KI im Rechtsbereich gewinnbringend einsetzen: Anleitung in 6 Schritten

Künstliche Intelligenz verspricht Rechtsabteilungen und Kanzleien schnellere Prüfungen, geringere Kosten und bessere Verhandlungsergebnisse. Der Nutzen stellt sich aber nur ein, wenn der Einsatz systematisch geplant wird. Diese Anleitung führt in sechs Schritten von der ersten Fragestellung bis zum laufenden Betrieb – und zeigt, wie menschliche Expertise und maschinelles Lernen zusammenwirken.

KI ist dabei ein Baustein der breiteren Legal-Tech-Landschaft. Wie Unternehmen sie konkret in der Vertragsarbeit nutzen, zeigt unser Überblick zu KI im Vertragsmanagement; die technischen Grundlagen der Auswertung erklärt der Beitrag zur KI-Vertragsanalyse.

Schritt 1: Die richtige Frage festlegen

Dieser erste Schritt dürfte für Juristinnen und Juristen der vertrauteste sein: relevante Fragen zu stellen und den eigentlichen Zweck eines Projekts zu definieren, bleibt eine menschliche Fähigkeit.

Hier gilt es festzuhalten, welche Frage Sie mit dem Einsatz der Technologie beantworten wollen. Je nach Projekt zielen die Fragen auf rechtliche Metriken (etwa Vertragslaufzeiten, Leistungsfristen oder die Höhe von Gebühren) oder auf komplexere Zusammenhänge innerhalb eines Datensatzes (etwa Kausalzusammenhänge oder die Auswirkung einzelner Faktoren).

Je präziser Sie Ihre Frage formulieren, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, die Technologie zu Ihren Gunsten einzusetzen. Setzen Sie dabei auf menschliche Erfahrung: Die Maschine ergänzt die Arbeit einer Anwältin oder eines Anwalts, ersetzt sie aber nicht. Die Antwort ist immer nur so gut wie die Frage, die ihr zugrunde liegt.

Schritt 2: Erfolg definieren

Wenn Sie eine neue Technologie testen – wie so oft bei der KI-gestützten Prüfung großer Dokumentenmengen – sollten Sie vorab festlegen, woran Sie den Erfolg des Projekts messen.

Im rechtlichen Kontext kann Erfolg bedeuten, den Prüfungszeitraum von Dokumenten zu verkürzen, die Gesamtkosten der Prüfung zu senken, die Genauigkeit der Ergebnisse zu erhöhen, Vertragserstellung und Vertragsverhandlung zu beschleunigen oder die Zufriedenheit der Mandantschaft zu steigern. Definieren Sie diese Ziele messbar, damit sich der Nutzen später belegen lässt.

Schritt 3: Vertragsdaten identifizieren

Überlegen Sie nun, wo in Ihrer Organisation große Bestände an Vertragsdaten ungenutzt liegen, die sich einlesen und mit Hilfe künstlicher Intelligenz analysieren lassen.

Trotz aller Bemühungen, Rechtsakten über Ordner, Unterordner, Dokumentversionen und Bearbeitungshistorien zu strukturieren, wird das Suchen und Verwalten von Verträgen schnell zur Herausforderung. Rechtsabteilungen und Kanzleien stehen dabei vor ähnlichen Problemen. Grundsätzlich eignet sich jede rechtlich relevante Datenbank als Grundlage für ein juristisches Datenanalyseprojekt – häufig ist eine strukturierte Vertragsdatenbank der beste Ausgangspunkt.

Schritt 4: Dokumente erfassen

Sobald Sie erkannt haben, wo in Ihrem Unternehmen juristische Dokumente mit hohem Analysewert liegen, lohnt sich der Einsatz künstlicher Intelligenz oft schon bei der Erfassung der Daten. Die Vorteile liegen auf der Hand.

Eine KI überführt Ihre Vertragsdaten nicht nur in ein maschinenlesbares Format, sondern erstellt auch eine erste grobe Gliederung des Vertrags nach Abschnitten, Klauseln und Überschriften. Was die Maschine in Sekunden erledigt, kostet den Menschen – je nach Länge des Vertrags – oft mehrere Stunden.

Ist ein Vertrag erst in einem strukturierten, maschinenlesbaren Format aufbereitet, verbessert sich nicht nur die Suche nach relevanten Dokumenten, sondern auch das gezielte Auffinden einer bereits gut formulierten Klausel.

Schritt 5: Modelle trainieren

Erst wenn Ziele und Fragen definiert sind, beginnen Sie damit, die Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und mit Daten zu trainieren. Trennen Sie dabei einen Teil der gesammelten Daten ab, um das fertige Modell später zu testen – dieser Teil bleibt unangetastet. Die übrigen Daten nutzen Sie, um das Modell zu entwickeln.

Schritt 6: Machine Learning dauerhaft einsetzen

Soll Ihr Unternehmen langfristig von der KI-gestützten Textanalyse profitieren, empfiehlt sich deren kontinuierlicher Einsatz – von der Vertragserstellung über die Verhandlung bis zur Unterzeichnung. Nur diese ganzheitliche Auswertung zeigt, welche Klauseln in der Verhandlung den größten wirtschaftlichen Erfolg erzielen und zugleich die Verhandlungszeit verkürzen.

Zugleich lassen sich bestehende Machine-Learning-Algorithmen bei jeder Eingabe mit neuen Daten versorgen, was die Genauigkeit der Modelle laufend verbessert. Wer juristische Texte verfasst, erhält so bereits während der Erstellung Rückmeldung zu den wirtschaftlichen Parametern der verwendeten Klauseln – und gestaltet wirksamere Verträge, die schneller zum Abschluss kommen.