Künstliche Intelligenz (KI) verbreitet sich rasant in der Rechtsbranche und wird zunehmend Teil der täglichen Arbeit. Laut aktuellen Umfragen nutzen 62 % der Juristen mindestens wöchentlich ein generatives KI-Tool, und 51 % verlassen sich täglich darauf. Im Folgenden geben wir einen Überblick über die derzeit verfügbaren, am besten geeigneten KI-Lösungen für Anwaltskanzleien und Rechtsberater – professionell und objektiv dargestellt, welches Tool für welche juristische Aufgabe am besten geeignet ist. Wir befassen uns mit der Rechts- und Gesetzesrecherche, der Vertragsgestaltung und Dokumentenerstellung, der Vertragsprüfung (Due Diligence), der Automatisierung der Büroverwaltung sowie mit KI-Chatbots, die in der Mandantenkommunikation eingesetzt werden. In jeder Kategorie nennen wir konkrete Produkte und Dienstleistungen – wie Harvey AI, Casetext CoCounsel, Spellbook, Luminance, Kira, LawGeex, Ironclad, DoNotPay, Lega, Henchman, Microsoft 365 Copilot – mit kurzen Beschreibungen, Verfügbarkeit und praktischen Implementierungstipps.

Die juristische Recherche – das Auffinden von Urteilen, Gesetzen, Präzedenzfällen – ist traditionell eine zeitaufwändige Aufgabe. Die neuen generativen KI-Tools bieten auch in diesem Bereich Unterstützung für Anwälte: Sprachmodelle durchsuchen in kürzester Zeit große Textmengen und geben Antworten auf unsere natürlichen Sprachfragen auf Basis juristischer Quellen.

Casetext CoCounsel – mittlerweile ein Produkt von Thomson Reuters – ist ein solcher umfassender KI-Assistent, der Rechts- und Präzedenzfallrecherche, das Schreiben von Entwürfen/Dokumenten und die Aktenanalyse auf einer Plattform vereintt. CoCounsel basiert auf dem OpenAI GPT-4-Modell, ist jedoch mit juristischen Daten (z. B. Fallentscheidungen, Erklärungen) weiter trainiert und kann so auch komplexe juristische Fragen beantworten. Beispielsweise kann man mit CoCounsel Präzedenzfälle zu einem bestimmten Fall suchen, eine Zusammenfassung eines Gerichtsurteils erstellen oder sogar ein juristisches Memorandum generieren lassen, das auf relevante Präzedenzfälle verweist. Thomson Reuters hat CoCounsel in die Inhalte von Westlaw und Practical Law integriert, sodass das System mit „offiziellen“ Datenbanken arbeitet und bei den generierten Antworten häufig Quellenangaben (z. B. Gerichtsurteile, Gesetzesstellen) zur Zuverlässigkeit beifügt. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass CoCounsel ein professionelles Werkzeug ist, das hauptsächlich mit englischsprachigen juristischen Materialien arbeitet, und seinen Preis hat: Laut einer unabhängigen Bewertung beträgt die Startgebühr etwa 225 USD pro Benutzer und Monat, was es eher für größere Kanzleien oder internationale Praxen zu einer lohnenden Investition macht.

Harvey AI ist eine weitere vielversprechende, speziell für die Anwaltsarbeit zugeschnittene KI-Plattform. Harvey basiert ebenfalls auf der OpenAI-Technologie (ChatGPT/GPT-4), die auf einer Vielzahl juristischer Texte weiter trainiert wurde. Das System wurde im globalen Netzwerk von PwC bekannt, nachdem sie eine exklusive Zusammenarbeit mit den Entwicklern eingegangen waren. Das Besondere an Harvey ist, dass es bei der Einführung an das Wissen der jeweiligen Anwaltskanzlei angepasst wird: Es wird mit den früheren Fällen der Firma, Musterdokumenten und internen Wissensdatenbanken trainiert, sodass es ähnlich „eingearbeitet“ wird wie ein neuer Anwalt. Dadurch kann es in vielen Sprachen und Rechtssystemen arbeiten, da das Modell auch auf mehrsprachigen juristischen Korpora trainiert wurde (es könnte also bis zu einem gewissen Grad auch bei internationalen Fällen mit ungarischen Dokumenten verwendet werden). Harvey ist ein allgemeiner juristischer KI-Assistent, der bei Vertragsentwurf, Vertragsanalyse, Rechtsrecherche, Sachverhaltsermittlung und Compliance-Prüfungen hilft, also sehr vielseitig ist. Laut einer Pressemitteilung von PwC Ungarn automatisiert und unterstützt die Harvey-Plattform mit der Kombination aus natürlicher Sprachverarbeitung, maschinellem Lernen und Datenanalyse verschiedene Bereiche der juristischen Arbeit, indem sie große Datenmengen verarbeitet, um Zusammenhänge zu verstehen und Vorschläge zu erarbeiten – die erhaltenen Ergebnisse werden jedoch selbstverständlich von Experten überprüft. Harvey wird bereits von den Steuer- und Rechtsberatern von PwC zur Vertragsanalyse, Gesetzeskonformitätsprüfung, Due Diligence und in vielen anderen Beratungsbereichen eingesetzt, wobei menschliche Expertise mit fortschrittlicher Technologie kombiniert wird. Derzeit ist Harvey hauptsächlich für große internationale Kanzleien verfügbar (z. B. Big4-Unternehmen), aber die Entwickler haben 2025 angekündigt, dass sie an erschwinglicheren kommerziellen Versionen für kleinere Kanzleien arbeiten.

