Folge 004: Neu gegründet oder umgebaut: Wie arbeitet eine agentische Kanzlei?

Ich glaube, man kann da tatsächlich, wie so oft jetzt gerade mehr Albreiche einfach aufs Coating gucken. Da die neuristischen Bereich, das glaube ich sehr übertragbar. Erst mal vielleicht für die Hörer noch mal diese Kanzlei als Laufband mit verschiedenen Checkpunkten, mit klaren Checklisten. Für die verschiedenen Arbeitsschritte kommt es darauf an, wie viel Sprachmodellen, wie viel Deterministik jeweils hinterlegt wird oder sind wir. Es gibt natürlich noch den dritten Baustand, wie man Qualität sich anhand, Deterministisch, Kai, und dann gibt es ja Menschen noch. Ja, die gibt es noch länger, war da längst. Legal Forward, der Legal Tech-Block-Podcast, mit Claudia Yandek und Jason Lauch Christen. Hallo und herzlich willkommen zu Legal Forward, dem Legal Tech-Block-Podcast. In dem Podcast sprechen wir über Recht und Technologie und versuchen zu verstehen, wie sich unser Berufsbild gerade verändert. Dabei reden wir mit den Menschen, die diese Veränderung aktiv mitgestalten. Thema heute, die agentische Kanzlei, wie recht gerade neu gebaut wird. Wir wollen uns das aus zwei Blickwinkeln anschauen. Einmal eine Kanzlei, die von Grund auf neu mit Kai gebaut wird, und einmal eine Kanzlei, die es längst gibt und die umdenken und sich umbauen muss. Beide suchen Leute und der Alltag dahinter unterscheidet sich deutlich, woran das liegt, wie die Modelle funktionieren und wie tatsächlich in ihn gearbeitet wird, schauen wir uns heute an. Mit Vier, meine großartige Kollegin Claudia Yandek, Legal Tech Specialist AI und mich, Jason Lauch Christen, Legal AI Solutions Architect. Unsere Gäste heute sind Dr. Benedict Quarch und Dennis Vordan. Benedict braucht eigentlich eine eigene Folge nur für seinen Lebenslauf. Er war 2016 der einzigen Hessen mit einem sehr gut im ersten Examen. Er hat mit Right Now ein Legal Tech Startup gegründet, lange vor dem aktuellen Aufblühen durch KI. Er ist co-director des German Legal Tech Hub Dozent und jetzt baut er etwas Neues mit KI. Was es ist, verrehte uns gleich willkommen, Benedict. Danke, ich freue mich sehr, dass ich hier sein darf und sehr freundliche Vorstellung. Danke, Jason. Und willkommen, Dennis. Du bist schon sehr lange Mitglied bei Recode Law, Ex-Pillard, Associate, Wassert, auch Head of Legal Tech. Und heute bist du Rechtsanwalt, Software, Envyclaw und Gründer von Your AI. Kurz zu einer Ordnung, Legal AI Team on Demand. Das heißt, ihr seid ein technisches Rückgrat und habt die Umsetzung des Erfahrungen. Du bringst heute die Perspektive mit, das sie legen, der die Kanzlei umbaut. Vielen Dank, Claudia, freue mich auch hier zu sein. Ich freue mich aus Gespräch. Wunderbar, wir würden sehr gerne direkt reingehen und uns anschauen, was verbjekt sich hinter diesem Begriff Agentsische Kanzlei. Und Benedict, da würde ich direkt gerne einmal dich ansprechen. Wie würdest du jemandem, der zwei Jura studiert hat, aber jetzt noch nicht so viel mit KI zu tun hat, den Begriff nahe bringen? Ja, ist eine gute Frage. V.a. auf unserer Gespräche. Wir haben ja mal versucht, ein bisschen näher darüber nachzudenken, auf so eine gute Definition. In eine perfekte Definition habe ich immer nicht gefunden. Vielleicht Dennis, hast du einer und konzipleit davon berichten? Aus meiner Sicht ging es schon vor zehn Jahren als Tracer des Event. Ich da was mit Legal Tech angefangen habe, darum immer die Arbeitsappläufe so automatisiert und so technisch wie möglich abzubilden. In der Kanzlei oder im Legal Tech Unternehmen, das sei jetzt mal da gleichgestellt, wir sprechen die Leute über die Kanzlei. Und wie diese Arbeitsappläufe technisch und automatisiert dargestellt werden, das hat sie in den letzten zehn Jahren technologisch bundlegen verändert. Und das ist jetzt auch, würde ich sagen, was der Begriff Agentsische Kanzlei hat, das ist eben noch deutlich mehr, technologisch erreichen kann mit der KI, die wir heute zur Verfügung haben. Als ich damals, vor KI-Zeitalter hatte, als ich klassische Software entwickeln musste, und das alles auch vielleicht gar nicht selbst machen konnte, sondern über große Entwickler-Teams irgendwie einkaufen musste und ähnlich ist. Und ich würde also die Definition so sagen, es ist eine Kanzlei, die sehr technisch, sehr automatisiert arbeitet, die dabei natürlich auf KI-Setzt, aber vor allem auch selbst vieles machen kann, wenn man den möchte, anders als früher, wo man wo es der Entwickler-Teams hatte. Und die eben, die KI-So oder die Technologie, die zur Verfügung steht, so einsetzt, das ist natürlich, und das ist so, ob das jetzt hier schon immer gewesen, von jedem technischen Einsatz zu einem besseren Ergebnis, für den man dann hinführt. Weil das ist auch vielleicht noch mal wichtig zu sagen an der Stelle, bringt natürlich nicht viel, wenn ich jetzt da die ganze Zeit, irgendwelche Technik einsetzt, aber am Ende ging das nicht, den man landen. Also, das wäre in meiner Gedanken, weil ohne das ist eine perfekte Definition, das sind die Aspekte, die mir jetzt wichtig sind, bei dieser Begrifflichkeit. Endes wirst du direkt mit dazu? Also, ich kann, wenn ich das mal in