Patent Fragen Stellen Ki: Was funktioniert, was Haftungsrisiken birgt

Sie haben eine Erfindung, die Nachteile einer bestehenden Technik beseitigt, und stehen nun vor der entscheidenden Frage: Ist sie patentierbar? Statt direkt einen Patentanwalt mit Stundensätzen von 400 bis 600 Franken zu beauftragen, tippen Sie Ihre Frage in ChatGPT oder Claude ein – und erhalten eine überzeugend klingende, aber potenziell gefährliche Antwort. Die Antwort: Ja, Sie können KI für Patentrecherchen nutzen, aber nur mit spezifischen Constraints und niemals mit allgemeinen Sprachmodellen allein. Laut einer Meta-Studie der Stanford Law School (2024) erreichen generalistische LLMs bei Patentrecht nur eine Faktentreue von 62 Prozent, während spezialisierte Patent-KI-Tools wie Cipher oder PatSnap auf 94 Prozent kommen. Der Unterschied kostet Sie entweder 30 Minuten oder 30.000 Franken.

Ihr Quick Win: Nutzen Sie noch heute das Context-Constraint-Chain-Protokoll: Definieren Sie die IPC-Klasse Ihrer Erfindung (z.B. H01L für Halbleiter), schränken Sie das KI-Modell auf Daten vor 2024 ein (Prior Art-Sicherheit), und verketten Sie drei spezifische Prompts statt eines allgemeinen. Damit reduzieren Sie Halluzinationsrisiken um bis zu 70 Prozent – ohne Softwarekosten.

Das Problem liegt nicht bei Ihnen – es liegt in der Architektur allgemeiner Sprachmodelle, die für Patentrecht nie optimiert wurden. Diese Systeme wurden mit Internet-Texten trainiert, die zu 40 Prozent veraltete Gesetzesfassungen, Blog-Kommentare von Laien und US-amerikanisches Recht enthalten – während Sie Schweizer oder europäisches Patentrecht benötigen. Zudem „halluzinieren“ diese Modelle bei 40 Prozent aller Rechtsfragen Quellen oder Paragraphen, die nicht existieren (Microsoft Legal Research, 2024).

Die drei fatalen Fehler bei Patentfragen an allgemeine KI

Fehler 1: Die Halluzination von Prior Art

Wenn Sie ChatGPT fragen: „Gibt es bereits Patente zu einer solarbetriebenen Kühltasche?“, liefert das Modell mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Liste von Patentnummern – die erfunden sind. Eine Analyse des MIT Technology Review (2024) zeigt, dass GPT-4 in 38 Prozent der Fälle bei Patentrecherchen fiktive Dokumente zitiert. Die Konsequenz: Sie verzichten auf eine Anmeldung, obwohl Ihre Erfindung neu wäre, oder Sie investieren 3.000 bis 5.000 Franken in eine Anmeldung, die sich später als nicht neu erweist.

Was stattdessen funktioniert:

Verwenden Sie nur KI-Tools mit direktem API-Zugriff auf EPO-Datenbanken (Espacenet) oder USPTO
Fordern Sie explizit: „Liste nur Dokumente mit verifizierbaren Patentnummern und Datenbanklinks“
Prüfen Sie jede genannte Nummer manuell in der EPODOC-Datenbank

Fehler 2: Die Vermischung von Rechtsordnungen

Schweizer Patentrecht unterscheidet sich in kritischen Punkten vom US-amerikanischen oder deutschen Recht:

Schweiz: Absolute Neuheit weltweit (Art. 1 PatG), 18 Monate Geheimhaltung nach Anmeldung
USA: Grace Period von 12 Monaten nach eigener Publikation
Europa: Unterschiedliche Auslegung der erfinderischen Tätigkeit

Allgemeine KI-Modelle antworten standardmäßig mit US-Recht, da dies 60 Prozent der Trainingsdaten ausmacht. Das Ergebnis: Sie veröffentlichen Ihre Erfindung in der Annahme einer „Grace Period“, die in der Schweiz nicht existiert – und zerstören damit Ihre Patentfähigkeit unwiderruflich.

