In den letzten zwanzig Jahren haben Rechtsabteilungen von Unternehmen aller Größen und Branchen nach technischen Lösungen gesucht, um das Vertragsmanagement zu optimieren. Auf dem Markt ist daher eine spezialisierte Softwarekategorie namens CLM (Contract Lifecycle Management) entstanden. Diese Tools, die alle Phasen des Vertragslebenszyklus abdecken sollten, von der ersten Erstellung über die Archivierung bis hin zur Verhandlung und Validierung, versprachen ursprünglich eine höhere Effizienz und eine erhebliche Reduzierung der Vertragsrisiken. Trotz dieser Versprechen ist jedoch klar, dass herkömmliche CLM-Tools die Erwartungen ihrer Nutzer selten vollständig erfüllt haben...

Heutzutage ändern und entwickeln sich die Bedürfnisse. Unternehmen müssen ihren technologischen Ansatz überprüfen. Die intrinsischen Grenzen herkömmlicher CLM-Lösungen, die durch jahrelangen, manchmal sorgfältigen Einsatz deutlich wurden, machen es unerlässlich, die Tools erheblich weiterzuentwickeln. Für moderne Rechtsabteilungen, die mit zunehmenden Einschränkungen in Bezug auf Geschwindigkeit, Präzision und Anpassungsfähigkeit konfrontiert sind, ist es notwendig, neue technologische Wege zu beschreiten, die in der Lage sind, bestehende Grenzen zu überschreiten!

Die drei Haupteinschränkungen herkömmlicher CLM-Tools

Um den Wert generativer KI im Rechtsbereich zu verstehen, ist es wichtig, zunächst die wiederkehrenden Mängel traditioneller CLM-Lösungen zu analysieren. Aus dem Feedback der Nutzer ergeben sich regelmäßig drei Haupteinschränkungen, die große betriebliche Hindernisse darstellen.

Komplexität und langsame Implementierung

Die erste große Fallstricke traditioneller CLM-Lösungen betrifft ihre erste Implementierung. Diese Tools erfordern oft mehrere Monate komplexer Einstellungen, an denen technische Teams und spezialisierte Berater beteiligt sind. Diese Verzögerung ist besonders problematisch für Unternehmen, die häufigen regulatorischen Änderungen oder starkem Betriebsdruck ausgesetzt sind. Konkret erfordert jede Änderung oder neue Verordnung kostspielige und zeitaufwändige technische Anpassungen, die häufig über externe Dienstleister durchgeführt werden.

Mangelnde Flexibilität angesichts von Änderungen der Rechtspraxis

Die zweite Einschränkung ist die Steifigkeit herkömmlicher CLMs, die ursprünglich für lineare und sich wiederholende Prozesse konzipiert wurden. Der Anwaltsberuf entwickelt sich jedoch ständig weiter, mit immer vielfältigeren Anwendungsfällen und sich ständig ändernden Rechtsnormen. Der Mangel an Flexibilität verhindert, dass diese Software interne Änderungen in Unternehmen schnell unterstützt. Beispielsweise kann eine einfache interne Überprüfung der Standard-Vertraulichkeitsklauseln (NDAs) eine vollständige Neukonfiguration der vorhandenen Workflows in der Software erfordern.

Schwierigkeiten beim Umgang mit dokumentarischer und vertraglicher Heterogenität

Schließlich versagen traditionelle CLM-Tools oft angesichts der Vielfalt der Vertragstypen und -formate, die von modernen Rechtsabteilungen bearbeitet werden. Jeder Vertrag, auch wenn er scheinbar ähnlicher Natur ist, kann atypische Klauseln oder spezifische Bedingungen enthalten, deren Verwaltung durch Software mit starren Strukturen komplex ist. Diese Vielfalt und das Fehlen einer fortschrittlichen Automatisierung führen häufig zu einer ständigen manuellen Bearbeitung, was das Interesse und den ROI einer Lösung, die den Rechtsteams das Leben erleichtern soll, erheblich reduziert.

‍

Generative KI: eine fortschrittliche technologische Antwort auf aktuelle Rechtsfragen

Angesichts der Einschränkungen traditioneller CLMs scheint generative künstliche Intelligenz eine besonders geeignete Lösung zu sein. Im Gegensatz zu herkömmlichen statischen Ansätzen bietet generative KI eine kontinuierliche Lerndynamik und eine überragende Anpassungsfähigkeit, die perfekt auf die neuen Anforderungen von Anwälten zugeschnitten ist.

