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06.12.2017

Interview: LexisNexis Österreich überlegt Startup-Übernahme

Der Österreich-Chef von LexisNexis, Alberto Sanz, spricht im Interview über die LegalTech-Szene in Österreich, die Digitalisierung in der Anwalts-Branche und Innovations-Pläne von LexisNexis.

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Alberto Sanz ist in der IT-Branche ein bekanntes Gesicht. Der ehemalige Geschäftsführer der Autoscout-Gruppe und Chef von ebay Österreich und Schweiz hat 2015 in das österreichische Startup zoomsquare investiert. Im selben Jahr hat er in Österreich auch die Geschäftsführung des juristischen Fachverlags LexisNexis übernommen. LexisNexis selbst gehört zu dem britischen Medienkonzern RELX, der die beiden österreichischen Jus-Verlage ARD und ORAC aufgekauft und fusioniert hat.

Nachdem Sanz das Ruder übernommen hat, wurde in Österreich eine der intelligentesten Rechercheplattformen des internationalen Konzerns entwickelt. Im Interview erzählt der LexisNexis-Österreich-Chef, warum LegalTech in kleinen Ländern ein schweres Pflaster ist, wie Anwälte von der Digitalisierung profitieren werden und ob man sich vor den „Roboter-Anwälten“ fürchten muss.

+++ LegalTech: Wie Anwälte die Digitalisierung nutzen +++

Sie sind vor zwei Jahren aus einem sehr innovationsaffinen Umfeld aus der IT-Branche in Deutschland nach Österreich zu einem juristischen Fachverlag gekommen. War das ein Kulturschock?

Ich habe festgestellt, dass wir bei LexisNexis in Österreich schon sehr weit sind. Wir müssen uns im Vergleich zu anderen Verlagshäusern nicht fragen, wie wir unser Geschäftsmodell in die digitale Welt bringen. Als Fachverlag mit Multichannel-Strategie ist unser stark digitales Geschäftsmodell schon nachhaltig gesichert.

Wie schätzen Sie die LegalTech-Szene in Österreich ein?

In Österreich ist die Szene noch überschaubar. Es werden sicher noch Startups kommen, die gute länderübergreifende Lösungen anbieten. Wir sind in einer Branche, in der man in den meisten Fällen sehr lokal agieren muss. Das britische und unser Recht sind beispielsweise sehr unterschiedlich und die Inhalte von einem Land sind im anderen Land uninteressant. Wenn man eine lokale LegalTech-Nischenlösung entwickelt, ist die Monetarisierung eine große Herausforderung. Wenn der Markt klein ist – sagen wir 3000 Anwaltskanzleien – muss man schon sehr viele von dem Angebot überzeugen, damit sich die Investition rechnet. Lösungen zu entwickeln, die sich 1:1 in andere Märkte übertragen lassen, ist in der LegalTech-Branche im Vergleich zu anderen schwierig.

Wenn man bei LegalTech aber auch an öffentliche Institutionen denkt, sind wir in Österreich im Vergleich zu anderen Ländern sehr weit. Alle Gesetzte aktualisiert online abrufen zu können ist in Österreich selbstverständlich – in UK und Deutschland gibt es das noch nicht so lange. Von Amtswegen, die es nur noch online gibt, ist man in Deutschland weit entfernt. Einerseits, weil es das nicht gibt und andrerseits, weil es nicht genutzt wird. (Die Nutzungsrate von Online-Regierungsservices liegt in Österreich bei 74% und in Deutschland bei 45%, Anm.)

Sind Startup-Übernahmen für LexisNexis in Österreich ein Thema?

Grundsätzlich ja. Wir müssen uns immer die Frage stellen, was wir dem Kunden als logisches nächstes Service anbieten können. Wir sind da sehr interessiert und schauen uns nicht nur in Österreich um. Vor allem in Deutschland tut sich einiges.

Müssen sich Anwälte vor Künstlicher Intelligenz fürchten?

Diese Angst vor „Roboter-Anwälten“, die indirekt geschürt wird, ist übertrieben. Derzeit kann man durch Software in der Anwaltswelt viel verbessern. Die Automatisierung einfacher, repetitiver Prozesse ist heute Realität. Je nachdem, welche Studie man heranzieht, kann das bis zu 30 Prozent der Arbeit betreffen. Am Ende muss aber ein Mensch mit den gewonnenen Daten und Informationen umgehen. Anwälte müssen auch Aufgaben bewältigen, die Roboter zumindest bisher nicht können. Anwälte müssen z.B. verhandeln, mit Menschen umgehen, Körpersprache lesen können.

