Von der Warteliste zur Anwendung – ein kurzer Reisebericht…

Lesezeit: 8 Minuten
von Mathias Knafl
20. Juli 2026

Ein Beitrag von Mathias Knafl über die Einführung von Legal AI in der Anwaltskanzlei: Von den ersten Pilotprojekten über die Auswahl des passenden Tools bis zur erfolgreichen Implementierung im Kanzleialltag. Ein Erfahrungsbericht darüber, wie klare Strategie, Governance und kontinuierliche Weiterentwicklung den produktiven Einsatz von KI ermöglichen – und welche Auswirkungen dies auf juristische Workflows und die Zukunft der Rechtsberatung hat.

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Der Auslöser

Ende 2022 staunt die ganze Welt darüber mit welcher Geschwindigkeit und Eloquenz das von Open AI entwickelte LLM „ChatGPT“ Texte zu jedem beliebigen Thema erstellt. Die explodierenden Downloadzahlen lassen erkennen, dass diese Technologie gekommen ist um zu bleiben.

Was in der Rechtsbranche mit dem Gefühl beginnt, dass hier eine neue Welle an Legal Tech Tools angerollt kommt, steigert sich im Frühjahr 2023 zu einem Fall von kollektivem FOMO als Allen & Overy bekannt gibt, die von einem US-Start-Up entwickelte Plattform „Harvey“ bei sich ausgerollt zu haben.

Wer in unseren Breitengraden diesem Beispiel folgen will und hastig auf die Homepage von Harvey geht, erhält jedoch einen Dämpfer: Auf einer mit simpler Eleganz bestechenden Seite wird man darüber informiert, dass man gerne einer Warteliste beitreten kann und gegebenenfalls kontaktiert wird. Im an rascher Skalierung interessierten Mikrokosmos „Legal Tech“ eine völlig neue Erfahrung.

Wohin soll es gehen?

Dass die Technologie der generativen AI in der Rechtsberatungsbranche zu einem Wandel der Arbeitsabläufe führen wird (müssen), war relativ rasch ersichtlich. Das erste (und vielleicht wichtigste) Etappenziel auf dem Weg zur erfolgreichen Implementierung eines entsprechenden Tools ist es, sich als Organisation darüber klar zu werden, bei welchen konkreten Arbeiten AI zum Einsatz kommen soll. Die Entscheidung für ein konkretes Tool muss sich am Bedarf der User:innen orientieren. Es muss daher frühzeitig ein intensiver Austausch zwischen allen beteiligten Stellen (User:innen, Managementboard, Legal Operations und IT) in Gang gesetzt werden.

Diese Erfahrung hatten wir bereits bei der Einführung von (konventionellen) Legal Tech Lösungen gemacht. Deshalb war unser erster Schritt eine sorgfältige Analyse der internen Prozesse, um konkrete Pain Points in der täglichen Arbeit einer führenden Wirtschaftsrechtskanzlei zu identifizieren. Die durch das interne Feedback aufgezeigten Erwartungen an das AI-Tool betrafen dabei vor allem die effizientere Erstellung von Erstentwürfen von Verträgen, die raschere Erstellung von Legal Due Diligence Berichten sowie die Unterstützung bei wiederkehrenden, administrativen Tätigkeiten, die zwar die Beteiligung eines/einer Jurist:in erfordern, aber in der Regel keine verrechenbaren Arbeitsleistungen darstellen.

Wer bringt uns dort hin?

Im nächsten Schritt ging es darum, den/die für uns passende Anbieter:in zu finden. Um diese Entscheidung treffen zu können, wurden gewisse Grundanforderungen festgelegt, die das AI-Tool jedenfalls erfüllen muss. Frühere Implementierungen haben gezeigt, dass letztlich zwei Dinge entscheidend dafür sind, dass ein Tool von den User:innen in Arbeitsalltag verwendet wird: ein intuitives User Interface und eine direkte Anbindung an MS-Word, da mit diesem der Großteil unserer Arbeit verrichtet wird. Zudem müssen die standesrechtlichen Vorgaben (insbesondere § 40 Abs 3 RL-BA 2015) an externe Dienstleister:innen beachtet werden.

