LONDON (IT BOLTWISE) – Entegrata verstärkt seine KI- und Datenkompetenz mit Andrew Baker als Chief Artificial Intelligence and Data Strategy Officer. Im Fokus steht die KI-Bereitstellung für Kanzleien, damit Daten so gespeichert und strukturiert werden, dass sich Generative-AI-Anwendungen besser auswerten lassen. Baker soll außerdem die KI-Roadmap steuern und dabei stärker auch auf semi- und unstrukturierte Daten setzen. Ausschlaggebend ist für ihn vor allem das Problem geteilter Tools ohne gemeinsame Datenbasis, das den Nutzen von KI-Investitionen bisher limitiert.
Entegrata erweitert sein Management um eine KI- und Datenrolle, die in der juristischen Software-Welt bislang oft zu kurz kommt: Andrew Baker wechselt als Chief Artificial Intelligence and Data Strategy Officer in das Umfeld von Legal-Data-Governance und Analytics. Der Wechsel bündelt nach Angaben des Unternehmens die beiden Themen, die in vielen Kanzleien parallel laufen, aber selten in einer gemeinsamen Produktstrategie zusammengeführt werden: Automatisierung durch Künstliche Intelligenz auf der einen Seite und das Auffinden, Strukturieren und Pflegen von Daten auf der anderen. Damit adressiert Entegrata ein Kernproblem, das in Legal-Tech regelmäßig auftaucht: KI-Use-Cases scheitern nicht an der Modellfähigkeiten allein, sondern daran, dass die zugrunde liegenden Datensätze zu fragmentiert oder zu schlecht kontextualisiert sind.
In seiner neuen Funktion soll Baker vor allem die KI-Enablement-Produktlinie von Entegrata leiten und dabei eng mit Engineering, Produkt- und Customer-Success-Teams zusammenarbeiten. Technisch bedeutet das in der Praxis meist eine Brücke zwischen Datenpipelines und der Art, wie Kanzleisysteme im Alltag arbeiten: Mandatsdaten, Dokumente, Metadaten und historisches Wissen liegen häufig in unterschiedlichen Systemen, während KI-Anwendungen häufig auf klar definierten Eingaben trainiert oder effizient ausgewertet werden müssen. Baker bringt dafür Erfahrung aus vorherigen Rollen in der angewandten Analytics- und KI-Entwicklung mit und hatte in der Vergangenheit Positionen in Anwaltskanzleien sowie bei Beratungen inne. Seine Aufgabe ist damit weniger „KI bauen“, sondern „KI verwertbar machen“ – und zwar über den gesamten Weg von der Datenhaltung bis zur Nutzung im Kanzlei-Workflow.
Aus den Beschreibungen zu Bakers Prioritäten wird vor allem ein Engpass sichtbar: Kanzleien stehen laut seinen Aussagen vor einem „Archipel“ aus voneinander getrennten Tools, die in der Regel keinen konsistenten Hintergrund für Datenrecherche und -konsistenz liefern. Genau hier setzt Entegrata an, indem das Unternehmen helfen will, Daten in einer Form zu speichern und zu strukturieren, die den Einsatz von KI erleichtert. Für Unternehmen ist das relevant, weil es den ROI von KI-Investitionen stärker an Datenqualität koppelt als an einzelne Demonstrationen. Statt isolierter Modelle entsteht damit eine wiederverwendbare Datenbasis, auf der sich KI-Workflows langfristig verbessern können – insbesondere dann, wenn generative Systeme immer wieder neue Abfragen, Dokumentzusammenhänge und Wissensstände benötigen.
Spannend ist auch, wie Entegrata die Datenpalette erweitern will. Ein Teil der KI-Roadmap soll darauf abzielen, Daten nutzbar zu machen, die nicht aus den heute oft verwendeten strukturierten Quellen stammen. In vielen Kanzleien sind das vor allem Inhalte, die in Dokumentenform vorliegen oder nur teilweise kategorisiert sind: Verträge, Schriftsätze, E-Mails, Notizen oder Fallhistorien. Baker beschreibt diesen Schritt als Bewegung in Richtung semi- und unstrukturierter Daten, bei der zusätzliche Bedeutung aus dem Inhalt extrahiert und die Daten für Anwendungen vorbereitet werden müssen. Üblicherweise heißt das technologisch: mehr Aufwand in Vorverarbeitung, Normalisierung, Annotation und Verknüpfung von Kontext – also genau die Schichten, die in traditionellen Datenmodellen oft fehlen.
Gleichzeitig steckt in der Formulierung „zentralisieren“ und „strukturieren“ eine typische Produktentscheidung für Enterprise-Software: Nicht jede Kanzlei will ihre bestehenden Systeme vollständig ersetzen, aber viele brauchen einen konsistenten Datenpool und wiederholbare Vorgehensweisen. Entegrata verwies dafür auf die Veröffentlichung von Admin App, einer zentralen Plattform, die Systeme von Kanzleien miteinander verbinden soll. Ergänzt wird das durch eine Seed-Finanzierung von 4,5 Millionen US-Dollar im März 2025. Zusammengenommen deutet das darauf hin, dass Entegrata sein Fundament für Integrationen, Datenanbindung und die anschließende KI-Nutzung schrittweise ausbaut – also vom reinen Datenmanagement hin zu einer Plattform, die auch die technische Vorbereitung für Künstliche Intelligenz abbildet.
Für die Marktdynamik ist das Thema weniger eine „neue KI-Funktion“, sondern eher ein Wettbewerb um die Datenebene: Während viele Anbieter ihre Aufmerksamkeit auf Modellzugriff, Prompting oder einzelne Automatisierungsfälle legen, verschiebt sich der Fokus zunehmend auf Governance, Datenstrukturierung und die Frage, wie sich unstrukturierte Inhalte wiederholbar in KI-Workflows überführen lassen. Für Kanzleien könnte das den Unterschied zwischen punktuellen Ergebnissen und nachhaltiger Skalierung ausmachen: Wenn Systeme mit einer gemeinsamen Datenbasis arbeiten, können sich Wissenskontexte über Zeit stabilisieren, statt bei jeder Anfrage neu improvisiert werden zu müssen. Und genau diese Perspektive spiegelt auch die Begründung des neuen KI-Strategiechefs wider: Er sieht in der Kombination aus Daten und KI ein Umfeld, in dem sich echte, messbare Verbesserungen in der Praxis durchsetzen lassen.
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