MIDDLESBROUGH / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Auswertung zu KI in der Rechtsbranche zeigt, dass fast 90% der juristischen Fachkräfte in UK und Irland KI bereits nutzen. In Kanzleien, die KI einsetzen, erwarten viele eine höhere Auslastung ohne zusätzlichen Personaleinsatz und zugleich weniger Kosten durch die Automatisierung administrativer Arbeit. Gleichzeitig steigt der Druck, die Billable Hour als Abrechnungsmodell zu rechtfertigen, weil Routinetätigkeiten messbar schneller gehen. Offene Fragen bleiben: Wie verändert sich Weiterbildung, und wie sicher ist die KI-Ausgabe für konkrete Schriftsätze und Recherchen?
Die Billable Hour steht in der Rechtsbranche zunehmend unter ökonomischem und operativem Druck, weil Künstliche Intelligenz nicht nur Rechercheaufgaben beschleunigt, sondern ganze Arbeitspakete von der Dokumentvorbereitung bis zur ersten Analyse von Texten verschiebt. Eine Studie zum KI-Einsatz in Kanzleien in UK und Irland macht dabei eine klare Richtung sichtbar: Laut Clio’s U.K. & Ireland Legal Insights Report 2026 nutzen fast 90% der legalen Professionals KI-Tools. Entscheidend ist weniger die Existenz von KI im Arbeitsalltag, sondern ihre Wirkung auf den Umfang dessen, was als „produktive Zeit“ gilt – und wie sich daraus das traditionelle Abrechnungsdenken ableitet.
Für Kanzleien, die KI bereits einsetzen, wird die Veränderung konkret: In den Daten von Clio’s Bericht geben fast 80% an, sie könnten mehr Arbeit bewältigen, ohne Ressourcen aufzustocken. Über 70% berichten zudem, dass sie Kosten senken konnten, indem KI administrative Tätigkeiten übernimmt, die früher häufig von Support-Teams erledigt wurden. Das klingt zunächst nach Effizienzgewinn, verändert aber die Planungslogik hinter vielen Kanzleiabläufen: Wenn weniger Zeit für Standarddurchläufe benötigt wird, sinkt die Kapazität, die bisher über abrechenbare Stunden „gefüllt“ wurde. Genau an dieser Stelle wird die klassische Annahme wackelig, dass die Dauer einer juristischen Tätigkeit automatisch ein belastbares Preissignal liefert.
Dass dieser Konflikt nicht nur theoretisch ist, zeigen Beispiele aus dem Markt: A&O Shearman arbeitet mit dem KI-Anbieter Harvey zusammen und setzt „KI-Agents“ für konkrete Aufgaben ein – etwa beim Review von Loan Agreements und bei der Analyse regulatorischer Einreichungen. In der Darstellung werden solche Schritte in Minuten erledigt, während zuvor mehrere Stunden dafür notwendig waren. Auch eine andere große Kanzlei setzt Harvey laut Quelle in allen Praxisbereichen ein, inklusive Regulatory Research und Dokumentenanalyse. In solchen Fällen wird die Diskussion weniger abstrakt „KI vs. Mensch“, sondern konkret „Was ist noch sinnvoll in Zeitblöcken messbar?“ Wenn Aufgaben, die früher in mehreren Bearbeitungsschritten liefen, stark verdichtet werden, gerät die Abrechnung nach Stundenlogik besonders bei routinierten Dokumenten in eine Rechtfertigungsklemme.