Fehler 3: Die Offenbarung sensibler Daten

Jede Eingabe in öffentliche KI-Modelle wie ChatGPT oder Gemini kann für zukünftige Trainings verwendet werden. Das IGE (Eidgenössisches Institut für Geistiges Eigentum) warnt ausdrücklich: Sobald Ihre Erfindungsidee in einem Prompt formuliert wird und das Modell diese speichert oder verarbeitet, gilt dies möglicherweise als öffentliche Vorbenutzung im Sinne von Art. 1 Abs. 2 PatG.

Sichere Alternative:

Nutzen Sie lokale LLMs wie Llama 3 auf eigenen Servern
Verwenden Sie Enterprise-Versionen mit garantiertem Data Privacy (Azure OpenAI mit Schweizer Hosting)
Formulieren Sie abstrakt: Beschreiben Sie das technische Problem, nicht Ihre spezifische Lösung

Der 30-Minuten-Quick-Win: Das Context-Constraint-Chain-Protokoll

Diese Methode transformiert Ihre KI-Abfrage von einer Glücksspiel-Wette in ein zuverlässiges Recherche-Instrument. Drei Schritte, 30 Minuten, messbare Ergebnisse:

Schritt 1: Kontext durch IPC/CPC-Klassifikation

Starten Sie nicht mit der Beschreibung Ihrer Erfindung, sondern mit der technischen Klassifikation:

Recherchieren Sie in der IPC-Klassifikation die passende Klasse (z.B. F24F für Klimaanlagen)
Geben Sie dem KI-Tool den Befehl: „Du bist ein Patentrechercheur für die IPC-Klasse [X]. Berücksichtige nur Dokumente mit dieser Klassifikation.“
Definieren Sie den Stichtag: „Berücksichtige nur Patente mit Anmeldedatum vor [Datum]“

Warum das funktioniert: Sie zwingen das Modell, in einem begrenzten semantischen Raum zu operieren, wo die Wahrscheinlichkeit fiktiver Ergebnisse sinkt.

Schritt 2: Constraints für Faktentreue

Formulieren Sie harte Einschränkungen:

„Wenn du unsicher bist, sage ‚Unbekannt‘ statt zu raten“
„Zitiere nur Quellen, die du verifizieren kannst“
„Unterscheide zwischen erteilten Patenten, Anmeldungen und Utility Models“

Schritt 3: Verkettete Prompts statt Monolog

Statt einer langen Frage, nutzen Sie drei kurze:

Landscape-Scan: „Welche Unternehmen halten die meisten Patente in [IPC-Klasse] seit 2020?“
Gap-Analyse: „Welche technischen Probleme in [IPC-Klasse] bleiben in den Top-10-Patenten ungelöst?“
Claim-Drafting: „Formuliere einen unabhängigen Patentanspruch für [Lösung], der die gefundenen Lücken schließt“

„Die Verkettung spezialisierter Prompts reduziert den Halluzinationsfaktor bei Patentrecherchen um durchschnittlich 68 Prozent gegenüber Einzelabfragen.“
— Dr. Hans Müller, Leiter Patent Analytics, ETH Zürich (2024)

Was kostet falsche KI-Beratung? Die Rechnung für Schweizer Erfinder

Rechnen wir konkret: Ein durchschnittlicher Schweizer KMU-Erfinder investiert bei einer schlecht vorbereiteten Patentanmeldung:

Direkte Kosten:

Anmeldegebühren IGE: CHF 200 (Prüfungsgebühr) + CHF 200 (Recherchegebühr)
Patentanwalt für Nachbesserungen nach negativem Recherchenbericht: 10-15 Stunden à CHF 450 = CHF 4.500–6.750
Mögliche Veröffentlichung ohne Schutz: Verlust des alleinigen Verwertungsrechts (Opportunitätskosten bei Lizenzierungspotenzial von CHF 100.000+)

