Löst KI Anwälte ab? Einblicke in den KI-Wandel der Rechtsbranche.

Intro

In dieser Episode des AI FIRST Podcast spricht Felix Schlenther mit Viktor von Essen, dem Gründer von Libra, über die transformative Kraft von KI in der Rechtsbranche. Viktor, ehemaliger Anwalt mit über 20.000 Stunden Berufserfahrung und nun KI-Unternehmer, gibt tiefe Einblicke in die Entwicklung von Libra, einem Unternehmen, das sich auf KI-gestützte Lösungen für juristische Arbeitsabläufe spezialisiert hat. Die Episode beleuchtet, wie Large Language Models die Rechtsarbeit revolutionieren – von der Dokumentenanalyse über Vertragsgestaltung bis hin zur Rechtsrecherche. Viktor teilt konkrete Use Cases, diskutiert Herausforderungen der Adaption in traditionellen Kanzleien und erklärt, warum Europa bei wertebasierter KI-Entwicklung eine Vorreiterrolle einnehmen könnte.

Inhaltsübersicht

Viktors Weg vom Anwalt zum KI-Unternehmer und die Gründung von Libra
Warum die Rechtsbranche prädestiniert für Large Language Models ist
Der aktuelle Stand der KI-Adaption in Kanzleien und Rechtsabteilungen
Unterschiede zwischen generischen und spezialisierten Legal-LLMs
Konkrete Use Cases: Due Diligence, Contract Drafting und Legal Research
Produktivitätssteigerungen von 30% bis 500% durch konsequenten KI-Einsatz
Herausforderungen: Datenschutz, Qualitätsanspruch und Legacy-Strukturen
Die Vision produktisierter Rechtsberatung und neue Geschäftsmodelle
Europas Chance bei wertebasierter KI-Entwicklung

Über den Gast

Viktor von Essen ist Gründer von Libra, einer Native AI Company für den Rechtsbereich. Nach über 20.000 Stunden Berufserfahrung als Anwalt und Informatik-Kursen an der Harvard University gründete Viktor Libra genau zu dem Zeitpunkt, als Large Language Models an Leistungsfähigkeit gewannen. Sein Unternehmen hat sich auf vollständig compliance-konforme KI-Lösungen spezialisiert, die den strengen juristischen Anforderungen wie dem Mandatsgeheimnis nach Paragraph 203 StGB gerecht werden. Libra arbeitet eng mit Juristen zusammen und setzt feingetunte Legal Language Models in Kooperation mit Xane, einem Oxford-Spinoff, ein, um präzise juristische Analysen und Workflow-Automatisierung zu ermöglichen.

Detaillierte Zusammenfassung

Legal as a Language Business: Warum KI die Rechtsbranche transformiert

Die Rechtsbranche steht vor einer fundamentalen Transformation, die Viktor mit einem prägnanten Zitat einleitet: "Legal is a language business and now we have large language models." Die Parallele ist offensichtlich: Juristen arbeiten primär mit Sprache – sie analysieren Texte, erstellen Dokumente und argumentieren auf Basis von Rechtsprechung und Gesetzgebung. Genau hier setzen Large Language Models an und bieten völlig neue Möglichkeiten der Effizienzsteigerung.

Legal is a language business and now we have large language models.

Viktor unterscheidet dabei zwischen zwei Entwicklungsstufen: Die erste Stufe entspricht dem klassischen "schnellere Pferde"-Denken – bestehende Prozesse werden einfach beschleunigt. Ein Vertrag wird nicht mehr von Grund auf neu geschrieben, sondern durch Interaktion mit einer KI generiert, die nur wenige Informationen benötigt. Die zweite, viel spannendere Stufe geht darüber hinaus: Wenn die gesamte Value Chain effizienter wird und weniger Human Labor benötigt, ändert sich das Verhältnis zum Recht grundsätzlich. Rechtsberatung wird zugänglicher, günstiger und könnte vom notwendigen Übel zur echten Business-Unterstützung werden.