Zwischenzeitig waren neben Harvey schon mehrere Unternehmen am Markt tätig, die sich auf den Einsatz von generative AI im Kanzleialltag spezialisiert haben. Nach einer Marktsondierung entschieden wir uns mit drei Anbieter:innen mehrwöchige Piloten aufzusetzen. Um unmittelbare Vergleiche ziehen zu können, wurden die Piloten parallel durchgeführt und es erfolgte ein wöchentlicher Austausch über die Eindrücke und Erfahrungswerte zwischen den User:innen bzw mit den jeweiligen Anbieter:innen. Von Anfang an war auch die IT-Abteilung in die Gespräche mit den Anbieter:innen eingebunden, da die besten Tools keinen Mehrwert schaffen können, wenn sie mit dem IT-System und den betriebsinternen Sicherungsanforderungen nicht kompatibel sind.

Nachdem die Piloten gezeigt hatten, dass alle getesteten AI-Tools im Wesentlichen die gleichen Funktionalitäten bieten, waren für die Entscheidung für das schwedische Unternehmen Legora zwei Dinge ausschlaggebend: einerseits war hier das Feedback zu UX/UI am besten, andererseits war es eine bewusste Entscheidung für einen/eine europäische Anbieter:in.

Was muss ins Reisegepäck?

Die Nutzung von AI-Tools ist bei vielen Mitarbeiter:innen mittlerweile fest im privaten Alltag angekommen. Das hat zur Folge, dass es auch weniger „Ängste“ gibt diese Technologie im beruflichen Bereich einzusetzen. Deshalb ist es als Kanzlei umso wichtiger klare Vorgaben zu machen, welche Software für welche Aufgaben verwendet werden darf, und diese entsprechend klar zu kommunizieren. Nachdem wir mit Legora über eine auf juristische Workflows spezialisierte Lösung verfügen, konnten wir in unserem Leitfaden diesbezüglich eine Schwarz-Weiß-Lösung vorgeben: im beruflichen Kontext darf Legora umfassend verwendet werden, alle anderen Anbieter:innen nicht. Gleichzeitig hat sich aber gezeigt, dass bei der Ausarbeitung derartiger Leitlinien auch darauf geachtet werden muss, dass auch im Backoffice (zB im Marketing oder im HR-Team) mit AI-Tools gearbeitet wird, und daher die Vorgaben für diese Mitarbeiter:innen anders gestaltet werden müssen.

Aus der EU-AI-Verordnung ergibt sich zudem die Verpflichtung beim Einsatz von AI-Tools eine entsprechende Schulung der Mitarbeiter:innen vorzunehmen. Das Know-How unserer Praxisgruppe „IP/IT-Recht“ ermöglicht es uns diese über interne Vortragende anzubieten, und nicht auf Externe zurückgreifen zu müssen. Die ersten Erfahrungen haben gezeigt, dass diese Schulung fix in den allgemeinen On-Boarding-Prozess für neue Mitarbeiter:innen integriert werden sollte.

Eine Reiseleitung wird installiert

In den seltensten Fällen wird es sich bei AI-Tools um statische Lösungen handeln. Einerseits werden die im Hintergrund verwendeten LLMs optimiert, andererseits führt der starke Wettbewerb zwischen den Anbieter:innen dazu, dass die Plattformen regelmäßig um neue Funktionalitäten erweitert werden. Aus Sicht der User:innen hat dies den Vorteil, dass Feedback zu UX/UI regelmäßig sehr willkommen ist und auch nach dem Roll-Out ein fortlaufender Kontakt mit dem/der Anbieter:in besteht.

