Este trabalho efetiva uma análise com Inteligência Artificial no Ecossistema de Biotecnologia do no Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia da Universidade Federal do Amazonas– PPGBIOTEC/UFAM. No estudo foram avaliadas, em relação à sua maturidade tecnológica e ao potencial de se tornarem patentes, as dissertações e teses defendidas entre 2015 e 2024 no PPGBIOTEC/UFAM. Técnicas de Processamento de Linguagem Natural foram utilizadas para identificar termos associados aos códigos da Classificação Internacional de Patentes (CIP) do modelo Biotec‑BR, enquanto algoritmos de aprendizado de máquina classificaram automaticamente os níveis de maturidade tecnológica (TRL), com base em um conjunto de resumos rotulados manualmente. Os resultados indicam que 21,2% das pesquisas apresentam simultaneamente potencial de patenteamento e maturidade tecnológica em níveis de desenvolvimento (TRL ≥ 3), com confiança de predição superior a 0,6. A análise de maturidade revelou que 94,6% dos trabalhos situam‑se nos níveis TRL 1–3, enquanto 5,4% alcançam TRL 4–6, refletindo a predominância de pesquisas de fronteira e validação inicial. A correlação fraca entre TRL e potencial de patenteamento (Pearson = 0,1318) sugere independência entre os construtos, indicando que a inovação protegível no PPGBIOTEC emerge tanto de estudos básicos quanto aplicados. O estudo oferece um panorama do portfólio tecnológico do programa, destacando ativos de alta fidelidade que podem orientar ações estratégicas de proteção intelectual e transferência de tecnologia.