den Punkten beiflichten, vor allen Dingen auch in dem, dass es aus meiner Sicht noch keine Definition geschafft hat, die den Namen im juristischen Sinn auch verdient hätte, also irgendwie eine allgemeine Begrüßbestimmung. Für mich ist es auch eher aktuell eine negativabgrenzung, also was macht eine AI native AI FirstCanceline, agentische Cancelei, gerade nicht im Vergleich zu ein konventionellen Canceline, vielleicht können wir den Begriff heute verwenden. Und es sind zwei prägende Merkmale, also zu negativabgrenzung kann ich gleich noch dann später was sagen, wenn wir vielleicht ein bisschen tiefer noch einen Beispiele gehen. Aber zwei maßgebliche Faktoren, die vorliegen sind aus meiner Sicht ein hoher Autonomiegrad für KI-gestützte Systeme. Das ist glaube ich ein großer Unterschied, auch zu dem, was wir aktuellen vielen Cancelei sehen, wo wir sagen, immer so ein Art AI Enhanced Model bei den einzelnen Noletschbörgern haben, also ein höhere Autonomiegrad, als das jetzt in den meisten Organisation der Fall ist. Ich glaube, agentische Cancelei sind darauf ausgerichtet, dass ein maßgeblicher Teil der Wertschöpfungskette in agentischen Systemen stattfindet. Und auch da würde ich sagen, es ist aktuell in dem AI Enhanced Modus von vielen konventionellen Cancelei noch sehr viel potenzial was gehogen werden kann. Das sind so zwei Blöcke, die ich vielleicht noch agenzen würde und genau zu den Negativabgrenzungen am Beispiel komme sicherlich später noch. Wenn ich jetzt ein bisschen tiefer rein will, da es gibt keine Definition, das liegt auch daran, dass ich gerade auch so viele verschiedene Arten bilden, wie das damalige Cancelei-Modell eben gechallent wird. Man kann sich jeder von euch vielleicht mal ein Modell rauspicken, dass er vielleicht auch mit einem Beispiel für unsere Hörer konkret machen kann. Wie würde es denn laufen in so einer Cancelei? Wenn wir es mal an einem konkreten Beispiel, in dem wir zum Beispiel unterwegs sind, das sind so zialrechtliche Themen, ein paar Braucher, Massenfälle. Mein Thema jetzt schon seit vielen Jahren, da sind wir jetzt auch so ein Sozialrecht bei Fängy zum Beispiel von Beratungssilver abgedeckt sind, also wo dann? Da die Anwaltskosten trägt. Und dann kommen die Leute und beschreiben erst mal ihren Fall. Der Fall wird dann natürlich das wieder mit einer Website oder erfasst. Und dann wird da raus direkt schon der Antrag für diesen Beratungsfein erstellt, dann wird da aus der Schreiben erstellt, was eine Gegenseite geht. Dann werden ein E-Mass erstellt, an den Mandanten, der darüber informiert wird. All das fällt geschieht ohne menschliches Enrollment. Jetzt könnte man sagen, das hat es schon vorher auch mal gegeben, dass man das alles automatisieren kann. Aber dort konnte ich jedenfalls nur so automatisieren, dass ich immer natürlich, wenn A, B, passiert ist, also wenn es irgendwie die Fallkategorie A ist, dann wird das Schreibenfallkategorie ausgeht. Und dann kann ich sehr genau treffsicher, dank des Agentisches als Zehenswarten, exakt auf den Fall abgestimmt, die ja eingeneigt wird von den Mandanten. Also alles komplett wunderbar in die Miloadisieren, oder dass ich resendlich selbst etwas machen muss. Wir handeln natürlich dem Tum, darüber können wir sicherlich auch gleich einmal strecken, also die anwaltliche Verantwortung für die Schreiben. Wir sehen es jedenfalls so vor, dass es dann immer noch menschliche Prüfung davon, der Agentisch erarbeitet, wie Arbeitsergebnisse gibt, und die dann auch freigegeben werden müssen. Und ähnliche ist das, das Thema können wir sicherlich auch gleich mal behandeln. Aber das ist aus meiner Sicht jetzt mal ein sehr schöner Beispiel, wo man darüber sehen können, wie sich auch auterein automatisierte Kanzler und Agentische Kanzler unterscheidet. Also sie eben genau die Sachfalte und es ist nie ein Schriftzatzgleich, es ist nie ein Anteilsformel bei Gleistern. Es ist genau wie analysiert auf den jeweiligen Falles, wenn dann auch selbstständig rückfragen gestellt. Die Mandanten bekommen eine Chatmöglichkeit, das wo nicht irgendwie vorgefertigt, ABC, jetzt muss ich irgendwas angeht. angebend, sondern es wird genau auf dem Sachfall angebraten. passt die Rückfahren erstellt, der Sachfall wird damit ermittelt. Also das ist, glaube ich, mein ganz schönes Plastius beispielsweise aus dem Verbraucherbereich, wo wir sehen, wie das fast in einem Arbeitsschritt dann abkommen, natürlich wenn man viele weitere Arbeitsschrupter arbeiten, einem Arbeitsschritt funktionieren kann. Das ist hochspannend. Das bedeutet, wenn ich jetzt drauf schau, würde ich es vielleicht so zusammenfassen, dass es ein Laufband ist. Und in diesem Laufband gibt es dann die verschiedenen Prozesstritte und so quasi kommen wir zu dem gewünschten Outcome. Genau, das war vorher schon, das konnte ich auch vorher schon so machen, aber die einzelnen Arbeitsschritt und das ist interessant, ich brauche ja immer irgendein Arbeitsprozess. Im Jahr vorher mehr überlegen muss wir ablaufen sollen, mal grunensätzlich. Das ist ja alleine auch durch das Prozess, oder wenn wir unser juristisches Rahmenwerk vorgegeben haben. Aber jeder einzelne Arbeitsschritt, der