LONDON (IT BOLTWISE) – Weil macht KI-Entwicklung laut Andrew Simon nicht als isoliertes Innovationsthema, sondern als „Startup im Betrieb“ innerhalb der Kanzlei greifbar. Er beschreibt, wie Ideen und Prototypen aus den Teams in kleine Einheiten überführt werden, die später auch neue Modelle prüfen. Besonders betont er die praktischen Hürden bei der Bereitstellung, darunter die Bewertung von Tools über ein einzelnes Use Case hinaus. Im Zentrum steht zudem ein hybrider Ansatz beim Datenabruf, weil Retrieval in Legal-KI weiterhin einer der schwierigsten Teile ist.
Bei der KI-Entwicklung in der juristischen Praxis entscheidet sich vieles nicht im Modelltraining, sondern in der Organisation dahinter. Andrew Simon, Chief AI & Innovation Officer bei Weil, beschreibt im Rahmen eines Gesprächs auf einem Legal-Tech-Podcast, wie sich „Innovation wie ein Startup“ in eine globale Großkanzlei übertragen lässt. Der Kern des Ansatzes: Anwälte bringen Ideen und Prototypen ein, ein schlankes Team macht daraus lauffähige Anwendungen und testet neue Modelle erst dann, wenn klar ist, dass sie auch in der realen Arbeitsumgebung besser funktionieren als das, was bereits zuverlässig läuft.
Dieser „Startup im Firmennetzwerk“-Gedanke ist weniger ein Marketingbild als ein Prozessdesign. Simon skizziert eine Pipeline, in der nicht jedes Experiment sofort in Produktion geht, sondern in Stufen geprüft wird: Zuerst wird ein Prototyp gebaut, danach werden neue Modelle getestet, und erst am Ende steht die Frage, wie sich die Arbeitsweise verändern lässt, ohne bestehende Abläufe unnötig zu destabilisieren. Genau hier liegt in vielen Legal-KI-Vorhaben der Engpass: Eine Idee kann fachlich überzeugen, scheitert aber später an Integration, Nutzerakzeptanz oder daran, dass sich der Nutzen nur schwer in den Alltag der Teams übersetzen lässt.
Technisch rückt im Gespräch vor allem die Bewertung neuer KI-Tools in den Fokus. Simon setzt dabei auf ein pragmatisches Kriterienset: Wie wurde ein Tool entwickelt, und passt das Geschäftsargument über den „Demonstrationsfall“ hinaus? Damit adressiert er ein wiederkehrendes Muster aus der Branche: Manche Lösungen liefern beeindruckende Ergebnisse in einem engen Szenario, doch sobald Datenquellen, Dokumentformate oder Workflows variieren, zeigt sich, dass die ursprüngliche Annahme zu spezifisch war. In der Großkanzlei-Praxis bedeutet das zugleich, dass die Validierung nicht nur „Genauigkeit“ misst, sondern auch, ob ein Tool mit den tatsächlichen Informationsflüssen, Dokumentenstrukturen und Entscheidungswegen zusammenpasst.
Ein weiterer Schwerpunkt ist Retrieval, also das Auffinden relevanter Informationen als Voraussetzung für belastbare Antworten. Simon nennt Datenabruf explizit als eine der größten Hürden in der Legal-KI. Seine Begründung folgt einem realistischen Technologieverständnis: In juristischen Anwendungen ist nicht nur die Antwortqualität wichtig, sondern die Nachvollziehbarkeit, welche Dokumente oder Aktenbezüge der KI zugrunde liegen. Weil setzt laut der Darstellung deshalb auf einen hybriden Ansatz beim Retrieval. Der Vorteil eines solchen Hybrid-Designs liegt häufig darin, dass klassische Such- und Indexierungsmechanismen mit KI-gestützten Semantikmethoden zusammenarbeiten können, um sowohl präzise Treffer als auch inhaltlich ähnliche Bezüge zu finden.
Für die strategische Verankerung spielt außerdem die interne Skalierung eine Rolle. Simon beschreibt, dass Weil Innovation dezentral organisiert, die Adoption jedoch an drei Hürden koppelt: Erstens muss ein Team die Idee verstehen, zweitens braucht es die Überzeugung, dass man daraus etwas bauen kann, und drittens muss sich die Arbeitsweise tatsächlich verändern lassen. Dieser Dreiklang ist wichtig, weil er technische Machbarkeit, kognitive Akzeptanz und Prozessänderung zusammenbringt. Gerade in großen Rechtsorganisationen sind „Pilotprojekte, die niemand nutzt“ historisch keine Seltenheit, und genau dieser Fall lässt sich mit einem klaren Adoption-Fahrplan eher vermeiden.
Aus der Umsetzung heraus nennt Simon auch konkrete Beispiele. Dazu gehört die Entstehung von BenchMark: ein Weil-Tool, das auf Basis eines öffentlich verfügbaren Datensatzes Informationen über Richteraufzeichnungen nutzt, um Litigatoren bei der Vorbereitung zu unterstützen. Interessant ist weniger nur die Funktionalität, sondern die Genese aus einer konkreten Frage eines Mandanten. Solche Ursprünge sind in Legal-Tech oft wertvoll, weil sie die spätere Produktlogik von Beginn an mit dem tatsächlichen Entscheidungsbedarf verknüpfen. Ergänzend betont Simon, dass das zuständige Team im Bereich Lawyer-Augmented Solutions Engineering & Research (LASER) bewusst schlank bleibt, während es gleichzeitig gezielt technische Talente sucht und in einer mehrjährigen Vision den Erfolg daran ausrichtet, dass die Lösungen in der täglichen Arbeit Wirkung entfalten.
Für Entscheider in anderen Kanzleien oder legal-orientierten Unternehmen lässt sich aus dem beschriebenen Vorgehen ein übertragbares Muster ableiten: KI wird nicht nur als Modell gesehen, sondern als System aus Datenabruf, Tool-Evaluation, Produktentwicklung und Change Management. Besonders relevant ist dabei die klare Trennung zwischen Experiment und Veränderung eines funktionierenden Workflows. Wenn ein Team neue Modelle testet, aber erst dann daran geht, bestehende Routinen zu ersetzen, sinkt das Risiko von „Nice-to-have“-Prototypen, die am Ende keinen Platz im Betrieb finden. In Summe zeigt das Interview damit auch, wie sich KI-Entwicklung innerhalb einer Großorganisation professionalisieren lässt, ohne die Geschwindigkeit eines Startup-Teams zu verlieren.
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