08.11.2017

LegalTech: Wie Anwälte die Digitalisierung nutzen können

Bei einer Podiumsdiskussion zum Thema "Roboter-Anwälte" legten Experten den Status quo im LegalTech-Bereich dar und gaben Empfehlungen an die Juristerei.
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(c) DiePresse/Rudolph

In der Anwaltsbranche kommt die Automatisierung auf Samtpfoten. In Europa gibt es noch vergleichsweise wenige LegalTech-Startups und die werden von Kanzleien oft belächelt. Bei Fairplane etwa können Nutzer über ein einfaches Online-Tool ermitteln, wieviel Entschädigung ihnen bei einer Flugverspätung zusteht. Und geblitzt.de gibt Auskunft darüber, ob es sich lohnt gegen ein Strafmandat vorzugehen. Der Streitwert ist zu niedrig, um für größere Kanzleien interessant zu sein.

“Es wird oft übersehen, dass die Streitschlichtungs-Plattform Modria Millionen Fälle regelt”, mahnt Hariolf Wenzler, Chefstratege von Baker McKenzie, im Rahmen einer Podiumsdiskussion. Wenn sich die Technologien weiterentwickeln, haben derzeit belächelte Startups bereits die Erfahrung und das Know-how, um auch in jene Bereiche vorzudringen, die für Anwaltskanzleien interessant sind.

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Anwälte fühlen sich durch LegalTech nicht bedroht

Mehr als 100 Besucher lockte das Thema “Roboter-Anwälte” Anfang November in das Wiener K47. Die Veranstalter “Presse” und LexisNexis waren von dem Ansturm überrascht. Dabei zeigen Umfragen, dass Anwälte in Österreich dem Thema Digitalisierung mehrheitlich aufgeschlossen gegenüberstehen. “Anwälte rechnen in Zukunft zwar mit mehr Konkurrenz, fühlen sich aber nicht bedroht”, fasst FutureLaw-Gründerin Sophie Martinetz die Ergebnisse einer Befragung zusammen.

Erleichterung im Kanzlei-Alltag

Noch sei es aber so, dass sich die meisten Anwälte vor allem auf einen Aspekt der Digitalisierung konzentrieren, meint Hariolf Wenzler. Und zwar die Effizienzsteigerung. Gemeint sind etwa bessere Recherchemöglichkeiten oder einfache Automatisierungsanwendungen, die die tägliche Arbeit in einer Kanzlei erleichtern. LexisNexis reagiert auf den Trend mit wesentlich schlaueren Suchalgorithmen. “Hat unsere Datenbank bisher auf eine Suchanfrage einfach tausende Ergebnisse ausgespuckt, konzentrieren wir uns jetzt darauf, die Frage zu verstehen und eine relevante Antwort zu liefern”, erklärt LexisNexis-Geschäftsführer Alberto Sanz de Lama.

Google: Autocorrect für Verträge

Im Bereich der Automatisierung ist der naheliegendste Einsatzzweck der automatisch generierte Standardvertrag. “GoogleDocs hat in den USA speziell für Anwälte bereits eine Funktion, die eine Autovervollständigung von Vertragsklauseln anbietet”, erzählt Wenzler und sorgt in Hinblick auf bekannte iPhone-Autocorrect-Fehler für Erheiterung. Dahinter steckt aber ein ernstes Thema, denn dank Machine Learning werden die Systeme immer intelligenter. Und besonders raffiniert müssen sie für das Erstellen von Verträgen nicht sein.

(c) DiePresse/Rudolph

Automatisierte Verträge schon Realität

„In Wahrheit werden ja schon jetzt für viele Verträge Vorlagen benutzt, in die nur wenige Daten eingetragen werden müssen“, weiß Alexander Rapatz, der gleichzeitig als Jurist in der Wiener Anwaltskanzlei Stadler Völkel als auch als Partner bei dem Venture Capital Unternehmen Venionaire Capital tätig ist. “In unserer Kanzlei werden beispielsweise Liegenschaftskaufverträge bereits vollautomatisiert von einem Programm erstellt, das wir selbst entwickelt haben”. Rapatz ist überzeugt, dass aufgrund immer besserer Technologien und Software-Lösungen im LegalTech-Bereich der Wettbewerbsdruck auf die Anwaltsbranche noch enorm steigen wird.

“Wir suchen Anwälte und Programmierer. Am besten in einer Person”, Daniela Feuersinger, BRZ

Den Luxus von Programmierern können sich kleinere Kanzleien oft nicht leisten und grundsätzlich herrscht die Angst, dass Mitarbeiter dem technologischen Wandeln nicht gewachsen sein könnten. Martinetz: “Unsere Befragung hat gezeigt, dass die größten Ängste in der Branche beim Datenschutz und der Fähigkeit der Mitarbeiter liegen”. Das ist auch im Bundesrechenzentrum ein großes Thema. “Wir suchen Anwälte, die mit Themen wie Blockchain und Machine Learning umgehen können und Programmierer. Am besten beides in einer Person”, verrät Daniela Feuersinger, Chefstrategin des BRZ. Auch Wenzler glaubt, dass die Digitalisierung Arbeitsweise und Ausbildung von Anwälten stark beeinflussen wird: “Das juristische ‘Produkt’ wird arbeitsteiliger und Anwälte müssen sich daran gewöhnen, mit Programmierern und Designern zusammenzuarbeiten”.

> Zum LexisNexis-Whitepaper zur Digitalisierung der Rechtsbranche

Top-Kanzleien suchen neue Geschäftsmodelle

Die Effizienzsteigerung durch bessere Recherchemöglichkeiten und (teil-)automatisierte Standardaufgaben wird also von einem Großteil der Branche freudig aufgenommen. Ein anderer und vielleicht wichtigerer Aspekt der Digitalisierung wird aber gerne übersehen. Die Suche nach neuen Geschäftsmodellen oder zumindest nach einer Erweiterungsmöglichkeit des eigenen Geschäftsmodells wird in Zukunft auch bei Anwälten eine größere Rolle spielen. Ein Beispiel wäre etwa, mit gesammelten Daten und schlauen Algorithmen vorherzusehen, was ein Mandant brauchen könnte und aktiv auf ihn zuzugehen. “Das unterscheidet die Top-Kanzleien der Zukunft”, ist Sanz de Lama überzeugt.

+++ LawTech: Future-Law-Konferenz am 29.11.2017 in Wien +++

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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