Legal Tech: Wie KI den Rechtsmarkt revolutioniert

Thomson-Reuters-CTO über das Geldverdienen mit GenAI

Kirsty Roth ist Chief Operations and Technology Officer bei Thomson Reuters. In ihrer Position ist sie maßgeblich an der Einführung künstlicher Intelligenz im Unternehmen beteiligt. Das globale Medien- und Technologieunternehmen bietet spezialisierte Informationen, Software und Dienstleistungen für Fachkräfte in den Bereichen Recht, Steuern, Buchhaltung, Wirtschaftsprüfung, Governance, Risikomanagement und Nachrichten an. Entstanden ist der Branchenprimus 2008 durch die Übernahme von Reuters durch die Thomson Corporation. Zum Portfolio gehören u. a. Recherchedatenbanken, Software zur Fallverwaltung sowie juristische Publikationen für Anwälte und Rechtsabteilungen.

Roth ist „verantwortlich für alles, was niemand wirklich machen will – von Immobilien bis hin zur Beschaffung“. Das verschafft ihr ihrer Meinung nach eine einzigartige Perspektive. Zuvor war Roth Global Head of Operations bei HSBC, wo sie die Transformation der Technologie, Prozesse und Innovationsfähigkeit der Bank leitete und die branchenweit ersten Machine-Learning-Lösungen, u. a. für die Zahlungsüberprüfung, entwickelte.

“Zur richtigen Zeit am richtigen Ort”

Ende 2025 verzeichnete Thomson Reuters in seinem Jahresbericht gegenüber dem Vorjahr einen organischen Umsatzanstieg von 9 % bei seinen Big 3, die 82 % des Einkommens ausmachen. Dazu gehören auch Rechtsberufe sowie Steuer- und Buchhaltungsexperten. Das Unternehmen führt einen Großteil dieses Wachstums auf die Wirkung seiner KI-Lösungen Westlaw, CoCounsel und UltraTax zurück.

Roth sagt, es gehe darum, zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein. „Ich denke, wir sind eines der wenigen Unternehmen, die mit ihren generativen KI-Produkten echte Umsätze vorweisen können“, sagte sie und fügte hinzu: „Ehrlich gesagt haben wir ein bisschen Glück, denn KI funktioniert wirklich gut bei rechtlichen und steuerlichen Problemen.“

Recht, Buchhaltung und Steuern sind wortreiche, regelbasierte Disziplinen, die die Verarbeitung großer Mengen von Verträgen, Aufzeichnungen, Gesetzen, Gerichtsurteilen und Einreichungen erfordern. Das Recherchieren, Übersetzen, Prüfen und Entwerfen von Dokumenten kann repetitiv und zeitaufwändig sein, was diese Segmente zu idealen Kandidaten für die Automatisierung mit großen Sprachmodellen (LLMs) macht.

Aber es gibt auch Vorbehalte. Ein LLM ist nicht dasselbe wie eine Datenbank, und es handelt sich um komplexe, subtile, nuancierte, kontextbezogene – und nicht zu vergessen stark regulierte – Branchen, was bedeutet, dass man einem handelsüblichen KI-Chatbot niemals den endgültigen Entwurf anvertrauen sollte – wie Hunderte von Anwälten zu ihrem Leidwesen festgestellt haben (siehe unten).

KI auf dem Boden der Tatsachen halten

Thomson Reuters betreibt ein eigenes spezialisiertes juristisches LLM, das es 2024 mit dem Kauf des britischen Start-ups Safe Sign erworben hat. Dieses ist speziell auf juristische Daten trainiert, aber das Unternehmen verwendet auch mehrere Allzweckmodelle, darunter GPT, Gemini und Claude, wodurch es sich gegen die Schwächen oder Ausfälle eines einzelnen Modells absichern und das beste Modell für eine bestimmte Aufgabe auswählen kann.
Diese Modelle sind bekannt dafür, dass sie Halluzinationen produzieren, daher werden sie nicht „out of the box” verwendet. Die Genauigkeit kann verbessert werden, indem die Modelle mit RAG und den Inhalten von Thomson Reuters – über die das Unternehmen in Hülle und Fülle verfügt – geerdet werden, aber es gibt auch die Frage der Compliance. Die DSGVO und andere Datenschutzgesetze beschränken die Verarbeitung personenbezogener Daten auf zugelassene Gerichtsbarkeiten. Wie kann man das garantieren, wenn man ChatGPT oder Claude über eine Web-API nutzt?

