L’IA porterà vantaggi al procedimento di ricerca di anteriorità e all’esame di registrabilità di marchi di impresa, contribuendo a diminuire i costi di registrazione dovuti al deposito di domande spesso infruttuose (poiché soggette a rifiuti, cancellazioni o opposizioni amministrative), ad accelerare le tempistiche e a rendere i risultati di ricerca sempre più attendibili e analitici.
L’intelligenza artificiale (IA) studia le proprietà dell’intelligenza “umana” applicata a sistemi computerizzati e a metodi informatici. Gli algoritmi IA sono infatti seguiti da un addestramento guidato, in grado di apprendere autonomamente da alcuni dati ed elaborarli, seguendo processi logico-razionali parificabili a quelli umani. Le potenzialità dell’IA sono dunque innumerevoli.
Uno dei settori in cui l’IA porterà evidentemente vantaggi (in termini di costi e tempi, ma anche di accuratezza di risultati) è il procedimento di ricerca di anteriorità ed esame di registrabilità di brevetti, marchi di impresa e disegni industriali. In particolare, è interessante focalizzarsi sulla potenziale applicabilità dell’IA in tema di ricerca di anteriorità ed esame di confondibilità in materia di marchi di impresa.
L’IA in tema di esame di registrabilità dei marchi e ricerche di anteriorità.
Una volta depositata la domanda di marchio presso l’Ufficio competente viene assegnata una data di deposito provvisoria e l’Ufficio provvede a svolgere il procedimento di esame, attraverso l’analisi dei seguenti dati: data di deposito, correttezza della classificazione, priorità e/o preesistenza ove applicabili, nonché sussistenza degli impedimenti assoluti alla registrazione (i.e. assenza di distintività e novità, marchio descrittivo, mala fede e sussistenza di conflitto con altri segni distintivi quali, ad esempio, le denominazioni di origine o di varietà vegetali).
Allo stesso modo, è importante per una azienda evitare i costi associati al deposito di una domanda di marchio destinata a fallire, cercando preventivamente i marchi esistenti, calcolando la probabilità di violazioni o situazioni di conflitto che determinerebbero la non registrabilità oppure, in un momento successivo, nell’ipotesi in cui il marchio venga registrato, la probabilità che venga incardinata una opposizione amministrativa da parte di titolari di marchi anteriori ovvero procedimenti di cancellazione e nullità.
Dinanzi ai fallibili sistemi di ricerca marchi attualmente in uso, i nuovi sistemi di IA potrebbero svolgere un ruolo significativo nel migliorare la qualità e la registrabilità dei marchi. Gli stessi sistemi di IA potrebbero essere utili alle amministrazioni pubbliche nel procedimento di esame della domanda di deposito di un marchio di impresa per accelerare i tempi e rendere maggiormente accurato l’esame di registrabilità.
Alcuni esempi di utilizzo di IA nei sistemi di brand protection
- I generatori di nomi commerciali basati sull'intelligenza artificiale
Per la creazione dell’elemento verbale del marchio e/o del nome di una attività commerciale, è possibile utilizzare il “name generator”. Il principio di fondo è quello di proporre al sistema un concetto generale del tipo di marchio o nome che meglio descrive l’attività che si intende intraprendere o il pubblico target che si vuole raggiungere. I generatori di nomi, con un sistema di machine learning, ritengono queste indicazioni/informazioni, conducono ricerche di anteriorità in molteplici giurisdizioni e, al termine della ricerca, individuano quali caratteristiche possono rendere effettivamente unico e altamente distintivo il marchio, il tutto suggerendo delle alternative valide, per l’appunto alla luce dei risultati della ricerca. Esempi di generatori di nomi sono “Panabee”, “Ziro”, “Namelix”.
- TMTKO
Il sistema TMTKO è un sistema di ricerca di anteriorità che utilizza un algoritmo “addestrato” ad attingere da più di 40 strategie. Queste plurime strategie servono ad esaminare il marchio da più punti di vista: ad esempio, viene valutato il marchio nelle sue diverse traduzioni oppure l’eventuale somiglianza visiva, fonetica e concettuale (anche suddividendo il marchio in più piccole componenti) con marchi anteriori. I risultati vengono poi classificati per permettere all’utente una visione chiara del rischio di confusione.
- Sistemi ibridi: TrademarkNow
Il sistema di IA “TrademarkNow” (ora incorporato nella azienda di brand protecion Corsearch) è stato sviluppato in ambito accademico ad Helsinki. Si tratta di un sistema ibrido per cui, da un lato, all’IA viene insegnato un set di regole finalizzate a gestire determinate tipologie di trademark clearance; a ciò si aggiunge un sistema di auto–apprendimento, sulla base di dati e pattern preimpostati, finalizzato ad analizzare i marchi risultati della ricerca.
Conclusioni e benefici dell’IA in tema di esame di registrabilità dei marchi e ricerche di anteriorità
I sistemi di IA consentono dunque di ottimizzare il processo di ricerca, cosa che va a vantaggio sia del titolare del marchio ma anche del mercato generale e, dunque, dei consumatori. I sistemi di IA potranno diminuire la presenza di marchi deboli sul mercato e, comunque, soggetti a procedimenti amministrativi di opposizione, cancellazione, nullità. Dal punto di vista del titolare del marchio, evitare un potenziale rifiuto chiaramente consente di risparmiare tempo e sforzi economici.