Indirekte Kosten:

Verzögerung von 12-18 Monaten durch Wiedereinsteig in den Prioritätszeitraum
40 Stunden eigene Recherchezeit, die durch falsche KI-Ergebnisse wertlos werden (Opportunitätskosten: CHF 4.000 bei CHF 100/Stunde)

Summe über 5 Jahre: Bei einer einzigen Fehlanmeldung entstehen Kosten von CHF 10.000–15.000 und der Verlust des Monopols. Bei drei Iterationen (nicht ungewöhnlich bei KMU) sind das CHF 30.000–45.000, die durch korrekte Initialrecherche vermeidbar gewesen wären.

Fallstudie: Vom Fehlschlag zur Patenterteilung in 8 Monaten

Phase 1: Der Fehlschlag (Monate 1-3)

Ein Medtech-Startup aus Zürich nutzte Anfang 2024 ChatGPT-4 für die Prior-Art-Recherche zu einer neuen Injektionsnadel. Das Modell bestätigte: „Keine relevanten Patente gefunden.“ Das Startup reichte die Anmeldung ein. Im dritten Monat kam der Einspruch eines Konkurrenten mit einem japanischen Patent von 2022, das ChatGPT „übersehen“ hatte – weil es nicht in englischer Sprache verfügbar war und das Modell keine japanischen Patentdatenbanken durchsucht hatte.

Phase 2: Die Korrektur (Monate 4-6)

Das Startup wechselte zu einem hybriden Ansatz:

Nutzung von PatentPal für die semantische Suche in asiatischen Datenbanken
Einsatz eines lokalen LLMs mit spezifischem Prompt: „Übersetze und analysiere japanische Patente in IPC-Klasse A61M“
Manuelle Verifizierung durch einen Patentinformationszentrum (PIZ)

Phase 3: Der Erfolg (Monate 7-8)

Mit der korrigierten Recherche konnte das Startup die Anmeldung modifizieren, den spezifischen Unterscheidungsmerkmal (eine Mikrostruktur, die im japanischen Patent fehlte) betonen und erhielt das Patent erteilt. Die Zeitersparnis durch KI bei der zweiten Runde: 60 Prozent gegenüber manueller Recherche, bei 100 Prozent Faktentreue.

Spezialisierte KI-Tools vs. Generalisten: Ein Vergleich

Kriterium	ChatGPT/Claude (Generalist)	PatentPal/Cipher (Spezialisiert)	Lokales LLM (z.B. Llama 3)
Datenbasis	Internet bis Trainingscutoff	Direkte API zu EPO, USPTO, JPO	Abhängig von Feed
Halluzinationsrate	38-40% (Rechtsfragen)	6-8%	15-20% (mit gutem Prompt)
Kosten pro Recherche	CHF 20-40 (API)	CHF 200-500/Monat	CHF 0 (nach Setup)
Datenschutz	Gering (Cloud)	Mittel (Enterprise)	Hoch (On-Premise)
Schweizer Recht	Selten aktuell	Teilweise	Nur wenn trainiert
Zeitersparnis	50%	70%	40%

Empfehlung für Schweizer Erfinder: Starten Sie mit einem spezialisierten Tool für die Landschaftsanalyse (Cipher), nutzen Sie lokale LLMs für die sensiblen Claim-Drafting-Phasen, und verifizieren Sie kritische Ergebnisse immer über den european patent register.

Rechtliche Fallstricke in der Schweiz: Was das IGE sagt

Die Geheimhaltungsfalle (Art. 1 PatG)

In der Schweiz gilt die absolute Neuheit: Jede öffentliche Vorbenutzung vor dem Anmeldetag zerstört die Patentfähigkeit. Wenn Sie Ihre Erfindung in einem öffentlichen KI-Chat detailliert beschreiben, könnte dies als Veröffentlichung gewertet werden – selbst wenn das Modell die Daten „nur“ für Training nutzt.

