LONDON (IT BOLTWISE) – Die ehemalige Legora- und Revolut-Mitarbeiterin Michelle Cotter verfolgt mit einer neuen Legaltech-Idee das Ziel, Künstliche Intelligenz gezielt einzusetzen und zugleich die eigene Arbeitsweise bewusst zu steuern. Statt sich von KI-Workflows „zu faulen“ und die eigene Konzentration zu verlieren, greift sie auf eine klassische Schreibmaschine zurück. Mit der Typewriter-Praxis will sie regelmäßige, vierteljährliche Updates an ihre Investoren verschriftlichen. Der Ansatz zeigt, wie stark bei KI-Projekten nicht nur Modelle, sondern auch Arbeitsroutinen und Governance-Themen mitentscheiden.
Im Kern geht es bei Michelle Cotter um eine Frage, die in vielen KI-Teams zu selten so offen diskutiert wird: Wie verhindert man, dass Automatisierung die eigene Denkleistung ersetzt, statt sie zu unterstützen? Cotter, die nach Angaben im Umfeld ihrer Vita aus der Legora- und Revolut-Welt kommt, beschreibt ihren Plan ausdrücklich als Gegenbewegung zu einem „zu faul werden“-Effekt durch KI. Ihr konkretes Symbol dafür ist bemerkenswert untechnisch, aber psychologisch präzise: Sie hat eine Typewriter gekauft und will damit ihre vierteljährlichen Updates an Investoren „clack“-artig ausformulieren. Das ist weniger Nostalgie als ein bewusstes Schnittstellen-Design zwischen Mensch und System, denn wer Informationen immer nur durch KI zusammenklickt, verliert leicht den Aufwand, Fragen sauber zu stellen und Entscheidungen zu begründen.
Aus technischer Sicht lässt sich das als frühe Form von „Human-in-the-Loop“-Arbeitsorganisation lesen, auch wenn kein Algorithmus im Vordergrund steht. In Legaltech-Projekten, die häufig mit KI-gestützter Texterkennung, Vertragsanalyse oder Risikoauswertung arbeiten, ist die Versuchung groß, den sprachlichen Input so weit wie möglich zu automatisieren. Genau da setzt Cotters Ansatz indirekt an: Ein physisches Schreibgerät erzwingt eine langsamere Taktung, reduziert Multitasking und macht die Aufmerksamkeit pro Absatz sichtbar. Für Unternehmen bedeutet das: Selbst wenn KI bei der Zusammenfassung von Daten oder bei der Formulierung von Rohentwürfen hilft, braucht es kontrollierte Schleifen, in denen Menschen die inhaltliche Kohärenz prüfen und sicherstellen, dass die Darstellung gegenüber Stakeholdern nicht nur „gut klingt“, sondern belastbar ist.
Der „Legaltech“-Kontext macht diese Arbeitsroutinen besonders relevant. Rechtliche Texte sind nicht nur Datensätze, sie tragen Rechtsfolgen, Verantwortlichkeiten und Interpretationsspielräume. KI kann dabei sehr effizient sein, etwa beim Auffinden relevanter Klauseln, beim Strukturieren von Dokumenten oder beim Erzeugen erster Entwürfe. Gleichzeitig steigt mit der Automatisierung das Risiko, dass eine falsche Annahme als „naheliegend“ ausgegeben wird oder dass Kontext aus dem Originaldokument verloren geht. Die Typewriter-Praxis lässt sich deshalb auch als Qualitätsmaßnahme interpretieren: Sie schafft Zeit und zwingt dazu, Aussagen entlang einer nachvollziehbaren Argumentationslinie zu schreiben. Gerade im Investor-Reporting sind solche Linien entscheidend, weil hier nicht nur Fortschritt gezeigt wird, sondern auch Planbarkeit, Lernkurven und die Art der nächsten Entscheidungen.
Im Marktumfeld liegt zudem ein struktureller Druck auf solchen Vorhaben: Legaltech-Startups konkurrieren mit großen Plattformen, mit spezialisierter Software und zunehmend auch mit „KI-Funktionen“ in etablierten Produkten. Wer eine Vision bis hin zum „Decacorn“-Ziel formuliert, muss langfristig Skalierungsfähigkeit belegen – nicht nur in der Modellleistung, sondern auch in den Prozessen rund um Datenfluss, Dokumentenmanagement und Produktisierung. In der Praxis heißt das: Ein Startup muss seine KI-gestützten Workflows so integrieren, dass sie in reale Kundenszenarien passen, etwa in Fachabteilungen, die mit bestimmten Dokumentenarten, Fristen und Freigabewegen arbeiten. Das Zusammenspiel aus technischem Ausbau und klarer Kommunikation an Investoren wird damit selbst zu einem Produktbestandteil. Cotters vierteljährliche Updates wirken hier wie ein Betriebsmuster: regelmäßige, wiederholbare Übergaben statt ad hoc-Storytelling.
