{"id":8239,"date":"2025-05-28T16:32:35","date_gmt":"2025-05-28T15:32:35","guid":{"rendered":"https:\/\/recode.law\/?p=8239"},"modified":"2025-06-10T08:08:45","modified_gmt":"2025-06-10T07:08:45","slug":"nlr-84-25-ki-im-studium-investitionen-in-legal-tech-ki-kompetenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/recode.law\/en\/nlr-84-25-ki-im-studium-investitionen-in-legal-tech-ki-kompetenz\/","title":{"rendered":"NewLawRadar 84\/25: KI im Studium \u2013 Investitionen in Legal Tech \u2013 KI-Kompetenz"},"content":{"rendered":"
Liebe Leser:innen,<\/div>\n

diese Ausgabe des NewLaw Radar informiert Euch \u00fcber wichtige Ereignisse an der Schnittstelle von Recht und Digitalisierung.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ist schon lange bei den Jura-Studierenden angekommen \u2013 langsam auch im Rahmen von Pilotprojekten an den Universit\u00e4ten. Wir geben Einblicke in zwei Vorst\u00f6\u00dfe aus M\u00fcnchen und Bielefeld.<\/p>\n

W\u00e4hrenddessen m\u00fcssen Anbieter und Betreiber von KI-Systemen bereits\u00a0nach dem AI Act\u00a0\u201eKI-Kompetenz\u201d sicherstellen. Die\u00a0damit zusammenh\u00e4ngenden Zweifel hat die Kommission nun auszur\u00e4umen versucht.<\/p>\n

Auch f\u00fcr Legal Tech Startups waren die vergangenen Wochen erfolgreich: Noxtua, Legora und JUPUS sammelten insgesamt \u00fcber 150 Millionen Euro ein.<\/p>\n

Wenn Ihr mehr \u00fcber die Innovationen in der Rechtsbranche lernen wollt, haben wir am Ende noch einen besonderen Tipp f\u00fcr Euch: eine Einladung zu unserer AI&Law Conference 2025 am 27. Juni.<\/p>\n

Viel Spa\u00df beim Lesen!\u00a0Sendet uns\u00a0gerne Feedback und Anregungen an radar@recode.law<\/a>.<\/p>\n

Redaktion:\u00a0Dennis<\/a>, Friedrich<\/a>, Linus<\/a>, Marco<\/a>,\u00a0Mounir<\/a>\u00a0und\u00a0Patrick<\/a>.<\/em><\/p>\n

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KI-Pilotprojekte f\u00fcr die juristische Ausbildung<\/h5>\n

Probieren geht auch beim Studieren<\/h3>\n

Das Sommersemester 2025 kommt gerade in Fahrt und schon gibt es Neues zur Digitalisierung der juristischen Ausbildung: W\u00e4hrend auf den Hauptb\u00fchnen weiterhin \u00fcber die grundlegenden Reformen des Jurastudiums diskutiert wird, unternehmen einige Fakult\u00e4ten beachtenswerte Schritte, um die Integration von KI-L\u00f6sungen in der Lehre voranzutreiben. Zwei brandaktuelle Beispiele aus M\u00fcnchen und Bielefeld sollen hier zeigen, wie neue Technologien das juristische Lernen transformieren k\u00f6nnen.<\/p>\n

An der Ludwig-Maximilians-Universit\u00e4t M\u00fcnchen<\/strong> (LMU) wird seit diesem Semester der KI-Tutor \u201eOneTutor\u201d<\/a> in ausgew\u00e4hlten juristischen Lehrveranstaltungen eingesetzt. Entwickelt von Studierenden der Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnchen (TUM)<\/a>, erm\u00f6glicht \u201eOneTutor\u201d eine ganz neue Form der Interaktion mit den Vorlesungsinhalten. Das System bietet KI-generierte, von Lehrenden kuratierte Quizze sowie einen Chatbot, der auf die spezifischen Lehrmaterialien der jeweiligen Veranstaltung zugreift. So k\u00f6nnen Studierende nicht nur ihr Wissen testen, sondern auch gezielt Fragen zu den Vorlesungsinhalten stellen.<\/p>\n

Der Vorteil: Die Universit\u00e4t beh\u00e4lt die Organisationsherrschaft \u00fcber die bereitgestellten Inhalte, wodurch Unsicherheiten hinsichtlich der Nutzung von KI-Tools im Studium reduziert werden. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Studierende Zusammenfassungen oder Karteikarten aus den Vorlesungsskripten erstellen, ohne die meist urheberrechtlich gesch\u00fctzten Inhalte der Fakult\u00e4ten daf\u00fcr in eine kommerzielle KI hochladen zu m\u00fcssen. Der \u201eOneTutor\u201d wird derzeit in Veranstaltungen wie dem Tutorium Delikts- und Schadensrecht und dem Grundkurs Strafrecht eingesetzt [zur vollst\u00e4ndigen Auflistung hier<\/a>]\u00a0und soll k\u00fcnftig auch in weiteren Kursen Anwendung finden.<\/p>\n