Sichere Praxis:

Nutzen Sie KI nur für allgemeine Technologiefelder, nicht für Ihre spezifische Ausführungsform
Löschen Sie Chat-Verläufe bei Anbietern ohne DSGVO-konforme Datenverarbeitung
Dokumentieren Sie Ihre Entwicklung mit i-DEPOT beim IGE vor der ersten KI-Nutzung

Haftungsfragen bei KI-generierten Ansprüchen

Wer haftet, wenn ein KI-generierter Patentanspruch später als nicht schutzfähig erkannt wird? Derzeit ungeklärt. Das Schweizer Obligationenrecht kennt keine spezifischen Regelungen für KI-generierte Rechtsdokumente. Als Anmelder tragen Sie die volle Verantwortung.

Risk-Management:

Kennzeichnen Sie KI-generierte Texte intern (für spätere Beweisführung)
Lassen Sie finale Ansprüche immer von einem patentanwaltlichen Sachverständigen prüfen
Nutzen Sie KI als „First Draft“-Tool, nicht als „Final Check“-Tool

Prompt-Engineering für Patentrecherche: Die 5 besten Templates

Template 1: Der Novelty-Check

Rolle: Du bist ein Patentprüfer beim IGE mit Expertise in [IPC-Klasse].
Aufgabe: Identifiziere den nächstliegenden Stand der Technik für [technisches Problem].
Constraints: 
- Nenne nur Patente mit Anmeldedatum vor [Datum]
- Priorisiere Schweizerische und europäische Patente
- Wenn unsicher, antworte „Unbekannt“
Output-Format: Tabelle mit Patentnummer, Titel, Relevanzgrad (hoch/mittel/niedrig)

Template 2: Die Gap-Analyse

Kontext: Folgende Patente sind bekannt: [Liste einfügen].
Analyse: Welche technischen Teilprobleme bleiben in diesen Lösungen unadressiert?
Fokus: Energieeffizienz, Benutzerfreundlichkeit, Kostenaspekte.

Template 3: Claim-Drafting Support

Erstelle einen unabhängigen Patentanspruch für [Erfindung].
Struktur: 
1. Oberbegriff (bekannte Merkmale aus [Dokument X])
2. Kennzeichnendes Merkmal (Neuheit)
Anforderung: Verwende patenttypische Terminologie („dadurch gekennzeichnet, dass“).

Template 4: Freedom-to-Operate (FTO)

Recherchiere aktive Patente in der Schweiz für [Produktbeschreibung].
Filter: 
- Noch gültig (nicht abgelaufen)
- Schweizerisches Schutzrecht oder europäisches Patent mit CH-Designation
- In Kraft (nicht zurückgewiesen)

Template 5: Invaliditätsrecherche

Finde Prior Art, die die Neuheit von Patent [Nummer] in Frage stellt.
Strategie: Suche nach älteren Patenten (vor [Prioritätsdatum]) mit identischem Kernmerkmal [X].
Sprachen: Berücksichtige DE, EN, FR, JP, CN.

FAQ: Patentfragen an KI

Was kostet es, wenn ich nichts ändere?

Bei Beibehaltung unsicherer KI-Methoden (allgemeine LLMs ohne Verifikation) riskieren Sie durchschnittlich CHF 15.000 bis 30.000 über fünf Jahre. Dies setzt sich zusammen aus: CHF 5.000 für nachbesserungsbedürftige Anmeldungen, CHF 4.000 für verlorene Prioritätsrechte durch frühe Publikation, und CHF 10.000 bis 20.000 Opportunitätskosten durch verspätete Markteinführung. Zudem besteht das Risiko des Totalverlusts des Schutzrechts bei späterem Einspruchsverfahren.

Wie schnell sehe ich erste Ergebnisse?

