Legal Tech, was ist das eigentlich?

Je nach Perspektive kann das Stichwort „Legal Tech“ mit ganz unterschiedlichen Inhalten ausgefüllt und konkretisiert werden. Abstrakt lässt sich Legal Tech als Einsatz von Software im Rechtsmarkt zusammenfassen bzw. ist Legal Tech ein Synonym für die Digitalisierung im juristischen Umfeld.

Provokativ formuliert: Was die Industrialisierung für die von Handarbeit geprägten Berufsbilder bedeutete, ist die Digitalisierung für die intellektuellen Experten. Software erleichtert die Produktion von Ergebnissen am intellektuellen Fließband, in der Geschmacksrichtung „Legal Tech“ eben für Juristen.

Arbeitsteilung heute und morgen

In der Praxis hat sich bereits die heute wohl weitverbreitete Erkenntnis durchgesetzt, dass eine einzelne Person nicht sämtliche Rechtsgebiete auf höchstem Niveau beherrschen kann. Dementsprechend haben sich in größeren Anwaltskanzleien wie Rechtsabteilungen weitgehende fachliche Spezialisierungen gebildet.

Diese Arbeitsteilung wird sich dahingehend weiterentwickeln, dass immer mehr Aspekte heutiger juristisch geprägter Tätigkeiten von Volljuristen auf andere Personen oder Software ausgelagert werden können.

Natürlich wurden schon immer gewisse Tätigkeiten auf Sekretariate, Assistenzen oder externe Kanzleien übertragen. Auch Position, Aufgabe, Sinn und Mehrwert eines Projektmanagers (als Nicht-Jurist) wird mehr und mehr verstanden und entsprechende Kolleginnen und Kollegen werden Bestandteil größerer juristischer Teams. Auch werden inzwischen für bestimmte Tätigkeiten – beispielsweise bei Due-Diligence-Prüfungen oder Compliance Untersuchungen – (neue) Dienstleister mit Sonderfähigkeiten heran- bzw. hinzugezogen. Vor allem in Unternehmen werden gewisse „rechtsnahe Massenaufgaben“ durch entsprechend geschulte bzw. ausgebildete Sachbearbeiter wahrgenommen (man denke nur an Banken und Versicherungen), wo die Leitlinien des Handlungs- und Entscheidungsspielraums unter Mitwirkung der Juristen festgelegt werden.

Zukünftig werden weitere Aufgaben- bzw. Teilbereiche einer Rechtsabteilung verlagert oder entfallen. Die weitere Zersplitterung und Verlagerung von Tätigkeiten in der Rechtsabteilung auf unterschiedliche Personen und Disziplinen kann größere Effizienz im jeweiligen Arbeitsschritt schaffen. Die Kunst auf dieser Reise wird sein, diese Effizienzgewinne infolge eines höheren administrativen Aufwands bei Aufbau, Unterhalt und Steuerung des neuen Gesamtgebildes nicht zu verspielen.

Eine wichtige Ausgangsbasis für die zukünftige Entwicklung ist dabei, dass sich Juristen und IT-Experten miteinander austauschen, Bedarf und Möglichkeiten identifizieren, Ideen entwickeln und diese auch umsetzen. Ein spannender Lernprozess hat an vielen Stellen auf ganz unterschiedlichen Ebenen bereits begonnen.

Daten, Daten und Daten – Und Machine Learning

In der „morgigen Welt“ der Juristen wird das Thema Daten allgegenwärtig sein. Und zwar nicht im Hinblick auf Datenschutz und Datensicherheit, sondern als die Basis juristischer Bewertungs-/Entscheidungsvorgänge und neuer Softwareanwendungen. So wie in anderen Bereichen heute bereits Daten mit den entsprechenden Softwarelösungen operative Entscheidungen unterstützen (oder gar übernehmen: man denke nur an Banken und den Hochfrequenzhandel, vgl. § 2 Abs. 3 Nr. 2 lit. d WpHG), wird sich auch die Rechtsabteilung in Hinblick auf die eigene juristische Tätigkeit vertieft mit Daten und ihrer Verarbeitung auseinandersetzen.

