Legal AI ist längst kein „Experiment“ mehr. In Kanzleien und In-House-Teams wird sie vor allem dort eingesetzt, wo sie messbar hilft: Zeit freispielen, Risiken schneller erkennen, Kapazität erhöhen, Kommunikation verbessern und Shadow-IT reduzieren. Entscheidend ist dabei weniger „ob AI gut ist“, sondern ob sie im juristischen Alltag sauber und sicher eingesetzt werden kann – idealerweise in einem kontrollierten Tooling statt in öffentlichen Chatbots.

Die folgenden fünf Gründe sind die, die man in Gesprächen mit juristischen Teams am häufigsten hört. Und sie zeigen ein gemeinsames Muster: Legal AI wird nicht eingeführt, um Jurist:innen zu ersetzen – sondern um Routinearbeit zu reduzieren und die Qualität im Prozess zu stabilisieren.

1) Mehr High-Value billable Hours freispielen

Der grösste ROI entsteht selten durch spektakuläre Einzelfälle, sondern durch das Eliminieren von „Monkey Work“: Routine-Reviews, Erstanalysen, das manuelle Durcharbeiten langer Dokumente oder Copy-Paste-Fixes, die am Ende nur Format und Nummerierung zerstören.

In der Praxis sieht das so aus: Ein Vertrag landet im Posteingang, jemand muss „mal schnell“ prüfen, ob etwas kritisch ist, und danach geht die eigentliche Arbeit los – Passagen finden, Risiken markieren, erste Vorschläge formulieren, eine Zusammenfassung für Partner:in oder Stakeholder schreiben. Vieles davon ist nötig, aber nicht der Teil, der den höchsten Wert stiftet. Legal AI kann diese Vorarbeit beschleunigen, indem sie Inhalte strukturiert, zentrale Punkte hervorhebt und eine erste Risikologik anbietet, auf der du aufbauen kannst.

Dadurch bleibt mehr Zeit für das, was Mandant:innen tatsächlich bezahlen: Strategie, Verhandlung, Beratung und rechtliche Bewertung. Statt Zeit in die Suche nach relevanten Stellen zu investieren, kannst du schneller in die Substanz gehen: Welche Position ist verhandelbar? Wo ist das Risiko wirklich material? Welche Alternativformulierung unterstützt unsere Verhandlungsstrategie?

2) Schnellere Risikoerkennung und bessere Steuerung (Review & Benchmark)

In der Vertragsarbeit zählt nicht nur, Risiken zu finden, sondern sie zu priorisieren und zu steuern. Genau hier wird AI besonders nützlich: Statt alle Klauseln gleich zu behandeln, hilft sie dabei, „High-Impact“-Punkte früh sichtbar zu machen – und die Diskussion im Team auf das Wesentliche zu fokussieren.

Zwei Workflows (mit dem CASUS Word Add-in auch direkt in Microsoft Word möglich) sind hier besonders praxisrelevant:

Review: Risiken, Red Flags und Schwachstellen werden strukturiert erkannt und nach Schweregrad eingeordnet. Ein guter Review-Output beantwortet nicht nur „was ist auffällig“, sondern auch „warum ist es relevant“ und „was wäre eine saubere Alternative“. Damit wird aus der Analyse direkt ein Handlungsplan.

Benchmark: Ein Vertrag wird gegen euren internen Standard gemessen. Das ist besonders wertvoll, wenn ihr in der Kanzlei oder im Unternehmen klare Präferenzen habt (z. B. in NDAs, DPAs/AVVs, MSAs). Benchmarking macht sichtbar, wo der Vertrag vom Standard abweicht, welche Klauseln fehlen und wie gross der Gap ist. Das verhindert, dass Standards nur „im Kopf“ einzelner Personen existieren.

Das Ergebnis ist weniger „mehr Output“, sondern besserer Fokus: Du investierst deine Zeit zuerst dort, wo Risiko, Verhandlung oder Compliance wirklich hängen – und nicht dort, wo es nur stilistische Abweichungen gibt.

3) Kapazität erweitern – mehr Output mit dem gleichen Team

Viele juristische Teams haben nicht zu wenig Know-how, sondern zu wenig Stunden. Legal AI wird deshalb oft als Kapazitätshebel eingeführt: weniger Backlog, schnellere Durchlaufzeiten, weniger Engpässe bei Peaks.