Mitglieder unseres Autorenteams haben als Studenten der LMU selbst Zugriff auf den KI-Tutor und die ersten Bewertungen fallen positiv aus, wobei insbesondere die gezielte Durchsuchung der Lehrmaterialien und die Quizze als gewinnbringend empfunden werden. Welchen Einfluss der KI-Tutor auf den Lernerfolg hat, ist nun Forschungsgegenstand eines auf drei Jahre angelegten Begleitforschungsprojekts<\/a> an f\u00fcnf Universit\u00e4ten und vier Hochschulen sowie der virtuellen Hochschule Bayern. Wir werden diese Entwicklung weiter gespannt beobachten.<\/p>\n

Parallel dazu macht die Universit\u00e4t Bielefeld<\/strong> mit einem mutigen Schritt auf sich aufmerksam: Mit R\u00fcckhalt aus dem Prorektorat f\u00fcr Studium und Lehre der Universit\u00e4t Bielefeld stellt die Fakult\u00e4t f\u00fcr Rechtswissenschaft den eigenen Studierenden in Zusammenarbeit mit der mehrheitlich in Staatshand liegenden juris GmbH ab Juli 2025 einen exklusiven Zugang zu einem neuen KI-gest\u00fctzten juris-Recherchetool zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n

Zun\u00e4chst auf Teilnehmende an der Hausarbeit im Familienrecht beschr\u00e4nkt, sollen Studierende damit erstmals ganz bewusst ein KI-gest\u00fctztes Recherchetool f\u00fcr die juristische Recherche nutzen d\u00fcrfen. Das Tool soll f\u00e4hig sein, transparent zuzugeben, wenn keine ausreichenden Informationen zur Verf\u00fcgung stehen, und arbeitet ausschlie\u00dflich mit verifizierten Fachinhalten der juris-Datenbank. Durch Filteroptionen und transparente Quellenangaben wird eine gezielte und nachvollziehbare juristische Recherche erm\u00f6glicht, ohne dass dabei personenbezogene Daten von Studierenden gespeichert werden m\u00fcssen.<\/p>\n

Professorin Dr. Marie Herberger, eine der Vordenkerinnen im Bereich Legal Tech an deutschen Fakult\u00e4ten, die ihre Begeisterung f\u00fcr Legal Tech im Oktober 2024 bereits als Gast\u00a0in unserem Kaminabend-Format recode.talks geteilt hat<\/a>, betont die Bedeutung dieses Projekts: \u201eMit diesem Pilotprojekt er\u00f6ffnen wir unseren Studierenden die M\u00f6glichkeit, verantwortungsvoll mit modernsten digitalen Werkzeugen zu arbeiten \u2013 ohne dabei wissenschaftliche Standards aus dem Blick zu verlieren.\u201d Die ber\u00fcchtigte Eigenst\u00e4ndigkeitserkl\u00e4rung f\u00fcr Hausarbeiten, die allen Juristen noch aus dem Studium bekannt sein d\u00fcrfte, wurde entsprechend angepasst. Das gesamte Projekt steht unter dem Ziel, einen verantwortungsvollen Einsatz von KI in nachvollziehbar dokumentierter Weise und im Einklang mit wissenschaftlichen Standards zu erm\u00f6glichen. Unterst\u00fctzung scheint das Projekt auch von der Studierendenschaft der Universit\u00e4t Bielefeld zu erhalten, die nach Angaben auf der Bielefelder Universit\u00e4tswebsite mit gro\u00dfer Begeisterung an der Informationsveranstaltung zum Pilotprojekt teilgenommen hat.<\/p>\n

Beide Initiativen zeigen, dass die Integration von KI in die juristische Ausbildung nicht nur m\u00f6glich, sondern auch sinnvoll ist. Sie bieten Studierenden neue Lernm\u00f6glichkeiten und f\u00f6rdern einen proaktiven Umgang mit digitalen Technologien. Die Entwicklungen\u00a0demonstrieren, dass \u201eProbieren\u201d auch beim Studieren funktioniert und wie viel sich mit ein bisschen Mut zur Ver\u00e4nderung erreichen l\u00e4sst. Solche Projekte tragen dazu bei, das Lernangebot an juristischen Fakult\u00e4ten zu verbessern und die Studierenden auf die Anforderungen einer zunehmend digitalisierten Rechtswelt vorzubereiten.<\/p>\n

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Noxtua, Legora und JUPUS<\/h5>\n

