Lo U.S. Patent and Trademark Office (USPTO) punta sugli agenti di intelligenza artificiale per alleggerire il lavoro amministrativo degli esaminatori e accelerare l'esame dei brevetti. Secondo Barry Schindler, commissario ad interim per i brevetti, questa riorganizzazione potrebbe ridurre un'attesa che può arrivare a cinque anni a circa un anno. Il meccanismo passa dalla distribuzione dei compiti: affidare agli agenti le verifiche di routine permette ai funzionari di dedicare più tempo al confronto diretto con chi presenta una domanda.
Schindler ha illustrato questo approccio al Google Public Sector Summit, indicando nella scala delle attività la principale spinta all'adozione. L'ufficio deve smaltire un arretrato di circa 700.000 domande con un organico di circa 9.000 esaminatori. La pressione è tale che ai nuovi assunti vengono assegnati fascicoli quasi subito dopo l'ingresso. L'automazione si inserisce quindi in un processo già carico di pratiche, nel quale anche le operazioni preliminari assorbono ore di lavoro specializzato.
Uno degli strumenti impiegati è Compass, una nuova soluzione di AI agentica che contribuisce a ridurre il carico amministrativo nel ciclo dei brevetti, articolato in tre fasi: pre-esame, esame e post-esame. Schindler ha descritto il caso delle domande relative a sequenze di DNA ingegnerizzate o modificate. Prima di valutare la brevettabilità dell'invenzione, gli esaminatori devono verificare che le sequenze presentate siano corrette: un passaggio preliminare che precede il giudizio scientifico e giuridico.
Tradizionalmente, questa verifica ha richiesto ripetuti scambi scritti con i richiedenti. Compass esegue ora un controllo delle formalità sulle informazioni presentate, riducendo il lavoro preliminare affidato ai revisori specializzati. Tra questi figurano biochimici con dottorato, le cui competenze possono così concentrarsi sulle questioni scientifiche e legali per cui sono stati assunti. Il compito assegnato allo strumento riguarda dunque un passaggio preciso della pratica, dal quale dipende la possibilità di procedere con la valutazione dell'invenzione.
Un altro obiettivo riguarda la coerenza delle valutazioni. Schindler ha osservato che un richiedente può vedersi assegnare un esaminatore con vent'anni di esperienza e un altro un funzionario con due anni di servizio. Gli agenti vengono considerati anche come un mezzo per trasferire ai colleghi più giovani il patrimonio di conoscenze dei veterani. L'uso dell'AI entra così nell'affiancamento del personale, con l'intento di rendere più uniforme il lavoro di esame tra funzionari con percorsi diversi.
Il tempo recuperato dovrebbe inoltre favorire il dialogo diretto con i richiedenti. Schindler descrive l'esame di una domanda come una negoziazione tra chi chiede il brevetto e chi lo valuta. Gli esaminatori, ha spiegato, apprezzano la possibilità di telefonare, ma faticano a trovare le ore necessarie. Assorbendo altre attività, gli agenti potrebbero rendere praticabile questo confronto e abbreviare gli scambi di corrispondenza che si protraggono per mesi, intervenendo sulle modalità di gestione delle pratiche.
Schindler ha però avvertito che gli strumenti devono sostenere il giudizio degli esaminatori senza sostituirlo, richiamando ricerche secondo cui un uso intenso dell'AI può indebolire le capacità cognitive e la padronanza dei fondamenti professionali. La sua indicazione operativa è partire dal problema specifico da risolvere: anche impieghi circoscritti possono produrre benefici. Per l'ufficio, l'adozione passa quindi dall'individuazione di singoli compiti sui quali intervenire, calibrando l'assistenza sulle esigenze del lavoro e sulle competenze del personale.
Compass si aggiunge a Scout, un assistente chatbot già utilizzato internamente per ricercare informazioni, analizzare, redigere e sintetizzare contenuti. L'USPTO ha progressivamente ampliato l'impiego dell'AI generativa per semplificare le operazioni e concentrare il personale sulle attività a maggiore valore. A questo percorso si affianca la ricerca di un nuovo chief AI officer, dopo l'uscita di Jerry Ma, primo responsabile dell'incarico: la posizione dovrà guidare l'adozione dell'intelligenza artificiale e del machine learning nell'intera organizzazione.