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Markenrecht: KI-gestützte Kollisionsprüfung und Anmeldeberatung

KI analysiert neue Markenanmeldungen auf phonetische, bildliche und begriffliche Ähnlichkeit zu eingetragenen Marken in DPMA- und EUIPO-Datenbanken und erstellt eine strukturierte Kollisionsanalyse für die Anmeldeberatung.

Für Unternehmen

Nicht nur lesen, umsetzen.

Wir entwickeln KI-Lösungen für genau deinen Anwendungsfall und begleiten dich bei der Einführung.

Für Unternehmen

Das Problem

Markenrecherche vor einer Anmeldung kostet Anwaltskanzleien 2–4 Stunden pro Marke, für die Suche in mehreren Datenbanken, Bewertung von klanglichen, bildlichen und konzeptionellen Ähnlichkeiten und Einschätzung des Verwechslungsrisikos.

Die Lösung

KI-gestützte Ähnlichkeitsanalyse nutzt NLP-basierte phonetische Modelle und LLM-gestützte Bedeutungsanalyse, prüft automatisch klangliche, bildliche und konzeptionelle Verwechslungsgefahr gegen eingetragene Marken und gibt eine priorisierte Kollisionsliste mit Risikobewertung aus.

Der Nutzen

Markenrecherche von 2–4 Stunden auf 30–60 Minuten reduzieren; mehr Anmeldungen wirtschaftlich bearbeitbar machen; Risikobewertung für Mandanten schneller und konsistenter.

Lösungsansätze

LLM-Prompt für Begriffsähnlichkeit IP-KI-Plattform (TMPilot, Huski) IP-Plattform plus LLM-Ergänzung
markenrechtmarkenanmeldungkollisionspruefungdpmaeuipoip

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Die vollständige Analyse enthält

  • Kosten- & ROI-Vergleich
  • Konkrete Tool-Empfehlungen
  • Praxisszenario aus der Beratung
  • Häufige Einstiegsfehler
  • Realistischer Zeitplan
  • DSGVO-Hinweise für DE

Passt das zu dir?

  • Ihr bearbeitet mehr als 10 Markenanmeldungen pro Monat
  • Eure Recherchephase dauert regelmäßig länger als 2 Stunden pro Marke
  • Ihr arbeitet für Mandanten, die Marken in mehreren Nizza-Klassen schützen wollen
  • Ihr wollt die Ersteinschätzung beschleunigen, ohne die juristische Qualität zu opfern
  • Eure Kanzlei hat noch keine strukturierte Prüfungsroutine für DPMA und EUIPO

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Frieda Funke

Konzeptentwicklerin

Ich frage nicht, was KI kann. Ich frage, was du in deinem Alltag damit anfängst. Erst wenn ich eine ehrliche Antwort habe, entsteht daraus ein konkreter Use Case. Fehlt ein Anwendungsfall, der zu dir passt? Schreib mir kurz.

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