Werden kleine Kanzleien durch die Digitalisierung unter Druck geraten?

Digitalisierung hilft in zwei Bereichen: bei der Effizienz und beim Erweitern von Geschäftsmodellen. Wenn eine mittlere Kanzlei durch Technologie bestimmte Prozesse beschleunigt, kann sie günstigere Preise anbieten als ein kleinerer Anwalt, der diese Technologie vielleicht nicht hat. Hier entsteht Druck, den wir als Anbieter von Informationen und Wissen vielleicht etwas lindern können. Technologie ermöglicht es kleineren Anwälten, auch in Randgebieten, die sie sich vielleicht bisher nicht zugetraut haben, Mandate anzunehmen. Das ist der Teil, wo das Business erweitert wird. Anwälte im ländlichen Bereich müssen breiter aufgestellt sein. Denen geben wir das Rüstzeug, um das noch besser zu machen.

Welches Rüstzeug ist das?

Inhaltlich ist unsere neue Rechercheplattform eine kleine Revolution. In den Lexis Briefings geht es darum, zu bestimmten Themen kompaktes Wissen zur Verfügung zu stellen. Derzeit decken wir etwa 1000 Themen ab und es werden immer mehr. Unsere Briefings – die von namhaften Experten geschrieben wurden – helfen nicht nur kurzfristig, zum Beispiel während eines Telefonats mit einem Mandanten. Sie sind tatsächlich eine neue Form der Rechtsliteratur und geben einen extrem kompakten Überblick zu einer Fülle wichtiger Rechtsfragen.

Die Lexis SmartSearch Technologie wiederum beschleunigt die Rechtsrecherche und liefert Antworten statt reiner Ergebnislisten. Wir erkennen den Kontext der Suche. Das funktioniert ungefähr so, wie die Zusammenfassungen zu einem Thema, die Google bei einer Suchanfrage liefert. Früher hätte es auf die Suchanfrage nach einer berühmten Person lediglich eine sehr lange Liste von mehr oder weniger relevanten Ergebnissen gegeben und der Nutzer musste sich die Informationen selbst suchen. Jetzt gibt es ein Kurzprofil der Person, das immer nach einem bestimmten Schema funktioniert, zusätzlich zur Ergebnisliste. So kann man sich wesentlich schneller ein Bild von einer Person machen, als früher. Bei uns sind die Themen natürlich etwas komplizierter, aber das Grundprinzip ist ähnlich.

Wir können mit der neuen Plattform auch die normale Ergebnisliste grafisch darstellen und so helfen, schneller das relevante Dokument zu finden. In der grafischen Darstellung wird die Relation der Dokumente zueinander abgebildet und zusätzlich sind alle Dokumente auf einer zeitlichen Achse angeordnet.

Welche Rolle hat der Mutterkonzern bei der Entwicklung gespielt?

Wir haben auf Grundtechnologien aufgebaut, die wir uns in der Entwicklung als rein lokaler Anbieter nicht hätten leisten können. Technisch haben wir auf Lösungen des Mutterkonzerns aufgebaut, aber sehr viele lokale Anpassungen und Erneuerungen vorgenommen. Mittlerweile fragt der Konzern bereits nach, wie unsere Lösung in anderen Ländern repliziert werden können.

Will LexisNexis auch noch andere LegalTech-Gebiete erobern? Sind zum Beispiel Blockchain oder die vielzitierten „Roboter-Anwälte“ ein Thema?

Wir decken den Recherche-Teil in der Arbeitswelt von Anwälten ab, stellen uns aber schon immer wieder die Frage, ob wir das erweitern sollen und können. Wir sind gut im Informationen-Sammeln und Fragen-Beantworten, könnten aber mehr Berührungspunkte mit Anwälten haben. Der klassische Weg ist: Der Anwalt übernimmt einen Fall und dann wird recherchiert. Das kostet Zeit. Wir wollen dieses Wissen aber nicht nur liefern, wenn wir danach gefragt werden, sondern sofort, wenn es Sinn hat. Wir kommen hier in den Bereich digitaler Wissens-Assistenten. Das wäre eine logische Weiterentwicklung.