Die Vision: Unternehmen könnten in Zukunft rechtliche Fragestellungen eigenständig mit KI-Unterstützung lösen, ohne für jeden Contract Review externe Anwälte zu hohen Stundensätzen beauftragen zu müssen. Das würde Jura als etwas Positives positionieren – als Werkzeug, das Business-Aktivitäten auf ein stabileres rechtliches Fundament stellt, ohne die typischen Downsides wie hohe Kosten und Zeitinvestitionen.

Der aktuelle Adaptionsstand: Zwischen Enthusiasmus und Skepsis

Die Realität der KI-Adaption in der Rechtsbranche ist differenziert zu betrachten. Viktor beobachtet verschiedene Entwicklungen auf unterschiedlichen Ebenen: Auf der Verbraucherseite nutzen bereits viele Menschen KI-Chatbots für einfachere rechtliche Fragen. Anwälte berichten zunehmend, dass Mandanten mit KI-generierten Vorab-Analysen in die Kanzlei kommen und nur noch eine Bestätigung oder Verfeinerung benötigen. Besonders im Bereich Fluggastrechte oder anderer standardisierter Rechtsfragen werden bereits selbst "geprompte" Klagen verschickt.

Auf Unternehmensseite stehen Rechtsabteilungen unter erheblichem Druck: Die Workload steigt kontinuierlich, gleichzeitig ziehen die Honorare großer Kanzleien weiter an. Bei Wachtell, Lipton, Rosen & Katz in New York beispielsweise sind die Einstiegsgehälter für First Year Associates nochmals gestiegen, und entsprechend steigen auch die Gebühren. Dies führt dazu, dass immer mehr In-House-Juristen hinterfragt werden, warum für bestimmte Contract Reviews externe Anwälte zu mehreren hundert Euro pro Stunde beauftragt werden müssen, wenn KI einen Großteil der Arbeit übernehmen könnte.

Die meisten Anwälte befinden sich derzeit in einer Herantastungsphase. Es gibt großes Interesse und auch Fear of Missing Out, teilweise sogar existenzielle Ängste. Gleichzeitig fehlt oft noch ein klarer Plan, wie KI konkret in die Praxis integriert werden kann. Viktor beobachtet drei Hauptblockaden: Erstens müssen Anwälte in Legal Operations-Kategorien denken und eine Art BWL-Denke entwickeln – was vielen, die primär juristisch sozialisiert wurden, schwerfällt. Zweitens besteht große Sorge um das Mandatsgeheimnis und Datenschutz. Drittens haben Anwälte einen sehr hohen Qualitätsanspruch, und die aktuellen KI-Systeme liefern zwar in vielen Bereichen gute Ergebnisse, sind aber noch nicht durchgängig "10 von 10".

Expert-LLMs vs. generische Modelle: Der entscheidende Qualitätsunterschied

Ein zentraler Punkt des Gesprächs ist die Differenzierung zwischen generischen Large Language Models wie GPT-4 und spezialisierten Legal-LLMs. Viktor erklärt, dass generische Modelle zwar beeindruckende Fähigkeiten haben, aber für juristische Anwendungen entscheidende Limitationen aufweisen. Es gab zwar spektakuläre Studien, die zeigten, dass GPT-4 das Bar Exam in den USA bestanden haben soll – allerdings mit erheblichem Legal Engineering-Aufwand und in einem Multiple-Choice-Format, das sich grundsätzlich besser für KI eignet.

Die größten Herausforderungen generischer Modelle: Sie wurden nicht für juristisches Reasoning entwickelt, haben kein vertieftes Verständnis für Rechtsprechung und können auf dem Niveau eines Abiturienten, aber nicht auf dem einer voll juristisch ausgebildeten Person operieren. Zudem sind sie primär mit US-amerikanischen Datensätzen trainiert, was für europäische Rechtsfragen problematisch ist. Das größte Problem aber ist fehlendes Vertrauen: Nutzer erkennen zwar, dass die Ergebnisse oft gut sind, können aber nicht verlässlich einschätzen, ob Halluzinationen enthalten sind oder nicht.

