AI ist in Kanzleien angekommen – nicht als Spielerei, sondern als Werkzeug, um Zeitdruck, steigende Erwartungen von Mandant:innen und den wachsenden Dokumentenberg besser zu bewältigen. Gleichzeitig ist das Thema sensibel: Wer mit vertraulichen Mandatsunterlagen arbeitet, kann nicht einfach jedes beliebige Tool nutzen. Deshalb lohnt sich ein nüchterner Blick: Was bedeutet AI für Anwälte konkret im Alltag, welche Use Cases bringen echten Nutzen und welche Anforderungen müssen erfüllt sein, damit der Einsatz auch im Einklang mit Datenschutz und Anwaltsgeheimnis vertretbar bleibt?

Was bedeutet AI für Anwälte überhaupt?

Wenn Anwält:innen nach AI suchen, geht es selten um Theorie. Gemeint ist fast immer Software, die juristische Arbeit beschleunigt oder stabilisiert, indem sie Texte analysiert, strukturiert, Vorschläge generiert oder Informationen schneller auffindbar macht.

In der Praxis lassen sich die meisten Anwendungen in drei Funktionsarten einteilen:

Erstens Analyse und Strukturierung: Die AI liest ein Dokument oder viele Dokumente und extrahiert das Wesentliche, etwa Zusammenfassungen, Risikopunkte, relevante Klauseln, Unterschiede zwischen Versionen oder fehlende Inhalte. Zweitens Generierung und Aktionen: Die AI formuliert Text wie Klauseln, E-Mails oder Argumentationsentwürfe und setzt Änderungen idealerweise so um, dass sie direkt in den juristischen Workflow passen. Drittens Recherche und Wissenszugriff: Die AI hilft beim Auffinden von Rechtsgrundlagen oder internen Standards und macht Ergebnisse schneller konsumierbar.

Wichtig ist die Erwartungshaltung: AI ersetzt keine rechtliche Beurteilung. Sie kann Vorarbeit leisten, Muster erkennen, auf Inkonsistenzen hinweisen oder Vorschläge machen. Die Verantwortung für die juristische Einordnung bleibt bei der Anwältin oder dem Anwalt.

Die 7 wichtigsten Einsatzbereiche in Kanzleien

Vertragsprüfung & Red Flags

Der Klassiker, weil der Nutzen sofort spürbar ist: Ein Tool, das Verträge nicht nur zusammenfasst, sondern Risiken strukturiert herausarbeitet. In der Praxis passiert Vertragsprüfung oft unter Zeitdruck. Selbst erfahrene Jurist:innen lesen nicht langsam und linear, sondern springen gezielt in die kritischen Bereiche wie Haftung, Gewährleistung, Laufzeit und Kündigung, Datenschutz oder Gerichtsstand.

AI kann hier helfen, indem sie schneller Orientierung gibt. Ein guter Review-Output priorisiert Risiken, verweist auf die relevanten Textstellen und erklärt kurz, warum ein Punkt problematisch sein kann. Idealerweise liefert er auch eine saubere Alternative oder zumindest eine Richtung, wie man die Klausel verbessern könnte. Das spart Zeit und reduziert das Risiko, dass kritische Punkte in langen Versionen untergehen – besonders bei Parallel-Deals oder mehreren Reviewer:innen.

Proofreading: Referenzen, Definitionen, Konsistenz

Viele der teuersten Fehler sind handwerklich: inkonsistente Definitionen, kaputte Querverweise, doppelte Begriffe oder Nummerierungsfehler nach mehreren Bearbeitungsrunden. Diese Fehler entstehen typischerweise genau dann, wenn es schnell gehen muss und mehrere Personen am Dokument arbeiten.

Ein professionelles Proofreading im Vertragskontext bedeutet deshalb mehr als Grammatik. Es umfasst Definitionen-Konsistenz, Referenzen und Verweise, Nummerierung und Struktur sowie das Erkennen von Widersprüchen zwischen Klauseln. Der praktische Vorteil ist, dass typische Fehlerquellen zuverlässig sichtbar werden, bevor ein Dokument intern oder extern zirkuliert. Das reduziert Rückfragen, verhindert unnötige Schleifen und erhöht die Sicherheit beim Finalisieren.

