Verfassungsschutz und Bundesnachrichtendienst sollen künftig nicht mehr nur Informationen sammeln, sondern in bestimmten Bedrohungslagen auch "aktiv eingreifen" dürfen. Das Kabinett soll den Entwurf wohl noch im Sommer beschließen.

Für die Beseitigung von wildem Müll muss nicht automatisch der Waldeigentümer geradestehen. Das hat das BVerwG entschieden. Maßgeblich sind die Grundsätze der öffentlich-rechtlichen GoA. 

Künstliche Intelligenz verändert die juristische Arbeit spürbar. Gleichzeitig stehen viele Kanzleien und Rechtsabteilungen vor einer zentralen Frage:
Wie lässt sich Fachwissen so integrieren, dass es verlässlich, strukturiert und rechtssicher im Arbeitsalltag genutzt werden kann?

Als Spezialist für Fachwissen und effiziente Arbeitsprozesse verbindet Schweitzer kuratierte Inhalte mit technologischer Kompetenz. Gemeinsam mit BEAMON AI stellen wir Ihnen eine Lösung zur Verfügung, die juristische Arbeitsprozesse gezielt vereinfacht – von der Recherche bis zur abschließenden Prüfung.

BEAMON AI ist speziell auf juristische Anforderungen ausgerichtet. Der KI-Arbeitsplatz unterstützt Sie dabei, relevante Inhalte schneller zu erschließen, Argumentationen fundiert zu entwickeln und wiederkehrende Aufgaben strukturiert zu organisieren.

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Newsletter abonnieren und dann Datenauskunft und Schadensersatz fordern? Nicht mit dem AG Arnsberg. Das hat im Fall von Brillen Rottler die Forderungen eines Mannes aus Wien abgewiesen.

Neun EU-Rechtsakte regulieren denselben digitalen Raum. Sie verweisen aufeinander, überlappen an vielen Stellen und widersprechen sich an manchen. Eine offizielle konsolidierte, maschinell abfragbare Übersicht über die Wechselwirkungen des AI Act (AIA) mit CRA, CSA, NIS2, DSGVO, DA, DGA, DSA und DMA gibt es bisher nicht. Dies war der Anlass für ein eigenes lebendiges, LLM-gepflegtes Wissensnetzwerk, das die Interaktion des AIA mit den anderen acht Rechtsakten sichtbar macht (kostenlos in Obsidian visualisiert) und sich mittels KI-Sprachmodell abfragen lässt. Ein vergleichbarer Ansatz wurde insb. durch Andrej Karpathy geprägt, der u.a. den Begriff des LLM-Wikis etablierte.

Ein Wissensnetzwerk als Abfragebasis

Das navigierbare Netzwerk besteht im Kern aus den Artikeln der Rechtsakte, Querverweisen und Quellen. Im Graph View ist jeder Artikel und jede Quelle ein Node, jede Verbindung zwischen Artikeln bzw. Quellen eine Kante. Das Netzwerk liegt als Sammlung von Markdown-Dateien lokal auf dem Rechner, sodass man nicht an ein bestimmtes LLM oder Programm zur Visualisierung gebunden ist, da Obsidian nur ein austauschbarer Viewer ist. Zudem wird es nicht statisch gepflegt, sondern von Claude i.R.v. Claude Cowork mit Ordnerzugriff aktiv bearbeitet, um neu hochgeladene Quellen einzupflegen, Verknüpfungen zu ergänzen und Arbeitsschritte zu dokumentieren.

1. Normtexte als Markdown-Dateien

Als Erstes erfolgte eine Überführung der Volltexte in einzelne Markdown-Dateien pro Artikel und für jeden Rechtsakt in einem eigenen Unterordner. Für den AIA werden die Artikel durch die Anhänge und passende Erwägungsgründe ergänzt. Jede Datei folgt demselben Aufbau: YAML-Frontmatter mit Metadaten (Gesetz, Artikelnummer, Querverweise, Schlüsselbegriffe) am Anfang der Datei sowie daran anschließende strukturierte Abschnitte für Normtext, Querverweise mit ergänzenden Hinweisen, Quellen nach neun Ebenen und Praxishinweise.

