13.05.2024
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

AI:ssociate: KI-Assistent von Wiener Kanzlei-Startup soll Jurist:innen viel Arbeit abnehmen

AI:ssociate soll Dank generativer KI nicht nur juristische Fragen beantworten, sondern auch ausformulierte Texte liefern. Im Hintergrund steht die Wirtschaftskanzlei Grama Schwaighofer Vondrak Rechtsanwälte.
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AI:ssociate-Geschäftsführer Philipp Merzo | (c) Grama Schwaighofer Vondrak Rechtsanwälte
AI:ssociate-Geschäftsführer Philipp Merzo | (c) Grama Schwaighofer Vondrak Rechtsanwälte

Dass Jurist:innen auf absehbare Zeit nicht durch „Robo-Anwälte“ ersetzt werden können, wird von ihnen selbst immer wieder beschworen. Zumindest einen Teil ihrer Arbeit – und zwar einen mühsamen und doch essenziellen – kann die KI aber durchaus übernehmen. Das zu beweisen tritt nun die Wiener Wirtschaftskanzlei Grama Schwaighofer Vondrak Rechtsanwälte mit ihrem Startup AI:ssociate FlexCo an.

AI:ssociate: Datenbank mit Rechtstexten trifft OpenAI-KI

Dabei setzt das Unternehmen auf generative KI, konkret auf Sprachmodelle von OpenAI. Diesen steht für ihre Antworten aber ein sehr klar abgegrenzter Informationspool zur Verfügung. „Das Herzstück der App ist eine von uns Anwälten gehostete und gewartete juristische Wissensdatenbank, die knapp 200.000 privatrechtliche und steuerrechtliche höchstgerichtliche Entscheidungen, dutzende Gesetze sowie weitere gemeinfreie juristische Inhalte enthält“, erklärt AI:ssociate-Geschäftsführer Philipp Merzo. Insgesamt enthalte die Datenbank derzeit etwa eine Million Seiten Rechtstexte.

Keine Halluzinationen

Mit Hilfe einer eigens entwickelten Such- bzw. „Retrieval“-Strategie werden Aufgabenstellungen der Nutzer:innen semantisch abgefragt und verarbeitet. „AI:ssociate kann dadurch rechtliche Fragen und Aufgaben in natürlicher Sprache verstehen und Antworten mit präzisen Quellenangaben geben“, so Merzo. „Halluzinationen“, wie man sie von ChatGPT kennt, sollen durch den Ansatz ausgeschlossen sein.

AI:ssociate schreibt auch Texte

Der Assistent kann dabei nicht nur juristische Fragen beantworten, sondern auch Folgefragen bearbeiten, Texte für eine E-Mail, für ein Gutachten oder für eine behördliche Eingabe erstellen, Texte zusammenfassen, in beliebige Sprachen übersetzen, vereinfachen oder stilistisch anpassen. So könne etwa ein elektronischer Verfahrensakt in die „Vektordatenbank“ des Startups geladen und die Frage gestellt werden: „Wie begründet die Klägerin das Vorliegen eines Vertrags mit Schutzwirkung zugunsten Dritter?“, erklärt der Geschäftsführer. Nachdem das Sprachmodell geantwortet habe, könne dann etwa die Aufgabe formuliert werden: „Erstelle einen Textbaustein mit Argumenten aus der Judikatur, warum kein Vertrag mit Schutzwirkung zugunsten Dritter vorliegt und die Beklagte daher nicht haftet“.

„Ergebnisse derzeit noch mit jenen von Berufsanwärtern vergleichbar“

Momentan sei man aber noch in der Alpha-Testversion, räumt Merzo ein. „Die Rechercheergebnisse und vorgeschlagenen Falllösungen von AI:ssociate sind derzeit noch mit jenen von Berufsanwärtern vergleichbar und müssen vom Experten auf deren Richtigkeit geprüft werden.“ Schon bald soll es aber das nächste Update geben. Später sollen Nutzer:innen die Services als Abo oder auch mit Guthaben, bei dem „ein Cent-Betrag“ pro Abfrage zu zahlen ist, kaufen können. Auch die Expansion in den gesamten DACH-Raum ist bereits angedacht.

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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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