Historisch betrachtet sind Schreib- und Dokumentationsroutinen in Tech-Unternehmen schon immer ein Faktor für Fehlerreduktion gewesen. Während in frühen Softwareteams eher handschriftliche Notizen oder klassische Statusmails dominieren konnten, hat sich mit dem Aufkommen von Collaboration-Tools eine Beschleunigung ergeben: Text wird schneller erzeugt, aber damit auch schneller „verblasst“ die Verantwortung für die letzte inhaltliche Prüfung. Künstliche Intelligenz verschiebt dieses Gleichgewicht noch einmal, weil Entwürfe und Zusammenfassungen ohne großen Reibungsverlust entstehen. In der Governance-Praxis führt das häufig zu neuen Kontrollschichten: Wer prüft die Aussage? Welche Quellen wurden verwendet? Wie wird mit Unsicherheit umgegangen? Cotters Ansatz beantwortet diese Fragen nicht direkt durch ein Tool, aber er adressiert die Zeitkomponente und damit einen Teil des Prüfpfads.
Auch das Thema „KI und Produktivität“ ist in solchen Unternehmen mittlerweile mehr als ein Schlagwort. Wenn KI-Modelle Aufgaben übernehmen, sinkt zwar der Aufwand für einzelne Textbausteine oder Analyseschritte, doch die Gesamtqualität hängt stark davon ab, ob Teams das richtige Maß an Automatisierung wählen. Zu hohe Automatisierung kann zu „Konfidenzillusion“ führen: Das Ergebnis wirkt überzeugend, obwohl es nur plausibel formuliert ist. Zu niedrige Automatisierung bremst dagegen die Liefergeschwindigkeit und verhindert Iterationen. Ein physischer Zwischenschritt kann helfen, die Produktionsgeschwindigkeit zu regulieren, ohne die technische Innovationskraft zu stoppen. Genau darin liegt der strategische Kern: Cotter nutzt ein nicht-technisches Medium, um ein technisches Risiko zu entschärfen.
Für CIOs, CTOs und Produktverantwortliche ergibt sich daraus eine praktische Lesart. Wer KI in rechtliche Workflows einführt, sollte nicht nur die Architektur betrachten, sondern auch die Arbeitsumgebung, in der Ergebnisse entstehen. Das betrifft etwa die Frage, ob Teams Ergebnisse zuerst intern „durchdenken“ oder ob sie unmittelbar in fertige Formate gegossen werden. Cotters Typewriter-Ansatz ist dabei kein Blaupausen-Tutorial, aber ein Anzeichen dafür, dass sie die Schnittstelle zwischen Modelloutput und menschlicher Verantwortung aktiv gestalten will. Das gilt besonders für Reporting-Zyklen an Investoren: Hier werden Entscheidungen und Annahmen verdichtet; wenn KI diesen Dichtungsprozess übernimmt, braucht es zwingend klare Prüfroutinen. Wenn man diese Prüfroutinen nicht formalisiert, entstehen leicht blinde Stellen.
Für die weitere Entwicklung einer solchen Legaltech-Vision bleibt entscheidend, ob die Kommunikation und die internen Kontrollmechanismen mit dem technischen Ausbau Schritt halten. Ein Startup, das „legaltech“ als Kern verkauft, wird zwar aus Nutzersicht durch Softwarefunktionen bewertet, doch aus Investorensicht zählt die Konsistenz über Zeit: wie schnell es lernt, wie verlässlich es skaliert und wie sauber es Risiken adressiert. Cotters Vorgehen mit vierteljährlichen, bewusst verfassten Updates deutet darauf hin, dass sie dieses Zeit- und Qualitätsmanagement ernst nimmt. Damit verschiebt sich das Bild von KI als bloßem Feature hin zu KI als Teil eines Betriebsmodells – inklusive der Frage, wann ein Mensch eingreift, wann er korrigiert und wann er bewusst langsamer arbeitet, um Entscheidungen nicht dem Automatismus zu überlassen.
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