Dokumenten-Chat: Fragen ans Dokument, Zusammenfassungen

Ein Dokumenten-Chat ist dann wertvoll, wenn er wirklich auf Basis des konkreten Dokuments arbeitet. Er hilft dir, Informationen schnell zu finden und sauber zusammenzufassen, ohne manuelles Scrollen durch 40 Seiten.

Praktische Beispiele sind Fragen nach Kündigungsfristen, Haftungsausschlüssen, Change-of-Control oder einer kompakten Übersicht der Pflichten der Parteien. Der Nutzen liegt in Geschwindigkeit und Klarheit. Damit das juristisch sauber bleibt, sollte der Chat seine Antworten nachvollziehbar mit Fundstellen oder Verweisen auf konkrete Passagen abstützen. Sonst entsteht ein Risiko: plausible Antworten ohne Beleg sind in der Praxis schwer verwendbar.

Klauseln formulieren & einfügen (in Word)

In Kanzleien ist das Schreiben einer Klausel selten das Hauptproblem. Der eigentliche Zeitfresser ist das Einpassen: an die richtige Stelle, im richtigen Stil, mit konsistenter Terminologie und ohne Word-Struktur zu beschädigen.

AI kann hier stark sein, wenn sie nicht nur Text liefert, sondern Änderungen sauber in den Word-Workflow integriert. Das betrifft Standardklauseln, alternative Formulierungen in Verhandlungen oder kurze Ergänzungen, die an bestehende Definitionen und Struktur angepasst werden müssen. Je näher das Tool am Dokument arbeitet, desto weniger Nacharbeit fällt an und desto geringer ist die Fehlerwahrscheinlichkeit bei Nummerierung und Referenzen.

Legal Research mit Quellen

AI-basierte Recherche kann Anwält:innen Zeit sparen, wenn sie strukturierte Ergebnisse liefert und die relevanten Quellen sauber ausweist. Entscheidend ist nicht, ob eine Antwort gut klingt, sondern ob sie belastbar ist.

Ein sinnvoller Research-Workflow beginnt mit einer präzisen Fragestellung inklusive Jurisdiktion und Kontext. Die AI strukturiert mögliche Argumentationslinien und verweist auf Normen, Rechtsprechung oder Literatur. Danach prüfst du die tragenden Stellen im Original. Ohne Quellen bleibt Legal Research für professionelle Arbeit oft zu unsicher, insbesondere bei haftungsrelevanten Fragen.

Due Diligence / Data Room: Tabellen, Extraktion, Vergleich

Bei Due Diligence und Compliance ist der Engpass häufig nicht juristische Bewertung, sondern schiere Menge. Informationen müssen aus vielen Dokumenten konsistent extrahiert werden, etwa Laufzeiten, Kündigungsrechte, Haftungsgrenzen, Governing Law oder Assignment.

AI kann diese Arbeit beschleunigen, indem sie Extraktionen in Tabellenform ausgibt und Dokumente vergleichbar macht. Wichtig ist, dass nachvollziehbar bleibt, aus welchem Dokument und welcher Passage eine Information stammt. Der Wert entsteht, wenn das Team nicht jedes Dokument von A bis Z lesen muss, sondern gezielt die Ausreisser und High-Risk-Fälle prüft.

E-Mails & Mandantenkommunikation

Mandantenerlebnis heisst in der Kanzlei oft: schnell, klar, professionell. AI kann helfen, komplexe Inhalte in eine saubere Kommunikationsform zu bringen, etwa kurze Einschätzungen, strukturierte Zusammenfassungen oder E-Mail-Entwürfe, die Risiken und Optionen verständlich darstellen. Gerade nach einem Review ist es hilfreich, wenn aus vielen Detailpunkten schnell ein klarer, gut lesbarer Status für Mandant:innen oder interne Stakeholder entsteht.

