> O caso, todavia, permanece pendente perante a Suprema Corte.
Nos Estados Unidos, o USPTO publicou, em fevereiro de 2024, orientação sobre invenções assistidas por IA, deixando claro que elas podem ser patenteáveis se houver contribuição humana significativa.<a href="#_ftn6" name="_ftnref6">[6]</a> A orientação administrativa veio acompanhada de exemplos práticos e foi ancorada pela decisão da justiça federal norte-americana em Thaler v. Vidal (2022), que interpretou o termo “inventor” como pessoa natural.
Quanto à eligibilidade, o escritório de patentes tem aplicado às invenções de IA o teste Alice/Mayo, reforçado pelo “2019 Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance”<a href="#_ftn7" name="_ftnref7">[7]</a> e atualizado, em 2024, com uma orientação específica para IA.<a href="#_ftn8" name="_ftnref8">[8]</a> Em regra, algoritmos e métodos de machine learning são enquadrados como “ideias abstratas” (conceitos matemáticos/processos mentais).
O pedido só supera a objeção se integrar esse conteúdo a uma aplicação prática que produza um efeito técnico concreto e, se necessário, apresentar algo significativamente mais. A atualização de julho de 2024 reuniu exemplos (47-49) para IA e detalhou como examinar alegações de melhoria tecnológica.<a href="#_ftn9" name="_ftnref9">[9]</a>
Pontua-se, ainda, que em janeiro de 2024, o USPTO publicou diretrizes formalizando que a suficiência descritiva segue ancorada nos fatores de Wands para avaliar se a totalidade do escopo reivindicado pode ser reproduzida com experimentação razoável (isto é, sem experimentação indevida).<a href="#_ftn10" name="_ftnref10">[10]</a> No campo das invenções baseadas em IA, isso reforça a necessidade de a descrição da invenção ensinar a arquitetura, os parâmetros, e o regime de treinamento, não apenas o resultado, para possibilitar a reprodução do efeito técnico por um técnico no assunto.
<h3>Considerações sobre a minuta do INPI</h3>
A minuta de diretrizes elaborada pelo INPI alinha o Brasil às boas práticas internacionais ao (i) estabelecer problema técnico e efeito técnico como critérios de elegibilidade; (ii) exigir o detalhamento dos dados quando essenciais para a reprodução da invenção, impondo mais escrutínio para “caixas-pretas”; e (iii) pressupor contribuição humana significativa para a proteção patentária de invenções assistidas por IA.
Embora ela toque na proteção aos dados de treinamento, poderia aprofundar estratégias (por exemplo, reivindicar características estatísticas do dataset e procedimentos de geração/síntese em vez de revelar bases proprietárias), alinhando expectativas de suficiência com segredo de negócio. Convém também um lembrete de compatibilidade com a LGPD: a suficiência não deve exigir divulgação que não seja necessária à reprodução técnica, especialmente quando envolver dados pessoais.
Além disso, a minuta poderia explicitar o alcance do “efeito técnico” em exemplos positivos e negativos, inclusive em cenários de IA aplicados a recomendações, publicidade, curadoria de conteúdo e decisões baseadas em preferências. Seria útil indicar que melhorias meramente estéticas, cognitivas ou de satisfação do usuário não configuram, por si, efeito técnico.
Por outro lado, ganhos mensuráveis no funcionamento de sistemas computacionais ou dispositivos (por exemplo, redução de latência, consumo energético, robustez a ruído, tolerância a falhas) tendem a caracterizá-lo quando ligados às soluções técnicas reivindicadas.
Também seria recomendável abordar a questão da unidade de invenção nos pedidos de patente envolvendo IA. Um mesmo pedido pode mesclar aquisição/curadoria de dados, treinamento e inferência. A minuta poderia ilustrar quando essas partes compartilham um “vínculo técnico especial” (por exemplo, um esquema de treinamento que habilita um modo de inferência específico em dispositivo embarcado), e quando, ao contrário, exigem divisão por falta de unidade.
