LONDON (IT BOLTWISE) – Caddi setzt auf einen „Agent, der Agenten erzeugt“, um Backoffice-Prozesse in Kanzleien und RIAs zu automatisieren. Statt Integrationen und Automationsprojekte von Grund auf zu planen, demonstrieren Teams ihren bestehenden Workflow per Screenshare. Daraus entsteht anschließend eine operativ nutzbare Lösung für Aufgaben wie Konfliktprüfungen, Mandantenaufnahme und Dokumentenablage. Laut Angaben des Startups automatisiert ein AmLaw-50-Mandant inzwischen Hunderte solcher Checks pro Tag.

Caddi baut KI-Agenten für Kanzleien: „Agent, der Agenten erzeugt“
Caddi baut KI-Agenten für Kanzleien: „Agent, der Agenten erzeugt“ (Foto: IT BOLTWISE)
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Caddi will das Automatisierungsproblem im juristischen Backoffice pragmatisch lösen: nicht durch ein neues Tool, das man in bestehenden Prozessketten mühsam einbettet, sondern durch KI-gestützte Agents, die die Routinearbeit direkt übernehmen. Laut Selbstauskunft richtet sich das Angebot vor allem an professionelle Dienstleister mit etwa 50 Mitarbeitenden und aufwärts, mit Schwerpunkt auf law firms und RIAs. Diese Zielgruppe steht häufig vor einem strukturellen Engpass: Große Häuser können dedizierte IT-Teams aufbauen oder Agent-Workflows parallel zu Transformationsprogrammen betreiben. Kleinere und mittlere Kanzleien hingegen geraten bei der Einführung digitaler Arbeitskräfte unter Zugzwang, weil die Automatisierungsanforderungen wachsen, während das Team zur Umsetzung meist nicht skaliert.

Technisch beschreibt Caddi sein Kernelement als „Agent, der Agenten baut“. Das klingt zunächst nach einem reinen Pitch, lässt sich aber als konkretes Entwicklungsmodell verstehen: Der Anbieter stellt nicht zuerst ein vollständig auscodiertes Automationspaket bereit, sondern übersetzt einen gezeigten Arbeitsablauf in einen Agenten, der diese Tätigkeit anschließend selbstständig in den bereits genutzten Systemen ausführt. Der zentrale Mechanismus ist dabei die „Build-without-IT“-Logik: Teams zeigen den Workflow per Screenshare, ähnlich wie man einen neuen Mitarbeitenden einlernt. Dadurch entfällt ein Teil der traditionellen Hürde, die bei klassischen Robotic-Process-Ansätzen oder Low-Code-Setups entsteht – nämlich die Lücke zwischen Prozesswissen im Fachbereich und der technischen Ausgestaltung durch IT. Für Kanzleien ist diese Lücke besonders teuer, weil Konflikt-Logiken oft organisatorisch über mehrere Systeme verteilt sind und sich zugleich an interne Richtlinien anpassen müssen.

Auf der Prozessseite nennt Caddi mehrere typische Backoffice-Aufgaben, die sich in Kanzleien und verwandten regulierten Segmenten wiederholen: Client Intake, Conflict Checks, das Einreichen bzw. Ablegen von Dokumenten, die Vorbereitung von Abrechnungen sowie das Aktualisieren eines CRM-Systems. Gerade Konfliktprüfungen gelten als ein Bereich, der zwar klar datengetrieben ist, aber zugleich Regeln, Grenzfälle und zeitkritische Entscheidungen enthält. Wenn ein Agent diese Checks in hoher Frequenz ausführen soll, müssen auch Rahmenbedingungen wie Datenzugriff, Ergebnisaufbereitung und Rückkopplung an nachgelagerte Schritte sauber funktionieren. Caddi argumentiert, dass der Agent nicht nur einmalig „generiert“, sondern sich fortlaufend weiterentwickelt. Für den operativen Alltag heißt das: Statt jedes Mal bei Prozessänderungen ein neues Automationsprojekt aufsetzen zu müssen, kann sich der Agent an beobachtete Abläufe anpassen, solange der Workflow weiterhin demonstrierbar bzw. abbildbar bleibt.

