Una recente decisione del Tribunale di Milano affronta un problema sempre più rilevante nel diritto della proprietà industriale: un sistema basato sull’intelligenza artificiale può contraffare un brevetto che impiega una tecnologia di riconoscimento tradizionale?
Con la sentenza n. 7233 del 22 settembre 2026, la Sezione specializzata in materia di impresa ha dichiarato nullo un brevetto depositato nel 2008, relativo a un dispositivo di assistenza alla guida, respingendo anche le contestazioni di contraffazione. La pronuncia, di primo grado, presenta particolare interesse per la distinzione tra differenti modalità di elaborazione delle immagini.
Pattern matching e machine learning: la differenza tecnologica
Il punto centrale della controversia riguarda due sistemi informatici che perseguono un obiettivo sostanzialmente identico — individuare ostacoli e prevenire collisioni — attraverso procedure tecniche differenti.
Nel pattern matching, secondo l’architettura descritta nel brevetto controverso, il riconoscimento avviene confrontando le immagini acquisite dalle telecamere con una raccolta di immagini campione precedentemente memorizzate. Il sistema utilizza quindi un archivio di riferimento durante il proprio funzionamento.
Il machine learning, nella particolare implementazione esaminata dal Tribunale, segue invece un procedimento diverso. Le reti neurali vengono inizialmente addestrate mediante grandi quantità di dati, dai quali ricavano parametri matematici utilizzabili per riconoscere successivamente nuovi oggetti.
Una volta concluso l’addestramento, il riconoscimento non richiede un confronto diretto e continuo con le singole immagini utilizzate nella fase di apprendimento.
La distinzione è significativa: nel primo sistema l’identificazione dipende dal confronto con immagini conservate; nel secondo dall’elaborazione effettuata attraverso un modello precedentemente addestrato.
Si tratta, dunque, di una diversità che riguarda l’architettura e il procedimento di elaborazione, non semplicemente le prestazioni del software.
Perché il machine learning non costituisce contraffazione per equivalenti
La questione giuridica più interessante riguarda l’applicazione della dottrina degli equivalenti, disciplinata dall’art. 52 del Codice della proprietà industriale e interpretata anche alla luce dell’art. 69 della Convenzione sul brevetto europeo e del relativo Protocollo interpretativo.
La protezione brevettuale, infatti, non si limita necessariamente alla riproduzione letterale delle caratteristiche rivendicate, potendo ricomprendere anche soluzioni tecnicamente equivalenti.
Tuttavia, il Tribunale chiarisce che il conseguimento del medesimo risultato non è, di per sé, sufficiente a configurare una contraffazione.
Attraverso il criterio conosciuto come Function-Way-Result Test, la valutazione prende in considerazione tre elementi: la funzione svolta, il procedimento tecnico impiegato e il risultato ottenuto.
Nel caso esaminato, i sistemi condividevano la finalità di identificare situazioni di pericolo per la circolazione, ma differivano proprio nella modalità operativa.
Il ricorso a reti neurali addestrate, anziché al confronto con immagini staticamente archiviate, rappresentava una differenza tecnica tale da escludere, secondo il Tribunale, anche la contraffazione per equivalenti.
Il principio che emerge è che l’identità della funzione non comporta necessariamente l’equivalenza delle soluzioni tecnologiche impiegate per realizzarla.
La valutazione è stata inoltre influenzata dalle limitazioni introdotte nelle rivendicazioni durante la procedura brevettuale e dall’esistenza di precedenti conoscenze tecniche relative alle reti neurali.
Le conseguenze per la tutela dei brevetti software
La decisione presenta implicazioni importanti per le imprese che sviluppano tecnologie basate sull’intelligenza artificiale.
Anzitutto, evidenzia l’importanza di una descrizione brevettuale sufficientemente precisa delle soluzioni tecniche. Una rivendicazione che indichi soltanto il risultato desiderato, senza illustrare adeguatamente i procedimenti che consentono di conseguirlo, può incontrare difficoltà sia sul piano della validità sia nella successiva tutela giudiziale.
In secondo luogo, assume particolare rilievo la prova del funzionamento effettivo del prodotto ritenuto contraffattorio.
Documentazione commerciale, materiale pubblicitario e domande di brevetto depositate da un concorrente non dimostrano necessariamente quali algoritmi siano concretamente implementati in un dispositivo.
Nelle controversie riguardanti sistemi di intelligenza artificiale diventano pertanto particolarmente importanti la documentazione tecnica, le consulenze specialistiche e gli strumenti processuali di acquisizione della prova, quali l’esibizione documentale e la descrizione giudiziale.
La pronuncia non significa, naturalmente, che l’impiego del machine learning escluda sempre la contraffazione di un brevetto. Occorre esaminare di volta in volta le rivendicazioni, le caratteristiche del sistema contestato e le modalità concrete di attuazione dell’invenzione.
La conclusione è che, nella tutela brevettuale delle innovazioni informatiche, non conta soltanto ciò che un algoritmo riesce a fare, ma anche il modo tecnico attraverso il quale consegue quel risultato.
Per un ulteriore approfondimento sulla brevettabilità delle tecnologie di apprendimento automatico si richiamano le Linee guida dell’Ufficio europeo dei brevetti in materia di intelligenza artificiale e machine learning.
Riferimento giurisprudenziale: Tribunale di Milano, Sezione XIV civile, sentenza 22 settembre 2026, n. 7233.