Legal AI: Was Kanzleien vom UK AI Growth Lab lernen

Die Integration künstlicher Intelligenz in die Rechtspraxis ist längst keine Zukunftsvision mehr, sondern findet bereits in konkreten Anwendungsszenarien statt. Um diese Entwicklung sicher und verantwortungsbewusst zu gestalten, hat das Vereinigte Königreich das Advisory AI Growth Lab ins Leben gerufen, das als regulatorische Testumgebung fungiert. Dieses Programm unterstützt Innovatoren dabei, KI-Produkte innerhalb bestehender rechtlicher Rahmenbedingungen zu entwickeln und regulatorische Unsicherheiten im Austausch mit Behörden wie dem Information Commissioner’s Office (ICO) oder der Solicitors Regulation Authority (SRA) frühzeitig zu klären.

Warum eine regulatorische Sandbox für Legal AI?

Entwicklung und Einsatz juristischer KI-Systeme berühren regelmäßig mehrere Regelungsbereiche. Neben dem Datenschutz können insbesondere berufsrechtliche Verschwiegenheitspflichten, Anforderungen an die anwaltliche Aufsicht, der Schutz von Mandantendaten und die Verantwortlichkeit für fehlerhafte Ergebnisse betroffen sein. Für Entwickler und Anwender besteht die Schwierigkeit häufig nicht darin, dass es überhaupt keine rechtlichen Vorgaben gibt. Unklar ist vielmehr, wie bestehende Anforderungen auf neue technische Modelle anzuwenden sind und wie sich die Zuständigkeiten verschiedener Aufsichtsstellen überschneiden.

Das Advisory AI Growth Lab soll hier einen koordinierten Dialog ermöglichen. Unternehmen können konkrete regulatorische Fragestellungen einbringen, Risiken identifizieren und gemeinsam mit den beteiligten Stellen klären, wie bestehende Anforderungen praktisch umgesetzt werden können. Interessierte Organisationen können sich bis zum 27. September 2026 für die Teilnahme bewerben.

Wie kann KI-Transformation im Rechtssektor aussehen?

Die britische Regierung veranschaulicht die möglichen Fragestellungen anhand von drei Anwendungsfällen.

Use Case 1: Effizienzsteigerung durch automatisierte Fallbearbeitung

Ein Beispiel für den KI-Einsatz im Rechtssektor stellt die Automatisierung im Forderungsmanagement dar. Solche KI-gestützten Modelle sind insbesondere für kleine Unternehmen eine kostengünstige Alternative, um die Verfolgung von geringfügigen Forderungen zu ermöglichen, bei denen die herkömmliche Bearbeitung oft den Streitwert übersteigen würden.

Bei KI-gestützten Rechtsdienstleistungen spielen diverse regulatorische Anforderungen eine Rolle. Im Rahmen der Einführung sind unter anderem die Qualitätssicherung, der Schutz vertraulicher Mandantendaten, die Prüfung möglicher Interessenkonflikte und der Umgang mit fehlerhaften KI-Ausgaben zu betrachten. Beispielsweise kann das System so ausgestaltet sein, dass es nicht vollständig autonom handelt. Einzelne Schritte bedürfen dann der Freigabe durch den Mandanten oder Sachbearbeiter. Zudem bleiben namentlich benannte und regulierte Solicitors für die erbrachten Leistungen und die Ergebnisse des Systems verantwortlich.

Damit wird ein Grundprinzip deutlich, das auch für andere KI-Anwendungen im Rechtsmarkt relevant ist: Der Einsatz automatisierter Systeme beseitigt nicht die professionelle Verantwortung. Nutzerhinweise auf mögliche Fehler oder technische Grenzen reichen allein nicht aus. Erforderlich sind zusätzliche technische und organisatorische Kontrollen, mit denen fehlerhafte oder unangemessene Ergebnisse erkannt und korrigiert werden können.