Natürlich entstehen auch andere KI-Lösungen für die Rechtsrecherche: LexisNexis integriert KI in seine Lexis+ Plattform (z. B. unter dem Namen Lexis+ AI), und das spanisch-internationale vLex-System hat mit Vincent AI einen Assistenten, der in mehrsprachigen juristischen Datenbanken suchen kann. Diese Lösungen zeichnen sich dadurch aus, dass sie die Recherchezeit verkürzen und das Wesentliche zusammenfassen – das Endergebnis wird jedoch immer vom Juristen überprüft. In der Praxis sind diese Werkzeuge nützlich, da der Anwalt schnell einen Ausgangspunkt erhält (z. B. eine relevante Fallliste oder eine analytische Zusammenfassung), den er dann mit seiner eigenen Expertise überprüft und ergänzt. Da ungarische Rechtsmaterialien und Präzedenzfälle derzeit noch nicht Teil des Wissens großer Sprachmodelle sind, können ungarische Anwälte diese KI-Tools hauptsächlich für angelsächsische Rechtsrecherche oder die Erkundung von EU-Rechtsmaterialien nutzen. Es ist jedoch zu erwarten, dass im Laufe der Zeit auch lokalisierte Inhalte (einschließlich ungarischer Gerichtsurteile) einbezogen werden – oder dass lokale Anbieter eigene KI-basierte Suchmaschinen dafür anbieten.

Auch bei der Erstellung und Bearbeitung von Verträgen und juristischen Dokumenten leistet KI erhebliche Unterstützung, insbesondere die generativen Textmodelle. Diese sind in der Lage, auf Basis von Mustern vollständige Vertragsentwürfe zu erstellen oder Vorschläge für die Formulierung einzelner Klauseln zu machen. Es ist jedoch wichtig, dass diese immer fachmännisch überprüft werden – die KI ersetzt nicht die sorgfältige Anwaltsarbeit, kann sie jedoch beschleunigen.

Spellbook – ein Produkt des Unternehmens Rally – war der erste generative KI „Copilot“ speziell für Anwälte und ist heute eines der umfassendsten KI-Toolkits für Transaktionsanwälte. Spellbook funktioniert als Microsoft Word-Add-In, das direkt im Word-Dokument Vorschläge macht und Überprüfungen durchführt. Damit können Anwälte bis zu zehnmal schneller Verträge bearbeiten und überprüfen. Was bietet Spellbook konkret? Einerseits generiert es vollständige Textentwürfe aus Vertragsmustern oder anhand weniger Parameter („Draft“-Funktion), andererseits markiert es potenziell riskante Klauseln und macht Verbesserungsvorschläge („Review“-Modus) – alles direkt in Word, in Form von roten Korrekturen. Darüber hinaus können Fragen zum Text gestellt werden („Ask“), oder der Vertrag kann mit Branchenstandards verglichen werden („Benchmarks“). Wenn man beispielsweise eine NDA schreibt, kann Spellbook darauf hinweisen, wenn eine übliche Geheimhaltungsdefinition fehlt oder eine Wettbewerbsverbotsklausel zu allgemein ist – und alternative Textabschnitte vorschlagen. Das System kann mit seiner eigenen Clause Library auch Klauseln aus früheren Verträgen einfügen. Wichtig ist, dass Spellbook großen Wert auf Datenschutz legt: Sie arbeiten nach dem Prinzip der Zero Data Retention, d. h. die hochgeladenen Dokumente werden nicht gespeichert und nicht zur weiteren Modellschulung verwendet. Spellbook versucht so, das Risiko zu minimieren, dass vertrauliche Anwaltsdaten in die Cloud gelangen. Das Tool ist derzeit hauptsächlich in englischer Sprache stark (und wurde auf Common-Law-Verträgen trainiert), kann jedoch technisch Texte in jeder Sprache einlesen und mit entsprechendem Training auch in anderen Sprachen angewendet werden. Die Preisgestaltung ist flexibel: Es wird eine 7-tägige kostenlose Testversion angeboten, danach wird ein abonnementbasierter Preis je nach Teamgröße berechnet (basierend auf individueller Vereinbarung). Laut Marktinformationen kostet ein voll funktionsfähiger Spellbook-Zugang etwa 150–180 USD pro Monat und Anwalt – diese Kosten können größere Anwaltskanzleien leichter tragen, während kleinere Praxen in der Regel einige Lizenzen für die häufigsten Vertragsaufgaben erwerben.

Henchman ist ein ähnlich praktisches Tool für die Vertragsgestaltung, insbesondere wenn die Kanzlei bereits über eine umfangreiche Präzedenzsammlung verfügt. Henchman ist ebenfalls ein Word-Add-In, das automatisch auf das Dokumentenarchiv des Rechtsteams zugreift und dort gespeicherte Klauseln extrahiert. Im Wesentlichen handelt es sich um eine intelligente „Vorlagen-Suchmaschine“: Wenn der Anwalt eine bestimmte Art von Klausel einfügen möchte, zeigt Henchman in Sekundenschnelle, wie diese in früheren Verträgen formuliert wurde. Es kann nach bestimmten Textstellen gesucht, Inspirationen aus ähnlichen Klauseln geboten oder Varianten verglichen werden. Dadurch spart der Anwalt Zeit und erhöht die Konsistenz, da bewährte, überprüfte Texte wiederverwendet werden können. Der große Vorteil von Henchman ist, dass es system- und sprachunabhängig ist – es kann Texte aus Verträgen in jeder Sprache und jedem Format extrahieren und verarbeiten, da es auf der eigenen Datenbank arbeitet. 2023 ging LexisNexis eine strategische Partnerschaft mit den Entwicklern von Henchman ein und machte die Funktion auch als Teil des Lexis Create+ Dokumenteneditors verfügbar. Das bedeutet, dass Lexis+ Nutzer beispielsweise die Klausel-Extraktionsfähigkeiten von Henchman in Word integriert erhalten, ergänzt durch die Möglichkeit, in der Lexis-Datenbank nach Gesetzen und Urteilen zu suchen. Henchman (bzw. Lexis Create+) unterstützt stark den Word-basierten Arbeitsablauf und bietet präzedenzbasierte Bearbeitung und schnelle Recherche-Links. Es ist ideal für Kanzleien, die bereits viele eigene Vertragsmuster haben und diese einheitlich und schnell bei der Erstellung neuer Dokumente wiederverwenden möchten.