Daten haben nämlich ganz grundsätzlich in der jüngeren Vergangenheit noch einmal deutlich an Bedeutung gewonnen: Unter den Überschriften „Maschine Learning“ und „Deep Learning“ versuchen findige Menschen, für konkrete Aufgabenstellungen aus einer Vielzahl von Trainingsbeispielen (Daten) einer Software die für die Lösung nötigen Regelwerke beizubringen, ohne die Regeln in der Software selbst zu formulieren/programmieren. Der große konzeptionelle Reiz dabei besteht darin, dass die Programmierer nicht mehr selbst die Regeln verstehen und in Software umsetzen müssen. Sie lassen sich lediglich Beispiele geben, zu denen eben ganz andere Menschen festgelegt haben, dass sie tatsächlich (richtige) Beispiele für die entsprechende Aufgabe sind und „füttern“ nur die Software damit. Erstaunlicherweise kann die Software danach, auf einer „höheren Abstraktionsebene“ als die bloße Summe der für das Training benutzten Daten, die gesuchte Information auch in neuen (unbekannten) Daten finden, die die Software so noch nie zuvor gesehen hat. Die Software programmiert sich insoweit selbst. Das Ganze ist noch gar nicht so alt: So richtig los ging es ca. 2012 mit dem „Big Bang of modern AI“ (Nvidia). Einer sprunghaft verbesserten Trefferquote bei der Bilderkennung, die sich nur drei Jahre später, im Jahr 2015, auf einmal anschickte, in dieser kognitiven Disziplin besser zu sein als der Mensch. Diese Technik beschränkt sich auch schon länger nicht mehr auf den Bereich der Bilderkennung. Sie ist vielmehr universal einsetzbar (auch mit Text und Sprache!), und – grob vereinfacht – sind die Einsatzgebiete heute in erster Linie primär abhängig von den, für den gewünschten Einsatzzweck, zur Verfügung stehenden (strukturierten) Trainingsdaten.

Allerdings ist das im juristischen Umfeld dann doch nicht so einfach: Text ist – als „Verkörperung“ von Sprache – ein sehr komplexer und zusätzlich aus IT-Sicht zunächst unstrukturierter Informationsträger. Erschwerend kommt hinzu, dass die nötigen (juristisch interessanten) Daten in Ermangelung des nötigen Fachwissens von „Nicht-Juristen“ schwer strukturierbar sind. Trotzdem gibt es bereits erste u.a. auf Machine Learning basierende Legal Tech Anwendungsbeispiele: in den USA sind beispielsweise „antrainierte“ E-Discovery-Lösungen von den Gerichten bereits anerkannt. Andere Anbieter unterstützen konkret Juristen in Form von ersten „Informationsextraktions“ bzw. „Analysetools“ bei der Strukturierung von Daten und dem ergebnisorientierten „Anlernen“ von Softwareanwendungen (primär mit dem Fokus auf Due-Diligence-Prüfungen).

Damit die modernen Errungenschaften in den Bereichen Machine/Deep Learning als zurzeit wohl prominenteste Spielart „künstlicher Intelligenz“ auch für Juristen fruchtbar gemacht werden können, müssen also zunächst juristisch relevante Daten von oder zumindest nach Anleitung von Juristen strukturiert werden.

Die digitale Rechtsabteilung von morgen hat eine Vision, wonach juristisch geprägte Entscheidungen besser oder schneller werden sollen. Dafür wurde eine individuelle Strategie entwickelt und die Perspektive, inklusive der Schnittstellen zum Gesamtunternehmen, um einen umfassenden IT-Blickwinkel erweitert. In einem ersten Schritt hat sie grundlegende interessante Datenklassen identifiziert, die für die jeweiligen Entscheidungen relevant sind. Das gilt im juristischen Kernbereich für den Sachverhalt, das notwendige juristische Basiswissen sowie für die Art und Weise, wie Ergebnisse präsentiert werden sollen. Diese Daten sammelt die Rechtabteilung, wertet sie aus und nutzt sie, um die eigenen Geschäfts- und Erkenntnisprozesse zu verbessern. Schließlich will die Rechtsabteilung von morgen mittel- und langfristig richtig für den Einsatz der Technologien von übermorgen aufgestellt sein.