wird dann was Dinges auf gesagt, an dem vollständigen Autonomen, durch das Agentensystem und damit komplett individualisiert, auch auf die einzelnen Fälle abgearbeitet. Was sind da die Hebe, um eine Qualitätskontrolle zu sichern, wenn K.E. bereits den ersten Aufschlag macht? Wenn das Beispiel ist wirklich hervorragend, ich glaube, Dokumentenautomatisierung beziehungsweise das Herstellen von juristischen Arbeitsprodukten im Sinne von Schriftstätts und Dokumenten, das ist perfekte Blaupause eigentlich, um so eine agentische Kanzlei auch im Prinzip und nicht nur für den Einzelfall. Dazu stellen wir da wahnsinnig viel drin ist. Und eine Frage ist natürlich, wie kommen wir zu einer gewissen Qualitätssicherung? Ich habe auch immer das Zielbild im Kopf, dass die Kanzlei mit denen wir arbeiten und die Berufsträgerinnen den Staat machen, wenn 50, 60, 70, 98 Prozent der Vorarbeit erledigt sind. Das heißt, dass der Firstraft ist erstellt, es gibt die ersten Reviewiterationen, es gibt einen bestimmten Confidence Score, da kommen wir jetzt gleich im Detailnorthop, was das für einzelne Bausteine sind. Die bei dem Review erreicht wurden, die Dokumente liegen in der richtigen Nomenklatur, also in der Detailbezeichnung, wie ich sie kenne, in der richtigen Ordnerstruktur ab, die handelsregister Auszüge gegebenenfalls die Grundbuchauszüge, die Anlagen sind gezogen abgelegt. Und dann bekommt in einer agentischen Kanzlei AI First, eine Alternative, egal an der Stelle, die Berufsträgerinnen quasi die Meldung. Hier liegt jetzt die für dich vorbereiteten weit und jetzt kannst du die Veränderung der Arbeit durchführen den finalen Review machen und dann gegebenenfalls iterieren und weiterarbeiten. Aber das ist sozusagen der Einstiegspunkt und das ist ein fundamentaler Unterschied zu der Art und Weise, wie bisher gearbeitet wurde, wo all das eben durch die Menschen auch erstellt werden muss. Und keilt dieser, ist die Qualitätssicherung und da haben wir, bitte die Expertsitzgratzung gesagt, haben wir zwei große Arbeitsbereiche mit denen wir weiterarbeiten können, der eine steht schon lange zu verfügen, das ist die terministische Arbeit. Und der andere neue ist aber eben, ich sag mal, eine N-Arbeitskraft, die wir verwenden können, um Dinge prüfen zu lassen und zwar in der Band bereite, die die Wirklichkeit uns zur Verfügung stellt und das sind dann eben die Spachmodelle. Die Formulierungen prüfen können, die Konsistenz prüfen können, die Logik prüfen können, die im Prinzip Rechtschreibung prüfen können, die gegen bestimmte Stilfiebeln prüfen können. Da kann es ja gar nicht mehr sehr viel überlegen und was ich eben, was es besondere ist machen kann, ich kann jetzt relativ günstig ein Hip-Überführen aus der Software-Entwicklung, also was für das Software nicht du kennst, dieses Prinzip heißt Teile und Herche. Also ich Teile sehr komplexe Aufgaben in immer kleinere Funktionen auf, bis ich irgendwann in der Lage bin, mit einzelnen Baustein auch eine sehr hohe Komplexität abzubilden, die zu kontrollieren und da wir bei Sprachmodelle in die Möglichkeit haben eine Vielzahl von einzelnen Agents, loszuschicken mit kleinen Aufgaben, können wir in kurzer Zeit zum geringen Preis sehr viele Prüfungen durchführen, sehr viele kleinschritige Prüfungen, deren Ergebnisse agregieren und wir können die Prüfungen natürlich auch mehrfach durchführen, also was wir früher oft bei diesem Stichwort LLMLS Judge als Beispiel hatten, war das sogenannte majority voting, kennt ihr wahrscheinlich noch aus dem letzten Jahr und aus den ersten Tagen des Promptingenierings, das wir gesagt haben, wir können noch einfach 5 LLams noch mal eine Aufgabe Reviewen lassen, unabhängig voneinander, ein sechstes LLM bekommt dann alle Prüfungsergebnisse dieser 5 LLams und entscheidet einfach aufgrund des mehr als Prinzip, welche Recherche Frage wohl die ist, die wir mit der höheren Wahrscheinlichkeit die Frage richtig beantwortet oder ob der Textbaustein an der Stelle mit der korrekten Funulierung eingesetzt wurde. Es gibt natürlich noch 10/3 Baustand, wie man Qualität sich anhand, detaeministisch KI und dann gibt es die Menschen noch, die gibt es noch länger, aber das ist natürlich auch gar nicht einfach nämlich, das würde ich noch mal sagen, also in dem Moment, wo wir eben wie es gerade beschrieben ist, so automatisiert haben, da haben wir die genau die einzelne Ergenden, die sich gegenseitig überprüfen, dann kommen die zum Ergebnis, dann bis zum Menschen, dann kommen irgendwann ein Wunsch im Spiel, der schaut sich dann drauf, der Agnotheome Interkop war so, das ist ja durch schon ganz viele Systeme durchgegangen und jetzt muss ich natürlich sicher stellen, dass ich dann nicht unaufmerksam werde, als Mensch und so auch ja gut wird schon passen, ja schicken wir jetzt mal alles so raus, das heißt, diese, je nachdem die Kanzlei organisiert ist, Management-Aufgabe, Führungs-Aufgabe, Motivations-Aufgabe, Bildungs-Aufgabe auch, die Menschen richtig zu schulen, die würde ich sagen, die spielen in der ganzen Sache auch eine große Rolle. Wie könnte ich mir das denn dann vorstellen? Wie schulst du dann die Mitarbeiter? Da vielleicht noch