Legal Tech & Corporates – Artificial Intelligence Facts & Fiction

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Von vielen hoch gepriesen, von manchen gefürchtet, aber: Die Vorteile von Artificial Intelligence werden häufig kommuniziert. Doch wie viel davon ist richtig und wie viel davon eine Marketing-Strategie? In seinem Gastbeitrag geht Armin Hendrich, Leiter der Litigation & Regulatory Gruppe bei DLA Piper, dieser Frage auf den Grund.

Künstliche Intelligenz (AI – Artifical Intelligence) ist fester Bestandteil einer immer größer werdenden Anzahl an Legal Tech Lösungen. Ist es überhaupt noch erfolgversprechend Legal Tech anzubieten, ohne den Einsatz einer Form von AI dabei anzupreisen? Versprechen von AI hat „einfache“ Legal Tech Lösungen als Synonym für Effizienzsteigerung und damit Kostenersparnis bereits abgelöst.

Ist AI schon wirklich intelligent?

Die Versprechen klingen zu gut, um wahr zu sein? Kaum einem Leidgeplagten kommt hier nicht sofort ein „ja“ aus. Intelligenz wird als „Fähigkeit [des Menschen], abstrakt und vernünftig zu denken und daraus zweckvolles Handeln abzuleiten“ beschrieben. Nun mag der eine oder andere sagen: „in diesen Zeiten auch unter Menschen eine schwierige Definition“, doch stellt man nun „künstlich“ voran – also Maschine statt Mensch – kann eine AI in Legal Tech dieser Definition gerecht werden? Keinesfalls, denn es handelt sich um Software, die es durch den Einsatz von Algorithmen erlaubt komplexe Informationen auch in großer Menge für die Nutzer*innen aufzubereiten. Diese Software kann dabei jedoch nur bedingt die von den (menschlichen) Nutzer*innen vorgegebenen Parameter überschreiten und ist letztlich auf dessen Interaktion angewiesen. Zu „abstrakt und vernünftig denken“ hält die AI in Legal Tech derzeit noch klaren Respekt-Abstand. Anbieter*innen von AI in Legal Tech erheben aber gar nicht erst den Anspruch an Intelligenz im Sinn der Definition, womit man durchaus – manchmal mehr, manchmal weniger absichtlich – an den Endkund*innen vorbeikommuniziert.

Stimmt man also die Erwartungen ab und sieht großzügig über den einen oder anderen Werbeeinschub einer Marketingabteilung oder Agentur hinweg, so hat AI, oder Advanced Analytics – wie ich bevorzuge – in Legal Tech stets wachsenden Stellenwert. Anwält*innen bietet sich die Möglichkeit den Wert der Beratung bei Senkung der Kosten zu steigern, vor allem wo es gilt stets wachsende Informationsmengen in die rechtliche Analyse einfließen zu lassen.

Aktuelle AI Applikationen konzentrieren sich vor allem darauf aus der Interaktion des Menschen mit dem System zu lernen, bzw. diese nachzuvollziehen, um dies in das Arbeitsergebnis einfließen zu lassen oder bekannte menschliche Muster den Benutzer*innen aufzuzeigen. Hauptanwendungsgebiete sind Massenklagen, Untersuchungen (Investigations), Due Diligence Prozesse und dergleichen.

AI mit Wachstumsprotential in Rechtsabteilungen

Da stellt sich die Frage, weshalb Unternehmen diese Software nicht selbst einsetzen und so auch die Kosten der Anwält*innen sparen. Solche Software erlaubt es Anwält*innen sich auf kernjuristische Aufgaben zu konzentrieren und sogenannte „Commodity Work“ in Legal Tech auszulagern. Die rechtliche

Analyse im Kernbereich (und Haftung dafür) ist aber nach wie vor, beziehungsweise umso mehr die Leistung der Anwält*innen, nicht einfach die Software bedienende Ressource. Damit eignet sich diese Software bedingt für den Einsatz in der Rechtsabteilung, die in stetiger „Konsolidierung“ inbegriffen, kaum noch ausreichend Fachkenntnisse über alle rechtlichen Belange des Unternehmen hat. In den Business Bereichen der Unternehmen (z.B. Dokumentanalyse) ist das mitunter anders, wenn auch dort oft im Zusammenspiel mit externen Berater*innen.

Kurz, AI ist teils im Unternehmen angekommen, aber kaum in den Rechtsabteilungen. Dies ist zusätzlich auch einer allgemeinen Skepsis gegenüber einer technischen Evolution geschuldet, sowie negativer Erfahrung mit AI powered Tools, welche bei deren Berater*innen im Einsatz sind (oder waren). In Rechtsabteilungen dominieren erste wichtige Schritt in Richtung Automation, wozu Dokument-Management-Systeme ebenso gehören, wie Work-Flow Tools und solche zur Erstellung standardisierter Dokumente. Diese Plattformen werden wiederum in die Interaktion zwischen Kanzlei und Unternehmen eingebunden, beginnend bei Procurement (inklusive Panelmanagement und Reporting), über Wissensmanagement Plattformen in denen die Arbeit der Kanzleien nicht nur gespeichert, sondern auch bewertet werden kann, hin zur Kostenkontrolle. Positiver Nebeneffekt ist, dass dadurch unsicherer Informationstransfer über Emails stetig abnehmen wird.

Fokus auf Automatisierung, einheitlichen Strukturen, Wissensmanagement und Kontrolle

Unternehmen fokussieren also auf Automatisierung, die Schaffung einheitlicher Strukturen, Wissensmanagement und Kontrolle, insbesondere durch das Sammeln großer Datenmengen (Schlagwort: Big Data) bei derzeit noch bedingtem, aber dennoch stetig wachsendem, Einsatz von AI; mit dem richtigen Verständnis von (teils auch schon very) Advanced Analytics und eben nicht, was man sich nach einem guten Filmabend unter AI vorstellen will. Davon, dass die Maschinen zuerst unsere Arbeit und dann unser Leben übernehmen, muss man daher aber derzeit wohl noch keine Angst zu haben.

Besondere Vorsicht ist auch bei der Bewertung des Einsatzgebiets von Legal Tech AI geboten. Ein Beispiel dafür sind in den USA schon weit verbreitete und nun auch hier Einzug findende Lösungen, welche die Aussichten eines Streitfalles bewerten (Case oder Litigation Outcome Prediction). Mangels echter eigener Intelligenz sind diese Angebote noch stärker als andere Tools von sachkundigen Eingaben und rechtlich-strategischem Verständnis des Ergebnisses abhängig um einen echten Mehrwert und nicht im schlimmsten Fall das Gegenteil darzustellen.

AI, wenn es langsam in heimischen Unternehmen ankommt, wird also dabei helfen die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken ohne dabei (sinnvoll) Rechtsabteilungen weiter zu verkleinern. Das Anwenderprofil, bzw. die Anforderungen an „In-House Lawyer“ ist damit aber ebenso einem Wandel unterworfen. Dazu müssen noch manche Hürden genommen werden. Lösungen sind oft zu teuer (und führen damit die Idee der Kostensenkung ad absurdum), werden angesichts zu hoher Versprechungen sehr skeptisch gesehen und kämpfen auch gegen einen mangelnden Willen zur Veränderung.

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