Das reduziert Rückfragen, beschleunigt Entscheidungen und wirkt nach aussen wie hohe Qualität. Besonders in der Schnittstelle zwischen Legal und Business ist das ein echter Hebel, weil juristische Inhalte häufig in eine entscheidungsfähige Form übersetzt werden müssen.

• Executive Summary statt Textwand: 3–5 Kernaussagen, priorisiert nach Risiko/Impact.

• Optionen klar darstellen: „Option A/B“ mit kurzer Konsequenz (Risiko, Aufwand, Verhandlungsbedarf).

• Next Steps definieren: Was muss entschieden/geliefert werden, bis wann, durch wen.

• Ton & Detailgrad anpassen: je nach Empfänger (Partner:in, Mandant:in, Procurement, Sales) kürzer oder ausführlicher.

• Konsistenz im Team: gleiche Struktur und Begrifflichkeit über mehrere E-Mails/Reviewer hinweg, damit Kommunikation professionell wirkt.

Datenschutz & Anwaltsgeheimnis: die wichtigsten Punkte

Für AI in Kanzleien ist Datenschutz nicht ein zusätzlicher Punkt, sondern die Grundlage. Wenn das Setup nicht stimmt, ist der Einsatz entweder gar nicht möglich oder führt dazu, dass Teams aus Bequemlichkeit auf öffentliche Tools ausweichen – und genau das erzeugt Shadow-IT.

Die erste Frage ist, wo Daten gespeichert und verarbeitet werden. Es macht einen Unterschied, ob Inhalte innerhalb der Schweiz oder EU verbleiben, welche Subdienstleister beteiligt sind und ob Daten in Drittstaaten übertragen werden. Die zweite Frage ist, welche Daten überhaupt anfallen: nicht nur Vertragsinhalte, sondern auch Metadaten, Logs, Nutzerkennungen oder Dokumentnamen. Gerade diese Metadaten werden in der Praxis oft unterschätzt.

Ein weiterer zentraler Punkt ist Training und Retention. Anwält:innen müssen wissen, ob Inhalte zur Verbesserung von Modellen verwendet werden können, ob es eine Zero-Data-Retention-Option gibt und wie lange Daten technisch oder organisatorisch verfügbar bleiben. Dazu kommt Zugriffskontrolle: Rollen, Rechte, Mandantentrennung, Admin-Zugriffe und Auditierbarkeit. Wer hat im Zweifel Einsicht, wer kann Exportfunktionen nutzen und wie wird sichergestellt, dass Mandatsdaten nicht in falsche Hände gelangen?

Für Kanzleien kommt zusätzlich das Anwaltsgeheimnis hinzu. Hier reicht es nicht, dass ein Tool allgemein sicher wirkt. Es braucht klare Aussagen zu Datenflüssen, Hosting, Vertragsgrundlagen, technischen und organisatorischen Massnahmen sowie dazu, ob und wie externe AI-Provider eingebunden sind. Je transparenter das Setup, desto eher kann eine Kanzlei intern verantworten, was erlaubt ist und was nicht.

Praktisch bewährt sich eine einfache Leitlinie: AI nicht verbieten, sondern kontrolliert ermöglichen. Wenn Teams keine offizielle Lösung haben, wird häufig trotzdem experimentiert. Eine freigegebene, sichere Umgebung mit klaren Regeln senkt das Risiko und erhöht gleichzeitig die tatsächliche Adoption.

FAQ: 10 häufige Fragen zu AI für AnwälteIst AI für Kanzleien überhaupt erlaubt?

Ist AI für Kanzleien überhaupt erlaubt?

Grundsätzlich ja, aber es hängt stark vom Setup ab. Entscheidend sind Datenschutz und Vertraulichkeit (DSG/DSGVO), die Einhaltung des Berufsgeheimnisses sowie klare Verträge mit Anbietern zu Speicherung, Verarbeitung und Training. Zusätzlich braucht es interne Richtlinien, die regeln, welche Dokumente in welchen Tools verarbeitet werden dürfen.

Ersetzt AI Anwält:innen?