2. Zweistufige Verknüpfung

Danach folgte eine zweistufige Verknüpfung der AIA-Artikel. Ausgangspunkt war die EP-Studie „Interplay between the AI Act and the EU digital legislative framework“ (PE 778.575), ergänzt durch eigene Überlegungen.

Erste Stufe:

a) Verweise innerhalb des AIA selbst (intern) vs. Verweise auf Normen aus anderen Rechtsakten (cross), danach differenziert, ob der Artikel auf einen anderen Artikel verweist, oder von welchem anderen Artikel der jeweilige Artikel referenziert wird sowie

b) Verweise, die ausdrücklich im Normtext vorkommen (explizit) vs. nur thematische Verweise (implizit).

Zweite Stufe:

Anschließend wurde jeder Verweis danach klassifiziert, ob ein overlap, ein gap oder eine inconsistency vorliegt. Ein overlap ist gegeben, wenn der AI Act und der herangezogene Digitalrechtsakt identische oder ähnliche Pflichten auferlegen, z.B. die parallele Pflicht zu einer Grundrechte-Folgenabschätzung gem. Art. 27 AI Act und einer Datenschutz-Folgenabschätzung gem. Art. 35 DSGVO. Ein gap liegt vor, wenn ein Regelungsgegenstand, der logischerweise von einem der beiden Rechtsakte hätte erfasst werden müssen, tatsächlich von keinem hinreichend geregelt wird, so etwa bei der Ausübung der Betroffenenrechte (Auskunft, Berichtigung, Löschung nach Art. 15 bis 22 DSGVO). Diese sind praktisch kaum durchsetzbar, sobald die personenbezogenen Daten in den Modellgewichten eingebettet oder zu Zwecken der Rückverfolgbarkeit nach dem AI Act gespeichert werden, ohne dass einer der beiden Rechtsakte regelt, wie das Recht in diesem Kontext zu verwirklichen ist. Eine inconsistency ist anzunehmen, wenn die Pflichten inhaltlich auseinanderlaufen, bspw. wenn Art. 10 Abs. 5 AI Act die Verarbeitung besonderer Datenkategorien zur Überwachung und Korrektur von Verzerrungen verlangt, während Art. 9 DSGVO eine solche Verarbeitung nur unter eng gefassten Ausnahmetatbeständen gestattet (die aktuellen Omnibus-Entwicklungen an dieser Stelle ausgeklammert). Identifizierte Widersprüche und Überschneidungen werden durch das LLM nicht aufgelöst, sondern dokumentiert und sichtbar gemacht, damit sich nicht vorschnell für eine Richtung entschieden wird.

3. Quellen nach neun Ebenen

Anschließend wurden relevante Quellen eingebunden und nach einer Hierarchie (Ebenen 01 bis 09) systematisiert: von EU-Primärrecht (01) über Sekundärrecht (02), technische Standards (03), Behördenleitlinien (04) und Rechtsprechung (05) bis hin zu offiziellen Positionen (06), Konsultationsdokumenten (07), Forschung (08) und Industrie/Medien (09), um der unterschiedlichen Aussagekraft und Bedeutung Rechnung zu tragen, insb. wenn es zwischen den Quellen zu Widersprüchen kommt.

4. Graph View

Das entstandene Wissensnetzwerk lässt sich im Graph View visualisieren. Hilfreich ist, dass sich die einzelnen Nodes mit ihren jeweiligen Verknüpfungen separat anzeigen lassen, da ein Blick auf das Gesamtnetzwerk zwar beeindruckend, für sich genommen jedoch nur begrenzt hilfreich ist.

5. Zentrale Steuerdateien

Den Rahmen für die Arbeit im und mit dem Wissensnetzwerk setzen insb. folgende, ebenfalls im Ordner hinterlegte, Dateien:

· CLAUDE.md: Verhalten, Regeln, Strukturen, Workflows, Templates. Sie wird zu Sessionbeginn zwingend vom LLM gelesen und stellt sicher, dass das LLM bei jedem Start denselben Wissensstand hat.