Use Case 2: Nutzung historischer Mandantendaten für KI-Training

Ein zweites von der britischen Regierung skizziertes Szenario betrifft eine größere Kanzlei, die gemeinsam mit einem LawTech-Unternehmen ein internes KI-System entwickelt. Das System soll die Bearbeitung von Mandaten etwa im Familienrecht effizienter und konsistenter machen. Hierfür sollen Informationen aus bestehenden und abgeschlossenen Mandaten genutzt werden, darunter Korrespondenz, Akteninformationen und Transaktionsdaten. Insbesondere beim Training oder Fine-Tuning eines KI-Systems wirft eine solche Datennutzung erhebliche Fragen auf:

• Auf welcher Rechtsgrundlage dürfen die Mandantendaten verarbeitet werden?
• Ist die beabsichtigte Verwendung mit den ursprünglichen Verarbeitungszwecken vereinbar?
• Welche Daten werden tatsächlich benötigt?
• Wie werden Vertraulichkeit und anwaltliche Verschwiegenheit gewahrt?
• Welche Lösch- und Aufbewahrungspflichten sind zu beachten?
• Wie kann verhindert werden, dass vertrauliche Inhalte in späteren Ausgaben des Systems erscheinen?
• Welche Pflichten bestehen gegenüber aktuellen und ehemaligen Mandanten?

Der besondere Nutzen des Growth Lab liegt in diesem Szenario darin, dass die Kanzlei ihre Fragen koordiniert mit SRA, CLC und ICO erörtern kann. Die beteiligten Stellen können gemeinsam untersuchen, wie berufsrechtliche und datenschutzrechtliche Anforderungen ineinandergreifen. Eine solche Abstimmung ersetzt zwar nicht die eigene rechtliche Bewertung des konkreten Systems. Sie kann aber helfen, widersprüchliche Erwartungen frühzeitig zu erkennen und tragfähige technische sowie organisatorische Maßnahmen zu entwickeln.

Use Case 3: KI-gestützte Prüfung von Immobilienunterlagen

Ein weiterer Anwendungsfall betrifft ein KI-System, das umfangreiche Unterlagen zu Immobilientransaktionen analysiert. Das System soll mögliche Widersprüche, fehlende Angaben und sonstige Risikohinweise erkennen und für den zuständigen Berater hervorheben. Die abschließende rechtliche Bewertung und die Entscheidung über das weitere Vorgehen verbleiben beim zuständigen Conveyancer beziehungsweise Rechtsberater. Die KI soll die professionelle Prüfung unterstützen, nicht ersetzen.

Im Mittelpunkt steht dabei die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Nutzer müssen verstehen können, weshalb das System einen bestimmten Sachverhalt markiert und auf welchen Informationen der Hinweis beruht. Ebenso wichtig ist die Frage, wie belastbar das Ausbleiben eines Warnhinweises ist. Wenn ein System keinen Fehler erkennt, bedeutet dies nicht automatisch, dass die geprüften Unterlagen rechtlich oder tatsächlich unbedenklich sind.

Für den praktischen Einsatz sind daher insbesondere dokumentierte Testverfahren, aussagekräftige Qualitätskennzahlen, definierte Einsatzgrenzen und klare Eskalationsmechanismen erforderlich. Die Verantwortlichen müssen festlegen, bei welchen Ergebnissen eine zusätzliche manuelle Prüfung zwingend ist und wie mit unklaren oder widersprüchlichen Ausgaben umzugehen ist. Schließlich ist sicherzustellen, dass die Mitarbeitenden im Umgang mit dem System hinreichend geschult (Art. 4 KI-Verordnung; KI-Kompetenz) sind.

Weitere Einsatzmöglichkeiten in Kanzleien und Rechtsabteilungen

Über die dargestellten Anwendungsfälle hinaus kann KI juristische Arbeitsabläufe in zahlreichen Bereichen unterstützen:

• Vertragsprüfung: Extraktion relevanter Klauseln, Abweichungsanalysen, Compliance-Prüfungen und Vorbereitung standardisierter Entwürfe.
• Litigation und Investigations: Sichtung, Klassifizierung und Zusammenfassung großer Dokumentenmengen sowie Erstellung von Chronologien.
• Regulatory Monitoring: Strukturierte Erfassung und Aufbereitung regulatorischer Änderungen als Grundlage für die anschließende juristische Bewertung.
• Datenmanagement: Konsolidierung von Unternehmensdaten und Unterstützung bei Fristen, Meldepflichten und wiederkehrenden Dokumentationsaufgaben.
• Administrative Prozesse: Vorbereitung von Formularen, Gesprächsnotizen, Sachverhaltsdarstellungen und internen Zusammenfassungen.