Investitionen in Legal Tech\u00a0nehmen Fahrt auf<\/h3>\n

Durch eine Finanzierungsrunde stehen dem Startup Noxtua<\/strong>\u00a0\u00fcber 80 Millionen Euro\u00a0zur Verf\u00fcgung<\/a>. Die gr\u00f6\u00dften neuen\u00a0Anteilseigner des speziell f\u00fcr den juristischen Bereich zugeschnittenen KI-Modells sind unter anderem der Beck-Verlag, CMS und Dentons.\u00a0Die Noxtua-KI soll dem europ\u00e4ischen Datenschutzstandard entsprechen und davon ausgehend nicht nur juristische Sachverhalte recherchieren, sondern auch Dokumente pr\u00fcfen und neu verfassen.<\/p>\n

Legora<\/strong>\u00a0konnte eine \u00e4hnlich gro\u00dfe Finanzierung in H\u00f6he von\u00a080 Millionen US-Dollar\u00a0in einer Seed B Finanzierungsrunde<\/a> einsammeln. Das KI-Unternehmen, das im anglo-amerikanischen Raum und Schweden angesiedelt ist, arbeitet eng mit US-amerikanischen Kanzleien zusammen. Dabei geh\u00f6rt Legora zu den gr\u00f6\u00dften Unternehmen in diesem Bereich und m\u00f6chte durch die Unterst\u00fctzung von KI umfassend die Arbeit in der Kanzlei unterst\u00fctzen.<\/p>\n

In kleinerem \u2013 aber beachtlichem \u2013 Umfang und\u00a0mit dem gleichen Ziel geht auch JUPUS<\/strong>vor, die sich j\u00fcngst 6,5 Millionen Euro Seed-Finanzierung<\/a> sichern konnten. Das K\u00f6lner Startup hat sich auf die Digitalisierung von Prozessen in Kanzleien spezialisiert: durch KI sollen Verwaltungsprozesse vereinfacht und der Workflow bis zu dem fertigen Schriftsatz\u00a0begleitet werden.<\/p>\n

An diesen drei Beispielen l\u00e4sst sich erkennen, dass die KI-Begleitung f\u00fcr die juristische T\u00e4tigkeit immer interessanter wird und sich auch stetig weiterentwickelt. Das ma\u00dfgebliche Differenzierungskriterium ist hierbei noch das Ziel der Unterst\u00fctzung. Die letzten beiden Unternehmen punkten durch die Orientierung an der anwaltlichen T\u00e4tigkeit. Noxtua ist mit ihrer eigenen KI deutlich breiter aufgestellt. Vor allem durch die Unterst\u00fctzung des Beck-Verlages, der die Lizenzen f\u00fcr einen Gro\u00dfteil der deutschen juristischen Literatur h\u00e4lt und die strenge Orientierung an europ\u00e4ischen Datenschutzstandards ist das Modell f\u00fcr die Wissenschaft und deutsche Praxis nutzbar. Es ist abzuwarten, inwieweit das juristische Know-How durch die KI nutzbar gemacht werden kann.<\/p>\n

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Rechtsauffassung der EU-Kommission<\/h5>\n

\u201eKI-Kompetenz\u201d entmystifiziert?<\/h3>\n

Seit Februar 2025 m\u00fcssen Anbieter und Betreiber von KI-Systemen unter dem Anwendungsbereich des EU AI Acts \u201eKI-Kompetenz\u201d sicherstellen. Lange Zeit blieb unklar, was genau darunter verstanden wird. Die EU-Kommission m\u00f6chte die Zweifel nun ausr\u00e4umen und hat ein Q&A zur Darlegung ihrer Rechtsauffassung ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n

Das Mitte Mai ver\u00f6ffentlichte Q&A<\/a>\u00a0 ist nicht rechtsverbindlich. Dennoch bietet es Einblicke in die Rechtsauffassung der Kommission. Das ist auch dringend notwendig: Die \u201eKI-Kompetenz\u201d wird im Verordnungstext \u00e4u\u00dferst knapp behandelt; der f\u00fcnfzeilige Wortlaut in Art. 4 enth\u00e4lt zahlreiche auslegungsbed\u00fcrftige Begriffe. Die Definition in Art. 3 Nr. 56 verspricht ebenso wie ein Blick in die Erw\u00e4gungsgr\u00fcnde nur bedingt Abhilfe.<\/p>\n

Die wichtigsten Klarstellungen der Kommission im \u00dcberblick:<\/p>\n

Klarstellung 1<\/em>
\nDie Kommission hat ein umfassendes Verst\u00e4ndnis von \u201eanderen Personen, die mit Betrieb und Nutzung von KI-Systemen befasst sind\u201d, wie es in Art. 4 hei\u00dft. Anbieter und Betreiber m\u00fcssen damit nicht nur KI-Kompetenz f\u00fcr die eigenen Mitarbeiter sicherstellen, sondern auch gegen\u00fcber Dienstleistern, Vertragspartner und Mandanten.<\/p>\n