konkret, ist es so, dass du feste Punkte hast, ein Mitarbeiter vielleicht eine Checkliste von dir mitbekommt, was er dazu prüfen hat an diesem Punkt, in diesem Fall, also in diesem Workflow oder wie kann ich mir das vorstellen? Genau, also in der Tat ist es so, dass es in derwiebern im Punkt im Prozess, da wir binnen der Ebenen gibt, die geprüft werden sollen und es gibt auch von den Agnenten, Bimbeise an den Menschen, also wird dann gesagt, oh, das Zitat konnte ich nicht mehr refizieren, das hat dann zum Beispiel der Wehrrefizierungsagent rausgeschnissen, das Zitat aus dem Schriftsatz, das konnte nicht wir refizieren, aber vielleicht stimmt es ja doch, weil es aber in der angebundenen Datenbank nicht umhalten war, das ist dann direkt hin, was für den Menschen, dieses Zitat habe ich ausgeworfen, kommt nicht mal bei Background oder wo, immer dann nach C8 das Zitat stimmt ja tatsächlich und passt sogar, da nehme ich es wieder mit rein, das ist jetzt ein sehr, sehr kleinteiliges Beispiel, aber so kann man sich vorstellen, also klare Aufgaben, das muss geprüft werden und hinweise der Agnenten, aber das kommt dann die auch sehr stark auf an, was für ein Dokument, denn es hat es eben gesagt, wenn man jetzt mal generell Dokumentenerstellungen groß spricht, sind ja die Dokumente, sie sind eine riesige Bandbreite, wir können die bei uns jetzt recht massenhaft auftreten, schreiben wo irgendwelche Ansprüche gelten gemacht werden, aber sie bleiben nicht, sondern die groß sind, und dann gibt es natürlich, kann ich auch den genauso agentischer ganz leiharbeiten, bei einem 300 Millionen Euro Neumostreit wert, wo ich jetzt viele Schriftsätze schreiben muss und da muss ich natürlich dann nochmal viel, viel tiefer und in den Schriftstress komplett alles selbst entwickeln, also deswegen selbst entwickeln, falls du bekommen willst selbst, noch mal wirklich von A bis Z jeden Punkt mehr selbst durchdenken, also da gibt es ja unterschiedliche Abstufungen, wie tief der Mensch da dann noch mal reingehen muss, hier nachdem was, was Endprodukt oder das Enddokument ist, aus meiner Sicht. Erst mal vielleicht für die Hörer nochmal, das bedeutet diese Kanzlei als Laufband mit verschiedenen Checkpunkten, mit klaren Checklisten, also wenn man das dann vielleicht lernt als Source, der in so einer Kanzlei anfängt, dann ist man quasi jemand, der sehr viel abnimmt, die Rolle verändert sich so in die Prüfung, kann man das so sagen, gibt es hier für Leute, die sich vorstellen, wie es ist, dazu arbeitener Gänzung, die du vielleicht nehmen möchtest, Dennis? Ja, gerne. Ich glaube ehrlich gesagt, ich habe da jetzt zum Anfang unserer Vorgestone, so eine der wichtigsten Fragen aufgeworfen, die wir bei der AI Transformation zu lösen haben und Benedikt hat da schon vieles wichtiges zu gesagt. Ich glaube, man kann da tatsächlich wie so oft, jetzt gerade mehr AI-Bereich einfach aufs Coating gucken. Das ist so, dass der Boris Journey, das ist "Head off Cloth Code", der hat seit November keine einzige Zeile Code mehr geschrieben und wenn man sich so ein bisschen anschaut, wie der arbeitet, dann sagt er es eigentlich völlig weg davon, eben Code sein selbst zu schreiben und er schreibt eigentlich nur Tests, also er überlegt sich, wie bau ich Gabriel's auf in meinem agentischen System, dies mir möglichen, dass das Benedikt vorhin angesprochen hat, diese schiere Menge an Output, der generiert wird und der uns allen bekannt ist aus den Cloth Sessions, die wir machen und den ChatGBT Sessions und auch den Sessions in Libra und Backnox Tour, das wir sagen, da kommt teilweise so viel Text raus. Ich wollte doch eigentlich eine kurze Antwort haben und das, wie gesagt, wir haben jetzt N-Arbeitskraft zur Verfügung auf dieser Ebene, das wird einfach nur noch skalieren und der Boris Journey, der überlegt sich eben, wie kann ich Gartrails in meinen System bauen, die es mir durch Tests, durch Dokumentation, durch das Aufbehalten. von Aufgaben ermöglichen, dieser Menge herzuwerden, ohne dass ich in Detail jede einzelne Stelle kontrollieren muss. Und für den juristischen Bereich, das glaube ich sehr übertragbar. Also ich glaube, die Arbeit von vielen Berufsträgerinnen in Zukunft wird es sein, sich zu überlegen. Erstens, wenn ich jetzt einen Senioregar-Kollegin bin, kontrolliere ich eigentlich, also systematisch auf einer Meta-Ebene, die Arbeit meiner Socials. Was sind also die typischen Fallstrecke, wo ich merke, dass Fehler passieren, wo ich immer noch mal nachgucken muss, das kann sowohl, ich sag mal, auf der Formell handwerklichen Ebene sein, aber eben auch auf der juristisch fachlichen Ebene. Und ich glaube, aber auch, dass für Berufs ein Steigerinnen dieses Denken immer wichtiger werden wird und ich finde es ehrlich gesagt eigentlich toll, weil ich glaube, dass es viel näher an unserer juristischen Ausbildung dran ist, sich zu überlegen, wie baue ich jetzt, oder welche dogmatischen Gardrails, kann ich eigentlich beispielsweise bei einem Haftnungsausfüllenden Tatbestand im Zivierrecht finden, um systematisch unabhängig von einzufall überprüfen zu können, ob KI zu einem richtigen Ergebnis kommt und wie baue ich diese Dogmatik