LONDON (IT BOLTWISE) – Große Rechtskanzleien beschleunigen den Aufbau eigener KI-Systeme: Kirkland & Ellis plant ein proprietäres Modellpaket mit rund 460 Millionen Euro Budget, um die gesamte Mandatsarbeit abzudecken. Parallel entstehen spezialisierte Tools für Vermögensverwaltung, Dokumentensteuerung und Vertragsmanagement, oft tief in bestehende Workflows integriert. Getrieben wird der Trend auch durch den EU AI Act, der neue Anforderungen an Risikoklassen und Governance setzt. Für Kanzleien bedeutet das nicht nur Effizienzgewinne, sondern auch deutlich mehr Verantwortung bei Qualität, Haftung und Datenschutz.
Rechtskanzleien erleben derzeit einen spürbaren Strategiewechsel: Statt allgemeiner KI-Tools, die man „oben drauf“ setzt, bauen viele Häuser eigene Systeme oder enge Plattform-Integrationen, um juristische Arbeitsschritte end-to-end zu steuern. Der jüngste Schub wird besonders sichtbar, weil große Investitionssummen nun direkt in proprietäre Modelle und Workflow-Agenten fließen. Das Signal dahinter ist klar: Künstliche Intelligenz wird in der Rechtsbranche nicht länger nur als Assistenz verstanden, sondern als Bestandteil der produktionsnahen Prozesskette. Genau hier entsteht ein Wettbewerbsvorteil, aber auch ein neues Risiko- und Governance-Setup, das über klassische IT hinausgeht.
Ein prominentes Beispiel liefert Kirkland & Ellis: Die Kanzlei kündigte ein Investitionspaket von rund 460 Millionen Euro an, aus dem innerhalb von drei bis vier Jahren ein proprietäres KI-System entstehen soll, das die gesamte Mandatsarbeit abdeckt. Entwickelt wird das Vorhaben gemeinsam mit etwa 250 Anwälten, darunter 100 Partner, sodass die juristische Fachlogik nicht nachträglich „angebunden“, sondern von Beginn an in die Systemarchitektur einfließt. Der schrittweise Rollout ist für den Sommer 2026 vorgesehen. Solche Programme ähneln in ihrer Organisation eher Software- und Produktwerken als reinen Pilotprojekten und schaffen die Grundlage für messbare Standardisierung in der Bearbeitung von Fällen.
Technisch zeigt sich der Trend zur Eigenentwicklung in mehreren Richtungen zugleich. Fried Frank präsentierte mit FundAssist eine spezialisierte Lösung, die auf GPT-5.4-Modellen basiert und für die Vermögensverwaltungspraxis ausgelegt ist. Laut Angaben nutzt sie die Erstellung mandantenspezifischer Präzedenzfall-Bibliotheken sowie die Generierung umfangreicher Fondsdokumente; gleichzeitig ist zunächst keine direkte Monetarisierung geplant, aber perspektivisch sollen Mandanten Zugriff erhalten. Parallel positionieren sich Dokumenten- und Kontextplattformen neu: NetDocuments stellte den „Legal Context Graph“ vor, der Mandate, Projekte, Dokumente und Kommunikation vernetzt und damit die Suche und den Kontextbezug in Echtzeit verbessern soll. Für Kanzleien ist das relevant, weil Rechtssuche ohne konsistenten Kontext schnell zu Scheinpräzision führt.
Der Markt wird dabei nicht nur durch Eigenentwicklungen geprägt, sondern auch durch Partnerschaften großer Plattform- und Modellanbieter. Thomson Reuters und Anthropic erweitern ihre Kooperation: Das Claude-Modell wird in CoCounsel Legal integriert und greift dabei auf 1,9 Milliarden Dokumente aus Westlaw und Practical Law sowie 1,4 Milliarden KeyCite-Signale zu. Die allgemeine Verfügbarkeit der nächsten Generation ist für den Sommer 2026 geplant. Für den Wettbewerb heißt das: Eigenentwicklungen müssen sich gegen leistungsfähige, kuratierte Wissensräume behaupten. Kanzleien erhalten zugleich neue Chancen, ihre eigenen Standards und Prüfpfade in bestehende Ökosysteme einzubetten, anstatt alles neu zu bauen.
Gleichzeitig rückt der EU AI Act stärker in den Fokus der praktischen Umsetzung. Da die Verordnung seit August 2024 unmittelbar gilt, müssen Unternehmen beim Einsatz neuer KI-Systeme komplexe Vorgaben berücksichtigen – insbesondere im Zusammenspiel von Risikoklassen, Dokumentationspflichten und interner Governance. Wie Branchenexperten berichten, verschiebt sich damit der Schwerpunkt vom „Welche KI können wir nutzen?“ hin zu „Wie können wir die KI nachweisbar kontrollieren?“. Gerade im rechtlichen Umfeld sind Nachvollziehbarkeit, Datenminimierung und die Fähigkeit zur Korrektur fehlerhafter Outputs entscheidend. Das führt dazu, dass Model-Risiko-Management, Logging und Freigabeprozesse zunehmend wie Teil des Qualitätsmanagements behandelt werden, nicht wie nachgelagerte Compliance.