In Unternehmensumgebungen, in denen die Vertragsgestaltung eng mit dem Vertragsmanagement verknüpft ist, bieten Plattformen für das Contract Lifecycle Management (CLM) wie Ironclad integrierte KI-Unterstützung. Die Ironclad AI Assist Funktion arbeitet sowohl im Browser als auch in Word: Das System generiert erste Vertragsentwürfe auf Basis von Vorlagen und Fragebögen und markiert dann automatisch Abweichungen und schlägt Änderungen gemäß dem Playbook (juristische Richtlinie) vor. Da Ironclad CLM den gesamten Prozess von der Erstellung bis zur Genehmigung abdeckt, werden die von der KI vorgeschlagenen Änderungen direkt in den Arbeitsablauf integriert – das System führt beispielsweise sofort die von der Rechtsabteilung festgelegten Regeln (Standardklauseln, Alternativen) in allen neuen Verträgen aus. Dies ist äußerst effizient bei großen Volumen, geschäftsmäßigen Vertragsabschlüssen (z. B. Vereinheitlichung aller Lieferantenverträge eines Unternehmens). Nachteil ist, dass Ironclad KI weniger auf ausgefeilte sprachliche Begründungen oder externe juristische Rechercheverweise fokussiert ist – es dient eher der internen Konsistenz und Skalierbarkeit, sodass die vorgeschlagenen Änderungen nicht immer erklärende Texte oder juristische Begründungen enthalten. Ironclad zielt eher auf große Unternehmenskunden ab, die bereits Ironclad CLM nutzen; für sie ist die Drafting AI ein zusätzliches Modul im System. Die Preisgestaltung erfolgt auf Basis individueller Vereinbarungen, in der Regel als jährliches Abonnement für die Plattform – es ist recht kostspielig, aber viele Unternehmen entscheiden sich aufgrund der „End-to-End“ Fähigkeiten dafür, wenn sie alle Elemente des Vertragsprozesses digitalisieren möchten.

Natürlich können generative KIs auch in einfacherer Form bei der Vertragsgestaltung helfen. Viele Anwälte experimentieren mit allgemeinen Modellen wie OpenAI ChatGPT oder Azure/OpenAI-basierten Copiloten, um einen ersten Entwurf eines Dokuments zu erstellen. Beispielsweise kann ein einfacher Vertrag skizzenhaft von ChatGPT geschrieben werden, oder man kann Ideen für die Formulierung bestimmter Teile eines komplexen Schriftsatzes anfordern. Diese sind kostenlose oder kostengünstige Alternativen, aber es besteht ein hohes Risiko von Ungenauigkeiten und Datenschutzrisiken (siehe unten die Warnungen). Der Microsoft 365 Copilot – den wir in einem separaten Kapitel behandeln – kann ebenfalls z. B. basierend auf einer vorgegebenen Liste von Punkten einen Vertrag oder Brief in Word formulieren. Bei all diesen ist jedoch eine gründliche anwaltliche Überprüfung entscheidend: Generative KIs neigen dazu, „zu halluzinieren“ (auf nicht existierende Gesetze zu verweisen, Begriffe zu vermischen), und der Output muss stilistisch an das gewünschte angepasst werden. Insgesamt kann die KI bei der Vertragsgestaltung als Junior-Kollege betrachtet werden, der Muster sammelt, Texte vorschlägt, aber die endgültige Feinabstimmung und Verantwortung beim Anwalt bleibt.

Die Prüfung und Überarbeitung von Verträgen – beispielsweise die Durchsicht von Hunderten von Verträgen bei einer Unternehmensübernahme oder die Compliance-Prüfung eines großen Kundenvertragsportfolios – ist typischerweise ein Bereich, in dem KI eine signifikante Effizienzsteigerung bringen kann. Auf diese Aufgaben spezialisierte KI-Software kann in riesigen Dokumentenmengen schnell riskante Klauseln, Lücken, abweichende Formulierungen identifizieren und sogar zusammenfassende Berichte über die Feststellungen erstellen. Solche Werkzeuge wurden bereits von größeren Anwaltskanzleien genutzt – z. B. maschinelles Lernen-basierte Klausel-Extraktoren –, aber die neueste Generation kombiniert die Analyse bereits mit generativen Modellen, sodass interaktivere und intelligentere Funktionen geboten werden.

