Die Rechtsabteilung steht vor einem Paradigmenwechsel. Während künstliche Intelligenz in der juristischen Arbeit lange Zeit auf Assistenzfunktionen beschränkt war – Texte zusammenfassen, Klauseln suchen, Korrektur lesen – erleben wir heute den Übergang zu Agentic Legal AI. Diese Systeme arbeiten nicht mehr nur zu, sondern agieren und entscheiden innerhalb definierter Leitplanken eigenständig.
Dieser Artikel basiert auf dem Webinar "Agentic Legal AI - der neue Standard. dormakaba zeigt, warum" mit Cedric Ruepp (General Counsel, dormakaba Gruppe) und David Alain Bloch (Co-Founder, Legartis).
Was ist Agentic Legal AI?
Agentic Legal AI bezeichnet KI-Systeme, die über reine Unterstützungsfunktionen hinausgehen und innerhalb vorgegebener Rahmenbedingungen eigenständige Entscheidungen treffen können. Im Gegensatz zu traditionellen Legal-Tech-Lösungen, die lediglich Informationen bereitstellen oder einfache Analysen durchführen, können agentische Systeme:
- Komplexe Vertragsprüfungen eigenständig durchführen
- Risiken bewerten und priorisieren
- Verbesserungsvorschläge generieren und direkt umsetzen
- Konsistenz über tausende von Dokumenten sicherstellen
Der entscheidende Unterschied: Agentic Legal AI übernimmt operative Prozesse vollständig, während die juristische Expertise sich auf strategische Entscheidungen konzentrieren kann.
Praxisbeispiel: dormakaba zeigt den Weg
Die Schweizer dormakaba Gruppe, ein traditionelles Industrieunternehmen mit über 150 Jahren Geschichte, demonstriert eindrucksvoll, wie Agentic Legal AI in der Praxis funktioniert. Die Herausforderung war klar definiert:
Die Ausgangssituation
- 9 qualifizierte Juristen (7,8 FTE) plus 3 Contract Manager
- Über 10.000 Verträge pro Jahr
- Produkte und Märkte auf allen Kontinenten
- Verschiedenste Vertragstypen: von einfachen Verkaufsverträgen bis zu komplexen SaaS-Lösungen
Das zentrale Problem
Die Rechtsabteilung kann unmöglich jeden Vertrag reviewen – das Business muss juristische Ersthilfe selbst übernehmen können.
Die kritische Rolle von Contract Playbooks
Der Erfolg von Agentic Legal AI steht und fällt mit einem fundamentalen Element, dem Contract Playbook. Ein Playbook ist das strukturierte Regelwerk, das die juristischen Standards eines Unternehmens festhält. Es definiert:
- Welche Klauseln zwingend erforderlich sind
- Welche Formulierungen inakzeptabel sind
- Welche Risiken mit welcher Priorität behandelt werden
- Wie in verschiedenen Rechtsordnungen zu verfahren ist
Die zwei zentralen Herausforderungen bei Playbooks
1. Die Artikulationslücke
Erfahrene Juristen wissen intuitiv, worauf sie bei einem Vertrag achten müssen. Doch dieses implizite Wissen in strukturierte KI-Anweisungen zu übersetzen, ist eine Herausforderung. Auf die Frage "Worauf prüfen Sie einen SaaS-Vertrag?" folgt oft: "Auf das, das und das – aber ich weiß es, wenn ich es sehe."
2. Validierung und Skalierung
Es genügt nicht, Regeln einmal festzulegen. Die kritische Frage lautet: Hat die KI die Richtlinien wirklich verstanden? Funktioniert die Prüfung nicht nur beim ersten, sondern auch beim hundertsten und tausendsten Vertrag konsistent?
Der Durchbruch: Automatisierte Contract Playbook-Erstellung
dormakaba berichtet von einem "Quantensprung" durch die automatisierte Contract Playbook-Erstellung. Was früher Wochen bis Monate manueller Arbeit erforderte – das händische Erfassen von Klauseln in Excel, Abstimmungen im Team, Qualifizierung jeder Anforderung – erfolgt heute in Stunden.
So funktioniert der agentische Ansatz
Phase 1: Wissensakquisition
Ein KI-gesteuerter Dialog erfasst systematisch die Anforderungen:
- Unternehmenskontext und Branche
- Typische Vertragspartner und Rechtsordnungen
- Kritische Geschäftsrisiken
- Spezifische Anforderungen (z.B. Datenschutz, Haftung, Vertragslaufzeiten)
Phase 2: Automatisierte Playbook-Generierung
Agenten erstellen für jede Prüfanforderung:
- Präzise Definitionen
- Kategorisierung (obligatorisch/optional)
- Risikoklassifizierung
- Automatische Testsets zur Validierung
Phase 3: Validierung durch F-Scores
Das System testet sich selbst: Anhand von Beispielfällen wird geprüft, ob die KI die Instruktionen korrekt interpretiert. Ein F-Score von 0,95 bedeutet, dass in 95% der Fälle die Anforderung korrekt angewendet wird.