Sofortige Anpassungsfähigkeit dank maschinellem Lernen

Generative KI basiert ständig auf unternehmensspezifischen Dokumentationen und Praktiken. Somit ist sie in der Lage, sich schnell an interne, aber auch externe Änderungen (Vorschriften, Rechtsprechung, sich abzeichnende Vertragstrends) anzupassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Lösungen geht es nicht mehr darum, feste Arbeitsabläufe manuell neu zu konfigurieren: Die KI erkennt, lernt und integriert neue Anforderungen automatisch in ihre Vertragsanalysen.

Intrinsische Flexibilität, die die Integration komplexer Fälle erleichtert

Dank der Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) liest und interpretiert die generative KI Vertragsklauseln im Kontext. Während traditionelle CLMs mit dokumentarischer Heterogenität zu kämpfen haben, versteht und verarbeitet die KI die vertraglichen Feinheiten, die für jeden Fall spezifisch sind, leicht. So können ungewöhnliche oder seltene Klauseln sofort identifiziert und analysiert werden, ohne dass ein systematisches menschliches Eingreifen erforderlich ist. So sparen Anwälte viel Zeit, um sich auf komplexe Themen mit hohem Mehrwert zu konzentrieren.

Proaktive Generierung von Klauseln und strategischen Empfehlungen

Neben der Analyse bestehender Verträge bringt die generative KI eine wichtige Innovation mit sich: die proaktive Fähigkeit, automatisch personalisierte Standardklauseln zu generieren. Auf der Grundlage der Entwurfsgewohnheiten eines Rechtsteams schlägt das System daher Modellklauseln vor, die an die internen und sektoralen Besonderheiten des Unternehmens angepasst sind. Diese von Anwälten geprüften Vorschläge ermöglichen es, die Aushandlung von Verträgen zu beschleunigen und gleichzeitig die strikte Einhaltung interner Rechtsstrategien sicherzustellen.

‍

Feedback und konkrete Anwendungsfälle generativer KI im Vertragsmanagement

Die konkreten Erfahrungen von Unternehmen, die von traditionellen CLMs auf generative KI umgestellt haben, zeigen sehr positive und ermutigende Ergebnisse.

Ein konkretes Beispiel: die automatisierte Verwaltung von NDAs

Nehmen wir den Fall von Technologie- oder Industrieunternehmen, die regelmäßig NDAs verwenden. Traditionell musste jede neue Version einzeln überarbeitet werden. Dank generativer KI ist die Validierung von NDAs jetzt in wenigen Augenblicken erledigt, und zwar durch die automatische Anwendung interner juristischer Playbooks. Diese Automatisierung befreit interne Anwälte erheblich von sich wiederholenden Aufgaben mit geringem Mehrwert.

Anwendungsfälle im Banken- und Finanzsektor

In stark regulierten Sektoren wie Banken oder Versicherungen ermöglicht generative KI eine kontinuierliche und automatisierte Vertragsverifizierung. Das System identifiziert automatisch regulatorische Risiken und schlägt Klauseln zur sofortigen Einhaltung vor, sodass in diesem sich ändernden und anspruchsvollen regulatorischen Umfeld eine wichtige Reaktionsfähigkeit gewährleistet ist.

Legal AI, eine neue wichtige Säule für moderne Rechtsabteilungen

Letztlich haben traditionelle CLM-Lösungen sicherlich erste Verbesserungen gebracht, stoßen aber angesichts der schnellen Veränderungen und der neuen Anforderungen moderner Rechtsabteilungen an ihre inneren Grenzen. Generative künstliche Intelligenz reagiert durch ihre Flexibilität, Autonomie und kontinuierliche Anpassungsfähigkeit präzise auf die aktuellen Herausforderungen von Wirtschaftsanwälten. In einer Zeit, in der Unternehmen in der Lage sein müssen, rechtliche Risiken zu antizipieren und schnell auf regulatorische Änderungen zu reagieren, ist generative KI keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit.

Die Einführung generativer KI erfordert jedoch ein tiefgreifendes Überdenken der Art und Weise, wie Rechtsteams mit Technologie umgehen. Dies bringt uns natürlich zum nächsten wichtigen Thema, das es zu untersuchen gilt: Wie können Rechtsteams effektiv darauf vorbereitet werden, generative KI vollständig und in aller Ruhe in ihre tägliche Praxis zu integrieren?