Luminance – eine Plattform, die von Cambridge AI-Experten entwickelt wurde – gilt als Pionier im Bereich der Due Diligence KI. Luminance wurde ursprünglich dadurch bekannt, dass es mit Mustererkennungsalgorithmen „Anomalien“ in Kaufvertragsdokumenten fand, d. h. es zeigte, in welchen Dokumenten die üblichen Klauseln abweichen (z. B. wo eine übliche Garantie fehlt oder wo eine ungewöhnlich lange Kündigungsfrist besteht). Mittlerweile hat sich Luminance zu einem umfassenden KI-Vertragsmanagementsystem entwickelt: Es bietet gleichzeitig Vertragsgenerierungshilfe, Verhandlungsunterstützung, intelligente Dokumentenbibliothek und Chatbot. Luminance funktioniert sprachunabhängig, kann in mehreren Sprachen eingesetzt werden und wird weltweit von über 700 Organisationen genutzt, hauptsächlich von Anwaltskanzleien und Rechtsabteilungen großer Unternehmen. Die Technologie „Panel of Judges“ kombiniert viele verschiedene Modelle, um Texte aus verschiedenen Perspektiven zu bewerten und aus deren Konsens das Endergebnis abzuleiten, um „juristische Genauigkeit“ zu gewährleisten. Praktische Funktionen: Luminance funktioniert wie ein KI-basierter Vertragsprüfer, der jeden geladenen Vertrag sofort analysiert und visuell anzeigt, welche Punkte von den zuvor akzeptierten Texten abweichen – das ist quasi wie ein „juristischer Rechtschreibprüfer“ im Dokument. Mit einem Klick kann man sogar den Vertrag eines Dritten an den Goldstandard anpassen, da das System weiß, was der bevorzugte Text des Unternehmens ist, und diesen automatisch einfügt. Wenn etwas nicht den internen Richtlinien entspricht, bietet die Word-Seitenleiste sofort vorab genehmigte Präzedenztexte oder Fallback-Lösungen an, die mit einem Klick eingefügt werden können. Luminance baut zudem eine intelligente Vertragsbibliothek auf: Aus allen hochgeladenen oder verarbeiteten Verträgen extrahiert es die Schlüsseldaten (erkennt über 1000 juristische Begriffe, z. B. Vertragslaufzeit, enthaltene Klauseln, anwendbares Recht usw.). So kann man jederzeit fragen: z. B. „Haben wir einen laufenden Vertrag, der New Yorker Recht vorsieht und nach 2025 noch gültig ist?“, das System listet es in Sekundenschnelle auf. Der eingebaute Chatbot von Luminance, „Ask Lumi“, ermöglicht es, Fragen zu den Dokumenten in natürlicher Sprache zu stellen und sofort Antworten zu erhalten. Man kann beispielsweise fragen: „Fassen Sie diesen 30-seitigen Lieferantenvertrag in 5 Punkten zusammen“ – Lumi erstellt in Sekundenschnelle eine prägnante Zusammenfassung. Der gleiche Chatbot kann auch angewiesen werden, eine bestimmte Klausel umzuschreiben: z. B. „Schlagen Sie eine Haftungsbeschränkungsklausel vor, die unserem Standard entspricht, aber einen akzeptablen Kompromiss zum Vorschlag des Partners darstellt“ – Luminance generiert einen modifizierten Text, der eine Zwischenlösung zwischen den beiden Varianten darstellt. Diese Funktionen sind besonders nützlich bei grenzüberschreitenden Transaktionen, bei denen oft Materialien aus mehreren Rechtssystemen und Sprachen einheitlich betrachtet werden müssen: Luminance ist jurisdiktionssensibel (berücksichtigt, unter welchem Landesrecht der Vertrag erstellt wurde) und führt auch Compliance-Mapping durch – beispielsweise zeigt es sofort an, wenn Datenschutzbestimmungen aus GDPR-Sicht fehlen. Es muss erwähnt werden, dass die Einführung von Luminance keine triviale Aufgabe ist: Für die volle Nutzung sind umfassende Schulungen und Anpassungen erforderlich, und die Software selbst ist eine erhebliche Investition (der Hersteller verwendet eine individuelle Preisgestaltung, abhängig von der Projektgröße). Darüber hinaus ist es derzeit nicht nativ in Microsoft 365 integriert (läuft als separate Anwendung, obwohl es über ein Word/Outlook-Plugin verfügt), was etwas Gewöhnung erfordern kann. Es wird hauptsächlich großen internationalen Anwaltskanzleien sowie Unternehmen mit komplexen, mehrsprachigen Vertragsbeständen empfohlen, wo die Anomalieerkennung und die tiefgehende KI-Analyse genutzt werden können.

Kira Systems – mittlerweile Teil von Litera – gehört zu den ältesten Akteuren im Bereich der maschinellen Lern-basierten Vertragsanalyse. Kira wird seit Jahren in M&A Due Diligence eingesetzt: Maschinell gelernte Module erkennen Hunderte von Vertragsklauseln in hochgeladenen Dokumenten und extrahieren deren Inhalt (z. B. Klauseln zur Mieterhöhung in Mietverträgen, Covenants in Kreditverträgen usw.). Kiras Stärke liegt in der präzisen Textextraktion in großem Umfang – es kann Tausende von Verträgen durchleuchten und in einer Tabelle zusammenfassen, was in welchem Vertrag steht. Dies ist eine enorme Hilfe beispielsweise bei der Unternehmensprüfung: Die tagelange Arbeit von Junior-Anwälten wird von der KI in wenigen Stunden erledigt, und der Anwalt kann sich auf die extrahierten Daten konzentrieren. Kira ist jedoch nicht auf Redline oder Textänderungsvorschläge spezialisiert und bietet keine integrierte Anonymisierung – es ist eher ein „rohes“ Analysetool, bei dem die Juristen die extrahierten Informationen manuell interpretieren müssen. Litera hat kürzlich die Entwicklung von Kira + GenAI angekündigt, was darauf hinweist, dass das generative Modell in das Wissen von Kira integriert wird – das bedeutet wahrscheinlich, dass die von Kira erkannten Daten auch von einem KI-Chatbot im Q&A-Stil genutzt werden. Kira ist typischerweise ein Werkzeug für größere Anwaltskanzleien und M&A-Teams, die eine routinemäßige Überprüfung vieler ähnlicher Verträge benötigen. Die Preisgestaltung basiert auf Lizenzen, in der Regel mit jährlicher Gebühr – es wird als mittelpreisige KI-Lösung angesehen.