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Por fim, seria útil incluir exemplos ilustrativos setoriais (saúde, manufatura, telecomunicações, energia, veículos autônomos), diferenciando: (i) alegações elegíveis e inventivas (quando a IA melhora tecnicamente o funcionamento do sistema alvo); (ii) alegações elegíveis, porém óbvias (automatização trivial/tuning rotineiro); e (iii) alegações não elegíveis (negócios/métodos administrativos ou apresentação de informação “como tal”), mesmo quando implementadas com IA.
<h3>Conclusão</h3>
A minuta de diretrizes do INPI é um avanço relevante para uniformizar o exame de pedidos envolvendo IA e aumentar a segurança jurídica dos usuários do sistema. Ao reforçar a centralidade do efeito técnico, da suficiência descritiva e da contribuição humana, o texto aproxima o Brasil das melhores práticas internacionais.
Ajustes finos podem elevar ainda mais a previsibilidade e a qualidade dos exames. Com a consulta pública aberta até 17/10/2025, as comunidades técnica e jurídica têm a oportunidade ímpar de contribuir e, ao mesmo tempo, aprimorar estratégias de redação de pedidos que valorizem a ligação causal entre escolhas técnicas e o efeito técnico alegado.
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<a href="#_ftnref1" name="_ftn1">[1]</a> <a href="https://www.gov.br/inpi/pt-br/servicos/patentes/consultas-publicas/Minutadasdiretrizes.pdf">https://www.gov.br/inpi/pt-br/servicos/patentes/consultas-publicas/Minutadasdiretrizes.pdf</a>
<a href="#_ftnref2" name="_ftn2">[2]</a> <a href="https://www.epo.org/en/legal/guidelines-epc/2025/g_ii_3_3_1.html">https://www.epo.org/en/legal/guidelines-epc/2025/g_ii_3_3_1.html</a>
<a href="#_ftnref3" name="_ftn3">[3]</a> <a href="https://www.epo.org/de/boards-of-appeal/decisions/t180161du1">https://www.epo.org/de/boards-of-appeal/decisions/t180161du1</a>
<a href="#_ftnref4" name="_ftn4">[4]</a> <a href="https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t191191eu1">https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t191191eu1</a>
<a href="#_ftnref5" name="_ftn5">[5]</a> <a href="https://www.judiciary.uk/wp-content/uploads/2024/07/Comptroller-General-of-Patents-Designs-and-Trade-Marks-v-Emotional-Perception-AI.pdf">https://www.judiciary.uk/wp-content/uploads/2024/07/Comptroller-General-of-Patents-Designs-and-Trade-Marks-v-Emotional-Perception-AI.pdf</a>
<a href="#_ftnref6" name="_ftn6">[6]</a> <a href="https://www.uspto.gov/subscription-center/2024/uspto-issues-inventorship-guidance-and-examples-ai-assisted-inventions">https://www.uspto.gov/subscription-center/2024/uspto-issues-inventorship-guidance-and-examples-ai-assisted-inventions</a>
<a href="#_ftnref7" name="_ftn7">[7]</a> <a href="https://www.uspto.gov/web/offices/pac/mpep/s2106.html">https://www.uspto.gov/web/offices/pac/mpep/s2106.html</a>
<a href="#_ftnref8" name="_ftn8">[8]</a> <a href="https://www.uspto.gov/about-us/news-updates/uspto-issues-ai-subject-matter-eligibility-guidance">https://www.uspto.gov/about-us/news-updates/uspto-issues-ai-subject-matter-eligibility-guidance</a>
<a href="#_ftnref9" name="_ftn9">[9]</a> <a href="https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/2024-AI-SMEUpdateExamples47-49.pdf">https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/2024-AI-SMEUpdateExamples47-49.pdf</a>
<a href="#_ftnref10" name="_ftn10">[10]</a> <a href="https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/112a-memo.pdf">https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/112a-memo.pdf</a>

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Com consulta pública aberta até 17/10, comunidade jurídica tem oportunidade de aprimorar estratégias

Patentes e IA: considerações sobre a minuta de diretrizes do INPI

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