Um den damit einhergehenden (internen sowie externen) Koordinationsbedarf sowie den regelmäßigen Schulungsbedarf der User:innen zu bewältigen, müssen die dafür erforderlichen personellen bzw zeitlichen Ressourcen zur Verfügung stehen. Bei E+H umfasst das zuständige Legal Operations Team mittlerweile drei Personen. Dieses Team ist Anlaufstelle für Feedback der einzelnen Praxisgruppen und steht im regelmäßigen Austausch mit Legora. Es testet neue Features, um deren genaue Funktionsweise zu verstehen und sie so optimal in die Workflows der einzelnen Praxisgruppen einbauen zu können. Im Zusammenspiel mit den einzelnen User:innen entstehen so praxisnahe und skalierbare Usecases.

Erste Resultate

Für Übersetzungen stand uns bislang DeepL zur Verfügung. Aus standes- bzw datenschutzrechtlichen Überlegungen werden vor der Anfertigung der Übersetzung über dieses Tool sämtliche mandant:innen- bzw mandatsbezogenen Informationen aus dem zu übersetzenden Dokument entfernt. Wird die Übersetzung mit Hilfe von Legora erstellt, kann dieser Schritt entfallen, und der damit verbundene (redaktionelle) Aufwand eingespart werden. Gleichzeitig ist im Workflow vorgesehen, dass die User:innen die Möglichkeit haben festzulegen, dass für vorab definierte Begriffe immer dieselbe Übersetzung verwendet wird. Dadurch wird die Qualität der Übersetzung erheblich gesteigert und somit der zeitliche Aufwand für die finale Kontrolle der Ergebnisse (iSd „Human-In-The-Loop-Prinzips“) verringert.

Wenn mehrere Jurist:innen an einem Mandat arbeiten und ihre Leistungen über die Kanzleisoftware erfassen, lässt es sich kaum verhindern, dass das einen Teil der Honorarnote bildende Leistungsverzeichnis sprachlich uneinheitlich ist. Gerade große Mandant:innen haben dazu aber strikte Vorgaben, um die interne Prüfung von Honorarnoten zu erleichtern. War es bislang daher gerade bei größeren Mandaten notwendig, vor der Rechnungslegung eine zeitintensive sprachliche Konsolidierung vorzunehmen, kann diese Aufgabe nunmehr Großteils automatisiert über Legora erledigt werden.

Die rasche Analyse von Vereinbarungen und sonstigen Dokumenten stellt eine juristische Kernkompetenz dar. Mit Legora kann für jede Art von Dokument eine Matrix erstellt werden, über die eine systematische Prüfung des Inhalts erfolgt. In einem weiteren Schritt können die entsprechenden Ergebnisse Klausel für Klausel mit einem vordefinierten Kanzleistandard verglichen werden und Legora liefert Änderungsvorschläge zur Angleichung. So lässt sich der Aufwand für die Überarbeitung von Verträgen präziser einschätzen und Änderungen können unter Sicherstellung der inhaltlichen Qualität schneller umgesetzt werden.

Wie wird es weitergehen

Das Feedback der User:innen in den ersten Monaten der Implementierung hat gezeigt, dass Legora bei den Meisten im Kanzleialltag angekommen ist. In der nächsten Phase wird nunmehr im Detail analysiert, für welche Aufgaben Legora in den einzelnen Teams verwendet wird, sodass weitere Muster-Workflows entwickelt werden können, die dann allen Mitarbeiter:innen zur Verfügung gestellt werden können.

Eine Herausforderung ist zudem, einen Gradmesser für die durch Legora erzielte Steigerung der Effizient und Produktivität zu finden, sodass der betriebswirtschaftliche Nutzen des Einsatzes von AI für die Kanzlei letztlich auch messbar wird. Denn mittel- bzw langfristig wird davon auszugehen sein, dass AI-Tools wie Legora dazu führen, dass sich in der rechtberatenden Branche Honorarmodelle etablieren, deren Kern nicht (nur) die „Billable Hour“ ist.

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