LawGeex ist eine weitere führende KI zur Automatisierung der Vertragsüberprüfung, die speziell auf die Bedürfnisse von Unternehmensjuristen zugeschnitten ist. LawGeex ist bekannt dafür, dass es eine der ersten KI-Startups war, die die automatische Genehmigung von NDAs und anderen häufigen Verträgen anbot, und zwar schneller und günstiger als Anwälte. Die Plattform funktioniert so, dass man einen eingehenden Vertragsentwurf hochlädt (z. B. eine Geheimhaltungsvereinbarung von einem Geschäftspartner), und LawGeex gibt innerhalb weniger Minuten eine Version mit vorgeschlagenen Bearbeitungen (Redline) zurück, die den internen Richtlinien des Unternehmens entspricht. Es hebt also nicht nur die problematischen Teile hervor, sondern schreibt sie konkret um gemäß den angegebenen Richtlinien – als hätte ein erfahrener Anwalt das Dokument mit rotem Stift korrigiert. Die KI von LawGeex versteht den Kontext des Textes und die Präferenzen des Unternehmens, nicht nur basierend auf Schlüsselwörtern. Wenn die Unternehmensrichtlinie beispielsweise vorschreibt, dass in jeder NDA eine Datenaufbewahrungspflicht enthalten sein muss und diese in der erhaltenen NDA fehlt, notiert es dies nicht nur, sondern fügt eine vorgeschlagene Klausel dazu ein. Wenn sie vorhanden ist, aber die Formulierung nicht passt, wird sie gemäß dem digitalen Playbook des Unternehmens umgeschrieben. LawGeex ist also wie der verlängerte Arm des Rechtsberatungsteams: Es sortiert die Routineverträge vor und versieht sie mit chirurgischer Präzision mit rotem Stift, bevor der Anwalt überhaupt einen Blick darauf wirft. Laut dem Unternehmen kann mit dieser Lösung eine bis zu 80%ige Zeitersparnis bei Vertragsdurchläufen erreicht werden, und es ermöglicht dreimal schnellere Geschäftsabschlüsse. LawGeex funktioniert als Cloud-basierter Dienst, typischerweise mit vertragsbasierter Vergütung (z. B. monatlich sind X Vertragsprüfungen im Abonnement enthalten, darüber hinaus fallen zusätzliche Gebühren an). Konkrete Preise werden nicht öffentlich bekannt gegeben, es wird ein individuelles Angebot basierend auf der Unternehmensgröße und den Anforderungen erstellt. Auch für kleinere Rechtsabteilungen könnte es zugänglich sein (es wird oft ein schneller ROI berechnet: Eine Forrester-Studie erwähnt 209% ROI bei einer LawGeex-Einführung). Bei der Einführung ist es wichtig, dass das Unternehmen seine eigenen Spielregeln (Playbook) festlegt, die LawGeex digital abbildet – dies erfordert anfangs etwas Arbeit von den Juristen, aber danach wendet das System diese automatisch an.

Neben den oben genannten gibt es zahlreiche weitere KI-Lösungen zur Vertragsüberprüfung: zum Beispiel LegalOn (japanischen Ursprungs, stark im Risk Flagging), ContractPodAI (mit dem Leah KI-Assistenten, playbook-gesteuerten roten Korrekturen) oder Juro (das auch als vollständiges CLM fungiert, mit eingebauten KI-Risikohinweisen). Es zeigt sich, dass das AI-Toolset für die Vertragsprüfung schnell wächst, aber es gilt in jedem Fall, dass die von der KI angezeigten „Red Flag“-Punkte letztendlich von einem Anwalt validiert werden müssen. Die KI berücksichtigt nicht den geschäftlichen Kontext oder den Verhandlungsspielraum der Gegenpartei – das kann weiterhin nur der menschliche Jurist entscheiden, ob das gefundene Risiko tragbar ist oder neu verhandelt werden muss. Dennoch zeigen Erfahrungen, dass diese Werkzeuge die monotone Prüfungsarbeit drastisch reduzieren (oft wird von >50-70% Zeitersparnis berichtet) und die Qualitätskontrolle vereinheitlichen, da sie nicht über Kleinigkeiten hinwegsehen, die einem müden menschlichen Auge möglicherweise entgehen könnten.

Die Arbeit eines Anwalts besteht nicht nur aus rein juristischen Aufgaben, sondern ist auch mit einer Menge administrativer Belastung verbunden: Kalenderverwaltung, Protokollierung von Meetings, Fristenüberwachung, Zeiterfassung, Rechnungsstellungsvorbereitung, interne Schulungen, Wissensmanagement usw. In diesen Bereichen kann generative KI ebenfalls eine nützliche Unterstützung sein, indem sie Informationen zusammenfasst und Aufgaben initiiert anstelle des Menschen.

Das naheliegendste Beispiel ist der Microsoft 365 Copilot, der seit 2024 schrittweise für Geschäftskunden verfügbar wurde. Der Copilot ist ein in die Microsoft Office-Anwendungen (Word, Outlook, Excel, PowerPoint, Teams usw.) integrierter KI-Assistent, der beispielsweise während Teams-Meetings oder beim Schreiben von E-Mails in Outlook erscheint und seine Hilfe anbietet. In einer Anwaltskanzlei kann er typischerweise für folgende Aufgaben eingesetzt werden: automatisch ein Protokoll aus einer Teams-Meeting-Aufzeichnung erstellen, wichtige Entscheidungen und Action Items (To-Dos) hervorheben; oder aus einem langen E-Mail-Thread eine kurze Zusammenfassung geben, damit man nicht alle 20 E-Mails lesen muss. Der Copilot kann auf Basis unseres Kalenders, unserer E-Mails und Chats auch Fragen beantworten (das nennt man Business Chat): z. B. können wir fragen, „Was ist der Status des Projekts XY?“, und die KI sammelt die relevanten Informationen aus unseren E-Mails, Dokumenten und gibt eine Zusammenfassung. In der Zeiterfassung kann er ebenfalls helfen: Wenn der Anwalt seine Arbeitsstunden der letzten Woche erfassen möchte, kann der Copilot (basierend auf Kalendereinträgen und Dokumentenbearbeitungen) Vorschläge machen, wie viel Zeit auf welches Projekt entfiel – obwohl dies noch eine experimentelle Funktion ist, bieten einige juristische Softwarelösungen (z. B. Time by Ping) bereits automatisches Time-Tracking mit KI an. Ebenfalls sehr nützlich ist die Textzusammenfassungs- und Briefschreibfähigkeit des Copilot: Beispielsweise kann er aus einem langen Gerichtsurteil eine kurze Zusammenfassung erstellen (auch auf Ungarisch, da der Copilot dank der Sprachmodelle in mehreren Sprachen funktioniert), oder einen Antwortbrief auf eine E-Mail eines Mandanten formulieren, höflich den Inhalt des vorherigen Gesprächs einbeziehend. Diese werden natürlich vom Anwalt feinabgestimmt und versendet, aber die Entwurfsgenierung bringt eine erhebliche Zeitersparnis.