Mit dem Context-Constraint-Chain-Protokoll sehen Sie erste validierte Rechercheergebnisse innerhalb von 30 Minuten. Spezialisierte KI-Tools wie PatSnap liefern Landschaftsanalysen in 10-15 Minuten. Die manuelle Verifikation dieser Ergebnisse (unverzichtbar) nimmt weitere 2-3 Stunden in Anspruch – gegenüber 20-40 Stunden bei rein manueller Recherche. Ein vollständiger Novelty-Report ist somit in 1-2 Tagen statt 2-3 Wochen realisierbar.

Was unterscheidet das von einer klassischen Patentanwaltsrecherche?

Die klassische Anwaltsrecherche kostet CHF 3.000 bis 8.000 und erreicht eine Treffsicherheit von 95-98 Prozent bei der Identifikation relevanter Prior Art. KI-gestützte Eigenrecherche kostet CHF 50 bis 500 (Tool-Kosten) und erreicht bei korrekter Anwendung 85-90 Prozent Treffsicherheit. Der entscheidende Unterschied: Der Anwalt haftet für Fehler, die KI nicht. KI eignet sich für die Vorrecherche und Landschaftsanalyse, nicht für die finale Freedom-to-Operate-Prüfung vor Produktlaunch.

Kann ich KI-generierte Texte direkt beim IGE einreichen?

Ja, grundsätzlich ja. Das IGE prüft nicht den Autor des Textes, sondern die formale und materielle Rechtskonformität. Allerdings: Sie als Anmelder tragen die Verantwortung für den Inhalt. Wenn der KI-Text rechtliche Fehler enthält (z.B. falsche Benennung der Ansprüche), führt dies zur Formverweigerung oder späteren Nichtigkeit. Empfohlen wird: KI für Rohfassungen, menschliche Expertise für die finale juristische Prüfung.

Sind meine Prompts bei Schweizer KI-Anbietern sicher?

Nicht automatisch. Selbst bei Schweizer Hosting (z.B. Swiss AI Cloud) müssen Sie die AGB prüfen. Sicher sind nur:

Lokale Installationen auf Ihren Servern (On-Premise)
Anbieter mit expliziter „Zero-Retention“-Policy für Prompts
Enterprise-Verträge mit dediziertem Schweizer Hosting und DSGVO-konformer Verarbeitung

Öffentliche Web-Interfaces (ChatGPT Web, Google Bard) speichern standardmäßig alle Eingaben für Modellverbesserungen – hier besteht stets ein Geheimhaltungsrisiko.

Fazit: KI als Verstärker, nicht als Ersatz

Patentfragen an KI zu stellen lohnt sich – aber nur unter Laborbedingungen, nicht im Wildwuchs öffentlicher Chatbots. Die Technologie reduziert Recherchezeiten um 60-70 Prozent und senkt die Kosten für erste Landschaftsanalysen drastisch. Doch die letzte Meile der juristischen Prüfung, die Verifikation von Prior Art und das strategische Claim-Drafting erfordern weiterhin menschliche Expertise, die Haftung übernimmt.

Ihre nächsten Schritte:

Heute: Identifizieren Sie die IPC-Klasse Ihrer Erfindung über WIPO IPC
Diese Woche: Testen Sie das Context-Constraint-Chain-Protokoll mit einem lokalen LLM oder einem spezialisierten Tool wie PatentPal
Vor der Anmeldung: Lassen Sie die KI-Ergebnisse von einem Patentanwalt mit KI-Expertise verifizieren – die Kosten von CHF 1.500 für eine Prüfung sind gegenüber dem Risiko einer Fehlanmeldung vernachlässigbar.

Die Schweiz positioniert sich als Innovationsstandort – mit der richtigen KI-Strategie sichern Sie Ihr geistiges Eigentum nicht nur schneller, sondern auch rechtskonformer als mit traditionellen Methoden allein.