Hier setzt Libra mit seinen Expert-LLMs an. In Zusammenarbeit mit Xane, einem Oxford-Spinoff, setzt das Unternehmen spezialisierte juristische Sprachmodelle ein, die auf mehreren Millionen Gerichtsentscheidungen, Kanzleidatensätzen und Gesetzgebung trainiert sind. Ein kürzlich veröffentlichtes Feature erlaubt es beispielsweise, eine spezifische Rechtsprechungsdatenbank für die Antwortgenerierung auszuwählen. Das Ergebnis: Nach Viktors Tests halluzinationsfrei, alle verwendeten Urteilszitate sind direkt verlinkt und nachprüfbar. Das macht den Unterschied "wie Tag und Nacht" – sowohl Experten als auch Nicht-Experten können die Ergebnisse verifizieren und juristisch nutzen.

Konkrete Use Cases: Wo KI heute schon Mehrwert schafft

Viktor teilt zahlreiche konkrete Beispiele aus den letzten Wochen, die die Bandbreite der Anwendungsmöglichkeiten illustrieren. Im Bereich Dokumentenanalyse steht Due Diligence im Mittelpunkt: Wenn ein Unternehmen gekauft wird, muss das Zielunternehmen zahlreiche Dokumente in einen Data Room einpflegen. Libras KI kann automatisch prüfen, ob alle angeforderten Dokumente vollständig sind und Rechtsrisiken identifizieren. Dieses Setup lässt sich dann über ein Discovery-Feature in tabellarischer Form ausgeben und für verschiedene Szenarien nutzen – Viktor hat dies in derselben Woche für einen M&A-Deal und eine VC-Finanzierungsrunde eingesetzt.

Weitere Beispiele aus der Dokumentenanalyse: Ein großes Unternehmen ließ mehrere tausend Arbeitsverträge auf dynamische oder statische Verweise in Tarifverträgen überprüfen. Im Banking und Finance-Bereich wurden Fondsstrukturen analysiert. Ein Corporate-Legal-Team nutzte die Technologie, um Checklisten mit bestehenden Verträgen abzugleichen und Lücken zu identifizieren.

Im Bereich Contract Drafting hat Libra seit Montag ein Word-Add-In im Microsoft App Store verfügbar, das direktes KI-gestütztes Arbeiten in Word ermöglicht. Viktor beschreibt begeistert die Möglichkeit des "Drafting on Steroids": Ein Anwalt kann während der Arbeit an einem komplexen Schriftsatz Rechtsprechung recherchieren, Sachverhalte paraphrasieren und alles direkt im Dokument einbetten lassen – eine "Verschmelzung von Gedanke und Arbeitsprozess" auf bisher unmöglichem Niveau. Ein neu veröffentlichtes Playbook-Feature unterstützt bei Vertragsverhandlungen: Die KI erkennt Änderungen des Geschäftspartners in Track Changes und kann diese mit den eigenen Fallback-Klauseln abgleichen, um KI-generierte Gegenvorschläge zu erstellen.

Im Rechtsrecherche-Bereich werden die Expert-LLMs besonders relevant. Typische Use Cases sind allgemeine Legal Queries, wobei Compliance-Fragen besonders beliebt sind: Von einfachen Fragen zur Expenses Policy ("Darf ich ein Geschenk annehmen?") bis zu komplexen EU-Rechtsfragen wie Greenwashing. Für große Konzerne, die Guidelines und Richtlinien entwerfen müssen, bietet KI-generiertes Rule-Mapping erhebliche Zeitersparnis bei oft langatmigen und komplizierten Regulierungstexten.

