Wie KI die Arbeitsweise von Großkanzleien verändert

LONDON (IT BOLTWISE) – Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Rechtsbranche verändert die Arbeitsweise von Großkanzleien grundlegend. Die größten US-amerikanischen Kanzleien setzen zunehmend auf KI, um ihre Dienstleistungen effizienter und kostengünstiger zu gestalten, ohne dabei die Datensicherheit zu gefährden.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Rechtsbranche hat begonnen, die Arbeitsweise von Großkanzleien grundlegend zu verändern. Fünf der zehn umsatzstärksten US-Kanzleien haben ihre Ansätze zur Implementierung von KI-Technologien offengelegt. Dabei steht die Sicherheit und die sorgfältige Überprüfung neuer Tools im Vordergrund. Die Mandanten dieser Kanzleien, die zu den anspruchsvollsten weltweit gehören, fordern zunehmend den Einsatz von KI, um die Dienstleistungen schneller und kostengünstiger zu gestalten, ohne dabei die Datensicherheit zu gefährden.

Hinter den Kulissen der Großkanzleien findet ein technologischer Wandel statt. Anwälte, Entwickler und Teams für Rechtsoperationen experimentieren mit generativer KI, um Prozesse wie Due Diligence, Dokumentenprüfung, Rechtsrecherche und Compliance-Risikodetektion neu zu gestalten. So nutzen Anwälte bei Morgan Lewis rechtliche Technologien zur Überprüfung von Fondsdokumenten, während DLA Piper maßgeschneiderte Sprachmodelle einsetzt, um Compliance-Risiken für ihre Mandanten zu identifizieren. Gibson Dunn testet derzeit ChatGPT Enterprise mit rund 500 Anwälten und Mitarbeitern.

DLA Piper hat Microsoft Copilot in der gesamten Kanzlei eingeführt. Die Kanzlei hat Microsoft in einem Verleumdungsprozess über KI-generierte Inhalte verteidigt und OpenAI bei der Vorstellung seiner Ansichten zur Regulierung von KI vor dem Kongress unterstützt. Intern setzt DLA Piper ebenfalls auf diese Technologie. Eine interne Gruppe von Anwälten und Technikern testet die Tools und entwickelt Metriken für Qualität und Genauigkeit. Die Ergebnisse von traditionellen Rechtsteams werden mit denen von KI-unterstützten Teams verglichen, um Leistung in Bezug auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten zu bewerten.

Gibson Dunn verfolgt einen dreistufigen Überprüfungsprozess, bevor ein Tool eingeführt wird. Zunächst erfolgt eine interne Prüfung in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz und Risiko. Anschließend wird das Tool in einem Proof-of-Concept-Test mit einer kleinen Gruppe getestet. Schließlich muss das Tool den Anwälten durch praktische Anwendung echten Mehrwert bieten. ChatGPT Enterprise ist eines der Tools, das derzeit diesen internen Prozess durchläuft. Die Kanzlei arbeitet mit verschiedenen Anbietern zusammen, darunter Harvey, Thomson Reuters und Microsoft, um maßgeschneiderte Workflows zu entwickeln, die auf ihre Praktiken und Daten zugeschnitten sind.

Sidley Austin hat einen KI-Rat gebildet, um Richtlinien festzulegen und Anwendungsfälle zu identifizieren. Die Kanzlei beginnt in der Regel mit kleineren Rollouts, um neue Tools zu testen, bevor sie diese ausweitet. Die Einführung von KI-Tools erfolgt organisch unter den Anwälten, wobei der Fokus auf der Schulung der jüngeren Anwälte liegt. In diesem Jahr nahmen fast 300 neue Associates an einem generativen KI-Hackathon im Rahmen ihrer Orientierung teil.

Ropes & Gray setzt auf Tools wie Harvey und Hebbia, um mehr Stunden aus dem Tag herauszuholen. Bevor ein Tool getestet wird, muss es eine Sicherheits- und Risikoüberprüfung bestehen. Die Kanzlei hat Harvey im Juni nach einem Jahr der Nutzung mit einer kleineren Testgruppe eingeführt. Hebbia hat sich als besonders nützlich für Anwälte erwiesen, die Fondsdokumente für institutionelle Investoren überprüfen müssen.

Morgan Lewis legt Wert darauf, das Problem zu diagnostizieren, bevor ein KI-Tool ausgewählt wird. Die Kanzlei bevorzugt größere Unternehmenspartner, die ihren technischen Standards entsprechen. Ein Anwendungsfall bei Morgan Lewis ist die Überprüfung von Fondsdokumenten, bei der CoCounsel Core den Anwälten hilft, wichtige Begriffe zusammenzufassen und spezifische Dealbreaker für Mandanten zu kennzeichnen.

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