Legal Tech Barometer 2024

Einmal jährlich erhebt Future-Law die Stimmungslage der österreichischen Rechtsbranche gemeinsam mit Partner:innen. Für das „Legal Tech Barometer 2024“ werden gemeinsam mit LexisNexis, Fabasoft Contracts, NTB Soloution GmbH sowie der Vereinigung der Unternehmensjurist:innen – VUJ Anwält:innen, Rechtsabteilungen, Notar:innen sowie Mitarbeiter:innen der öffentlichen Hand um entsprechende Einschätzung darüber gebeten, wie Unternehmen bereits AI für ihre juristische Arbeit, Organisation oder Marketing nutzen und mit welchem Ziel – sei es Effizienzsteigerung, Präzisierung oder Auslagerung.


Eckdaten unserer Studie:

ERHEBUNGSZEITRAUM: 15. Februar 2024 bis 31. März 2024
ZIELGRUPPE: Rechtsabteilungen, Kanzleien, Notare, öffentliche Hand

PS: Unter allen Teilnehmer:innen wird ein Frühstück in der Meierei Stadtpark verlost.

Mit unserem diesjährigen Motto „AI als Helferlein – Status Quo, Potenziale, Verantwortlichkeiten und Hürden“ “ dürfen wir Sie herzlichst zu unserem jährlichen Legal Tech Barometer 2024 einladen. In dieser Umfrage möchten wir gezielt in Erfahrung bringen, wie Unternehmen bereits AI für ihre juristische Arbeit, Organisation oder Marketing nutzen und mit welchem Ziel. Die Einführung von ChatGPT hat – ähnlich wie die vorherige Coronapandemie – einen Schub in der Legal Tech Branche hervorgerufen. Unternehmen investieren in AI-basierte Anwendungen, während bereits etablierte AI-Software-Provider einen deutlichen Aufschwung verzeichnen. Neben rechtlichen Fragen wie Datenschutz oder der Definition von künstlicher Intelligenz werden Budgets für den Einsatz von AI freigegeben. Die Verfolgung von Medienentwicklungen und die Zugänglichkeit von LLMs wie ChatGPT fördern die Wahrnehmung von AI als sowohl große Chance als auch potenzielle Bedrohung in der täglichen juristischen Arbeit.

In Kooperation mit:


2023 war für uns bei Future-Law ein Jahr voller spannender Entwicklungen und erfolgreicher Veranstaltungen. Wir möchten diese Gelegenheit nutzen, um gemeinsam mit Ihnen einen Blick auf die Highlights zu werfen.

40 Veranstaltungen: Im letzten Jahr haben wir stolze 40 verschiedene Veranstaltungen durchgeführt, die durch Ihre Teilnahme und Ihr Engagement zu einem vollen Erfolg wurden.

Über 2000 TeilnehmerInnen: Letztes Jahr durften wir auf unseren Veranstaltungen über 2000 TeilnehmerInnen zum Thema Legal Tech und KI begrüßen.

Über 100 ExpertInnen: Unsere Veranstaltungen wurden durch die Teilnahme von über 100 Expertinnen und Experten aus der Rechtsbranche bereichert, die ihr Fachwissen mit unserer Community geteilt haben.

Sophie Martinetz hat 2023 über 55 Vorträge zum Thema Legal Tech und KI gehalten.

40 Zeitungsartikel über Future-Law: Das Wort des Jahres 2023 ist nicht ohne Grund KI, denn die KI war neben Legal Tech das größte Thema für uns bei Future-Law, mit dem wir es über 40 Mal in die Österreichischen Zeitungen geschafft haben.