Die Lösung dieser Probleme erfordert einen hohen Aufwand.
„[Die Anwendung der Schutzmaßnahmen] ist genauso aufwendig wie die Entwicklung des Produkts“, erklärte Roth gegenüber Computing. „ChatGPT kann viele falsche Antworten liefern. Möchten Sie, dass sich Ihre Anwälte darauf verlassen? Unsere Anwälte würden Ihnen sagen: ‚Die Daten sind nicht gut genug, um Ihnen eine Antwort zu geben‘, anstatt einfach etwas zu erfinden.“
Genauigkeit sei für die Nutzerbasis aus Anwälten und Wirtschaftsprüfern ein Muss, fuhr sie fort. „Diese Leute wollen eine Genauigkeit von 99,99 %. Sicherheit ist ein wichtiger Faktor, Datenschutz ist ein wichtiger Faktor.“

Wo KI einen Mehrwert schaffen kann

Um Akzeptanz zu finden und einen echten Mehrwert zu schaffen, ist es entscheidend, geeignete Anwendungsfälle für KI zu identifizieren. In den freien Berufen gehören dazu die Rationalisierung von Verwaltungsaufgaben, die Vereinfachung von Sprache, Recherche und Übersetzung.
Thomson Reuters hat vielleicht das Glück, dass die Kernmärkte des Unternehmens mit den Stärken der KI übereinstimmen, was den Verkauf erleichtert, aber das Unternehmen nutzt KI auch intern mit einer Plattform namens Open Arena, die auf die Bedürfnisse der Mitarbeiter zugeschnitten ist und gleichzeitig das Risiko von Schatten-KI mindert.
„Wir wollten nicht, dass alle Mitarbeiter von Thomson Reuters ChatGPT und Gemini verwenden und nicht wissen, wo unsere Daten landen könnten“, kommentierte Roth.
Die Einführung der KI ist noch im Gange, aber es gibt einen starken Sog aus bestimmten Bereichen des Unternehmens, fuhr sie fort.
„Die Anwendungsfälle, die für uns bisher sehr erfolgreich waren, sind Software-Engineering, Kundensupport und Marketing – also ganz typische Bereiche –, aber auch Teams wie die Finanzabteilung haben tatsächlich sehr gute Ergebnisse erzielt, was nicht unbedingt typisch ist.“

Auf die Frage, wie sie mögliche Anwendungsfälle identifiziert, antwortet Roth: „Wir schauen uns an, welche Art von Arbeit die Mitarbeiter verrichten und wie viel Zeit sie dafür aufwenden. Wir haben gesagt: ‚Das sind die großen Teams, bei denen wir glauben, dass es funktionieren wird, und darauf werden wir uns zuerst konzentrieren.‘ Das heißt nicht, dass wir uns nicht auch um einige der kleineren Teams kümmern werden, aber wir haben uns zuerst um die großen Bereiche gekümmert.“

Der Mensch bleibt im Spiel

Safe Sign, das Start-up für juristische KI, war nur eine von fünf Akquisitionen, die Thomson Reuters im Jahr 2024 getätigt hat, und dies ist ein weiterer interner Bereich, in dem sich KI als nützlich erwiesen hat.
„Wir haben selbst etwas für M&A entwickelt, das bei der Due Diligence wirklich hilft. Wenn man viel recherchieren, strategisch arbeiten oder eine Menge Dokumentation durchgehen muss, dann sind generative KI-Lösungen unglaublich hilfreich.“ Allerdings werde es nie ohne menschliches Zutun eingesetzt, fügte Roth hinzu.
„Ob wir es unseren Kunden zur Verfügung stellen oder selbst nutzen, es ist immer noch sehr stark ‚human in the loop‘, die letzte Meile liegt bei Ihnen.

