LONDON (IT BOLTWISE) – Eine ehemalige Legal PA hat mit Microsoft 365 Copilot und SharePoint ein KI-Tool zur Vertragsanalyse für Leasingverträge gebaut. Sie schrieb dabei keinen eigenen Programmcode, sondern verknüpfte vorhandene Funktionen der Plattformen, um relevante Informationen aus Dokumenten abzurufen. Der Ansatz zeigt, wie niedrigere Einstiegshürden in der KI-gestützten Automatisierung die Rechtsarbeit verändern können. Gleichzeitig rückt die EU-AI-Act-Regulierung die Frage in den Fokus, wie solche Lösungen dokumentiert und in Risikoklassen eingeordnet werden.
Wer Leasingverträge in der Praxis auswertet, kennt das Problem: Relevante Angaben stecken häufig in langen Fließtextpassagen, Randnotizen, Formularfeldern und Versionsständen, die sich über mehrere Seiten ziehen. Genau an dieser Stelle setzt die im Ausgangsbericht beschriebene KI-Lösung an. Joanne Bevan, ehemals Legal PA bei der Kanzlei Shoosmiths, soll ohne Programmierkenntnisse ein Werkzeug entwickelt haben, das Anwältinnen und Anwälten das Auslesen und Auffinden von Informationen in Leasingverträgen erleichtert. Entscheidend ist nicht nur der fachliche Nutzen, sondern der Weg dorthin: Die Entwicklung nutzt ausschließlich die vorhandenen Bausteine einer etablierten Microsoft-Umgebung statt eigenen Codes.
Technisch betrachtet basiert der Kernansatz auf Microsoft 365 Copilot in Kombination mit SharePoint. Damit verschiebt sich die Arbeit vom klassischen „Modell bauen“ hin zum „Workflow orchestrieren“. Bevan soll bestehende Plattformfunktionen so verknüpft haben, dass Dokumente aus der Vertragswelt gezielt durchsucht werden können und die für eine juristische Prüfung relevanten Informationen abrufbar werden. Der Aufwand, der sonst beim manuellen Durchsehen, beim Kopieren in Arbeitsdokumente und beim Nachhalten von Fundstellen entsteht, wird dadurch in Teile automatisiert. Für Teams, die bislang vor allem auf Recherchezeiten und Copy-&-Paste-Arbeit setzten, kann das schon im Alltag spürbar werden – insbesondere dann, wenn viele ähnliche Verträge mit vergleichbaren Strukturen anfallen.
Bemerkenswert ist dabei der Kontext der Entwicklung: Laut Darstellung gewann Bevan einen internen Innovationswettbewerb der Kanzlei. Solche Wettbewerbe sind in der Regel weniger ein reines Techniklabor als vielmehr ein Organisationsinstrument, das Zeit- und Ressourcenknappheit in Motivation übersetzt. Der Preis – wahlweise ein Auto oder eine Anzahlung für ein Haus – verdeutlicht, dass der Wettbewerb als Anreiz gedacht war, auch Mitarbeitende ohne klassische IT- oder Entwicklerrolle an praxisnahe Automatisierung heranzuführen. Für die Interpretation ist das wichtig: Nicht jede „No-Code“-Story ist eine reale Produktivlösung, aber dieser Fall dient als Signal, dass sich KI-gestützte Prozessverbesserungen inzwischen dort anstoßen lassen, wo die Fachkenntnis über den Vertragsinhalt sitzt.
Für Unternehmen folgt daraus ein zweiter Hebel: Wenn sich erste KI-Wertschöpfung mit Standardsoftware realisieren lässt, verschiebt sich auch die Rollenverteilung. Statt ausschließlich zentraler Entwicklungsteams können Fachbereiche stärker in Richtung „kleiner, passgenauer Anwendungen“ wirken – etwa durch angeleitete Workflows in dokumentenzentrierten Umgebungen. In der Rechtsbranche bedeutet das potenziell kürzere Zykluszeiten zwischen Akteneingang und erster inhaltlicher Sichtung. Gleichzeitig bleibt die technische Tiefe relevant: Selbst wenn kein Code geschrieben wird, muss die Lösung sauber in bestehende Daten- und Berechtigungskonzepte integriert sein, weil Vertragsdokumente nicht beliebig „offen“ liegen dürfen. Genau an dieser Schnittstelle entscheidet sich, ob eine KI-Unterstützung nur Spielerei bleibt oder in den Alltag der Fallbearbeitung übergeht.
Parallel dazu verweist der Ausgangsbericht ausdrücklich auf den rechtlichen Rahmen der EU-Gesetzgebung rund um KI und nennt den EU AI Act als Bezugspunkt. Für Verantwortliche bedeutet das: Effizienz allein reicht nicht; sie müssen auch dokumentieren, wie ein KI-gestütztes System eingesetzt wird, welche Daten es nutzt und wie Risiken bewertet werden. Der Beitrag stellt dabei einen praxisnahen Leitfaden in Aussicht, der Anforderungen wie Fristen, Pflichten und Risikoklassen kompakt einordnet. Auch wenn der konkrete Use Case aus der Story primär als Automatisierung im Kanzleialltag gelesen wird, ist die politische Richtung klar: KI-Anwendungen sollen nicht nur funktionieren, sondern nachvollziehbar und kontrollierbar sein – gerade wenn sie Entscheidungs- oder Prüfprozesse in sensiblen Domänen unterstützen.
Aus Marktsicht ist der Fall zudem ein Hinweis auf die Wettbewerbsdynamik: Die Hürde für KI-Prototypen sinkt, weil Plattformanbieter KI-Funktionen zunehmend als Bausteine bereitstellen und Fachnutzer sie über Workflows an die eigenen Dokumente anbinden können. Damit entsteht ein schnellerer Iterationszyklus zwischen Bedarf und erster Lösung. Für Kanzleien und andere Wissensorganisationen heißt das: Der Engpass verlagert sich von Programmierung hin zu Prozessdesign, Datenorganisation und Governance. Wer solche „Copilot-and-SharePoint“-Konzepte einführt, sollte daher von Anfang an mit Blick auf Qualitätssicherung, Versionierung und den Umgang mit Unsicherheiten planen. Genau dann wird aus einem internen Wettbewerb ein Muster, das sich später skalieren lässt – nicht als generisches KI-Feature, sondern als wiederholbarer Analyse-Workflow für bestimmte Vertragstypen.
Unterm Strich macht die Geschichte etwas sichtbar, das in KI-Debatten oft zu kurz kommt: Der entscheidende Fortschritt ist nicht allein die Modellleistung, sondern die Kombination aus zugänglicher KI-Funktionalität und dokumentenbasierter Arbeitsumgebung. Wenn Fachkräfte ohne Programmierhintergrund praxistaugliche Werkzeuge bauen können, beschleunigt das die Verbreitung – und erhöht gleichzeitig den Bedarf an klaren Regeln, damit diese Werkzeuge beherrschbar bleiben. Der EU AI Act als Leitplanke sorgt dafür, dass solche Initiativen früh mitgedacht werden, statt sie erst am Ende in den Compliance-Teil zu verschieben.
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