Produktivitätssteigerungen: Von 30% bis 500%

Auf die Frage nach konkreten Produktivitätssteigerungen gibt Viktor eine differenzierte Einschätzung: Anwälte, die heute "on the spot" beginnen, ohne tiefere Auseinandersetzung mit der Technologie, können je nach Komplexität ihrer Fälle mit einer Effizienzsteigerung von etwa 30% plus rechnen. Diese niedrig erscheinende Zahl hat einen wichtigen Grund: Es braucht Zeit und Experimentierfreude, um die Technologie optimal einzusetzen.

Deutlich höhere Steigerungen – bis zu 500% – sind möglich, wenn Anwälte tiefer in Workflow-Automation einsteigen. Das bedeutet: Due-Diligence-Prozesse von A bis Z durchautomatisieren, Word-Plugins mit Discovery-Features kombinieren, eigene Checklisten hinterlegen und die Law Firm Intelligence in die Tools einpflegen. Diese workflow-orientierte Herangehensweise führt zu fundamentalen Effizienzsprüngen, besonders wenn die Workflows gut auf die spezifischen Anforderungen der Kanzlei oder Rechtsabteilung abgestimmt sind.

Wenn ich mehr in Workflow-Automations reingehe und meine Law-Firm-Intelligence in das Tool einpflege, dann können wir auch unter der Annahme, dass die Workflows passen, auf eine Verachtfachung oder so kommen.

Viktor betont, dass sich aktuell abzeichnet, dass mit besseren Reasoning-Fähigkeiten der Modelle und zunehmender Agentischer Interaktion noch deutlich mehr möglich werden wird. Die Automatisierung wird sukzessive stärker in die eigentliche Anwaltsarbeit vordringen – allerdings immer noch mit menschlicher Oversight, besonders bei komplexen juristischen Abwägungen.

Neue Geschäftsmodelle: Produktisierte Rechtsberatung und Service-as-a-Software

Die traditionelle Stundensatzabrechnung gerät zunehmend unter Druck. Viktor diskutiert das Konzept der produktisierten Rechtsberatung, analog zum Trend "Service as a Software" in Agenturen: Anstatt Stundensätze abzurechnen, stellen Kanzleien ihren Mandanten Software-Tools zur Verfügung, die KI-gestützte Rechtsberatung ermöglichen – mit der Möglichkeit, bei Bedarf auf traditionelle Anwaltsberatung zu eskalieren.

Ein konkretes Beispiel: Der bekannte Verbraucheranwalt könnte ein Tool anbieten, das automatisch rechtliche Fragen beantwortet, aber bei komplexeren Fällen per Knopfdruck den Zugang zu menschlicher Beratung (weiterhin stundenbasiert abgerechnet) ermöglicht. Eine UK-Kanzlei hat eine KI entwickelt, die global IP-Violations identifiziert und das Web durchsucht. Bei festgestellten Rechtsverletzungen wird der In-House Counsel über das Tool informiert und kann dann für einzelfallspezifische Maßnahmen seinen Anwalt einschalten – das Tool kommt von der Kanzlei.

Die Realität zeigt jedoch: Die Transformation zum produktisierten Geschäftsmodell ist komplex. Viele Anwälte sind skeptisch gegenüber der Abschaffung der Stundenabrechnung und bevorzugen weiterhin die Flexibilität der traditionellen Abrechnung. Viktor sieht einzelne Use Cases, die sich besonders gut eignen, aber eine vollständige Umstellung wird schrittweise erfolgen. Interessanterweise gibt es bereits Kanzleien, die genau diesen Weg gehen wollen – Viktor hat kürzlich einen Workshop mit einer Kanzlei durchgeführt, die vollständig auf produktisierte, KI-gestützte Rechtsberatung umstellen möchte.