Mehr als 50 Artikel zum Thema Digitalisierung in Rechtsabteilungen und Kanzleien, so wie zu Legal Tech und KI sind in unseren Legal Tech Times Magazinen erschienen

weitere Fakten von dem Jahr 2023:

  • KI ist das Wort des Jahres 2023
  • Legal Tech Konferenz mit 400 Teilnehmern: Die Legal Tech Konferenz war ein Highlight dieses Jahres, bei der sich über 400 Teilnehmer versammelten, um die neuesten Trends und Innovationen in der Rechtsbranche zu erkunden.
  • E-Signatur Tag: Ausgewiesene Branchenexpert:innen, Anbieter und Corporate User sorgten am virtuellen E-Signatur Tag gezielt für Ihren Informationsvorsprung.
  • Legal Tech Barometer: das jährliche Future-Law Legal Tech Barometer ergab, dass Legal Tech immer wichtiger wird, denn 80% der Befragten glauben, dass Kanzleien die innovative, digitale Tools nutzen, ihren KlientInnen einen besseren Service bieten können.
  • 20+ Beiträge: zum Thema Legal Tech, Use-Cases und Implementierung auf unserer Website
  • 15 Pressespiegel: mit aktuellen News aus der Branche
  • mehr als 4600 ChatGPT Legal Tech Prompts

Ausblick auf 2024:

Wir sind voller Vorfreude auf das kommende Jahr und haben bereits einige aufregende Projekte und Veranstaltungen geplant: zu unseren Events

Sie sind ein Legal Tech Provider mit Sitz in Österreich und wollen Teil Legal Tech Map Austria werden?

Dann bewerben Sie sich hier!

Der Legal Tech-Markt bietet vielfältige Angebote, die Anwaltskanzleien und Rechtsabteilungen dabei helfen sollen, ihre Arbeit effizienter zu gestalten. Gleichzeitig wird der Markt aufgrund neuer Entwicklungen und Lösungen schnell unübersichtlich. Aus diesem Grund ist die Legal Tech Map entstanden. Mit der Legal Tech Map Austria möchten wir eine Plattform schaffen, auf der sowohl etablierte Unternehmen als auch aufstrebende Start-ups ihre innovativen Lösungen und Dienstleistungen präsentieren können. Gleichzeitig wird die Karte Rechtsanwält:innen, Jurist:innen und Unternehmen ermöglichen, gezielt nach den passenden Technologieanbietern zu suchen, um ihre individuellen Anforderungen zu erfüllen.

Registrieren Sie sich jetzt als Legal Tech Anbieter:in hier um Ihre Sichtbarkeit zu erhöhen.

Legal Tech Map Germany 2023 – Der handliche Überblick zu den Legal Tech-Unternehmen und ihren Einsatzbereichen.

Der erste Blick auf die Legal Tech Map Germany 2023 ist da.

Bei der neuen Landkarte der deutschen Legal-Tech Landschaft von Future-Law, erhalten Sie einen Einblick in die wichtigsten Legal Tech-Anbieter. 

Nutzen Sie die praktische Übersicht für alle relevanten Informationen zu den wichtigsten Playern im Legal Tech-Markt.

Noch nicht dabei als Legal Tech? Bewerben Sie sich für die nächste Legal Tech Map Germany via Link oder schreiben Sie uns kurz unter office@future-law.at.

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren zu erheblichen Fortschritten in verschiedenen Bereichen geführt. Doch gleichzeitig sind ethische und rechtliche Fragen aufgekommen, insbesondere in Bezug auf Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit.

Hier eine aktuelle Einordnung über die Bedeutung wie Künstliche Intelligenz sicher eingesetzt werden kann.

Stand der Technik: Aufgaben, die KI gut erledigen kann

Es ist wichtig, die aktuellen Fähigkeiten von KI realistisch einzuschätzen. Die Aufgaben, die KI gut erledigen kann, lassen sich grob in drei Gruppen einteilen:

  1. Echter Fortschritt erkennbar, z.B.:
    • Musik- und Fotokennung, einschließlich Gesichtserkennung.
    • Texterstellung, Zusammenfassung, Strukturierung und Übersetzung.
    • Bildanalyse und -generierung.
    • Speech-to-Text (Konvertierung von gesprochenen Worten in Text).
  2. Nicht perfekt, aber Verbesserungen möglich, z.B.:
    • Spam-Erkennung.
    • Empfehlungen von Videos, Jobs, Produkten usw.
    • Erkennung von Copyright-Verletzungen.
    • Automatische Aufsatzbenotung.
    • Hate-Speech-Erkennung.
  3. Fundamental zweifelhaft, z.B.:
    • Vorhersage (Predictive Analyses) von Rückfällen im Strafrecht.
    • Vorhersage von Erfolg im Job (Recruiting usw.).
    • Vorhersagende Polizeiarbeit.
    • Vorhersage von Terrorgefährdung.
    • Vorhersage gefährdeter Kinder.

