KI verbessert Patententwürfe – kurzfristiger Gewinn, langfristiges Risiko für Nachwuchs

Feldversuch: Googles InFlow hob Draft‑Qualität, doch dauerhafte Lernerfolge blieben begrenzt.

In Kürze

• KI hob Draft‑Qualität
• Jüngere profitierten besonders
• Langfristiges Können kaum verbessert

Ein drei Monate langer Feldversuch mit Patent­anwälten liefert überraschend konkrete Ergebnisse: Ein noch unveröffentlichter KI‑Assistent von Google Labs verbesserte in einem Experiment das Verfassen von Patentansprüchen — aber nicht unbedingt die langfristigen Fähigkeiten der Teilnehmer.

So wurde getestet

Forscher des US‑Ökonomieforschungsinstituts NBER führten einen randomisierten Kontrollversuch mit 133 Patentanwältinnen und -anwälten in elf US‑Kanzleien durch. Zwei Drittel der Teilnehmenden bekamen Zugriff auf „InFlow“, einen KI‑Assistenten aus Google Labs (die Studie wurde teilweise von Google finanziert). Ein Drittel arbeitete ohne generative KI.

Die Probanden bearbeiteten zwei Aufgabenformate:

• Drafting — also das eigenständige Verfassen von Patentansprüchen (hier durfte nur die Behandlungsgruppe InFlow nutzen)
• Redlining — die kritische Überarbeitung eines vorhandenen Entwurfs (diese Aufgabe wurde von allen Teilnehmern ohne KI erledigt)

Unabhängige, verblindete Gutachter bewerteten die Ergebnisse in fünf Dimensionen:

• Durchsetzbarkeit
• technische Genauigkeit
• strategische Mehrdeutigkeit
• Vollständigkeit
• Klarheit

Was sofort auffiel

Beim Drafting schnitt die Gruppe mit KI in allen fünf Bewertungsdimensionen deutlich besser ab — sowohl nach zehn als auch nach neunzig Tagen. Der Unterschied erklärt sich vor allem dadurch, dass es deutlich weniger sehr schlechte Entwürfe und mehr durchschnittliche gab; Spitzenbewertungen stiegen nur geringfügig. Kurz gesagt: Die KI hob das Niveau nach unten an, aber schuf kaum neue Spitzenleistungen.

Wer am meisten profitierte

Besonders starke Leistungsgewinne zeigten sich bei jüngeren Anwältinnen und Anwälten mit weniger als sieben Jahren Berufserfahrung. Das deckt sich mit früheren Beobachtungen aus anderen Berufen: KI kann Lücken zwischen weniger und stärker Erprobten verkleinern.

Was das für dauerhaftes Können bedeutet

Beim Redlining — also der Aufgabe ohne KI — wurde das Bild komplexer. Der Gesamtvorteil der Gruppe, die mit InFlow gearbeitet hatte, beruhte vollständig auf besseren Leistungen erfahrener Anwälte. Junioren, die beim KI‑gestützten Drafting deutlich gewonnen hatten, profitierten beim Redlining kaum. Ihre Ergebnisse polarisierten: Es gab weniger mittlere Bewertungen, dafür mehr sehr schlechte und mehr gute Bewertungen.

Die Forscher interpretieren das so: Bei einigen Junioren beschleunigte KI den Lernprozess, bei anderen ersetzte sie das notwendige eigenständige Üben. Wer kurzfristig am meisten gewann, behielt oft am wenigsten dauerhaftes Können. Als Schlüssel vermuten die Forschenden, dass grundlegendes Fachwissen nötig ist, um KI‑Unterstützung in nachhaltige Kompetenz umzuwandeln.

Ein Blick in die Texte

Textanalysen zeigten systematische Unterschiede: Erfahrene Anwälte überarbeiteten fehlerhafte Entwürfe häufig strukturell und begründeten Änderungen mit Rechtsprinzipien. Junioren erkannten Mängel zwar oft, beheben sie aber nicht selbst — stattdessen hinterließen sie Anweisungen, wie ein KI‑Tool die Aufgabe lösen sollte. Dieses Verhalten fand sich auch in der Kontrollgruppe und deutet auf ein tieferliegendes Defizit bei Einsteigern, das sich durch KI nicht automatisch beheben lässt.

Einschränkungen der Studie

Die Untersuchung hat Grenzen:

• Die Stichprobe war klein und bestand aus teuren Spitzenanwälten in nicht repräsentativen Kanzleien.
• Es gab keine Ausgangsmessung der Fertigkeiten.
• Drei Monate sind kurz im Vergleich zu den Jahren, die es üblicherweise braucht, um Patentexpertise aufzubauen.
• Außerdem ist zu beachten, dass es sich um ein KI‑Tool aus Google Labs handelt und die Studie teilweise von Google mitfinanziert wurde.

Was die Ergebnisse nahelegen

Die Studie liefert experimentelle Hinweise darauf, dass breite KI‑Nutzung kurzfristig einzelne Anwälte oder Kanzleien produktiver machen kann, gleichzeitig aber den dauerhaften Kompetenzaufbau von Berufseinsteigern schwächen könnte. Die Forschenden verwenden dafür auch die Metapher einer „kognitiven Allmende“: Gewinne liegen privat, die Folgekosten aber könnten die ganze Zunft betreffen. Ähnliche Muster wurden bereits in Bereichen wie Softwareentwicklung, Schreiben oder Beratung beobachtet — KI kann Lehrbuchwissen ersetzen, während Erfahrungswissen älteren Beschäftigten zugutekommt und schwerer von KI übernommen wird.

Quellen

• Quelle: National Bureau of Economic Research / Google
• Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
• Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.