dann in ein Maschinenlissbares Format, was geeignet ist, deterministisch und probabilistisch mit KI und eben mit Kodosführung, die Qualität unserer juristischen Arbeit sicherzustellen, wenn ich weiß, ich kann möglicherweise nicht mehr in jeden Arbeitsschritt einzeln rein gucken, auch wenn ich, wenn du dich das vorhin schon gesagt, am Ende das Arbeitsprodukt sozusagen dann final einmal durchgesehen muss, aber ich bin natürlich nicht die Folgefehler zurückverfolgen müssen, sondern ich will möglichst früher in der agentischen Pipeline sehen, da ist möglicherweise gerade eine richtungsweisende Entscheidung und ich will hier schnell einsteigen, um sich jetzt zu stellen, dass die Pipeline danach weiter richtig läuft, dann auch mal nachzuwaken, für die verschiedenen Arbeitsschritte kommt es darauf an, wie viel Sprachmodellen, wie viel Deterministik jeweils hinterlegt wird oder sind wir oder kann man sagen, okay die Agents agieren ausschließlich, Sprachmodell basiert und quasi on top auf so eine deterministische, de-terministisches Fundament, was eben diese Rückführbarkeit auch noch mal ganz anders ermöglicht. Also die eine, das eine Motiv sozusagen, was uns da beleitet ist, wir wollen kreditiv hochwertige juristische Arbeit, erbringen das andere Motiv wird aber natürlich in Zukunft gerade bei Rechtsabteilungen in hochregulierten Industrien auch sein, dass man schlichtweg Tracability-Aulitierbarkeit gewährleisten muss, das werden auch zum Teil Erhaftungsrelevante oder immerhaftungsrelevantere Prozesse sein, die da mit zunehmendem Autonomie gerade von KI übernommen werden, das heißt die Kombination, die du gerade angesprochen hast, glaubt ja, wie verheiratig eigentlich die Determinismus und LNN-Nutzung so, dass ich da möglichst viel Transparenz reinbekommen, weil ich sag mal jetzt, wenn ich nur die Inferenzen nehmen würde, von Teammodellen, dann kann ich das halt einfach nicht bis zuletzt nachvollziehen, wie eine Antwort für oder eine Entscheidung in einem Arbeitsprozess zustande gekommen ist und ich glaube, das ist ein großes und wichtiges Gebiet auf Forschungsgebiet und ich das glaube ich nur ich, sondern das glauben auch Investoren, wir alle haben ja in diesem Jahr den Start von Bachelors z.B. mit mitbekommen vom Kollegen Paul Wetter und seinem Team in München, die sich ja genau mit diesen Problem beschäftigen und dafür Großartigunderschutzung auf von einem Investornteam bekommen haben, wie löse ich eigentlich oder wie mache ich AI so möglichst Transparenz, dass ich ja weitestgehend in die Entscheidungen und die Ergebnisse der KI nachvollziehbar machen. Vielleicht ergänzen dazu eine Sache, also da ist es genau wie du denn es gesagt hast, eine gewisse Abstufung, glaube ich klar, je nachdem wie viel konkrete auch in die Tierbarkeit nachvollziehbarkeit brauche ich, wenn es jetzt wirklich um so schriftsetze in kleinen Verfahren und ähnliches geht, das ist ja nicht so entscheidend, dass ich jetzt genau alles nachvollziehend kann, aber auch da brauche ich aus meiner Sicht deta-ministrische Checker, was du angesprochen hast, glaube ich, die eben nach bestimmten Gartres rülfen, ist das jetzt hier richtig gemacht worden oder nicht, passt das zu meinen Vorgaben oder nicht und je regulierter oder je höher die Anforderungen anwerten desto schrenger und intensiver muss ich sagen, diese deta-ministrische Prüfung machen. Ich würde hier das Spannungsverhältnis interessieren, dass ich ergibt einmal aus Automatisierung und andererseits aus Flexibilität, weil natürlich wird jetzt keine Kanzlei und heute auf morgen komplett automatisiert sein und alles dann machen können, ich frag mal ganz konkret, wer es ist mit Mandaten, die vielleicht noch nicht in einem Prozess bei euch in der Kanzlei abgebildet sind, machst du die dann quasi einfach von Hand, weil es erst mal darum geht, dass man da einfach zu erledigen oder wie läuft das? Ist ja sehr, sehr gute Frage, Jason, weil ich würde sagen, in vor paar Jahren noch wäre die klare Antwort gewesen, dann machen wir es nicht, wenn es nicht in die Automatisierung reinpasst, klassisches Fallschema, auch bei right now, da war es, wenn der Fall wir definieren, wie Zinkmethere, die der Fall haben muss, wenn die Zinkmethere nicht erfüllt sind, wird jetzt eben abgelehnt. So, ich steh' mir nicht zum Assuge. Das hat sich verändert, also deutlich verändert. Es gibt natürlich jetzt noch Bereiche, wo, aber das ist dann keine technologische Frage, sondern ein rein ökonomischer Frage und Ressourcen-Frage, wo man dann sagt, wenn er es irgendwie kompliziert ist, erbrecht's Fall, er kann er irgendeinem zu sagen. Also das wird natürlich ja nicht bearbeitet, ja, aber wenn der Fall sei ich nicht genau, in das klassische Schema passt, aber schon dazu gehört, irgendwie in der Nähe ist, dann kommen wir uns heute, heute würden wir ihn bearbeiten und dann eben damit auch natürlich die agenten weiterentwickeln, muss man eben noch selbst noch ein bisschen neu, genau was der Boris Star von Plot Code machen, das ist mein neue Test schreiben und ähnliches dafür. Also ist der, da das Fall jetzt beantworten, die ich wie gesagt, sehr gut finde ich, weil sie man noch nicht so konfekt