· _KOLLISIONEN.md: Normwidersprüche sowie Quellkonflikte werden dokumentiert und nicht aufgelöst.

· _AUDIT-LOG.md: Alle Änderungen, die in einer Session vorgenommen wurden, werden automatisch anhand einer Anleitung dokumentiert.

· _HANDOVER.md und Berichte: Zusätzlicher Kontext für ggf. andere LLMs, die keinen Zugriff auf den bisherigen Gesprächsverlauf haben, um dadurch fehlenden Kontext aus früheren Sessions zu kompensieren.

· INDEX.md und _PLANUNG.md: Gesamtübersicht über das Netzwerk (bspw. Anzahl der hinterlegten Dateien und Nodes) und Entwicklungsroadmap, in der offene Entwicklungsaufgaben und Ideen dokumentiert sind.

6. Der QUERY-Workflow

Eine QUERY.md definiert, wie juristische Fragen beantwortet werden. Claude liest zunächst die relevanten Artikel-Nodes, dann die verlinkten Quelldateien sowie die hinterlegten PDFs. Jede Aussage wird mit Artikel und Absatz belegt, jede Quelle mit Hierarchieebene gekennzeichnet. Schnittstellen zwischen Rechtsakten werden auch in der Antwort nicht aufgelöst, sondern nach den obigen Vorgaben explizit als overlap, gap oder inconsistency markiert, mit Verweis auf die betroffenen Normen und den aktuellen Regelungsstand.

Was lässt sich damit machen?

Einerseits ist der Ansatz hilfreich für das eigene vernetzte Durchdringen der Materie durch die aufbereiteten klickbaren Verlinkungen und die visualisierte Darstellung (Linked Thinking). Zugleich dient er als strukturierte Abfragebasis für ein LLM mit Ordner-Zugriff, um in der Praxis fundiertere Antworten zu erhalten.

Das System ist Work in Progress und soll daher vor allem Anregung für die Auseinandersetzung mit dem hier vorgestellten Ansatz sein, der sich selbstverständlich auf andere Rechtsgebiete übertragen lässt. Wer im Legal-Tech-Bereich ähnliche Strukturen aufbaut, durch eigene Ideen ergänzt und teilt, treibt den Bereich weiter voran. Abschließend sei noch darauf hinzuweisen, dass Google kürzlich das Open Knowledge Format (OKF) als offenen und formalisierten Standard veröffentlicht hat, der strukturell denselben Ansatz erfasst.

Autor: Adrian Janßen ist studentischer Mitarbeiter bei der auf IT- und Wirtschaftsrecht spezialisierten Kanzlei JUN Legal und hat dort seinen Schwerpunkt im Bereich Künstliche Intelligenz in rechtlicher wie technischer Hinsicht. Zudem war er in einem KI-Forschungsprojekt der Universität Würzburg tätig und teilt aktuelle Entwicklungen im Bereich der KI-Regulierung frei zugänglich auf LinkedIn u.a. im „Weekly Update Digital-Recht“-Newsletter.

Der Beitrag KI-Recht visualisiert – Ein LLM-gepflegtes Wissensnetzwerk für das Zusammenspiel von AI Act und EU-Digitalrecht erschien zuerst auf .

Von Bamberg nach Karlsruhe: Karin Angerer übernimmt das wichtigste Amt am Bundesgerichtshof. Damit wird sie zu einer der entscheidenden Personen der bundesdeutschen Justiz.

Nach einem Crash bei einer Touristenfahrt auf dem Nürburgring musste das Gericht die Verantwortlichkeiten klären. Es entschied: Ein Haftungsausschluss kommt nur für "Idealfahrer" infrage – und die müssen die Richtgeschwindigkeit einhalten.

Die Vorschrift, die den Umgang mit Sexpuppen mit kindlichem Erscheinungsbild unter Strafe stellt, ist verfassungskonform. Zwei entsprechende Verfassungsbeschwerden blieben vor dem BVerfG erfolglos. Die Entscheidung erging mit 6:2 Stimmen.