Konkrete Ergebnisse aus der Praxis
Die Implementierung von Agentic Legal AI mit der ausgelagerten Vertragsprüfung ans Business bei dormakaba zeigt messbare Erfolge.:
1. Zeitersparnis bei der Vertragsprüfung
- Ein 100-seitiger Vertrag: Reduzierung von 1,5 Stunden auf 30 Minuten
- Fokus auf wirklich kritische Klauseln statt stupidem Durchlesen
- Automatische Identifikation und Korrektur bei Abweichungen von Unternehmensstandards
2. Qualitätssicherung
- Konsistente Prüfung über alle Verträge hinweg
- Eliminierung von Übersehens-Risiken bei Routineprüfungen
- Nachvollziehbarkeit durch vollständige Protokollierung
3. Skalierbarkeit
- Vertragsprüfung kann global an Business-Units ausgelagert werden
- Jüngere Kollegen können mit Playbook-Unterstützung komplexe Verträge prüfen
- Rechtsabteilung konzentriert sich auf strategische Themen
Implementierung: Learnings aus der Praxis
Cedric Ruepp, General Counsel Europe, Africa/APAC bei dormakaba, teilt ehrliche Einblicke in den Transformationsprozess:
1. Trial and Error ist normal
Die Versuchung wäre gross, sich als Visionär darzustellen. Die Realität ist eher Trial and Error. Wir haben Pain Points erkannt und verschiedene Lösungen getestet.
2. Kultureller Wandel braucht Zeit
Wir haben jahrhundertealte Arbeitstechniken verinnerlicht – Texte interpretieren, Quellenforschung. Plötzlich soll alles per Knopfdruck funktionieren. Ich musste erst selbst testen: Bin ich wirklich so fehlerfrei? Bei Verträgen, die ich vor 4-5 Jahren geprüft hatte, fand ich in jedem Punkte, die ich heute anders machen würde.
3. Engagement ist entscheidend
Agentic Legal AI ist wie ein kraftvoller Sportwagen – man muss lernen, damit umzugehen. Es braucht unternehmensintern eine Person, die das vorantreibt. Besonders am Anfang, bis die Playbooks erstellt sind und der Autopilot bei den Leuten umgeschaltet ist.
4. Der richtige Partner macht den Unterschied
Wichtige Auswahlkriterien:
- Flexibilität bei Playbooks (verschiedene Vertragstypen, Rechtsordnungen)
- Vollständige Verfügbarkeit in relevanten Sprachen (nicht nur maschinell übersetzt)
- Dynamische Produktentwicklung
- Begleitung durch Success Manager mit Best Practices
Strategische Perspektive: 2025 und darüber hinaus
Die zentrale Frage für Rechtsabteilungen lautet: Wie skalieren wir, ohne Kosten und Team linear aufzublähen?
Agentic Legal AI ist dabei keine ferne Zukunftsvision, sondern ein strategisches Thema auf Vorstandsebene. Die Entwicklung verläuft in klaren Phasen:
Stufe 1: Assistenz-KI (Vergangenheit)
- Textanalyse und Zusammenfassungen
- Klausel-Suche
- Korrekturlesen
Stufe 2: Agentic Legal AI (Gegenwart)
- Eigenständige Vertragsprüfung
- Risikoklassifizierung
- Automatisierte Korrekturvorschläge
- Konsistenzüberwachung
Stufe 3: Autonome Systeme (nahe Zukunft)
- Automatisierte Vertragsverhandlung
- Direkte Dokumentenanpassung
- Proaktives Risikomanagement
Best Practices für die Einführung von Legal AI
Do's:
✅ Ins kalte Wasser springen – Es gibt keinen "idealen Zeitpunkt", die Technologie entwickelt sich ständig weiter
✅ Mit überschaubaren Use Cases starten – NDAs oder DPAs als Lernfeld nutzen
✅ Ressourcen einplanen – Besonders in der Aufbauphase für Playbook-Erstellung und Change Management
✅ Success Metrics definieren – Zeitersparnis, Qualitätsverbesserung, Skalierbarkeit messen
Don'ts:
❌ Übertriebene Einsparungsversprechen – Vorsicht bei Präsentationen an CFOs mit FTE-Reduktionsprognosen
❌ Tool kaufen und hoffen – Ohne aktives Engagement verpufft das Potenzial
❌ Zu lange theoretisieren – Learnings kommen aus der Praxis
❌ Qualitätsstandards vernachlässigen – Ein schlechtes Playbook führt zu schlechten Ergebnissen
Fazit: Der Shift ist unvermeidbar
"Agentic Legal AI kommt – es ist nur die Frage, wann wir auf diesen Zug aufspringen", fasst Cedric Ruepp zusammen. Das Zitat des Chief Innovation Officers bei dormakaba bringt es auf den Punkt: "If you don't use AI in your daily work, you're not as efficient as you could be."
Der Wandel von Assistenz- zu agentischen KI-Systemen ermöglicht es Rechtsabteilungen die operative Masse zu automatisieren, Kapazitäten für strategische Aufgaben zu schaffen, auch mit kleinen Teams große Volumina zu bewältigen und Qualität sowie Konsistenz zu steigern.
Agentic Legal AI ersetzt nicht den Juristen. Aber sie befähigt dazu, unternehmerisches Urteilsvermögen einzusetzen und komplexe strategische Entscheidungen mitzutragen.
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