gestellt habe, dass die Flexibilisierung in einer automatisierten Ingebung dem deutlich zu und das ist los Politibs, würde ich sagen, also in unserer konkreten Erfahrung ist es auf jeden Fall so. Dennis, könntest du einmal gespiegel darauf eingehen, weil ich die du arbeitest ja auch viel mit bestehenden Kanzlein und da ist es ja eher anders rum, da ist ja quasi die Automatisierung, der Störfaktor weiß aktuell noch schwieriger ist es zu bilden, um jetzt mal ganz ein und jetzt mal einfacher zu sagen, da muss man ja anwälte dazu bringen, diese Automatisierung eben noch on top zu machen, wie funktioniert es in bestehenden Kanzlein, was sind da Möglichkeiten dieses Spannungsverhältnisse zu bedienen? Genau, also ich habe mir in Vorbereitung auf unser Gespräch heute noch mal die so sein, die bottlenecks aufgeschrieben in den Kanzlein oder was sind da die großen Blocker für AI-Transformationen und tatsächlich das sind jetzt vier ganz oben, steht seit der Berufsträgerin, das ist das der große Blocker, weshalb es auch unternehmen, wie uns gibt, also Liegele-Eit-Team, dielei Engineering Teams on demand, die für Kanzlein-Drechtsabteilungen natürlich irgendwo auch oder auch wichtig Kompetenz lücken, schließen können gerade jetzt, wo es tatsächlich immer komplizierter wird, auch in strategischer Hinsicht, das sind nicht mehr nur Bayern-Bilds, sondern jetzt ist es noch die Frage, Openways, Closeways, in Kombination, welche Anbieter, Soberinität, Ereignis AI, Acid Repository oder doch bei einem Anbieter in die Prompt-Bibliothek reingehen, also da gibt es mittlerweile einfach auf viel, auf der strategischen Ebene, aber es ist eben auch die, sind die Kapazitäten und die sind aus meiner Sicht auch nach der Incentivierung in einer wirtschaftlichen Organisation richtig verteilt, wenn die Berufsträgerin in erste Linie man da zur Arbeit machen und dafür die Stunden, die sie dann abrechnen können, noch abrechnen können, der Organisation zur Verfügung stellen, startt das jetzt jeder Berufsträger, Prompt-Engineer-Bird oder Skill-Architect oder Agents-Bout und die Teste und evaluiert, glaube das ist nicht das richtige Zielbild und die Organisation helfen sich, denke ich am meisten damit, wenn sie da eine Art vermittelnde Position einnehmen, also wenn sie schon die Mitarbeitenden so schulen, dass es erstens eine Sensibilität dafür gibt, was in ihrer eigenen Arbeit AI-Anwendungsfälle sein können, wie er kenne ich UseCases, wie kann ich irgendwie einschätzen, wie ich die umsetzen kann, aber dann sich tatsächlich auch in wieder intern Kapazitäten und Kompetenzen aufbauen oder die sich extern dazu holen, um die Sachen umzusetzen und auch fortlaufen zu pflegen. Lige klappt zum Beispiel, macht er ja auch genauer auf dieser Ebene hervorragende Arbeit. Auf der anderen Seite stellt sich jetzt für viele ganz leiden die Frage, was unterscheidet mich eigentlich von meinen Wettbewerbern, wenn jeder die aktuellen Frontiermodelle zur Verfügung hat, alle können die besten AI Workspace nutzen, ob jetzt Open Source Varianten wie Ligework oder Goose oder Close Source Varianten wie Ligora, Libra, Codex von Neujahrs, Cloud Desktop App und so weiter. Und wie bleibe ich eigentlich so verrennen mit den ganzen Essens, Dich aufbaus geht, Agents, Tests, Gartrails, Knowledge Basis, Benchmarks. Und das ist wiederum, denke ich schon ein dickeres Brett zu bohren, da muss man dann schauen, in welchem Format, in welcher Umgebung setzt man das auf, wie baut man darum ein Refinement Loop, der ist ermöglicht, dass das konsolidierte und agrigierte Feedback und allen Nutzerinnen in der Organisation in die kontinuierliche Verbesserung, dieser Essens fließt. Also da ist wahnsinnig viel Engineering auch verbunden. Und ich glaube, das sind dann so Projekte, die sollte sich eine Kanzlei nicht selbst ans Bein binden, beziehungsweise nur dann, wenn sie auch bereit ist, da inhause wirklich substanziell ein Team aufzubauen. Und ich glaube, dass die Umstellung quasi von dieser Mentalität Vollausschüttung in der Partnerschaft hin zu dem Investmentansatz, ja, ich muss jetzt in dieses strategische Thema investieren. Wir haben jetzt gerade gesehen, dass Kirklandell ist zum Beispiel eine Prozent von ihrem jährlichen Gesamtumsatz investiert in AI, wenn man das mal auf die Berufsträgerinnen runterbrich sind, dass 34.500 Euro Pro Berufsträger pro Jahr, die nur in AI investiert werden. Da sind wahrscheinlich alle deutschen Kanzlein noch weit von entfernt. Wenn man sich allein mal anguckt, was so an token usage quasi als Ex-Obitant hochgeht, dann ist das wahrscheinlich ein Drittel davon, ja, da werden die meisten schon wünschen, sagen, also 10.000 Euro Pro Nutzer im Jahr, das halte ich schon für sehr viel AI usage für meine einzelnen Berufsträgerinnen. Also ich glaube, da ist noch echt viel Luft. Super spannend, wie ihr auch dabei unterstützt, so kannslei eigene KI es jetzt zu entwickeln und besser auch die Hörden auf dem Weg sind zu dieser Transformation. Eine kritische Rückfrage dazu, ganz oft ist auch Knowledge Management and Endproblem, was ja schon vor KI angefangen hat. Und vielleicht kannst du dann aufs nochmal eingehen, wie er handelt