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Katja Forbes zählt zu den gefragtesten internationalen Stimmen an der Schnittstelle von Customer Experience, Künstlicher Intelligenz und Digitalstrategie. Die gebürtige Australierin war Executive Director und Head of Client Experience bei der Standard Chartered Bank, zuvor International Director und Vice President im globalen Vorstand der Interaction Design Association (IxDA); heute teilt sie ihre Zeit zwischen Singapur und Australien auf. Mit ihrem jüngsten Buch „Machine Customers: The Evolution Has Begun“ hat sie ein Thema in den Fokus gerückt, das gerade von der Theorie in die Praxis kippt. brutkasten hat mit ihr am Exporttag 26 der Wirtschaftskammer Österreich gesprochen.

Der Begriff „Machine Customer“ geht auf Gartner zurück und beschreibt einen nicht-menschlichen wirtschaftlichen Akteur: eine KI, die eigenständig entscheidet, verhandelt und Geld ausgibt. Was nach ferner Zukunft klingt, ist längst Realität. Visa hat mit „Intelligent Commerce“ einen Zahlungsstandard für Agenten gestartet, Googles Shopping-Agent greift auf einen Produktgraphen mit Milliarden Einträgen zu, und Handelsriesen wie Walmart verhandeln Lieferantenverträge bereits weitgehend automatisiert.

Für europäische Unternehmen ist das mehr als eine technische Spielerei. Wenn KI-Agenten zu einem unkontrollierbaren Filter zwischen Marke und Kunde werden, verlieren klassische Marketing-Hebel ihre Wirkung – und maschinenlesbare, überprüfbare Werte- und ESG-Nachweise werden zum stärksten Verkaufsargument. Hinzu kommt eine geopolitische Dimension: die Abhängigkeit von US-Modellen und die Frage der „kommerziellen Souveränität“. Im Interview erklärt Forbes, was Konzerne, Startups und KMU jetzt tun sollten.

Was ist ein „Machine Customer“?

Die breiteste Definition kommt von Gartner: ein nicht-menschlicher wirtschaftlicher Akteur. Ich betrachte es lieber etwas kategorisierter: Es ist etwas, das in der Wirtschaft agieren, Transaktionen durchführen, Entscheidungen treffen und Geld ausgeben kann – entweder von einem Menschen gesteuert oder autonom. Ein B2C-Beispiel: Visa Intelligent Commerce ist letztes Jahr mit der Anweisung gestartet: „Finde mir die besten Kopfhörer unter 200 Dollar – und wenn du sie gefunden hast, kauf sie.“ Googles Spark geht noch weiter, weil darunter ein Produktgraph mit rund 65 Milliarden Einträgen liegt. Der Agent gleicht die Parameter ab, findet das Produkt und bezahlt über Google Pay. Das Bemerkenswerte: Es ist ein vollständig disintermediierter Kauf. Wenn Spark ein Paar Bose-Kopfhörer findet, geht es nie wieder auf die Bose-Website. Bose wird für Google effektiv zum Drop-Shipper – die Marke verschwindet aus der Beziehung.

Heißt das, Logik ersetzt Emotion?

Das ist der erste, naive Reflex – und er greift zu kurz. Ein Agent fällt zwar auf seine harten Vorgaben zurück, meist rund um den Preis. Aber Agenten sind bemerkenswert gut darin, emotionale Stimmungen zu quantifizieren. Wenn ich sage: „Ich will lustige Socken, die mich glücklich machen“, durchsucht der Agent das Web nach genau diesem Sentiment über zehntausende Bewertungen hinweg und verknüpft es mit meinem Wunsch. In China habe ich ein BYD-Auto gesehen, das die Stimmung erkennt und die Umgebung entsprechend anpasst. Mercedes Pay kann im Fahrzeug bereits bezahlen, parken und Ladevorgänge aushandeln. Neun chinesische Autohersteller bauen Alibabas Qwen-Modell ins Cockpit ein, ebenso BMW China. Agenten fühlen nichts – aber sie leiten Emotionen bemerkenswert kreativ ab. So einfach wie „Logik schlägt Emotion“ ist es also nicht.

Was bedeutet das für Konsumgütermarken?