Der Microsoft 365 Copilot kann derzeit mit separatem Abonnement in Unternehmenspaketen genutzt werden: Ab Anfang 2024 ist er auch für kleine und mittlere Unternehmen zu einem Preis von 30 USD/Benutzer/Monat verfügbar (neben den Enterprise E3/E5-Paketen). Das ist nicht billig, aber wenn man bedenkt, dass eine teure Anwältin täglich 1-2 Stunden durch die KI bei der monotonen Verwaltung sparen kann, könnte sich das lohnen. Es ist wichtig zu betonen, dass der Copilot innerhalb der unternehmensinternen Datenschutzrahmen arbeitet: Microsoft garantiert, dass die Datenverarbeitung innerhalb des Mandanten bleibt und nicht aus den Materialien anderer Kunden lernt (im Gegensatz zur öffentlichen Version von ChatGPT). So kann eine Anwaltskanzlei interne Meeting-Protokolle oder Korrespondenz relativ sicher mit dem Copilot verwenden – natürlich mit entsprechender interner Regelung.

Nicht nur Microsoft ist in diesem Bereich aktiv: Auch Google hat mit Duet AI für Google Workspace (Gmail, Google Docs usw.) ein ähnliches Angebot für Nutzer vorgestellt. Darüber hinaus bieten zahlreiche Startups spezielle Büro-KI-Assistenten an. Es gibt auch Lösungen, die sich speziell auf den juristischen Bereich konzentrieren, wie die Casetext CoCounsel Timeline-Erstellungsfunktion bei Rechtsstreitigkeiten (stellt eine Chronologie basierend auf Dokumenten auf) oder die Harvey AI Workflow-Automatisierungsfähigkeit (verknüpft wiederkehrende Aufgaben). All dies dient dazu, dass Anwälte und ihre Assistenten sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können, anstatt auf mechanische Aufgaben.

Insgesamt übernimmt die KI in der administrativen Arbeit eine Art Sekretär-Helfer-Rolle: Sie trifft keine juristischen Entscheidungen, aber merkt sich, erinnert, bereitet vor, organisiert. Bei der Einführung ist darauf zu achten, dass die Kollegen lernen, sie effektiv zu nutzen (z. B. gute Anweisungen an den Copilot zu geben) und dass sie das Ergebnis überprüfen – denn auch ein automatisches Meeting-Protokoll kann Missverständnisse enthalten, wenn die Tonaufnahme nicht klar war. Mit angemessener Kontrolle kann die KI jedoch enormen Zeitdruck von unseren Schultern nehmen und das Risiko von menschlichen Fehlern verringern (z. B. vergisst sie keine Fristen, übersieht keine wichtige E-Mail).

In der Anwaltskanzlei ist die Kommunikation mit den Mandanten von entscheidender Bedeutung – und auch hier beginnt die KI im Hintergrund aufzutauchen. Obwohl die direkte anwaltliche Beratung immer eine vertrauensvolle menschliche Tätigkeit bleiben wird, gibt es standardisierbare Interaktionen, bei denen ein KI-Chatbot die Kanzlei entlasten kann. Dazu gehört beispielsweise die erste Information der Mandanten auf der Website (FAQ-Chatbot), die automatische Terminvereinbarung oder die Beantwortung einfacher Mandantenfragen (z. B. „Wann wird mein Vertrag fertig sein?“ Statusanfragen).

Ein weithin bekanntes Beispiel ist DoNotPay, das sich als der weltweit erste „Roboteranwalt“ bezeichnet. DoNotPay begann ursprünglich als einfacher Chatbot, der bei der Anfechtung von Parktickets half – die App führte den Benutzer durch einige Fragen und generierte dann ein offizielles Schreiben an die Behörde. Später wurde es um viele andere kleine juristische-prozedurale Angelegenheiten erweitert: z. B. Kündigung von Abonnements, Einreichung von Entschädigungsansprüchen bei Fluggesellschaften wegen Verspätung, kleinere Verbraucherbeschwerden usw. Derzeit kann DoNotPay mehr als 200 Arten von „Fällen“ automatisiert bearbeiten, über eine einfache mobile App-Oberfläche. Sein Geschäftsmodell ist auf Privatkunden zugeschnitten: etwa 36 Dollar alle zwei Monate für das Abonnement (also ~18 USD/Monat) für die unbegrenzte Nutzung, was im Vergleich zu einem Anwaltshonorar gering ist. Natürlich ist DoNotPay nicht für komplexe juristische Angelegenheiten geeignet, aber genau das ist der Punkt, dass es eine kostengünstige, automatisierte Lösung für einfache juristische Probleme bietet, mit denen sich die Menschen sonst nicht an einen Anwalt wenden würden. Die KI führt hier Dokumentengenerierung durch: Sie füllt Vorlagen mit den vom Benutzer bereitgestellten Daten aus und verfeinert die Briefe mit einem Sprachmodell zu einer natürlicheren Sprache. Interessanterweise plante DoNotPay sogar, dass eine KI bei einer echten Gerichtsverhandlung argumentiert über ein Headset eines Angeklagten – dies wurde schließlich aufgrund von Warnungen der Anwaltskammern abgesagt, zeigt jedoch, in welche Richtung experimentiert wird (der Fall wies auf die ethischen und regulatorischen Grenzen hin, siehe unten).