Erneut hat ein Gericht festgestellt, dass Dobrindts Grenzkontrollen rechtswidrig sind. Mehrere Kläger waren gegen Kontrollen an der Grenze zu Österreich vorgegangen. Das Urteil ergeht auf der Neuregelung des sogenannten Schengen-Kodex.

Das OLG Düsseldorf sah im USM-Haller-System vor allem Technik und Funktion. Der BGH hält das für zu streng: Auch Möbel können als angewandte Kunst urheberrechtlich geschützt sein. Der Streit geht in die nächste Runde.

Mehr als 30 Jahre nach dem Völkermord in Ruanda hat die Bundesanwaltschaft in Hessen einen Mann festnehmen lassen. Er soll die Ermordung von 25 Tutsi angeordnet haben. In einem Fall soll er selbst zum Messer gegriffen haben.

US-Präsident Donald Trump wollte verhindern, dass Kinder von Migranten in den USA als US-Bürger geboren werden. Das höchste US-Gericht kassierte dieses Dekret ein, obwohl es mehrheitlich mit Trump-freundlichen Richtern besetzt ist.

Ein Nachbar pflanzte eine inzwischen sieben Meter hohe Bambus-Hecke in seinen Garten. Der Nachbar klagte. Nachdem der BGH schon entschieden hatte, sprach nun das OLG Frankfurt das letzte Wort. Damit endet ein wilder Nachbarschaftsstreit.

Der einstige Internetstar Kim Dotcom will eine Auslieferung aus seiner Wahlheimat Neuseeland an die USA verhindern. Vor dem Berufungsgericht kassierte er nun aber eine weitere Niederlage. Der Deutsche hat jetzt nur noch eine Möglichkeit.

Im Februar 2022 hatte die Medienanstalt Berlin-Brandenburg ein Sendeverbot gegen Russia Today Deutschland erlassen. Das durfte sie auch, entschied nun das VG Berlin. Im Kern stand die Frage, wer genau für das Rundfunkprogramm zuständig war.

Der Fachkräftemangel ist für viele Notariate längst zur zentralen Herausforderung geworden. Gleichzeitig steigen Vorgangszahlen, Mandantenerwartungen und Dokumentationsanforderungen. Die entscheidende Frage lautet daher: Wie können Notariate mit knapper werdenden Teams zuverlässig mehr leisten, ohne die Belastung weiter zu erhöhen?

Eine Antwort liegt nicht nur im Arbeitsmarkt, sondern auch in der Software, mit der täglich gearbeitet wird.

Genau diesen Zusammenhang untersucht das neue LawX Whitepaper „Neues Arbeiten im Notariat – mit digitalen Workflows und KI in die Zukunft“. Grundlage sind über 100 bundesweit geführte Gespräche mit Notarinnen, Notaren und ihren Teams. Das Ergebnis ist eindeutig: Viele operative Engpässe entstehen nicht durch die notarielle Arbeit selbst, sondern durch veraltete Systemstrukturen, manuelle Routinen und fehlende Workflow-Begleitung.

Fachkräftemangel trifft auf Bestandssysteme

Mehr als 85 Prozent der Befragten berichten von spürbarem oder massivem Fachkräftemangel. Gleichzeitig kritisieren mehr als 80 Prozent die Bedienbarkeit und fehlende Workflow-Unterstützung ihrer aktuellen Software. Viele dieser Systeme stammen in ihrer Grundarchitektur aus einer Zeit, in der digitale Workflows, Automatisierung und KI noch keine Rolle spielten.

Das Problem zeigt sich im Alltag: Daten werden aus E-Mails, Formularen, Registern oder Dokumenten manuell übertragen. Vorlagen werden per Copy-Paste befüllt. Fristen und Wiedervorlagen müssen händisch nachgehalten werden. Informationen liegen verteilt in Akten, Postfächern, Dokumenten und einzelnen Systemen.

So wird wertvolle Arbeitszeit gebunden, die angesichts knapper Personalressourcen dringend für wichtigere Aufgaben gebraucht wird. Hinzu kommt: Junge Fachkräfte erwarten moderne Arbeitsmittel und flexible Arbeitsmodelle. Wer im Bewerbungsprozess auf veraltete Oberflächen und starre Abläufe trifft, entscheidet sich häufig anders.