Auch die nächste Generation von Legal-Software zeigt diese „Prozessnähe“. CobbleStone Software brachte KI-gesteuerte Workflow-Agenten auf den Markt, die Vertragsprüfungen und Lebenszyklusprozesse auf Basis von Geschäftsregeln automatisieren. Forlex wiederum stellte „Professional OS“ vor, eine Umgebung, die KI-Assistenten mit Dateiverwaltung, Kalendern und elektronischen Signaturen kombiniert; laut Angaben nutzen bereits über 100.000 Nutzer die Plattform. Im Vertragsmanagement adressiert Agiloft mit Astra den Bereich für kleine und mittelständische Unternehmen und ermöglicht die KI-gestützte Analyse direkt in Microsoft Word. Solche Ansätze sind im Kern cloud- oder systemseitig organisiert, aber sie gewinnen vor allem dort, wo die Integration den Medienbruch reduziert und Prüfhandlungen möglichst nah an der finalen Erstellungsumgebung stattfinden lässt.
Für kleine bis mittlere Unternehmen entstehen parallel neue Zugangswege. Berufsverbände wie die Illinois State Bar Association fördern KI-Nutzung über vergünstigten Zugang zu SimpleAI von SimpleDocs, mit Fokus auf Vertragserstellung und -prüfung in Microsoft Word. Im Beziehungsmanagement entschied sich Ropes & Gray für die Intapp DealCloud-Plattform, die KI-gestützte Intelligenz zur Verbesserung der Transaktionsabwicklung und des Kundenbeziehungsmanagements nutzt. Solche Modelle sind aus Marktsicht interessant, weil sie den Bedarf an Eigenentwicklung senken: Statt vollständig proprietär wird häufig „Build vs. Buy“ optimiert, wobei Konfiguration, Datenanbindung und Auditierbarkeit über die Qualität entscheiden. Genau an dieser Stelle wird künftig auch der Aufwand für Schulung, Rollenklärung und Freigabeketten spürbarer, weil KI in mehr Tätigkeiten hineingreift als früher.
In Spezialdomänen verschärft sich der Nutzen, aber auch die Anforderungen. Efimis erweiterte seinen KI-Assistenten Eve: Nutzer können per natürlicher Sprache auf Finanzdaten zugreifen, Rechnungen erstellen und Zeiterfassung per E-Mail durchführen. Epiq weitete seine agentische KI seit Januar 2025 auf 130 Kunden aus; die Module decken unter anderem Kartellrecht und Privilegienprüfung ab, während Casepoint Erweiterungen für Legal Holds und E-Discovery ergänzt, darunter neue Audio- und Video-Transkriptionsfunktionen. DictationOne präsentierte auf der LegalWeek 2026 neue Cloud-Workflows und bereitet den SpeechLive Legal AI Assistant für August 2026 vor, der Dokumentstrukturierung und Zusammenfassungen unterstützen soll. Hier gilt der technische Vergleich: On-Device- oder lokale Verarbeitung versus cloudbasierte Pipelines entscheidet über Latenz, Kosten und Datenschutz- und Sicherheitsarchitektur. In der Praxis werden Kanzleien daher häufiger hybride Modelle prüfen, um sensible Daten besser zu schützen.
Der Ausblick für die Branche ist damit weniger „ob“ KI kommt, sondern „wie“ sie produktionsfähig wird. Der Aufbau proprietärer Systeme wie bei Kirkland & Ellis deutet auf eine Zukunft, in der juristische Wissensarbeit stärker als Software-Lifecycle organisiert ist: Modelltraining beziehungsweise -abstimmung, Evaluation, Monitoring und Incident-Response werden zu festen Bestandteilen. Gleichzeitig bleibt die Marktdynamik durch Partnerökosysteme wie bei Thomson Reuters/Anthropic und durch spezialisierte Anbieter für Dokumente, Vertragsmanagement und Transkription hoch. Für Unternehmen folgt daraus: Wer KI nutzt, braucht klare Verantwortlichkeiten, belastbare Nachweise und praktikable Prüfmechanismen. In den nächsten Quartalen dürfte deshalb nicht nur die Modellqualität entscheidend sein, sondern die Fähigkeit, Ausgaben zu überwachen und bei Bedarf revisionssicher zu korrigieren.
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