Wir erwarten, dass die Person, die diese Sorgfaltspflicht leitet, sie liest, überprüft und sicherstellt, dass keine Fehler enthalten sind, genauso wie wir es bei einem Anwalt tun.“
Das wird für alle, die befürchten, dass KI ihnen ihren Arbeitsplatz wegnehmen könnte, eine Erleichterung sein. Bislang ist dies bei Thomson Reuters noch nicht geschehen, und sowohl die Arbeitsmoral als auch die Neugierde gegenüber der Technologie sind nach wie vor hoch, betont Roth, aber dieser Tag könnte kommen.
„Wir bringen den Menschen diese Möglichkeit näher, ihren Arbeitstag effizienter und effektiver zu gestalten und sich mit interessanteren Themen zu befassen, und bisher läuft das recht gut. Aber wenn sich die Branche verändert und die Menschen sehen, dass Arbeitsplätze wegfallen, müssen wir uns irgendwann Gedanken darüber machen, wie wir einige dieser schwierigeren Fragen angehen“, so Roth.

Die Perspektive eines Anwalts

Wir haben Jonathan Armstrong, Partner bei Punter Southall Law, der auch Mitglied der AI Task Force der New York State Bar Association und der Law Society AI Group ist, nach seiner Meinung zum Einsatz von KI-Tools durch Anwälte gefragt.
Das Risiko einer unachtsamen Verwendung von KI im rechtlichen Kontext sei offensichtlich, sagte er. „Derzeit gibt es 878 Fälle, in denen Anwälte oder Prozessparteien Fälle vor Gericht gebracht haben, die es gar nicht gibt.“
Viele dieser Fälle sind wahrscheinlich darauf zurückzuführen, dass Anwälte allgemeine Chatbots verwenden, ohne die Ergebnisse ordnungsgemäß zu überprüfen.
„Es gibt einen echten Unterschied zwischen KI, die speziell für juristische Zwecke entwickelt wurde, und einer einfachen GenAI“, bemerkte er. „Einer der wesentlichen Unterschiede sind die Trainingsdaten.
Unternehmen wie Thomson Reuters und LexisNexis verfügen über Hunderte von Jahren an Rechtsdaten, mit denen sie ihre Modelle trainieren und Antworten ableiten können. Im Gegensatz dazu werden einige frei verfügbare GenAI-Modelle mit CommonCrawl-Daten trainiert, also mit Beiträgen von Nutzern in Reddit-Chatrooms, die ihre Wunschvorstellungen oder ihre Meinung zum Gesetz äußern, anstatt dessen tatsächlichen Inhalt wiederzugeben.“

Spezialisierte Tools sind jedoch teurer (einige hundert Dollar pro Kopf und Monat), was zu Umgehungslösungen verleitet; selbst mit guten Tools müssen Anwälte weiterhin sorgfältig auf Datensicherheit und mögliche Verzerrungen achten.

„Seien Sie transparent, überprüfen Sie die Arbeit der KI so, wie Sie einen Nicht-Anwalt in Ihrem Team überprüfen würden, und gehen Sie vorsichtig mit Vertraulichkeit und Geheimhaltung um“, rät Armstrong.

Der neue Wettbewerb

Thomson Reuters steht – wie viele andere spezialisierte Datenanbieter – vor einer großen Herausforderung durch KI-Pioniere wie Anthropic. Die Aktien des Unternehmens brachen diese Woche ein, nachdem bekannt wurde, dass Anthropic Plug-ins für Claude Cowork auf den Markt gebracht hat, mit denen Aufgaben in den Bereichen Recht, Vertrieb, Marketing und Datenanalyse automatisiert werden können. Roth sieht darin jedoch nur eine vorübergehende Marktunsicherheit.

„Das neue Rechts-Plug-in von Anthropic bestätigt die Größe und Attraktivität dieses Marktes“, kommentierte sie nach dem Interview per E-Mail. „Thomson Reuters baut auf einer Position großer Stärke auf: maßgebliche Inhalte, jahrzehntelange juristische Expertise und integrierte Arbeitsabläufe, denen die weltweit führenden Fachleute vertrauen.”

Noch sind Anbieter wie Thomson Reuters im Vorteil: “Unsere KI basiert auf Ressourcen, über die Wettbewerber einfach nicht verfügen. Diese Differenzierung verstärkt sich mit der Zeit, und deshalb sind wir weiterhin gut positioniert.“

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf unserer Schwester-Websit Computing.