GesetzeFinden.at: Wiener Startup holt FFG-Förderung für „Legal Large Language Model“

GesetzeFinden.at forscht mit einem interdisziplinären Konsortium an einem Generative-AI-Modell spezifisch für den Rechtsbereich.

/artikel/gesetzefinden-at-ffg-foerderung-legal-large-language-model

✨ AI Kontextualisierung

Recht für alle zugänglich machen – so kann man das Ziel des 2021 gegründeten Wiener LeagalTech-Startups GesetzeFinden.at zusammenfassen. Denn „in einer Demokratie ist es entscheidend, dass jede:r Bürger:in Zugriff zu Gesetzestexten hat”, meinte einer der Co-Founder vor einiger Zeit gegenüber brutkasten. Mit der Plattform verknüpft das Unternehmen alle österreichischen Gesetze aus dem Bundesrecht mit dazu passenden Rechtssätzen und Entscheidungen. Eine engere Zielgruppe – neben „jede:r Bürger:in“ – sind dabei Jus-Studierende.

Sigmund Freud-Uni, Kanzlei Cerha Hempel und Fraunhofer Austria als Partner von GesetzeFinden.at

Schon im April 2023 kündigte das Startup gegenüber brutkasten „ein groß angelegtes Forschungsprojekt mit namhaften Partnern“ an, um einen AI-Chatbot zum österreichischen Recht umzusetzen. Zu diesem veröffentlichte GesetzeFinden.at nun weitere Details. Demnach soll das „Legal Large Language Model“ AmigaAI gemeinsam mit der Psychologischen Fakultät der Sigmund Freud Privat Universität (SFU), der Wiener Anwaltskanzlei Cerha Hempel und Fraunhofer Austria in den kommenden 24 Monaten umgesetzt werden. Dazu holte sich das „interdisziplinäre Konsortium“ eine FFG-Förderung.

GesetzeFinden.at-Gründer: Noch keine ausreichende Lösung für „feine Nuancen“ durch bestehende KI

„Unser Ziel ist es, ein rechtsspezifisches Sprachmodell zu schaffen, das Fachleuten sowie der breiten Öffentlichkeit zugute kommt und den Zugang zum Recht erheblich vereinfacht“, sagt GesetzeFinden.at-Co-Founder Bernhard Landrichter. Bestehende KI-Modelle böten noch keine ausreichende Lösung für die oft schwer verständliche juristische Fachsprache. Sie seien nicht darauf ausgelegt, die feinen Nuancen und den spezifischen Kontext des österreichischen Rechtswesens präzise zu erfassen.

Erfüllung des EU AI Acts als zusätzliche Herausforderung

Hans Kristoferitsch und Alina Alavi Kia, Projektverantwortliche bei Cerha Hempel betonen die Schwierigkeit des Unterfangens: „Die Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass das Legal LLM nicht nur den spezifischen Anforderungen des österreichischen Rechtsmarktes gerecht wird, sondern auch die hohen Standards des EU AI Acts erfüllt.“

Fraunhofer setzt in technischer Umsetzung auf „Society of Minds“

Für die technische Umsetzung von AmigaAI auf GesetzeFinden.at ist Fraunhofer Austria verantwortlich. Dabei setzt das Team auf das neuartige Konzept „Society of Minds“, bei dem mehrere KI-Chatbots miteinander kommunizieren und zusammenarbeiten. Damit sollen Ergebnisse verbessert und Rechenressourcen eingespart werden. Ruben Hetfleisch von Fraunhofer Austria führt aus: „Der Prozess ist folgender: Der Nutzer stellt zunächst eine Frage an die KI. Verschiedene Chatbots diskutieren dann untereinander ohne den Nutzer. Anschließend beantworten sie dann die Frage gemeinsam. Hieraus erhofft man sich bessere Ergebnisse, allerdings auch die Verwendung kleinerer und damit nachhaltigerer Modelle.“

LinktippZur Page des Startups

Deine ungelesenen Artikel:

die Redaktion

22.10.2026

30-Mio.-Runde: Mistral-Founder investiert in Zürcher Startup, das Roboter baut, die Kraft fühlen

Das Zürcher Startup Enact will Roboter für Aufgaben fit machen, bei denen bisher menschliches Fingerspitzengefühl gefragt ist. Dafür entwickelt Gründer Manuel Yves Galliker eine Technologie, mit der Maschinen über ihre Antriebe Druck und Widerstand erkennen sollen. Noch vor dem Produktstart hat das Unternehmen dafür 30 Millionen US-Dollar eingesammelt.

/artikel/30-mio-runde-mistral-founder-investiert-in-zuercher-startup-das-roboter-baut-die-kraft-fuehlen

die Redaktion

22.10.2026

30-Mio.-Runde: Mistral-Founder investiert in Zürcher Startup, das Roboter baut, die Kraft fühlen

/artikel/30-mio-runde-mistral-founder-investiert-in-zuercher-startup-das-roboter-baut-die-kraft-fuehlen

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag