LegalTech hat die Digitalisierung juristischer Arbeit spürbar vorangetrieben, insbesondere durch die Automatisierung klar definierter Routineaufgaben – oft in Form von Insellösungen. Mit dem Aufkommen generativer und agentischer KI gilt es nun, das Feld aus einer technologieoffenen Legal‑Engineering‑Perspektive holistisch weiterzudenken: Statt Einzelaufgaben nimmt sie die gesamte juristische Wertschöpfung in den Blick und versteht KI als integralen Bestandteil von Legal Operations. Der Schlüssel liegt in einem modularen Ansatz mit wiederverwendbaren Bausteinen, offenen Schnittstellen und einer kohärenten, KI‑tauglichen Wissensbasis.

Rechtsabteilungen, Compliance‑Teams und Kanzleien sehen sich einer zugleich hohen wie komplexen Aufgabenlast gegenüber. Klassische LegalTech‑Produkte „von der Stange“ unterstützen im Regelfall nur begrenzte Anwendungsfälle (z.B. Dokumentenmanagement, Vertragsanalyse, Mandanten‑Onboarding). Um aktuell zu bleiben, erfordern solche Lösungen zudem Anpassungen, die nicht selten kostenintensive Change Requests voraussetzen oder aufgrund technischer Designgrenzen gar nicht umsetzbar sind. Folgen: hohe Kosten, geringe Use-Case-übergreifende Wiederverwendbarkeit von Tools, eine fragmentierte Anwendungslandschaft und eine begrenzte eigenständige Innovationsfähigkeit in Organisationen.

Regulatorisches Wissen KI-tauglich konsolidieren

Demgegenüber eröffnet ein technologieoffener Legal‑Engineering‑Ansatz die Chance, LegalTech-Unterstützung direkt auf Systemebene neu zu gestalten, statt weiter technische Silos auf Use-Case-Ebene zu manifestieren. So lassen sich anwendungsfallspezifische Präzision und Skalierbarkeit zusammenführen. Ausgangspunkt ist die systematische Aufbereitung des regulatorischen Rahmens in maschinenverständlicher Form. Rechtsquellen – etwa Gesetze, Verträge, Rechtsprechung sowie unternehmenseigene Praxis, Richtlinien und Playbooks – werden strukturiert erfasst. Zur KI-verständlichen Abbildung dieses Regelungskontexts eignen sich insbesondere Wissensgraphen (Legal Knowledge Graphs).

Aus umfangreichen Rechtsinformationen in Textform entsteht auf diese Weise eine belastbare Wissensstruktur, die kontextsensitive Suchen und Analysen ermöglicht und so fundierte Informationsaufbereitungen für Bewertungen oder Entscheidungen ableiten lässt. Durch die Anreicherung mit juristischem Kontext und die Verknüpfung mit Daten aus anderen Geschäftsbereichen (z.B. Einkauf, Finance, HR) entfaltet diese Informationsstruktur darüber hinaus Mehrwert als konsolidierte Wissensbasis für das gesamte Legal Knowledge Management einer Organisation.

Recht ist strukturell komplex. Man denke nur an Normenhierarchien, Querverweise, unbestimmte Rechtsbegriffe, Auslegungsspielräume usw. Soll diese Komplexität technologisch für die Unterstützung juristischer Arbeit nutzbar gemacht werden, muss sie präzise erfasst, strukturiert und in maschinenverständliche Logiken übersetzt werden. Genau hier kommt die Schnittstellenkompetenz von Legal Engineers zum Tragen, die rechtliche Strukturen und Prüflogiken als Law as Code für KI-Systeme übersetzen. Um diese KI‑Systeme für die Vielfalt an Anwendungsfällen im Legal‑Operations‑Bereich adaptieren zu können, wird auf eine modulare Architektur gesetzt, die eine passgenaue Anpassung und flexible Integration in digitale Prozessketten gestattet.

Abbildung 1: Capgeminis Legal-AI-Ansatz für moderne Legal Operations

Eine übergreifende Ordnungs‑ und Integrationsschicht erlaubt es, diverse Use Cases bzw. entsprechende Module sowie nichtfunktionale Anforderungen wie z.B. Governance, Interoperabilität und Erweiterbarkeit konsistent zu beherrschen. Im Ergebnis entsteht eine modulare, plattformtaugliche Legal-AI-Lösung (wahlweise On-Premises oder Cloud-basiert), die Wiederverwendbarkeit, Ökosystemfähigkeit und Skaleneffekte vereint sowie dabei Betriebs- und Weiterentwicklungsaufwände nachhaltig reduziert und keine Anbieterabhängigkeiten produziert. Die Anwendungsfälle für Legal AI decken potenziell die ganze Bandbreite an Legal Operations ab.

Abbildung 2: Anwendungsbeispiele für Legal Operations (nicht abschließend)

Für Beispiele aus dem öffentlichen Sektor siehe unseren vorherigen Blogbeitrag.

Rechtsarbeit zukunftsfähig und strategisch gestalten

Legal AI ist nicht als Tool‑Thema zu verstehen, sondern als strategisches Gestaltungsprinzip moderner Legal Operations. Ermöglicht wird dies durch modulare Ansätze und juristische Wissensgraphen, die rechtliche Komplexität für KI systematisch erfassbar und über Anwendungsfälle hinweg nutzbar machen. Die heutigen KI‑Möglichkeiten verschieben damit die Rolle von Technologie im Recht grundlegend – weg von isolierten Werkzeugen, hin zur strukturellen Organisation und Unterstützung juristischer Arbeit. Digital gestützte Rechtsarbeit wird so nicht nur effizienter und konsistenter, sondern ganzheitlich zukunftsfähig. KI‑getriebene Legal Operations schaffen damit für Unternehmen und Kanzleien einen strategischen Wettbewerbsvorteil.

Vielen Dank den Mitautorinnen Daniella Domokos und Olga Seewald!

Capgemini leistet keine Rechtsdienstleistungen nach § 2 RDG. Unser Legal-Engineering-Portfolio beinhaltet ausschließlich rechtlich informierte Managementberatung und Technologiedienstleistungen. Juristische Einzelbewertungen obliegen der Kundenorganisation.