Ein Albtraum. Ich arbeite gerade mit vielen CMOs zusammen, und die Frage lautet immer: „Wie vermarkte ich an einen KI-Agenten?“ Die Antwort: gar nicht. Der Agent wird zu einem Filter, den man nicht mehr kontrolliert. Keiner der klassischen Hebel, mit denen man früher Menschen zum Kauf bewegt hat, wirkt bei einem Agenten.

CX-Expertin Katja Forbes im brutkasten-Interview am Exporttag 26 der Wirtschaftskammer Österreich. © Martin Pacher / brutkasten

Wie differenziert man sich dann noch?

Ich sehe drei Ebenen im Agentic Commerce. Erstens: Auffindbarkeit – GEO, AEO, im Grunde das, was früher SEO war, neu gedacht für Agenten. Rund 90 Prozent der Anbieteraktivität spielt sich hier ab, weil es am leichtesten zugänglich ist. Zweitens: die technische Vertrauensebene – kann ich eine vertrauenswürdige Transaktion abwickeln? Hier kommen die Payment-Rails ins Spiel – Mastercard, Visa, Stripe. Und drittens, die anspruchsvollste Ebene: Werte. In meinen Experimenten war der Ausschlag gebend, wenn alle gleich auffindbar und gleich vertrauenswürdig waren, dass eine Marke zu meinen Werten passte – und das unabhängig in Drittquellen überprüfbar war. Wenn ich sage: „Ich will einen Regenmantel, Nachhaltigkeit ist mir wichtig“, landet der Agent bei Patagonia, weil deren Footprint Chronicles das mit Daten belegen. Und genau darum geht es: Man kann eine KI nicht greenwashen. Sie kann jede Behauptung überprüfen – und was sich nicht belegen lässt, fliegt raus.

Wo stehen wir bei der Adoption?

Im B2C-Bereich sind wir noch ganz am Anfang. Eine aktuelle Gartner-Umfrage beziffert es auf rund 11 Prozent, die einem Agenten einen Kauf ohne Rückfrage zutrauen würden. Im B2B-Bereich steckt das eigentliche Geld – und dort ist man bereits weit fortgeschritten. Seit einem Pilotprojekt 2022 verhandelt Walmart mit Lieferanten über KI, via der von einem Esten gegründeten Plattform Pactum. Fast 70 Prozent der Verträge wurden ohne menschliche Beteiligung auf Walmart-Seite abgeschlossen, und drei Viertel der Lieferanten bevorzugten die Verhandlung mit der KI. Das Ergebnis: rund drei Prozent bessere Einkaufspreise und 35 Tage längere Zahlungsziele – Working Capital, das aus den Taschen der Lieferanten zurück zu Walmart wandert. Auch Maersk, Honeywell und Astra Zeneca sind Kunden. Für Lieferanten bedeutet das: Die KI hat alle Zeit der Welt, die Lieferkette bis ins Detail zu durchleuchten. Wenn ESG- und Werte-Nachweise nicht verifizierbar dokumentiert sind, kommt man nicht mehr durch.

Und die geopolitische Dimension – Europas Abhängigkeit von US-KI?

Es geht um kommerzielle Souveränität: Unternehmen müssen selbst bestimmen können, zu welchen Bedingungen sie KI-Akteure in ihr Geschäft lassen. Mein Rat: sich nicht nur auf die USA zu fixieren. Fünf der Top-Ten-Modelle kommen aus China – leichter und günstiger im Betrieb. Die VAE wollen bis 2028 mindestens die Hälfte ihrer Regierungsdienste über agentische KI abwickeln und dieses Governance-Modell in den Globalen Süden exportieren – womit der gesamte afrikanische Kontinent ins Spiel kommt. Australien hat ein souveränes Modell. KI ist nicht politisch neutral; entscheidend ist, wie sie gesteuert wird.

Deine Botschaft an KMU?

Findet heraus, welche Machine Customers bei euch anklopfen. Es gibt fünf Typen: den delegierten Agenten, den autonomen Käufer, das Multi-Agenten-Netzwerk, den Co-Buyer und den Intermediär – wie Amazons Rufus. Beginnt mit dem Machine Customer Canvas. Vielleicht baut ihr selbst Machine Customers: Mercedes-Fahrzeuge sind welche. Mit Agenten verdreifacht sich der mögliche Geschäftsmodellraum. Das wird alles verändern.

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