對於大多數專利事務所而言，AI 存在專利領域不再是新鮮事，而是一種競爭壓力。目前事務所內部的智慧財產權團隊通常依賴外部AI 專業人員降低AI 帶來成本，因為客製化AI 開發並非一定有明確完成期限的項目，而是一項持續的投入，其規模往往遠遠超出最初預期，即完全內部開發AI 項目失敗率甚至更高。此外，留住人才是大問題，美國AI 專業人員年薪在10萬至30萬美元間，留住他們比招募還難。最關鍵者，通用AI 工具(Generic AI Tools)難以應對專利工作所需的複雜性，測試顯示ChatGPT 對專利工作無法處理複雜的搜索查詢(Complex Search Queries)，尤其無法準確定義請求項範圍，搜索結果經常是無關或捏造的專利號。由此可知任何需要進行解讀及推理(Interpretation and Inference)的工作，人類專業知識仍至關重要，顯見專利工作需要AI 無法企及的精準度，而建構合適工具需要找到對於機器學習與專利法都有深入理解的人才，實際上事務所的組織架構並不足以招募、培養或留住這樣的人才。
隨著專利AI 模型工具應運而生，專利事務所與其從零開始建立所屬領域專業知識，不如直接購買多年累積的庫藏經驗。2025年法律產業報告統計33% 事務所認同AI 模型工具供應商對其工作流程理解是首要採購因素，有29% 事務所表示他們更信任法律專用工具而非消費級AI 平台。據評估，採用現成工具從第一天起就能開始獲效率提升，而自行開發工具則需要花費18 個月才能達到起跑線。
美國專利商標局(USPTO)審查指南肯認建構專利AI 系統是一項工程挑戰，完全超出專利事務所或其智財權部門的任務範圍。如今，取得最佳成果的事務所是網羅熟悉專利申請流程人才建構的內部平台，並將其投入長期使用。說到底，真正值得探討的問題不是自建還是外購，而是能多快找到合適的解決方案。
(部分摘錄 GPT-4 答詢內容)
隨著專利AI 模型工具應運而生，專利事務所與其從零開始建立所屬領域專業知識，不如直接購買多年累積的庫藏經驗。2025年法律產業報告統計33% 事務所認同AI 模型工具供應商對其工作流程理解是首要採購因素，有29% 事務所表示他們更信任法律專用工具而非消費級AI 平台。據評估，採用現成工具從第一天起就能開始獲效率提升，而自行開發工具則需要花費18 個月才能達到起跑線。
美國專利商標局(USPTO)審查指南肯認建構專利AI 系統是一項工程挑戰，完全超出專利事務所或其智財權部門的任務範圍。如今，取得最佳成果的事務所是網羅熟悉專利申請流程人才建構的內部平台，並將其投入長期使用。說到底，真正值得探討的問題不是自建還是外購，而是能多快找到合適的解決方案。
(部分摘錄 GPT-4 答詢內容)