Welche technischen und organisatorischen Maßnahmen erforderlich sind, hängt vom jeweiligen Einsatz ab. Ein System, das ausschließlich einen internen Textentwurf vorbereitet, weist regelmäßig ein anderes Risikoprofil auf als eine Anwendung, die unmittelbar mit Mandanten kommuniziert, rechtliche Handlungsempfehlungen erzeugt oder Schriftsätze vorbereitet.

Was deutsche Kanzleien und Unternehmen daraus ableiten können

Das britische Modell ist auf Deutschland und die Europäische Union nicht unmittelbar übertragbar. Die zugrunde liegenden Governance-Fragen stellen sich jedoch auch hier. Anforderungen können sich insbesondere aus dem Datenschutzrecht, dem anwaltlichen Berufsrecht, vertraglichen Vertraulichkeitspflichten und der europäischen KI-Verordnung ergeben.

Vor dem produktiven Einsatz eines KI-Systems sollten deshalb insbesondere folgende Fragen geklärt werden:

1. Zweck und Einsatzgrenzen: Für welche Aufgaben darf das System verwendet werden – und für welche ausdrücklich nicht?
2. Datenbasis: Welche personenbezogenen Daten oder vertraulichen Informationen werden verarbeitet und wohin werden sie übermittelt?
3. Verantwortlichkeit: Wer ist fachlich und organisatorisch für die Prüfung der Ergebnisse zuständig?
4. Menschliche Kontrolle: Welche Ausgaben müssen vor ihrer Verwendung durch eine qualifizierte Person geprüft werden? Wie wird die wirksame menschliche Aufsicht sichergestellt?
5. Qualitätssicherung: Wie werden Fehler, Halluzinationen, Verzerrungen und unvollständige Ergebnisse erkannt?
6. Dokumentation: Wie lassen sich Auswahl, Konfiguration, Tests und laufende Überwachung des Systems nachweisen?
7. Drittanbieter: Welche vertraglichen, technischen und datenschutzrechtlichen Vorgaben gelten für externe Anbieter?
8. Störungs- und Eskalationsprozesse: Was geschieht, wenn das System fehlerhafte Ergebnisse liefert oder vertrauliche Informationen offenlegt?

Eine belastbare KI-Governance verbindet diese Fragen mit klaren Zuständigkeiten, Freigabeprozessen und Kontrollmechanismen. Sie sollte nicht erst nach Einführung eines Systems entwickelt, sondern bereits in die Auswahl, Beschaffung und technische Gestaltung einbezogen werden.

Beratung an der Schnittstelle von Recht, Technologie und Governance

Der Einsatz von KI ist nicht nur eine technische oder datenschutzrechtliche Aufgabe. Er verlangt eine übergreifende Betrachtung von Geschäftsprozessen, Datenflüssen, berufsrechtlichen Pflichten, Verantwortlichkeiten und technischen Schutzmaßnahmen. Wir unterstützen Kanzleien, Rechtsabteilungen und Technologieunternehmen dabei, KI-Anwendungen rechtlich zu bewerten und tragfähige Governance- und Compliance-Strukturen zu entwickeln. Dazu können insbesondere die Analyse konkreter Anwendungsfälle, die Prüfung von Daten- und Anbieterstrukturen, die Festlegung interner Zuständigkeiten sowie die Entwicklung von Kontroll-, Freigabe- und Dokumentationsprozessen gehören.

Fazit

Das Advisory AI Growth Lab zeigt, wie regulatorische Unsicherheiten beim Einsatz juristischer KI frühzeitig und behördenübergreifend bearbeitet werden können. Es ersetzt jedoch weder die eigenständige Compliance-Prüfung noch die Verantwortung der beteiligten Berufsträger.

Für Kanzleien und Rechtsabteilungen liegt die zentrale Aufgabe deshalb darin, technische Innovation mit kontrollierten Datenflüssen, klaren Zuständigkeiten und wirksamer menschlicher Aufsicht zu verbinden. Wer diese Strukturen von Beginn an berücksichtigt, kann die Vorteile KI-gestützter Rechtsdienstleistungen nutzen, ohne Vertraulichkeit, Qualität und rechtliche Verantwortlichkeit aus dem Blick zu verlieren. Letztlich führt nur ein koordinierter Ansatz, der technologische Möglichkeiten mit rechtlicher Konformität harmonisiert, zu einer nachhaltigen und sicheren Transformation des Rechtssektors.