Warum KI im Notariat bei Workflows beginnt

Notarielle Vorgänge sind anspruchsvoll, aber in vielen Teilen strukturiert. Sie folgen wiederkehrenden Abläufen, benötigen präzise Daten, verlässliche Dokumente, klare Fristen und saubere Kommunikation mit Beteiligten, Gerichten, Registern und Behörden.

Genau deshalb ist das Notariat besonders geeignet für KI-gestützte Workflows. Der größte Hebel liegt nicht darin, einzelne Texte automatisch zu formulieren. Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn Daten, Akten, Dokumente, Kommunikation, Fristen und Vollzug intelligent miteinander verbunden werden.

KI kann eingehende Informationen auslesen, Beteiligte erkennen, Daten in Vorlagen übernehmen, nächste Schritte vorbereiten und Teams bei wiederkehrenden operativen Aufgaben entlasten. Die rechtliche Prüfung und Verantwortung bleiben dabei selbstverständlich bei den Berufsträgerinnen und Berufsträgern.

LawX: Das KI-Betriebssystem der nächsten Generation

LawX wurde entwickelt, um genau diese neue Arbeitsweise möglich zu machen. LawX ist mehr als herkömmliche Kanzleisoftware: ein KI-gestütztes Betriebssystem der nächsten Generation für Kanzleien, Anwaltsnotariate und Notariate.

Im Zentrum steht LawX Core. Der operative Kern verbindet Datenerfassung, Fallmanagement, Vorlagenbefüllung, Kommunikation und Finanzmanagement in einer cloudbasierten Anwendung. Die KI von LawX verzahnt diese Bereiche übergreifend und macht aus einzelnen Arbeitsschritten einen intelligenten Workflow.

Für Notariate wird LawX Core durch notarielle Fokusbereiche ergänzt. So unterstützt LawX typische notarielle Abläufe von der Datenerfassung über die Dokumentenerstellung bis zur weiteren Bearbeitung und Abrechnung. Die Anforderungen anwaltlicher Einheiten sind dabei mitgedacht: Auch Anwaltskanzleien und Anwaltsnotariate profitieren von denselben Grundprinzipien – weniger manuelle Routinen, bessere Aktenstruktur und mehr operative Effizienz.

LawX verbindet moderne KI mit einer sicheren Infrastruktur, die Datenschutz, Vertraulichkeit und berufsrechtliche Anforderungen von Anfang an mitdenkt. Das cloudbasierte Betriebssystem wurde speziell für die besonderen Anforderungen des Berufsstands in Zusammenarbeit mit Fachleuten aus der Praxis entwickelt. LawX Care begleitet zudem Migration, Einrichtung und Start, damit bestehende Daten, Dokumente und Vorlagen strukturiert und schnell übernommen werden können.

Mehr Effizienz. Weniger Aufwand. LawX.

Das Whitepaper zeigt: Die Zukunft des Notariats liegt nicht in weiteren Insellösungen, sondern in durchgängigen digitalen Workflows. Genau hier setzt LawX an. Das vollständige Whitepaper „Neues Arbeiten im Notariat – mit digitalen Workflows und KI in die Zukunft“ steht kostenfrei zum Download bereit.

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„Wir nutzen Legal Tech schon seit Jahren“ oder „Wir nutzen als Legal auch ChatGPT/Claude“. Diese Sätze sind oft aus Rechtsabteilungen und Kanzleien zu hören. Häufig werden sie in der Erwartung geäußert, doch eigentlich schon genug zu tun, um moderne Tech-Lösungen für die Rechtsberatung zu nutzen. Dahinter wirken unterschiedliche Strategien, Tech in der Rechtsberatung zu nutzen und in der sich rasant entwickelnden Branche nicht als Rechts-Dinosaurier zurückzufallen.

Für Entscheider:innen aus der Rechtsbranche stellt sich die entscheidende Frage: Brauche ich Legal Tech noch, wenn ich generalistische KI-Tools habe?

Die Antwort ist komplexer, als sich innerhalb des allgemeinen KI-Hypes vermuten lässt.