Nein. AI beschleunigt vor allem Vorarbeit und Qualitätskontrolle, zum Beispiel Strukturierung, Zusammenfassungen oder das Finden von Inkonsistenzen. Die juristische Bewertung, strategische Abwägung und Verantwortung bleibt immer beim Menschen – AI ist ein Assistenzwerkzeug, kein Entscheidungsträger.

Wie verhindere ich Halluzinationen?

Nutze AI bevorzugt dokumentbasiert und verlange Fundstellen oder klare Verweise auf relevante Passagen. Bei Legal Research sollten Quellen (Normen, Entscheide, Literatur) genannt und die tragenden Stellen verifiziert werden. Zusätzlich helfen klare Prompts, feste Output-Formate und ein konsequenter menschlicher Review, bevor etwas weitergegeben wird.

Wo ist der schnellste ROI?

Am schnellsten rechnet sich AI bei wiederkehrenden, textlastigen Aufgaben: Routine-Reviews, Konsistenzchecks, Executive Summaries und Standardklauseln. Auch Due Diligence und Vertragsbestandsanalysen profitieren, weil AI Informationen aus vielen Dokumenten parallel extrahieren und strukturieren kann. Der ROI zeigt sich meist in weniger Rework und kürzeren Durchlaufzeiten.

Was ist besser: Chatbot oder Word-Workflow?

Für den Kanzlei-Alltag ist ein Word-Workflow häufig effizienter, weil Platzierung, Format und Versionen sonst unnötig Zeit kosten. Wenn Änderungen direkt im Dokument umgesetzt werden können, reduziert das Copy-Paste und typische Formatierungsfehler. Ein Chatbot ist trotzdem hilfreich, wenn es primär um schnelle Fragen, Zusammenfassungen oder Erklärungen geht.

Welche Daten darf ich eingeben?

Nur Daten, bei denen du Datenflüsse, Speicherorte und vertragliche Grundlagen wirklich kennst. Ohne sauberes Security-Setup sollten keine vertraulichen Mandatsinhalte verarbeitet werden, insbesondere nicht in öffentlichen Tools.

Wie bringe ich das Team dazu, es zu nutzen?

Starte klein mit 1–2 klaren Use Cases, die spürbar Zeit sparen, und definiere ein einfaches Vorgehen, das alle nutzen können. Teams adoptieren Tools eher, wenn sie direkt im bestehenden Workflow funktionieren und nicht zusätzliche Schritte verlangen. Zusätzlich helfen kurze interne Guidelines und Beispiele, die zeigen, was „guter Output“ ist.

Wie lange dauert eine Einführung?

Ein Pilot kann sehr schnell starten, oft innerhalb weniger Stunden oder Tage – abhängig davon, ob Tooling und Zugriffe bereits stehen. Die eigentliche Arbeit beginnt beim Skalieren: Standards, Rollen, Guidelines, Freigabeprozesse und ggf. Integrationen. Realistisch sind einige Wochen, bis die Nutzung stabil und teamweit konsistent wird.

Was ist Shadow-IT im Legal-Kontext?

Shadow-IT bedeutet, dass Mitarbeitende inoffizielle Tools nutzen, weil sie schneller oder bequemer sind – oft ohne Kontrolle über Datenflüsse. Im Legal-Kontext ist das besonders riskant, weil vertrauliche Dokumente, Metadaten oder Mandanteninformationen unbemerkt an Dritte gelangen können. Die beste Gegenmaßnahme ist meist nicht ein Verbot, sondern ein offiziell freigegebenes, sicheres Tooling mit klaren Regeln.

Welche Teams profitieren zuerst?

Am meisten profitieren Teams mit hohem Dokumentvolumen, vielen Versionen und wiederkehrenden Standards, etwa kleine und mittlere Kanzleien oder In-House-Teams mit hohem Backlog. Besonders stark ist der Effekt bei NDAs, DPAs/AVVs, MSAs und anderen Standardverträgen, weil hier Muster und Checklisten gut greifen. Auch Teams mit knappen Ressourcen gewinnen schnell, weil AI Kapazität freispielt, ohne sofort neue Stellen zu schaffen.