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Legal Context Engineering: Brauchen Kanzleien die DNA von Legal Tech Unternehmen?
Bei der KI-gestützten juristischen Arbeit verlagern sich die Kompetenzen von Anwälten: Statt einzelne Prompts zu formulieren, rückt das Legal Context Engineering in den Vordergrund – also die systematische Bereitstellung eines relevanten Rechtskontextes für bessere Ergebnisse. Kanzleien werden damit zunehmend zu Architekten digitaler Systeme. Mit welchen Folgen?
Drei Jahre nach dem KI-Hype: Vom Experiment zur Alltagspraxis
Als ChatGPT im November 2022 veröffentlicht wurde, war die Skepsis in der Anwaltschaft zunächst groß, da erste Tests in der Rechtsbranche häufig ernüchternde Ergebnisse lieferten. Trotzdem hat sich die Nutzung von KI-Legal-Tools mittlerweile vielerorts etabliert. Auch wenn KI-Antworten immer noch anfällig für Fehler sind, haben sich Anwendungsbereiche herauskristallisiert, in denen die Nutzung von KI zeitsparend ist oder zumindest eine angenehmere Art zu arbeiten darstellt. Kommentare wie der Grüneberg sind mittlerweile mit KI-Add-ons ausgestattet und in vielen Kanzleien gehören große Sprachmodelle – in der einen oder anderen Ausprägung – zur juristischen Tool-Box. In der anwaltlichen Praxis ist es keine Seltenheit mehr, dass ein Mandant die Nutzung von KI erwartet oder sogar die Erstellung eines juristischen Prompts das Beratungsmandat darstellt. Diese Entwicklungen bedeuten nicht nur Veränderungen für die Anwaltschaft, sie lösen auch eine grundlegende Identitätsfrage aus: Wer sind wir als Anwälte mit KI?
Kanzleien zwischen Rechtsberatung und Technologieanbieter
In der juristischen Beratung gibt es durch die sich ändernden Mandantenanforderungen einen Shift: Anwälte stehen nun häufiger vor der Aufgabe integrierte Lösungen zu entwickeln, die juristisches Wissen mit einem technologischen Umsetzungskonzept verbinden. Damit verschwimmen die Grenzen: Wo endet die klassische Rechtsberatung und wo beginnt die Tätigkeit als Technologieanbieter? Bei welchen Aspekten dieser Arbeit handelt es sich um Rechtsberatung, für die die anwaltliche Haftung gilt? Diese Fragen sind heute noch nicht umfassend geklärt. Dadurch, dass generische LLMs sehr klare Anweisungen brauchen, um einen möglichst großen Mehrwert zu schaffen öffnet sich hier für Anwälte ein interessanter Tätigkeitsbereich. Für diesen Bereich sind Kenntnisse im Bereich des Legal Context Engineering essenziell und werden zu einem Teil dessen, was Kanzleien künftig als juristische Wertschöpfung anbieten können.
Legal Context Engineering als neue Kernkompetenz von Anwälten
Während zu Beginn der KI-Debatte das Legal Prompt Engineering im Mittelpunkt stand, können wir mittlerweile einen Trend zu einem noch darüber hinausgehenden Ansatz im Rechtsmarkt sehen: Legal Context Engineering. Vereinfacht gesagt, entscheidet dabei nicht die einmalige Eingabe („Prüfe diesen Vertrag“), sondern die systematische Schaffung eines Datenumfelds über die Qualität der Prüfungsergebnisse. Durch Legal Context Engineering kann die juristische Genauigkeit des Outputs von KI verbessert werden – der Vollständigkeit halber sei darauf hingewiesen, dass auch hierdurch Halluzinationen nicht vollständig ausgeschlossen werden können. Für Kanzleien heißt das: Sie müssen Kontexte kuratieren bestehend aus relevanten Normen, höchstrichterlicher Rechtsprechung etwa von BGH, BAG oder EuGH, Erfahrungswissen, einschlägiger Kommentarliteratur sowie den spezifischen Mandatsunterlagen. Ferner können folgende Aspekte beim Legal Context Engineering Relevanz haben:
Rollenzuweisung und Auftragsklärung: Die KI wird in eine konkrete Fachrolle versetzt, etwa „Deutscher Fachanwalt für IT-Recht mit Spezialisierung auf SaaS-Verträge“ um die fachliche Präzision der Antworten zu steigern. Der rechtliche Prüfungsauftrag ist so präzise und vollständig wie möglich zu beschreiben. Dies umfasst insbesondere die klare Definition des zu untersuchenden Sachverhalts, die Bestimmung der maßgeblichen Rechtsfragen sowie die Eingrenzung des Prüfungsumfangs.