Legal Tech: Vom Nischenmarkt zu beeindruckenden Zahlen

Zunächst ein Blick auf die Zahlen. Während Legal Tech in den 2010-er Jahren ein Nischenmarkt war, ist das Gesamt-Exit-Volumen in 2025 laut Legalcomplex auf rund 2,3 Milliarden US-Dollar gewachsen. Dazu beigetragen hat sicher auch der prominente Exit von Libra an Wolters Kluwer für 90 Millionen Euro.

Daneben legen AI First Player im Rechtsmarkt zu, die nicht nur bestimmte Legal-Abläufe in Tech abbilden, sondern eine gesamte Legal Operations AI Umgebung aufbauen und vertreiben.

Bereits vorab fremdfinanzierte Legal AI Unternehmen legen beeindruckende Bewertungen in ihren aktuellen Finanzierungsrunden vor. Das schwedische Unternehmen Legora hat seit seiner Series-D-Finanzierungsrunde (2026) in Höhe von 550 Millionen Dollar eine Unternehmensbewertung von 5,55 Milliarden US-Dollar. Und auch das kanadische Unternehmen Clio erzielt bereits in 2025 (Series-G-Finanzierungsrunde in Höhe von 500 Millionen Dollar) eine Bewertung von 5 Milliarden US-Dollar. In diese Reihe gehört natürlich auch das US-Unternehmen Harvey mit einer Bewertung von 11 Milliarden US-Dollar (Series-D-Finanzierungsrunde in Höhe von 200 Millionen US-Dollar in 2026 u.a. mit den namhaften US-Investoren Sequoia und Kleiner Perkins). Da typischerweise innerhalb der Finanzierungsrunden nach der Erstfinanzierungsphase ab Series „A“ gezählt wird, kann man sehen, dass hier mehrere Finanzierungen stattgefunden haben, die zu diesen Bewertungen der Series „D“ bzw. „G“ führten. Insgesamt sieht man zudem, dass sich das Kapital im Markt auf wenige Plattformen konzentriert.

Wer sitzt langfristig an der Wertschöpfung?

In einer ersten Phase haben wir bei Legal Tech Punktlösungen gesehen, die bestimmte rechtliche Workflows abbilden und so Effizienzgewinne generieren. Startpunkte dafür sind etwa Ablagesysteme für Verträge bzw. Mandatsbeziehungen oder das Management von rechtlichen Vorlagen.

Aktuell sind wir in einer neuen Phase von KI-Plattformen angekommen, die End-to-End-Systeme und Agenten im Rechtsbereich anbieten, aber als gesamtes Operating System in tief integrierten Workflows wirken. Dazu gehören nicht nur die erwähnten AI First Unternehmen aus dem Rechtsbereich, sondern auch eigene Produkte und Features von Anbietern von generalistischen KI-Modellen, etwa Claude for Legal des US-Unternehmens Anthropic, das kurz vor seinem Börsengang steht.

Der Wettbewerb findet also nicht mehr innerhalb von Legal Tech statt, sondern zwischen vertikalen AI-Plattformen und horizontalen Foundation Models. Es bleibt spannend abzuwarten, wer die langfristige Wertschöpfung im Rechtsmarkt halten kann. Die Legal Tech Tools mit spezieller Benutzeroberfläche, Legal Tech eigenen Daten und Workflows, oder die Anbieter von KI Foundation Modellen, die, wie Anthropic, selbst Legal Features anbieten?

Was meiner Meinung nach schon klar ist: Das Legal Tech Race ist vorbei. Wir sind im Legal AI Stack Race angekommen.

Infrastruktur First

Hektisch alle neuen KI-Anwendungen einzukaufen wird nicht ausreichen, um echten Mehrwert für die Rechtsberatung und -anwendung zu schaffen. Es geht hauptsächlich um ein Infrastruktur-Rennen. Also gezielte Investitionen in Infrastruktur der angebotenen Tools und der nutzenden Akteure im Rechtsmarkt.