Aus Sicht von Anwaltskanzleien ist DoNotPay eher ein aufmerksamkeitsstarkes Beispiel, aber kein direkter Konkurrent – im Gegenteil, man kann sogar mit solchen Lösungen koexistieren, z. B. auf der Kanzlei-Website für einfache Fälle einen kostenlosen automatisierten Helpdesk-ähnlichen Chatbot anbieten, während die komplexeren Fälle ohnehin von einem Anwalt bearbeitet werden. Mehrere große internationale Kanzleien experimentieren auch mit der Entwicklung eigener KI-Chatbots, die beispielsweise auf der Website häufig gestellte Fragen beantworten (Preise, Fachgebiete, „Wie kann ich klagen?“ usw.) oder auf dem Mandantenportal beim Ausfüllen von Formularen helfen. Diese Chatbots basieren häufig auf dem GPT-4-Modell, wurden jedoch zielgerichtet mit den Materialien des Unternehmens feinabgestimmt und bewegen sich in engen Grenzen (um keine unerwünschten juristischen Ratschläge zu geben).

Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Vorbereitung von Mandanteneingaben. Denken wir beispielsweise an einen größeren Verbraucherrechtsfall: Viele Mandanten müssen ähnliche Klagen einreichen (wie bei einer Sammelklage, aber einzeln). Hier könnte eine KI eine Weboberfläche erstellen, auf der der Mandant einfach einige Daten eingibt, und die KI generiert im Hintergrund die personalisierte Eingabe. So etwas wurde beispielsweise in den USA bei Parktickets oder Entschädigungen für Flugverspätungen gemacht. Die KI verwendet hier ebenfalls die Kombination aus Vorlage+generativem Modul: Es gibt ein von einem Anwalt genehmigtes Muster, das an die individuellen Daten angepasst und in natürlicher Sprache umformuliert wird.

Was die Sprache der Mandantenkommunikation betrifft, so ist der große Vorteil der KI, dass sie in jeder Sprache kommunizieren kann (moderne Modelle funktionieren in Dutzenden von Sprachen). Ein ungarischer Anwalt könnte also auch mit einem nicht englischsprachigen Mandanten einen Chat führen mit Unterstützung einer KI, die in Echtzeit übersetzt und Antworten generiert. Natürlich ist auch hier die Datensicherheit entscheidend: Solche Lösungen sollten nur mit geeigneten Verschlüsselungs- und Datenschutzgarantien verwendet werden, da sonst leicht sensible Mandanteninformationen durchsickern könnten.

Datenschutz und Vertraulichkeit: Bei der Nutzung von KI-Tools hat der Schutz vertraulicher Daten oberste Priorität. Als Anwaltskanzlei dürfen wir keine Mandantendaten in öffentliche KI-Dienste hochladen (z. B. die öffentliche Version von ChatGPT), da wir nicht wissen, wer im Hintergrund Zugriff auf die Daten hat, und die DSGVO sowie die anwaltliche Verschwiegenheit dies verbieten. Daher ist es ratsam, Lösungen zu wählen, die Unternehmenssicherheit garantieren: beispielsweise die geschäftliche Version von Microsoft 365 Copilot, Azure OpenAI für individuelle Entwicklungen oder rechtsspezifische Tools wie Spellbook, die das Zero-Data-Retention-Prinzip vertraglich festlegen. Ebenso wichtig ist die Anonymisierung, wenn das gewählte KI-Tool nicht von selbst anonymisiert, sollten wir intern ein Verfahren dafür entwickeln (z. B. sollte der Praktikant die Namen im Vertrag abdecken, bevor wir ihn in die KI hochladen). Darüber hinaus sollten wir die Geschäftsbedingungen des Anbieters prüfen: Viele Verbraucher-KI-Dienste behalten sich das Recht vor, die eingegebenen Daten zur weiteren Modellschulung zu verwenden – so etwas dürfen wir bei Anwaltsdaten nicht zulassen. Es ist besser, eine rechtliche KI-Plattform zu wählen, die auch Audit-Trails bietet (protokolliert, wer welche Daten an die KI gesendet hat und was zurückkam) und die Möglichkeit bietet, bestimmte Daten auf die schwarze Liste zu setzen (z. B. sollte der Name des Mandanten nicht im Prompt erscheinen). In diesem Bereich entstehen auch neue Lösungen: Lega.ai ist beispielsweise eine Plattform, die sich zum Ziel gesetzt hat, dass juristische Organisationen in einer sicheren Umgebung mit generativer KI experimentieren können – sie bietet eine zentrale Verwaltungsoberfläche, auf der Zugriffe der Benutzer verwaltet, Kontrollpunkte zur Einhaltung der Compliance eingerichtet und die Nutzung auditiert werden können. In einem solchen Rahmen kann die Anwaltskanzlei beispielsweise ein auf ChatGPT basierendes Tool einführen und gleichzeitig ihre Datenschutzrichtlinien einhalten.