Diese Ausrichtung spiegelt auch den Marktwind wider, der derzeit über Legal-Tech- und Backoffice-Teams hinweg weht. Das Startup adressiert explizit ein Glaubwürdigkeitsproblem: Viele Kanzleien hätten über Jahre KI- und Automationsversprechen gehört, ohne dass sich der Nutzen ohne erheblichen IT-Aufwand realisieren ließ. In der Praxis bedeutet das oft: selbst wenn eine KI-Funktion verfügbar ist, bleibt die Integration in die Toollandschaft (Dokumentenmanagement, CRM, Ticketing, Aktenstruktur) ein Engpass. Caddi versucht, diesen Engpass zu umgehen, indem die Tool-Kette nicht als „Projekt“ startet, sondern als kontinuierlicher Agentenaufbau auf Basis des gezeigten Fachprozesses. Für Unternehmen ist das auch eine Frage der Risikoverteilung: Anstatt die Wirkung nur anhand von Pilot-Notebooks oder isolierten Chat-Experimenten zu bewerten, entsteht ein operatives Artefakt, das sich im Tagesgeschäft messen lässt.

In den Zahlen, die Caddi nennt, wird die Zielrichtung konkret: Ein AmLaw-50-Mandant automatiert laut Angaben „hundreds of conflict checks“ pro Tag. Das ist zwar keine wissenschaftliche Leistungskennzahl, aber ein wichtiges Signal für die tatsächliche Skalierung in einem sensiblen Prozess. Außerdem nennt Caddi einen Top-10 RIA, der Firmenübernahmen offenbar ohne zusätzliche operative Headcount-Planung umsetzen konnte – also dort, wo Wachstum sonst typischerweise mehr Personal im Backoffice erfordert. Genau an solchen Stellen entscheidet sich, ob Automatisierung nur Aufgaben „anzeigt“ oder ob sie echte Prozesskapazität schafft. Wenn der Agent Arbeitsvolumen steigert, ohne die Teamgröße proportional zu erhöhen, wird Automatisierung zu einem Hebel für Wachstum und Konsolidierung, nicht nur zu einer Effizienzmaßnahme.

Beim Go-to-Market setzt Caddi auf Outbound Sales, Inbound SEO, Events und Partnerschaften. Das passt zur beschriebenen Challenge „Cutting through the noise“, denn in vielen Organisationen konkurrieren KI-Ankündigungen geradezu um Aufmerksamkeit. Auffällig ist zudem die frühe Positionierung über die Seed-Finanzierung: Das Startup berichtet von einer 5-Millionen-US-Dollar-Seed-Runde von Ubiquity. Zusätzlich benennt Caddi einen Ursprung im AI2 Incubator, Teil der Allen Institute for AI, gegründet durch Paul Allen. Für Technologiethemen ist dieser Hintergrund relevant, weil er wahrscheinlich die kulturelle Ausrichtung auf Agenten- und Systemgedanken statt nur auf einzelne Modell-APIs begünstigt – entscheidend für „agent that builds agents“, bei dem nicht nur Antworten zählen, sondern Arbeitsketten.

Seit der Gründung im Jahr 2024 hat Caddi die Zielgruppen nach eigenen Angaben geschärft: Zunächst war es auf „all professional services“ ausgerichtet, inzwischen fokussiert es sich auf law firms und RIAs. Bei den beschriebenen Marktproblemen bleibt aber dieselbe Leitfrage: Wie bringt man Automatisierung in Organisationen, die weder Zeit noch Budget für lange IT-Bauphasen haben? Für Kanzleien und RIAs könnte die Antwort damit weniger in „mehr KI“ als in einer anderen Bereitstellungslogik liegen: Fachwissen wird demonstriert, daraus entstehen Agenten für Betrieb und Skalierung. Ob dieser Ansatz langfristig gewinnt, hängt davon ab, wie zuverlässig die Agents in realen Datenflüssen arbeiten und wie gut sie sich an neue Mandanten- und Regelkontexte anpassen. Caddi selbst deutet an, dass genau diese Anpassungsfähigkeit Teil der Weiterentwicklung ist – und damit der Unterschied zwischen einem auffälligen Demo-Workflow und einem belastbaren Digital Workforce-Angebot.


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