Vor allem die Texterstellung, Zusammenfassung, Strukturierung und Übersetzung ist für die juristische Arbeit besonders interessant.

Es ist wichtig zu betonen, dass KI keine perfekte Lösung ist und menschliches Urteilsvermögen weiterhin entscheidend bleibt.

Qualität von KI Tools – was ist zu beachten

Die EU hat eine Leitlinie mit sieben Komponenten für die Qualität von vertrauenswürdigen KI-Tools erarbeitet. Bei der Auswahl von Legal Tech Tools, die KI nutzen, können diese Leitplanken bei der Evaluierung sinnvoll sein:

  1. Sicherheit & Robustheit
  2. Performance und Funktionalität
  3. Zuverlässigkeit
  4. Datenqualität – Datenschutz und Daten-Governance
  5. Datenmanagement
  6. Erklärbarkeit – Transparenz
  7. Bias – Fairness und Nicht-Diskriminierung

Diese Komponenten bilden die Grundlage für das Verständnis von vertrauenswürdiger KI. Das bedeutet für jeden der sieben Bereiche grob folgendes:

  1. Sicherheit und Robustheit: Die Sicherheit und Robustheit eines KI-Systems beziehen sich darauf, wie anfällig es für bösartige Einflüsse ist. Der Fokus liegt besonders auf der Durchführung geeigneter Tests zur Erkennung von schädlichem Input sowie der Implementierung von Maßnahmen gegen gezielte Angriffe. Ziel ist es, die Robustheit des KI-Services sowie die Vertraulichkeit und Integrität der Daten während des gesamten Trainingsprozesses des Algorithmus sicherzustellen.
  2. Performance und Funktionalität: Die Performance und Funktionalität gewährleisten, dass der KI-Dienst die definierten Leistungsziele gemäß seiner Eigenschaften und seines Einsatzzwecks erreicht. Vor dem produktiven Einsatz muss das System ausreichend trainiert, evaluiert und getestet werden, um die Einhaltung der Vorgaben zu bestätigen. Die Verwendung von Leistungsmetriken, wie beispielsweise der Genauigkeit des Algorithmus, ermöglicht eine messbare Bewertung des KI-Dienstes.
  3. Zuverlässigkeit: Zuverlässigkeit umfasst die Etablierung von Prozessen für den kontinuierlichen Betrieb des KI-Dienstes in produktiven Umgebungen sowie die Untersuchung möglicher Fehler und Ausfälle. Hierbei sind angemessene Verfahren für Ressourcenmanagement, Logging, Fehlerbehandlung und Back-ups von entscheidender Bedeutung.
  4. Datenqualität – Datenschutz und Daten-Governance: Im Bereich Datenqualität wird ein Rahmenwerk für die Datenverarbeitung gefordert, um eine angemessene Datenqualität sicherzustellen. Dies soll sicherstellen, dass die Daten eines KI-Dienstes, sowohl Trainings- als auch Testdaten, den geltenden Vorgaben zur Datenqualität entsprechen.
  5. Datenmanagement: Datenmanagement beinhaltet Kriterien für die strukturierte Erfassung und Übernahme von Daten zu Trainingszwecken des KI-Dienstes. Es werden datenbezogene Rahmenbedingungen festgelegt, die sowohl während der Entwicklung als auch im Betrieb des KI-Dienstes erfüllt werden müssen, um Schutz gegen unautorisierte Zugriffe zu bieten.
  6. Erklärbarkeit – Transparenz: Erklärbarkeit bezieht sich auf Maßnahmen, die dem Nutzer eines KI-Dienstes helfen sollen, die Entscheidungen der KI zu verstehen und nachzuvollziehen. Insbesondere bei KI-Diensten, deren Verfahren nicht vollständig nachvollzogen werden können, soll dem Nutzer transparent gemacht werden, welche Elemente des Dienstes nicht vollständig erklärbar sind, abhängig von der Kritikalität des jeweiligen Anwendungsgebiets.
  7. Bias – Fairness und Nicht-Diskriminierung: Bias zielt darauf ab sicherzustellen, dass mögliche Voreingenommenheiten (z.B. durch fehlerhafte Daten bzw deren fehlerhaften Verarbeitung), die sich beispielsweise in einem diskriminierenden Output des KI-Dienstes zeigen, angemessen untersucht werden. Dabei sollen mathematische Verfahren zur Bewertung des sogenannten Bias angewendet werden, um einen fairen Output und gleichzeitig eine geeignete Performance des Algorithmus sicherzustellen.