Herausforderungen der Transformation: Legacy, Compliance und Qualitätsanspruch

Die langsame Adaption hat strukturelle Gründe. In Kanzleien muss jeder Partner einen bestimmten Umsatz erwirtschaften, was überwiegend individualisiert und über etablierte Mandantenbeziehungen erfolgt. Eine grundlegende Prozessänderung erfordert Investitionsbereitschaft und setzt voraus, dass Partner überhaupt in Legal Operations-Kategorien denken möchten – also in Unit Economics und Effizienzsteigerung. Das widerspricht oft der traditionellen juristischen Sozialisierung.

Das zweite große Hindernis ist die Sorge um das Mandatsgeheimnis. Für Anwälte ist der Schutz von Mandantendaten existenziell relevant und haftungsbewehrt. Jede KI-Lösung muss daher höchste Compliance-Standards erfüllen, was bei vielen generischen Cloud-Lösungen nicht gegeben ist. Libra adressiert dies durch Paragraph 203 StGB-konforme Architekturen und arbeitet ausschließlich mit Infrastrukturen, die den strengen deutschen und europäischen Datenschutzvorgaben entsprechen.

Der dritte Punkt ist der hohe Qualitätsanspruch: Gute Rechtsberatung besteht nicht nur aus der Subsumtion eines Sachverhalts unter Gesetzestexte, sondern aus einer Gesamtlösung für den Mandanten, die nachhaltig, belastbar und wirtschaftlich sinnvoll ist. Das erfordert Erfahrung, Urteilsvermögen und oft auch Kenntnisse, die über reine Juristerei hinausgehen. Anwälte brauchen daher Tools, die ihr Problem verstehen, einfach bedienbar sind und ihren Arbeitsstil nicht grundlegend verändern. Die aktuellen KI-Systeme können in vielen Bereichen bereits helfen, benötigen aber noch eine Einfindungszeit und Toleranz für Experimente.

Europas Chance: Wertebasierte KI als Wettbewerbsvorteil

Zum Abschluss wechselt Viktor den Blick auf die strategische Ebene. Während Harvey AI in den USA gerade eine Series D mit 300 Millionen Dollar von Sequoia abgeschlossen hat und die amerikanische Dominanz im KI-Bereich weiter zementiert, sieht Viktor für Europa eine eigenständige Chance. Statt den amerikanischen Ansatz zu replizieren, sollte Europa seine eigenen Werte verkörpern und zum Gold-Standard für wertebasierte KI werden.

Diese Werte sind nicht rein europäisch, sondern universal: Reliability, Compliance, Nachvollziehbarkeit, Datenschutz. Viktor kritisiert die oft gehörte Dichotomie "Innovation ist woanders, bei uns ist Regulation" und dreht sie um: Gerade weil Europa Wert auf Regulation legt, kann hier die beste wertebasierte KI entstehen. Besonders in der aktuellen geopolitischen Situation mit Trump in den USA und Technologie-Giganten wie DeepSeek aus China (mit dem Libra in der Testphase arbeitet) sollte Europa als Gegengewicht auftreten.

Die Vision: Europäische Unternehmen wie Libra können durch die Verbindung von technologischer Innovation mit strikter Compliance und ethischen Grundsätzen eine Vorreiterrolle einnehmen. Der EU AI Act, oft als Hindernis kritisiert, könnte zum Qualitätsmerkmal werden, das europäische KI-Lösungen von anderen unterscheidet. Viktor ist überzeugt, dass dies der richtige Ort ist, um wertebasierte KI zu entwickeln – und dass Europa endlich aufstehen und dieses Gegengewicht bilden muss.