Gerade In-House-Teams spüren das, wenn Sales/Procurement „bis heute Abend“ eine Einschätzung brauchen oder wenn eine neue Lieferantenbeziehung schnell durch die Legal-Schleife muss. Kanzleien spüren es, wenn mehrere Deals parallel laufen, aber die Qualitätsanforderung gleich hoch bleibt. AI schafft hier kein Wunder – aber sie kann die „Schleifenzeit“ reduzieren: schneller verstehen, schneller strukturieren, schneller die relevanten Punkte herausziehen.

Das wirkt sich direkt auf den Prozess aus: Wenn du den ersten Review schneller fertig hast, kommen Rückfragen schneller, Verhandlungen starten früher, und am Ende sinkt die Gesamtdurchlaufzeit bis zur Unterschrift. Besonders stark wird dieser Effekt, wenn AI nicht als Einmal-Hack genutzt wird, sondern als standardisierter Workflow: gleiche Schritte, gleiche Struktur, wiederholbare Qualität.

4) Mandantenerlebnis verbessern

Mandantenerlebnis ist im juristischen Kontext oft kein „Service-Buzzword“, sondern ganz konkret: Wie schnell bekomme ich eine klare Einschätzung? Wie verständlich ist die Antwort? Wie sauber ist das Ergebnis? Und: Wie viel Nacharbeit entsteht, weil Informationen unklar oder zu lang sind?

Legal AI kann hier helfen, weil sie Informationen nicht nur verarbeitet, sondern auch besser „verpackt“: kurze Executive Summaries, strukturierte Handlungsempfehlungen, saubere E-Mail-Entwürfe an Mandant:innen oder interne Stakeholder. Gerade In-House-Teams profitieren davon, weil sie häufig juristische Inhalte für nicht-juristische Empfänger übersetzen müssen – ohne dabei Substanz zu verlieren.

Ein weiterer Punkt: Gute Kommunikation reduziert Rework. Wenn Stakeholder auf Anhieb verstehen, was kritisch ist und welche Optionen es gibt, gibt es weniger Ping-Pong, weniger Missverständnisse und weniger „Kannst du das noch mal anders erklären?“. Das spart Zeit – und wirkt nach aussen wie hohe Professionalität.

5) Shadow-IT vermeiden – durch offizielle, sichere Tools

Sobald AI im Markt ankommt, passiert in vielen Organisationen dasselbe: Einzelne nutzen öffentliche Tools „mal schnell“, weil es praktisch ist. Das Problem ist nicht die Motivation, sondern die Konsequenz: unklare Datenflüsse, fehlende Governance und ein Risiko für vertrauliche Inhalte. Bei Kanzleien kommt zusätzlich das Anwaltsgeheimnis dazu – also ein Bereich, in dem man nicht „ungefähr“ arbeiten kann.

Deshalb ist einer der stärksten Gründe für Legal AI nicht nur Effizienz, sondern Kontrolle: eine offiziell freigegebene Lösung, mit der Teams innovativ arbeiten können, ohne dass sensible Dokumente unbemerkt in unsicheren Umgebungen landen. Das ist auch aus Management-Sicht wichtig: Wenn Legal AI verboten wird, wird sie meist trotzdem genutzt – nur eben inoffiziell. Wenn sie sauber ermöglicht wird, kann man Standards setzen, Regeln definieren und verantwortungsvoll skalieren.

Das ist letztlich auch eine Kulturfrage: Innovation ja – aber mit einer sichereren Umgebung, die Datenschutz, Governance und Professional Secrecy ernst nimmt.

Fazit: Legal AI lohnt sich, wenn sie den juristischen Alltag wirklich trifft

Die fünf Gründe zeigen ein gemeinsames Muster: Legal AI wird dann genutzt, wenn sie konkret messbar hilft – Zeit freispielen, Risiken schneller steuern, Kapazität erweitern, Output-Qualität erhöhen und Shadow-IT verhindern. Entscheidend ist dabei, dass die Lösung zum Workflow passt und nicht neue Reibung erzeugt.

Wenn du Legal AI evaluierst, starte am besten mit einem Vertragstyp, der häufig vorkommt (z. B. NDA oder DPA) und teste gezielt diese Effekte: Zeit, Risiko-Fokus, Durchlaufzeit, Kommunikationsqualität und Governance. Dann siehst du sehr schnell, ob es für euer Team „nur interessant“ ist – oder ob es wirklich ein produktiver Standard werden kann.