Der KI-Markt ist aktuell groß, er wird jedoch insbesondere im Rechtsbereich auf die Unternehmen zusammenschrumpfen, die Lösungen anbieten, die qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern und für die Nutzer:innen ohne große Brüche und Hürden erreichbar sind.

Unabhängig davon, für welchen Tool Stack sich eine Rechtsabteilung, Kanzlei oder ein anderer Akteur im Rechtsmarkt entschieden hat, ohne Infrastruktur Investment wird es nicht gehen. Dieses Investment muss sowohl in das Wissen der Teams und Rechtsberater:innen, als auch in effektive und am besten noch souveräne IT-Strukturen getätigt werden.

Ausblick für das Rennen

Wer also noch an reinen Legal Tech Lösungen festhält, kann schnell zurückfallen. Wir alle im Rechtsmarkt sollten uns auch mit Legal AI Stacks beschäftigen.

KI für die Rechtsberatung nicht zu nutzen ist keine Option mehr. Dafür entwickelt sich KI zu schnell und ist schon zu gut, gleichwohl es eine innovative Technologie bleibt.

Wer KI bereits nutzt, hat drei Handlungsoptionen für eine KI-Strategie: KI-Lösungen selbst bauen oder individuell anpassen für die Rechtsberatung (Make). KI-Lösungen extern einkaufen (Buy). Oder mit der aktuell in Verwendung befindenden Legal Tech mit KI-Funktionen und/oder KI Stack weiterarbeiten (Wait).

Innerhalb dieser Kategorien bleibt noch die Entscheidung, wie mit Legal Tech verfahren werden soll. Die Rechtsberater:innen, die auf generalistische KI-Lösungen statt Legal Tech setzen, können eine sich schnell entwickelnde Wertschöpfung daraus ziehen, die Qualität leidet aber für juristische Inhalte teilweise noch. Viele Legal Tech Anbieter integrieren eigene KI-Lösungen und bieten sie ihren Kunden an, wobei Ergebnisse hinter der Leistung von den sich rasant entwickelten generalistischen KI-Lösungen zurückbleiben können. Für die eigene Organisation geeignete Lösungen für die Rechtsberatung können aktuell ebenfalls Hybride aus Legal Tech und KI sein.

IT-Anwendungen und/oder KI in der Rechtsberatung müssen zur eigenen Einheit passen und brauchen das notwendige Infrastruktur-Fundament. Also nicht jeden KI-Hype mitnehmen und erstmal beobachten?

Was jedenfalls nicht warten kann, ist das Investment in gezielten Wissensaufbau und IT-Systeme, die wir für eine Rechtsberatung in 2026 und darüber hinaus unbedingt brauchen.

Autorin: Magda Grünenwald ist Rechtsanwältin, zertifizierte Coach und Trainerin für Jurist:innen und Teams. Basierend auf eigener Erfahrung, etwa als General Counsel des Robotics Startups Wandelbots, hilft sie mit Transition.Training.Tech. Legal Stakeholdern dabei, Automatisierung und KI in der Rechtsberatung effektiv und mit der notwendigen Portion Change Management auf- und auszubauen. Als Mitgründerin des New Legal Network setzt sie sich für ganzheitliche Rechtsberatung ein.

Der Beitrag Vom Legal Tech Race zum AI Race und worauf es beim Rennen wirklich ankommt erschien zuerst auf .

Sie gilt als Schlüsselfigur der linksextremen Gruppe: Lina E. Sie schweigt im Prozess gegen weitere Mitglieder – trotz Androhung von Beugehaft und Ordnungsgeld. Warum sie im Prozess aussagen muss, obwohl es um eigene Taten geht.

Ein kurioser Auffahrunfall nach einem Schneeballwurf: Wer in welcher Höhe haftet, musste nun das Saarländische OLG entscheiden. Jedenfalls für zwei Verfahrensbeteiligte war die Entscheidung durchaus bitter.

Jahrelang war Ludwig Kroiß Präsident des Landgerichts Traunstein, nun stand er selbst vor Gericht. Auch in zweiter Instanz wurde er verurteilt. Das Gericht war überzeugt, dass er eine Mitarbeiterin auf den Mund geküsst hat.