Kernaussagen

Legal is a Language Business — Diese zentrale Aussage bringt auf den Punkt, warum die Rechtsbranche prädestiniert für die KI-Revolution ist: Juristische Arbeit ist primär Spracharbeit
Wertebasierte KI aus Europa — Viktor appelliert an Europa, seine regulatorischen Standards als Chance zu begreifen und zum Vorreiter für ethische, compliance-konforme KI zu werden
Workflow-Integration als Durchbruch — Die wirklichen Produktivitätssprünge entstehen nicht durch sporadische KI-Nutzung, sondern durch systematische Workflow-Integration und Einpflege der Law-Firm-Intelligence
Ambivalente Branchenstimmung — Viktor beschreibt die Stimmung zwischen Aufbruch und Verunsicherung: großes Interesse, Fear of Missing Out, bis hin zu existenziellen Ängsten
Technologie muss sich anpassen — Anwälte brauchen Tools, die ihr Problem verstanden wissen, einfach bedienbar sind und ihren Arbeitsstil nicht verändern

Fazit und Takeaways

Für Anwälte und Rechtsabteilungen

Sofortiger Einstieg möglich: Auch ohne tiefe technische Kenntnisse lassen sich heute schon Produktivitätssteigerungen von 30%+ erzielen. Der Einstieg über Use Cases wie Contract Review oder Legal Research ist niedrigschwellig.
Expert-LLMs sind entscheidend: Generische Chatbots reichen für professionelle juristische Arbeit nicht aus. Spezialisierte Legal-LLMs mit Zugriff auf Rechtsprechungsdatenbanken liefern verlässliche, nachprüfbare Ergebnisse ohne Halluzinationen.
Workflow-Integration bringt den Durchbruch: Die höchsten Effizienzgewinne (bis 500%) entstehen durch systematische Integration in etablierte Workflows und die Einpflege eigener Checklisten und Kanzlei-Intelligence.
Compliance muss von Anfang an mitgedacht werden: Paragraph 203 StGB und Mandatsgeheimnis sind nicht verhandelbar. Nur Lösungen mit nachweislicher Compliance-Konformität sind für professionelle Anwendung geeignet.

Für Kanzleien und Legal-Tech-Unternehmen

Neue Geschäftsmodelle entwickeln: Produktisierte Rechtsberatung mit Software-Komponenten und Eskalationsmöglichkeiten zur menschlichen Beratung könnte traditionelle Stundenabrechnung ergänzen oder ersetzen.
Der erste Mover-Vorteil ist real: Native AI Law Firms, die von Grund auf KI-first denken, könnten traditionelle Kanzleien durch signifikant schnellere und günstigere Services disrupten.
Legal Operations als Kernkompetenz: Kanzleien müssen über rein juristische Expertise hinaus BWL-Denke und Prozessoptimierung als strategische Fähigkeiten entwickeln.

Für die breitere KI-Landschaft

Europa hat eine echte Chance: Wertebasierte KI mit Fokus auf Compliance, Datenschutz und Nachvollziehbarkeit kann zum Differenzierungsmerkmal werden, statt Regulation als Hindernis zu sehen.
Spezialisierung schlägt Generalismus: In professionellen Kontexten reichen generische Large Language Models nicht aus. Feingetunte, domain-spezifische Modelle sind der Schlüssel zu Qualität und Vertrauen.
Die Revolution braucht Zeit: Trotz enormem Potenzial ist die tatsächliche Transformation langsamer als gedacht. Kurzfristig wird das Potenzial überschätzt, langfristig unterschätzt – ein klassisches Muster technologischer Disruption.

Die Rechtsbranche steht am Beginn einer fundamentalen Transformation. KI wird nicht Anwälte ersetzen, aber Anwälte, die KI nutzen, werden Anwälte ersetzen, die es nicht tun. Die Demokratisierung des Rechtszugangs, effizientere Prozesse und neue Geschäftsmodelle zeichnen sich bereits ab. Entscheidend wird sein, wie schnell Marktteilnehmer die Technologie adaptieren und wie erfolgreich Europa seinen eigenen, wertebasierten Weg in der KI-Entwicklung geht.

#23Löst KI Anwälte ab? Einblicke in den KI-Wandel der Rechtsbranche.