ihr das anders und auch nochmal im zweiten Schritt, dann darauf, was euch jetzt unterscheidet von einem der gegen liegende AI-Anbieter, wo man ja auch im ersten Schritt mal das Bissen der Anwälter explizit machen kann und ablegen kann in der Bibliothek. Ich glaube, wenn ich das für Kanzlein aus meiner Erfahrungsankanung war, bis hier das bottleneck insbesondere der Pflegeaufwand, der halt noch ein billig war, wo sich dann jemand hinsetzen musste, das musste den Vertrag aus der letzten Mandat neutralisieren, dann kommentaren versehen und dann ablegen und zwar so, dass die Person selbst und auch die Kolleginnen und Kollegen das in Zukunft und wie wieder für das war wahnsinnig vielaufwand. Und das Tolle ist, dass all diese Schritte jetzt entweder von AI unterstützt werden können oder abgenommen werden können. Wir haben jetzt in den letzten Monaten z.B. ganz prominent von Andrew Kapazki im immaligen Mitgründer von OpenAI dieses Knowledge-Wiki-System gesehen, ja und das eigentlich ein Parade beispielsweise dafür, wie toll AI jetzt bei Knowledge-Management eingesetzt werden kann, also da steht im Endeffekt ein Datei und Ordnerstruktur, die extrem simpel ist. In der das gesamte Wissen organisiert wird von einem KI-Agent, der diese Struktur kennt, der das indexiert, der das zusammenfasst und der sich dann daran auch bewegen kann. Das heißt Retrieve und sozusagen Pflege passieren durch AI und was ich nur noch machen muss und das ist ja auch das, was in Zukunft Bovsträgerinnen weiter machen sollen ist, auszuwehren, was kommt da jetzt eigentlich rein. Also ich bin sozusagen die Person, die korratiert. Ich bin das Schanier in dem Moment, aber ich muss mich nicht mehr darum kümmern, dass das Template jetzt auch neutralisiert wird und dann abgelegt wird mit der richtige Kommentierung, sodass es wiedergefunden werden kann. Deswegen glaube ich, für Kanzleien und Rechtsabteilungen in Zukunft juristisches Knowledge-Management wird sehr, sehr viel einfacher werden, sehr viel besser funktionieren wird. Die Effizienz in der Organisation steigern, aber natürlich auch die Qualität hebeln. Zudem ist das ein sehr gutes Beispiel glaube ich von uns ist da noch, wenn jetzt die Gegenseite was anfordert und wir zum Beispiel da feststellen, ob die Weistungsoffice sind, da gibt es noch das Wurtex-Übsenorn oder da gibt es auch die Informationen set auch recht vor allem rechtliche Natur. Da gibt es genauso eine Knowledge-Management-Agenten, der das mitbekommt und damit ist unser Knowledge-State aber es aktualisiert und sicherstellt, dass diese Lücke wie wir in unsere Argumentation hatten in der Zukunft nicht mehr passieren werden. Das heißt, dass lernen aus dem Feedback der Gegenseite, was jetzt in der Vergangenheit würde ich sagen, wenig ausgeprägt war häufig. Es ist viel einfacher geworden, strukturiert und flächendeckend daraus auch Learnings mitzunehmen. Also das fand ich nochmal, denke ich, das ist ein ganz gutes Beispiel, wo das auch eine Rolle spielen und technisch organisiert, alles natürlich durch die KI und dann auch wiederhoben, jeweils durch einen menschlichen Wulfer, je nachdem und was für ein Prozess ist, wird sicherheitweit. Klaudia hat es noch gefragt, was macht unsere Arbeit in dem Zusammenhang, besonders da will ich vielleicht auf zwei Punkte eingehen. Das eine ist unsere Unabhängigkeit als Ligler Engineering Team von bestimmten Angeboten, also bestimmten Tools, das andere ist die Modelle und Anbiet der unabhängige Organisationen, wie wir KI-Sitz aufbauen, ja Punkt eins, also unsere Unabhängigkeit. Wir sind nicht an irgendeinem Anbieter aktuell gebunden und das ermöglicht uns in der ja hyperdynamischen Entwicklungsumgebungen, in der wir uns gerade befinden, wirklich immer mit den neuesten Sachen arbeiten zu können, wo vor unserer Kunden natürlich sehr profitieren. Also jetzt gerade zuletzt haben wir es gesehen, mit Jeff von der Decision API, von OpenAI, das ist wieder ein fundamentaler Schiff, in der Art und Weise, wie wir LMS verwenden, das wird jetzt hesset, dann wird es möglicherweise in einigen Produkten auch einzukalten, die wir so ein Ligler AI-Markt sehen, aber das wird noch eine ganzeweile vielleicht dauern und dazwischen sitzt irgendwo ein Produkt-Team bei jedem Anbieter, was entscheidet, nehmen wir das jetzt im Dreien, passt das für die Mehrheit unserer Nutzerinnen und Nutzer, bevor er da ist, wie funktioniert das eigentlich mit dem restlichen Text, den wir so haben und ich sag mal, diese Beschränkungen müssen wir uns nicht halten und deswegen ist das glaube ich, dass das ein großer Vorteil, dass wir da unabhängig sind und dass wir da auch einfach durch die Unabhängigkeiten natürlich strategisch noch mal anders auch drauf schauen können. Und das zweite Modell und Anbieter unabhängige Organisation der AI-Sits, dazu zehle ich jetzt mal, auch nur mit Spaces über die wir gerade gesprochen haben, aber auch viele es andere gehört dazu, wie Skills & Agents, eigene MCPs, Konfigurationen, Gartrades, Tester und unser Ansatz ist die so zu organisieren, dass die Kanzleindrechtsabteilungen die wirklich selbst ohnehin, also ein eigenes, eine Eigenumgebung haben, in der diese Dinge