Primärquellenorientierung: Aussagen der KI sollten sich auf überprüfbare Quellen stützen, die entweder der Prüfungsumgebung als Begleitdokumente beigefügt werden oder über Verlinkungen eingebracht werden (Beispiele: gesetze-im-internet.de).
Formatsteuerung: Ergebnisse sollten in einer klaren Struktur ausgegeben werden, z.B. in Tabellenform, um leichter überprüfbar zu sein. Eine Nutzung von JSON-Formaten (JavaScript Object Notation) kann helfen um die Konsistenz, Automatisierung und Nachvollziehbarkeit von juristischen Informationen zu verbessern. JSON ist ein Datenformat, mit dem Informationen in einer klaren Struktur aus sogenannten Schlüssel–Wert-Paaren dargestellt werden.
Beispiel: {„thema“: „Schriftform“, „norm“: „§ 126 BGB“, „anforderung“: „Vertrag muss schriftlich fixiert sein“}
Qualitätssicherung: Unbelegte Aussagen von KI sollten so gut wie möglich ausgeschlossen werden und Unsicherheiten transparent gemacht werden („Dazu ist mir keine frei zugängliche gerichtliche Entscheidung bekannt.“).
Brauchen Kanzleien die DNA von Legal Tech Unternehmen?
Historisch war die Rollenverteilung lange klar: Kanzleien erbrachten Rechtsberatung, während juristische Fachverlage das Wissen bereitstellten. Mit dem Aufkommen spezialisierter Legal Tech-Anbieter und dem Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs) ist ein neues Spannungsfeld entstanden. Heute agieren Kanzleien, Verlage und Legal Tech / Legal AI-Anbieter nebeneinander – teilweise auch miteinander. Die genaue Aufteilung der Rollen im Rechtsmarkt ist aktuell noch offen und die Grenzen verschwimmen zunehmend.
Kommen wir zurück zur Ausgangsfrage: Ja, zumindest in Teilen sollten Kanzleien Elemente der DNA von Legal Tech Unternehmen übernehmen – insbesondere den Fokus auf Legal Context Engineering und den Aufbau der dafür notwendigen Kompetenzen. Mandanten erwarten von Kanzleien heute zunehmend Lösungen, die juristische Expertise mit einer technischen Umsetzung verbinden. Die davor erforderlichen Fähigkeiten gehen über traditionelle Rechtsberatung hinaus. Sie verlangen Kenntnisse in Datenkuratierung, Formatsteuerung und Qualitätssicherung, damit Ergebnisse möglichst reproduzierbar und transparent bleiben. Schließlich sollten Kanzleien auch deshalb (stärker als bisher) beim Bau von Legal AI-Tools einbezogen werden, um die juristische Qualität bei der mandantenorientierten Anwendung zu stärken.
Autorin: Dr. Nadine Lilienthal ist Rechtsanwältin, Partnerin und Gründerin von legaleap.law, Host des Podcasts ZUKUNFT RECHTSMARKT sowie Mitgründerin des New Legal Network. Als gefragte Expertin für Legal Context Engineering, Vertragsrecht und moderne Kanzleiführung veröffentlicht sie regelmäßig Fachartikel, spricht auf Konferenzen und wurde mehrfach als Legal Influencer ausgezeichnet.
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