LONDON (IT BOLTWISE) – Freshfields soll intern über eine Ausgliederung seines KI-Geschäfts „Freshfields Lab“ nachdenken, um externe Investoren zu gewinnen. In durchgesickerten E-Mail-Entwürfen wird die Idee als Weg beschrieben, aus dem Rechts- und AI-Asset eine eigenständige Einheit bis hin zu einem Börsengang vorzubereiten. Dafür vergleichen Partner die erwarteten Unternehmensbewertungen von Legal-Tech-Anbietern mit dem Umsatz-Multiplikator klassischer Kanzleimodelle. Offen bleibt, ob sich die Werkzeuge tatsächlich für Kunden außerhalb des eigenen Netzwerks etablieren können.
Freshfields denkt offenbar über eine strukturelle Trennung seines hauseigenen Legal-Tech-Bereichs nach: „Freshfields Lab“ soll als eigenständige Gesellschaft aufgesetzt werden, damit sich außerhalb stehendes Kapital beteiligen kann. Der Hintergrund sind interne Überlegungen, wie sich KI-Wertschöpfung von der klassischen Kanzlei-Logik abkoppeln lässt. In den besprochenen Schritten klingt vor allem das Ziel an, die AI-basierten Tools nicht im operativen Alltag zu „verbergen“, sondern als eigenes Investment-Profil darzustellen. Dass dabei von „IPO“ und Bewertungen in „den Milliarden“ die Rede ist, zeigt, dass es weniger um kurzfristige Automatisierung geht, sondern um eine langfristige Unternehmensarchitektur.
Technisch betrachtet ist „Freshfields Lab“ keine isolierte App, sondern eine Inhouse-Einheit, die KI-gestützte Werkzeuge für Anwälte und Mandanten entwickelt. Genannt werden insbesondere Anwendungen rund um Dokumentenanalysen, Plattformen zur Verwaltung komplexer Streitfälle sowie Unterstützung bei Due Diligence-Prozessen. Genau an diesen Stellen hat KI in der Rechtsbranche in den vergangenen Jahren spürbar Fuß gefasst: Nicht, weil KI bereits autonom komplette Rechtsverfahren abwickelt, sondern weil sie Such-, Extraktions- und Zusammenfassungsarbeit schneller macht und damit Zeit für die juristische Bewertung freiwerden lässt. Die im internen Austausch angesprochene Idee, dafür externe Investoren zu gewinnen, hängt damit zusammen, dass Investoren bei Legal-Tech häufig nicht nach Kanzlei-Einheiten planen, sondern nach skalierbaren Software- und Plattformmodellen.
Der Markt-Taktgeber kommt von außen: In den Nachrichten werden Law-Focused-AI-Anbieter wie Harvey und Legora als Vergleichspunkte herangezogen, mit Bewertungen von 15,5 Mrd. USD beziehungsweise 5,6 Mrd. USD. Wenn solche Unternehmen im Verhältnis zum Umsatz deutlich höhere Multiples erreichen, entsteht für Kanzleien ein Anreiz, ihr eigenes KI-Asset ähnlich zu framen. Der interne Gedanke, die „AI revenue“ müsse in eine getrennte rechtliche Einheit, zielt genau darauf: Nicht nur die Technologie an sich zählt, sondern die Art, wie sie in Zahlen und Beteiligungsstrukturen sichtbar wird. Gleichzeitig ist das rechtliche Handwerk der Umsetzung nicht trivial, denn eine Ausgliederung erfordert klare Trennlinien bei IP, Betriebsabläufen, Datenflüssen und dem Übergang zu wiederverwendbaren Produktfunktionen.
Bemerkenswert ist dabei auch die Diskussion über Timing und Wettbewerbsvorteile. Der Austausch deutet an, dass die Partner den Move als Frage der Geschwindigkeit behandeln: je früher man intern entkoppelt, desto geringer ist die Gefahr, dass Wettbewerber ähnliche Schritte bereits umsetzen und damit Multiples wieder drücken. Das passt in ein breiteres Muster der Branche: Kanzleien versuchen aktuell, der KI-Disruption mit zwei Mechanismen zu begegnen. Erstens bauen sie eigene Tools für standardisierte Arbeiten wie Vertragsentwürfe oder Routine-Due-Diligence, um Kapazitäten im Tagesgeschäft zu verschieben. Zweitens nutzen sie Kooperationen mit KI-Anbietern, um schneller zu iterieren, statt eigene Modelle von Grund auf zu entwickeln.