liegen, die sie jederzeit von einem Anbieter zum Nächsten mikrieren können und die auch modellunabhängig funktionieren, der wenn ich da meine Test-Pipeline einmal aufgebaut habe, dann muss die stehen unabhängig davon, welches Modell ich einsetze, beziehungsweise ich muss wissen, dass sie auch mit anderen Modellen genauso funktioniert und mich darauf verlassen können. Ich denke auch, dass Flexibilitäten riesiger Punkt ist, ich würde am liebsten noch Stunden mit euch reden, aber wir müssen leider zum Ende kommen und ich würde das Ende gerne so gestalten, dass ihr mir beide noch eine Teese gibt und zwar eine Teese für die Zukunft der Rechtskanzlei. Wir werden euch dann in kürzester Zeit schnell wie sich das entwickelt darauf festnageln, was sind eure Tees? Ich sag mal zwei Tees, du wirst recht bei der Edmkerwinner, der irgendwann die Teese einsichtigen. Ich würde schon sagen, dass die das hyperdynamische Umfeld hat, denn es ist schön gesagt, die aktuellen Karrientwicklung, am Ende, dass für Sorgen wird, dass das Geschäft kanzlei, dass die Ergebnisse für die Mandanten die Dienstleistung besser werden. Teese eins. Teese zwei ist, dass wir im Zukunft eher weggehen werden von diesen eher generischen Legal AI. Genere soll jetzt mal Legal AI angeboten, die ja so sehr umfassend die gesamten Rechtsmarkt adressieren wollen, gen zu deutlich mehr Vertikalisierung, dass ich Produkte entwickeln werden, speziell für bestimmte Rechtsgebiete, die dann in diesen Rechtsgebieten arbeiten werden und da die Prozesse, die KI, die Skills, alles was wir angesprochen haben, machen wir deutlich tiefergehend reinbringen werden mit der Expertise der jeweiligen Das wäre meine Tese 2, so wenn man da auch die Tesen im Barmodat muss, ich bin mal halbinger an dich. Sehr spannend, wie schonst du drauf denn es, was sind deine Tesen? Ja, ich mache dann auch mal, ich mache mal zwei Untertesen für Paket in den Akten. Also meine eine Art Tese ist, kannst Leyen sind gerade auf zwei Augen blind und die Untertesen sind, das eine Auge ist, Personal, das andere sind IT-Kosten. Zum ersten Personal, ich glaube, kanns Leyen werden in absehbarer Zeit, 9 bis 12 Monate, sehr viel mehr zu einer Tech-Kampennie werden schon, also über die Zeit noch mehr, aber schon jetzt auch in einem Jahr wird man das noch stärker merken, als sie es heute sind und dafür fehlt ihnen noch das Personal, um euch da mal einen Eindruck zu geben. Ich habe gerade vorhin mal geguckt in einer generischen Berufsplatform, ihr führstische Branchen zu beschnitten, wie viele Legal AI-Engineers gerade in Berlin gesucht werden und es sind allein in Berlin 170 offene Stellen, die da ausgeschrieben sind, das ist, glaube ich, sagt schon sehr viel darüber aus, ja über einen Job, den es vor zwei, drei Jahren noch gar nicht so gab und die kannst Leyen konkurrieren mit Großkanzline und mit den Legal AI-SARS anbietern, die teilweise sehr, sehr gute Einstiegsgehäter, 2.000 Euro Plus zahlen für die Person, die dieses, ich sag mal, zwei pohliges Skills hat mitbringen aus Tech-Erfahrung und juristischem Know-How und ich glaube da wird es noch, ja, werden Kanzleyen eben merken, dass die da noch sehr viel mehr Personal brauchen mit diesen Skills hat, das ist erste, das zweite ist IT-Kosten, aktuell ist es so, dass wir sehr, sehr viel anbietern noch im Einsatz haben, die zum Teil Warkenskapital finanziert den Token-Use-Hedge ihrer Kunden quer finanzieren sozusagen und wir sehen schon, also ich sehe das in meiner Organisation, ich sehe das aber auch mit Kanzleyen dessen, dass der das usage-Space pricing, weil die sind wirklich ehrlich machen, also ich beziehe die Token direkt von den foundation model-provider oder ich beziehe sie direkt von einem großen half-as-Geller, dann schnell das schnell hoch und zwar um Faktor 5 bis 10 und wenn ich das jetzt mal auf eine größere Organisation übertrage, dann ist das immens bei den LGE-Software-Kosten die heute schon bestätigen, wenn ich das mit 5 oder mit 10 multipliziere und ich glaube das ist sehr ratsam für Kanzleyen diesen Schritt jetzt schon frühzeitig zu machen, also auf usage-Space pricing umzustellen, das ist schmerzer, weil es schnell teurer wird, aber es ist der echte Incenten, wo aus meiner Sicht um jetzt damit zu beginnen, das anzupassen und umzustrukturieren, sei es dann durch Schulung von Mitarbeitern, weil ich merke die benutzen immer das flagship-modell, obwohl man die Sachen auch mit Zonnet machen kann, sei es durch den Einsatz von Open-Shaus-Modellen, möglicherweise in Zukunft auch als Alternativen, wie der selbst gehaustet, Ende vom kurzen Diskurs, oder sei es dadurch, dass ich meine AIS jetzt, agents ins Belundere, sehr, sehr viel besser optimierter für die Berufsträgerinnen zur Verfügungstelle als aktuell der Fall ist. Okay, das bedeutet, die, die diesen Podcast hören, sind absolut gefragt, ihr seid in der richtigen Stelle, macht weiter und die juristische Arbeit, die wir leisten, wird qualitativ besser. Ihr beide, vielen, vielen Dank, dass ihr euch heute die Zeit genommen habt, Benedikt Dennis, das war wirklich einvergnügen, ja und von uns allen dann an die Hörer, genießt euren restlichen Tag und totter.