Die ökonomische Seite ist dabei nicht nur eine Frage von Preisgestaltung, sondern von Risiko- und Qualitätsmanagement. In der Branche wird wiederholt darauf hingewiesen, dass Künstliche Intelligenz zwar Zeit spart, aber nicht automatisch Urteilskraft liefert. Ein zentraler Punkt sind mögliche KI-Halluzinationen: Laut Nick Rowles-Davies (Lexolent) gab es Fälle, in denen Anwälte Schriftsätze mit nicht existierenden Fundstellen vor Gericht eingereicht haben. Das Problem ist weniger „KI macht Fehler“, sondern „Fehler sind manchmal plausibel formuliert“ und können in einem juristischen Prozess teuer werden. Deshalb verschiebt sich die Rolle vieler Juristinnen und Juristen: Statt die reine Texterstellung oder Dokumentdurchsicht als Hauptarbeit zu erledigen, rücken Validierung, Gegenprüfung und strategische Einordnung stärker in den Vordergrund.
Auch die Weiterbildung gerät unter Druck. Mansoor Soomro von der Future of Work Research Unit an der Teesside University beschreibt, dass junioren Juristen früher viele Lernschritte über repetitive Tätigkeiten vermittelt wurden: Hunderte Dokumente durchsuchen, um Muster zu erkennen; Verträge schreiben, um Formulierungskompetenz aufzubauen; Dutzende Fälle recherchieren, um rechtliche Argumentationsketten zu entwickeln. Wenn KI diese Bausteine schneller liefert, reicht „schneller zu einem Entwurf“ nicht mehr als Lernziel, betont Jorge Bestard (Harvey, EMEA). Seine Kernfrage ist praktisch: Wie ersetzt man die Lernkurve, wenn die Maschine den sichtbaren Anteil der Routine übernimmt? Entsprechend setzen Kanzleien neue Akzente – etwa mit stärkerer Gewichtung von Neugier und unternehmerischem Denken sowie Karrierepfaden in „Legal Engineering“, Produkt- und KI-Delivery-Rollen, die in dieser Form vor wenigen Jahren kaum existierten.
Für den Arbeitsalltag kommt noch eine weitere Ebene hinzu: Effizienzen können sich in bessere Work-Life-Verteilung umsetzen – oder sie werden in mehr Output umgerechnet. Clio’s Bericht deutet darauf hin, dass zwar viele legalen Professionals abends arbeiten (51%), aber nur 32% das auch wirklich möchten; am Wochenende arbeiten 22%, gegenüber nur 11% Wunsch. Damit wird die wichtigste Managementaufgabe klar: Zeitgewinne durch KI müssen in Prozesse übersetzt werden, die echte Entlastung bringen. Gleichzeitig zeigen die Daten einen Zielkonflikt bei Abrechnung: Etwa jeder fünfte Anbieter von breiter KI-Integration berichtet Schwierigkeiten, billable-hour targets zu erreichen. Auf globaler Ebene erwartet eine Deloitte-Umfrage, dass der Anteil stundenbasierter Abrechnung von 72% auf 44% innerhalb von zwei bis drei Jahren sinken könnte. Der Druck trifft damit vor allem Routinetätigkeiten, während komplexe Rechtsarbeit weiter menschliche Strategie und die Interpretation von KI-Ergebnissen benötigt.
In der Summe wirkt Künstliche Intelligenz wie ein Schalter, der die Produktivitätsschätzung im juristischen Betrieb neu kalibriert. Die Billable Hour verschwindet nicht über Nacht, aber sie verliert ihre Einfachheit als universelles Maß. Entscheidend wird, ob Kanzleien die gewonnenen Minuten und Stunden in bessere Qualität, robustere Prüfprozesse und gezielte Kompetenzentwicklung investieren – oder ob sie lediglich die Messlatte verschieben, sodass mehr Fälle pro Team abgewickelt werden. Für den Markt heißt das: Wer KI nur als „Zeitsparmaschine“ betrachtet, läuft Gefahr, sowohl Qualitätsrisiken als auch Trainingslücken zu unterschätzen. Wer dagegen Prozesse, Governance und Weiterbildung zusammendenkt, kann aus der neuen Realität sogar eine bessere Tätigkeitsverteilung ableiten – vom stundenbasierten Durchsatz hin zu verifizierbarer Expertise und schneller, kontrollierter Entscheidungsunterstützung.
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