Klarstellung 2<\/em>
\nDie Kommission wird nicht n\u00e4her konkretisieren, ab wann ein \u201eausreichendes Ma\u00df\u201d an KI-Kompetenz sichergestellt ist, da dies einzelfallabh\u00e4ngig sei (n\u00e4heres unter Punkt 3). Dennoch wird ein Minimalstandard definiert; dieser sieht u.a. vor, dass Anbieter und Betreiber Grundkenntnisse \u00fcber KI-System vermitteln und hinsichtlich Chancen und Risiken sensibilisieren sollen.<\/p>\n

Klarstellung 3<\/em>
\nDie Kommission sieht einen Zusammenhang zwischen dem risikobasierten Regulierungsansatz einerseits und der KI-Kompetenzvorgabe andererseits. Das hei\u00dft: Je risikoreicher ein KI-System ist, desto h\u00f6her sind die Anforderungen, die in puncto KI-Kompetenz gelten. Hierbei sind risikoerhebliche Faktoren zu ber\u00fccksichtigen, zu denen bspw. das Nutzungsumfeld (Banking, Finance, HR) geh\u00f6rt. Industriespezifische Anforderungen wird es hingegen nicht geben.<\/p>\n

Klarstellung 4<\/em>
\nDie Kommission stellt klar, dass es kein Zertifikatiosnerfordernis gibt; jedoch sollten Anbieter und Betreiber die Ma\u00dfnahmen und Bem\u00fchungen dokumentieren, die sie ergriffen haben, um KI-Kompetenz sicherzustellen.<\/p>\n

Klarstellung 5<\/em>
\nDie Kommission stellt klar, dass Verst\u00f6\u00dfe gegen das Kompetenz-Erfordernis auf Grundlage des Art. 99 mit Bu\u00dfgeldern sanktioniert werden k\u00f6nnen. Seit dem Inkrafttreten im Februar 2025 wird die Frage der \u201eSanktionierbarkeit\u201d von Verst\u00f6\u00dfen gegen Art. 4 kontrovers diskutiert. Einige Stimmen betrachten Art. 4 als \u201eSoft-Law\u201d, das nicht durch Zwang durchsetzbar ist. Die Kommission hat sich nun gegen diese Auslegung positioniert.<\/p>\n

Die Ver\u00f6ffentlichung des Q&As markiert einen bedeutenden Schritt in der fortlaufenden Implementierung des EU AI Acts. Es ist zu begr\u00fc\u00dfen, dass die EU-Kommission ihre Rechtsauffassung dargelegt hat. Anbieter und Betreiber von KI-Systemen k\u00f6nnen die Ausf\u00fchrungen der Kommission nutzen, um gegen\u00fcber Aufsichtsbeh\u00f6rden glaubhaft zu machen, dass sie ernsthafte Anstrengungen zur Umsetzung von Art. 4 unternehmen.<\/p>\n

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Legal Tech Basics<\/h5>\n

Machine Learning<\/h2>\n

Maschinelles Lernen (ML), auch bekannt als Machine Learning<\/em>, ist ein Teilbereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI), der rasant an Bedeutung gewinnt \u2013 nicht nur in der Technologiebranche, sondern zunehmend auch im juristischen Umfeld. Doch was verbirgt sich hinter diesem Begriff?<\/p>\n

Beim maschinellen Lernen geht es darum, Computern die F\u00e4higkeit zu verleihen, aus Daten und Erfahrungen zu lernen \u2013 und sich dabei kontinuierlich zu verbessern, ohne dass jede einzelne Entscheidung explizit programmiert werden muss. Im Kern werden Algorithmen mit gro\u00dfen Datenmengen \u201egef\u00fcttert\u201c, um Muster und Zusammenh\u00e4nge zu erkennen. Auf Basis dieser Analysen kann ein System anschlie\u00dfend eigenst\u00e4ndig Vorhersagen treffen oder Entscheidungen unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Der Weg zu einem funktionierenden Modell beginnt mit der Sammlung geeigneter und qualitativ hochwertiger Daten. Diese werden genutzt, um das Modell zu trainieren \u2013 ein Prozess, der einem intensiven Lernprozess \u00e4hnelt. In mehreren Durchl\u00e4ufen wird das Modell anschlie\u00dfend getestet, optimiert und schrittweise verbessert, bis es eine ausreichend zuverl\u00e4ssige Leistung erbringt.<\/p>\n

Maschinelles Lernen kann auf verschiedenen Wegen erfolgen:<\/p>\n