Generative KI: Hinter den Kulissen von Textmaschinen wie ChatGPT

Die neue Generation der generativen KI, die auf maschinellem Lernen und Deep Learning basiert, insbesondere auf sogenannten Foundation Models (Large Language Models, LLMs) bringt neue Möglichkeiten. Generative KI lernt statistisch plausible Muster über Deep Learning-Algorithmen und ist darauf trainiert, menschliches Verhalten und Tätigkeiten (sogenannte Tasks) zu imitieren.

Es kann also plausibel klingende Statements, Bilder, Musik und Software generieren. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Modelle nicht darauf trainiert sind, Kausalitäten zu überprüfen oder tatsächliche Zusammenhänge zu erkennen. LLMs können nicht logisch denken und haben kein Bewusstsein. Eine KI wie ChatGPT errechnet also statistisch die größte Wahrscheinlichkeit des nächste Wortes in einem Text. Das klingt einfach, braucht allerdings eine gewaltige Menge an Rechenleistung.

Einsatzmöglichkeiten von LLMs als Legal Tech

Textgeneratoren wie ChatGPT finden vielfältige Anwendungen, darunter aktuell:

  1. Übersetzung von Texten zwischen Sprachen und Dialekten.
  2. Zusammenfassung von Texten (z.B. Gerichtsentscheidungen, Artikeln etc.).
  3. Analyse von Texten auf Muster oder Trends (z.B. Vertragsanalyse).
  4. Textkorrektur auf Grammatik, Stilfehler usw.
  5. Personalisierung von Text, z.B. nach Zielgruppen für Marketing (z.B. Ergänze passende Emojis zum LinkedIn Text).
  6. Chatbots zur menschenähnlichen Beantwortung von Fragen, z.B. Kundenanfragen basierende auf eigenen Daten.
  7. Erarbeitung von Basiswissen und Recherchen zum aktuellen Stand des Wissens. Achtung, es ist kein juristisches Recherche Tool.
  8. Spracherkennung (Speech-to-Text), z.B. Transkripte.
  9. Klassifizierung und Bildung von Kategorien, z.B. bei großen Anzahl von Dokumenten.

Diese Anwendungen zeigen das breite Spektrum der Möglichkeiten von Textgeneratoren. Da die juristische Arbeit einen großen Fokus auf Sprache legt, sind die LLMs in diesem Bereich sehr interessant. Aber auch Marketing und Business Development können LLMs mit einem großen Effizienz-Hebel nutzen.

Qualität von KI-Services: Sechs wichtige Fragen vor der Anschaffung

Folgende Fragen, die sich aus den sieben genannten Komponenten herleiten, sollten sich JuristInnen stellen, bevor man sich für einen KI-Service entscheidet:

  1. Trainingsdaten: Mit welchen Daten wurde das Modell trainiert, und gibt es Ähnlichkeiten mit dem Einsatzkontext? Das sollte in den jeweiligen AGBs ausgewiesen werden.
  2. Funktionalität: Welche Funktion erfüllt das KI-System, und worauf ist es optimiert? Also wofür wollen wir ein Tool in der Kanzlei oder Rechtsabteilung einsetzen. Erleichterung der täglichen textbasierten Arbeit wie Emaildraften, Zusammenfassen etc. Oder Riskoanalyse von Verträgen, Durchsuchen von Dokumenten, „Frag den Akt“ Funktionalitäten, Suchen und Finden von Klauseln in eigenen Dokumentdatenschatz, Vertragsabgleich, Suche und Finden mit Metasuchmaschine, Wissensmanagement.
  3. Inputdaten: Welche Daten werden vom KI-System verwendet, und besteht ein logischer Zusammenhang mit dem Einsatzzweck? Das sogenannte Grounding, also die Verwendung der eigenen Daten als Basisdaten für den Einsatz von KI, ist gerade für JuristInnen in Kanzleien und Rechtsabteilungen ein interessanter Einsatzbereich.
  4. Datenspeicherung meiner Daten: Werden die eingegebenen zur Verfügung gestellten Daten (also die Inputdaten) extern gespeichert, und wenn ja, wo? Auch hier ist es essentiell eine klare unternehmensinterne Haltung zu entwickeln. Je nach Anwendung und/ oder  risikobasierten Ansatz, könnten unterschiedliche Tools unterschiedlich bewertet werden.
  5. Vertraulichkeit: Werden die eingegebenen Daten als Trainingsdaten verwendet, und wie wird der Schutz von Geschäftsgeheimnissen gewährleistet? Hier sind natürlich Enterprise Lösungen für Unternehmen klar im Vorteil.
  6. Speicherung der Ergebnisdaten: Was ist das Ergebnis, und wo werden diese Ergebnisdaten gespeichert?

Mit der Beachtung dieser Fragestellungen kann sichergestellt werden, dass der Einsatz von KI den eigenen Anforderungen entspricht und den geltenden rechtlichen Standards genügt.

Ein gutes Beispiel dafür wäre eine Regelung wie folgende „Verschlüsselung der Daten: Alle Daten, die zwischen XXX Pro-Abonnenten und der Infrastruktur übertragen werden, werden mit der modernsten TLS-Verschlüsselung verschlüsselt.“ Oder „Die Texte von XXX-Abonnenten werden nicht dauerhaft, sondern nur im RAM gespeichert.“ Oder: „Die Texte der XXX-Abonnenten werden nicht zum Trainieren unserer Modelle verwendet.“

Achtung: Die Qualität von KI ist nicht abschließend oder 100%, und es liegt weiterhin in der Verantwortung des Menschen, die Qualität zu gewährleisten. Die Qualität der eingespielten Daten haben auch einen großen Einfluss auf die Ergebnisse. Die Mensch-Maschine-Interaktion bleibt unabdingbar.

Zusammenfassung

Es ist möglich und notwendig Künstliche Intelligenz vertrauenswürdig und sicher einzusetzen. Die kommenden EU-Regulierungen und Standards, wie der EU AI Act, die EU Liability Directive, Produkthaftung und ISO-Standards im KI-Bereich, werden voraussichtlich die Qualitätsanforderungen an KI grundlegend ändern. Mit der Definition der Anforderungen an die Auswahl eines AI-Tool wie oben erwähnt, liegt es auch an den Usern wie Kanzleien, Rechtsabteilungen und Unternehmen, sich aktiv an der Gestaltung dieser Entwicklungen zu beteiligen, Fragen zu stellen und sicherzustellen, dass Künstliche Intelligenz die Gesellschaft positiv beeinflusst und vertrauenswürdig entwickelt wird.

Sie wollen mehr zum Einsatz von KI in Ihrer Rechtsabteilung oder Kanzlei erfahren – dann schreiben Sie uns: s.martinetz@future-law.at oder besuchen Sie einen unserer Legal Tech & AI Workshops

Diese Abschlussbescheinigung bestätigt, dass Frau Sara Tumpek
an dem von Future-Law & Sophie Martinetz veranstalteten Workshop AI & ChatGPT in Rechtsabteilungen – konkrete Möglichkeiten, Trends und Zukunft für Legal
am 01.03.2024 von 09:00 bis 12:00 teilgenommen hat. Die Abschlussbescheinigung besagt, dass Frau Sara Tumpek die vollständige Zeit über anwesend war.