Genauigkeit und „Halluzination“: Generative KI-Modelle können dazu neigen, glaubwürdig erscheinende, aber falsche Informationen zu erfinden, wenn sie nicht richtig eingeschränkt werden. Dies ist im juristischen Bereich besonders gefährlich – denken wir nur an den berüchtigten Fall, als ein amerikanischer Anwalt in seinem Schriftsatz auf von ChatGPT erfundene, nicht existierende Gerichtsfälle verwies, weil er nicht dachte, dass die KI so selbstbewusst falsche Antworten geben würde. Um solche Fälle zu vermeiden, sollten wir uns niemals blind auf den von der KI erstellten Text verlassen. Die „factual verification“ (Faktenprüfung) bleibt die Aufgabe des Anwalts: Jede Urteil- oder Gesetzesreferenz muss in der offiziellen Quelle überprüft werden. Ebenso muss der Vertragsentwurf durchgelesen werden, um sicherzustellen, dass er wirklich das sagt, was wir wollen, und dass keine Widersprüche enthalten sind. Glücklicherweise bieten einige rechtliche KI-Tools dafür integrierte Lösungen: z. B. bietet Thomson Reuters CoCounsel integrierte Westlaw-Referenzen, und die LegalFly-Plattform fügt jeder von der KI vorgeschlagenen Änderung eine allgemeinsprachliche Erklärung hinzu – das macht transparent, was die KI warum vorschlägt. Die beste Praxis besteht darin, doppelte Überprüfungen einzubauen: Der KI-Ergebnis wird zunächst vom nutzenden Anwalt selbst überprüft und korrigiert, und wenn das Dokument wichtig ist, schaut ein anderer Kollege ebenfalls darauf. So beschleunigt die KI, aber die Fehlerwahrscheinlichkeit wird minimiert.

Juristische Verantwortung und Ethik: Aus anwaltlicher Sicht ist es wichtig klarzustellen, dass die Nutzung von KI die Verantwortung des Anwalts für die geleistete Arbeit nicht mindert. Wenn eine KI einen schlechten Rat geben würde und wir danach handeln, haften wir gegenüber dem Mandanten trotzdem für die Schäden, nicht „die KI“. Daher betonen Anwaltskammern weltweit das Prinzip der kompetenten Nutzung: Du kannst KI verwenden, aber so, wie du jede andere Hilfe oder Quelle verwenden würdest – du musst wissen, was du tust, und das Ergebnis überprüfen. Einige ethische Richtlinien sind im Entstehen: Beispielsweise wird empfohlen, offenzulegen, wenn KI bei der Arbeit verwendet wurde (Transparenz), insbesondere wenn ein Inhalt von ihr generiert wurde. In bestimmten sensiblen Bereichen (z. B. Strafsachen, Persönlichkeitsrechte) verbieten einige Anwaltsorganisationen sogar die Nutzung offener KI aufgrund der Vertraulichkeit – wir sollten uns immer über die lokalen Vorschriften informieren. Die geplante EU-Verordnung zu KI (AI Act) wird sich ebenfalls mit „hochriskanten“ KI-Anwendungen befassen, zu denen auch die juristische Nutzung gehören könnte, sodass wir in ein paar Jahren auch die gesetzliche Konformität in diesem Bereich prüfen müssen. Auf Mandantenseite können wir damit rechnen, dass bewusstere Mandanten fragen: „Hat ein Roboter meinen Vertrag erstellt?“. Darauf sollten wir die Kommunikation im Voraus vorbereiten: Wir erklären, dass wir ja, moderne Werkzeuge zur Effizienzsteigerung nutzen, aber jeder Output von einem Anwalt genehmigt wird, und die KI nur bei Routinearbeiten hilft. Tatsächlich dient der Einsatz von KI oft gerade dem Interesse des Mandanten, da er schnellere Dienstleistungen und niedrigere Stundensätze bei bestimmten Aufgaben ermöglichen kann.

Einführungsstrategie: Es wird auf jeden Fall empfohlen, die Einführung klein zu beginnen – z. B. im Rahmen eines Pilotprojekts. Wählen wir ein oder zwei konkrete Tools und Aufgaben aus (z. B. Spellbook zur Überprüfung von Geheimhaltungsvereinbarungen oder Copilot für Meeting-Notizen), und ein kleineres Team testet sie einige Monate lang im realen Einsatz. Messen wir die Effizienz (Zeitersparnis, Fehlerquote) und sammeln wir das Feedback der Nutzer. Schulung ist wichtig: Anwälte müssen lernen, „zu prompten“ – d. h. wie sie der KI genaue Anweisungen für die besten Ergebnisse geben. Dafür gibt es heute bereits spezielle Schulungen, aber auch intern können die Kollegen ihre Erfahrungen teilen. Basierend auf den Ergebnissen des Pilotprojekts kann die Kanzlei dann über eine breitere Einführung entscheiden. Anfangs ist es ratsam, auch interne Richtlinien zur KI-Nutzung zu erstellen: z. B. in welchen Falltypen sie erlaubt ist, welche Daten eingegeben werden dürfen, ob der Mandant informiert werden muss usw. Diese Regeln können im Laufe der Zeit verfeinert werden, aber es ist besser, wenn es einen Anhaltspunkt gibt.

Schließlich vergessen wir nicht, dass KI kein Allheilmittel, sondern ein weiteres Werkzeug in der Hand des Juristen ist. So wie einst Textverarbeitungsprogramme oder Online-Rechtsdatenbanken die Arbeit revolutionierten, macht KI jetzt den nächsten Schritt. Die Anwaltskanzleien, die offen und kritisch damit umgehen – d. h. ihre Vorteile nutzen, aber sich ihrer Grenzen bewusst sind –, können sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Das Ziel ist nicht, dass die KI den Anwalt ersetzt, sondern dass sie die Zeit des Anwalts für höherwertige Facharbeit freisetzt, während die Maschine die monotonen oder leicht automatisierbaren Teilaufgaben übernimmt. So profitiert auch der Mandant: Er erhält schneller und kostengünstiger qualitativ hochwertige juristische Dienstleistungen, und der Anwalt kann sich mit der Unterstützung seines „maschinellen Assistenten“ auf die wichtigere Beratungsrolle konzentrieren.