Freshfields steht in dieser Hinsicht nicht isoliert da. Im Quellmaterial ist erwähnt, dass die Kanzlei bereits eine Vereinbarung mit Anthropic geschlossen hat, um spezialisierte Legal-AI-Tools aufzubauen, die später auch an andere Kanzleien verkauft werden könnten. Damit wird deutlich, wie sich der Business Case gedacht wird: Die Tools sollen zunächst im eigenen Haus Nutzen stiften und später als Produkt an dritte Legal-Teams ausgerollt werden. Gleichzeitig benennt die Diskussion eine Hürde, die für viele Legal-Tech-Startups typisch ist, aber auch für etablierte Kanzleien komplex bleibt: Wenn Kunden die Funktionen nutzen, aber auf Datenströme aus der Nutzung angewiesen sind, stellt sich die Frage, ob sich der Wert dann dauerhaft übertragbar monetarisieren lässt. Laut den Angaben ist der Schritt „zu dritten Parteien“ allerdings noch nicht erfolgt.
Für die Umsetzung wird als erster Hebel vor allem die Gründung einer separaten rechtlichen Einheit beschrieben, die „outside investment“ aufnehmen kann und später finanzielle Vorteile auch steuer- und partnerschaftslogisch effizient mit der Mutterstruktur teilen soll. Danach wird als nächster Punkt genannt, große Unternehmen mit großen Rechtsabteilungen als Kunden zu gewinnen. Hier steckt ein realer Produkt- und Vertriebsaspekt: Enterprise-Kunden erwarten typischerweise nicht nur gute Modellqualität, sondern auch klare SLAs, nachvollziehbare Workflows, Zugriffskontrollen und eine robuste Integration in bestehende Dokumenten- und Fallmanagementsysteme. Auch der Plan, gezielt „sophisticated investors“ anzusprechen, unterstreicht, dass es um mehr als Seed-Finanzierung geht: Die Einheit soll offenbar in Richtung skalierbarer Beteiligungslogik entwickelt werden.
Dass im internen Austausch außerdem ein Modell eines großen US-Tech-Unternehmens als Blaupause herangezogen wird, zeigt, welche strategische Leitlinie man verfolgt: Kontrolle über die AI-Business-Unit behalten, aber Optionen für spätere Strukturmaßnahmen wie einen steuerfreundlichen Spin-off offenhalten. Für die Praxis bedeutet das: Die Ausgliederung ist hier nicht nur ein juristischer Akt, sondern ein stufenweises „Unbundling“ von Softwarewert, dessen Ertragsprofil man früh genug auf eine Investorensprache übersetzen will. Noch ist jedoch laut Darstellung offen, ob die Tools bereits so weit sind, dass sie die obersten Marktsegmente wirklich umkrempeln. Gleichzeitig ist die Richtung klar: KI soll zunehmend bei jüngeren Aufgaben und bei wiederkehrenden Arbeitsschritten liefern, während die Kanzlei parallel neue Einnahmequellen über Software- und Lizenzmodelle aufbaut.
Für Unternehmen und Kanzleien in Deutschland und Europa ergibt sich daraus eine wichtige Konsequenz: Der Wettbewerb verschiebt sich vom reinen Beratungsangebot hin zu KI-basierten Arbeitsplattformen, die sich wirtschaftlich replizieren lassen. Wenn etablierte Häuser wie Freshfields KI nicht nur intern einsetzen, sondern als eigenständiges Asset verkaufen wollen, steigt der Druck auf andere Marktteilnehmer, entweder eigene Produktlinien zu entwickeln oder Partnerschaften so zu gestalten, dass sie später nicht zu einer Sackgasse werden. In den nächsten Monaten dürfte insbesondere spannend sein, ob aus dem „sehr frühen Stadium“ konkrete Pilotkunden werden und wie Anbieter wie Harvey und Legora die Positionierung gegenüber Kanzleien weiter schärfen. Für CIOs und Legal-Operations-Teams bedeutet das: KI-Projekte sollten nicht nur als Tool-Tests betrachtet werden, sondern als potenzielle Schnittstelle zu einem sich wandelnden Liefermodell im Rechtsmarkt.
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