Diese Abschlussbescheinigung bestätigt, dass Frau Elisabeth Röthler
an dem von Future-Law & Sophie Martinetz veranstalteten Workshop AI & ChatGPT in Rechtsabteilungen – konkrete Möglichkeiten, Trends und Zukunft für Legal
am 01.03.2024 von 09:00 bis 12:00 teilgenommen hat. Die Abschlussbescheinigung besagt, dass Frau Elisabeth Röthler die vollständige Zeit über anwesend war.

Diese Abschlussbescheinigung bestätigt, dass Mag. Koloman Zehetner
an dem von Future-Law & Sophie Martinetz veranstalteten Workshop AI & ChatGPT in Rechtsabteilungen – konkrete Möglichkeiten, Trends und Zukunft für Legal
am 01.03.2024 von 09:00 bis 12:00 teilgenommen hat. Die Abschlussbescheinigung besagt, dass Mag. Koloman Zehetner die vollständige Zeit über anwesend war.

Diese Abschlussbescheinigung bestätigt, dass Mag. Nikolaus Pott
an dem von Future-Law & Sophie Martinetz veranstalteten Workshop AI & ChatGPT in Rechtsabteilungen – konkrete Möglichkeiten, Trends und Zukunft für Legal
am 01.03.2024 von 09:00 bis 12:00 teilgenommen hat. Die Abschlussbescheinigung besagt, dass Mag. Nikolaus Pott die vollständige Zeit über anwesend war.

Diese Abschlussbescheinigung bestätigt, dass Frau Kordula Mitterhöfer
an dem von Future-Law & Sophie Martinetz veranstalteten Workshop AI & ChatGPT in Rechtsabteilungen – konkrete Möglichkeiten, Trends und Zukunft für Legal
am 01.03.2024 von 09:00 bis 12:00 teilgenommen hat. Die Abschlussbescheinigung besagt, dass Frau Kordula Mitterhöfer die vollständige Zeit über anwesend war.

Diese Abschlussbescheinigung bestätigt, dass Herr Peter Schmalfuß
an dem von Future-Law & Sophie Martinetz veranstalteten Workshop AI & ChatGPT in Rechtsabteilungen – konkrete Möglichkeiten, Trends und Zukunft für Legal
am 01.03.2024 von 09:00 bis 12:00 teilgenommen hat. Die Abschlussbescheinigung besagt, dass Herr Peter Schmalfuß die vollständige Zeit über anwesend war.

Diese Abschlussbescheinigung bestätigt, dass Herr Roland Wolfram
an dem von Future-Law & Sophie Martinetz veranstalteten Workshop AI & ChatGPT in Rechtsabteilungen – konkrete Möglichkeiten, Trends und Zukunft für Legal
am 01.03.2024 von 09:00 bis 12:00 teilgenommen hat. Die Abschlussbescheinigung besagt, dass Herr Roland Wolfram die vollständige Zeit über anwesend war.

Diese Abschlussbescheinigung bestätigt, dass Mag.a Susanne Klima
an dem von Future-Law & Sophie Martinetz veranstalteten Workshop AI & ChatGPT in Rechtsabteilungen – konkrete Möglichkeiten, Trends und Zukunft für Legal
am 01.03.2024 von 09:00 bis 12:00 teilgenommen hat. Die Abschlussbescheinigung besagt, dass Mag.a Susanne Klima die vollständige Zeit über anwesend war.

Diese Abschlussbescheinigung bestätigt, dass Mag. Michael Schüller
an dem von Future-Law & Sophie Martinetz veranstalteten Workshop AI & ChatGPT in Rechtsabteilungen – konkrete Möglichkeiten, Trends und Zukunft für Legal
am 01.03.2024 von 09:00 bis 12:00 teilgenommen hat. Die Abschlussbescheinigung besagt, dass Mag. Michael Schüller die vollständige Zeit über anwesend war.

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