Immer mehr Rechtsabteilungen investieren in KI-Tools, aber der Nachweis eines echten Mehrwerts fehlt in den meisten Unternehmen. Dieser Beitrag zeigt, warum das so ist und welche Kennzahlen (KPIs) jetzt wichtig werden.
Viel investiert, wenig belegt
In deutschen Unternehmensrechtsabteilungen ist KI längst kein Pilotprojekt mehr. Die meisten Teams nutzen mindestens ein KI-gestütztes Tool, ob für Vertragsprüfungen, Recherchen oder Dokumentenanalysen. Gleichzeitig zeigt eine aktuelle Studie von Axiom, dass die große Mehrheit der Rechtsabteilungen weltweit den Return on Investment (ROI) ihrer KI-Investitionen nicht messen kann. Eine Analyse des Fachmagazins JUVE bestätigt dieses Bild für den deutschen Markt.
Das ist kein Problem der Technologie. Es ist ein Strukturproblem: Die meisten Rechtsabteilungen haben bisher keine systematischen Ausgangswerte erfasst, mit denen sie den Zustand vor der KI-Einführung mit dem danach vergleichen könnten. Es fehlt damit der Referenzwert, um den Nutzen von KI zu messen.
Warum der KI-Nutzen so schwer zu greifen ist
Juristische Arbeit lässt sich nicht so einfach quantifizieren, wie z.B. Buchhaltung. Es gibt keine standardisierten Einheiten, in denen Qualität oder Risikoreduktion direkt messbar sind. Eine Vertragsprüfung, die z.B. ohne KI drei Stunden dauert und mit Hilfe von KI in einer Stunde erledigt ist, spart nominal Zeit. Ob der Output auch qualitativ besser ist, ist deutlich schwerer zu bewerten.
Hinzu kommt, dass KI-Tools in Rechtsabteilungen selten isoliert eingesetzt werden. Sie sind eingebettet in bestehende Workflows, werden von Mitarbeitenden mit unterschiedlichem Know-how genutzt und die Ergebnisse werden von Jurist:innen nachkontrolliert. In diesem Gesamtsystem ist der individuelle Beitrag der KI schwer greifbar.
Eine weitere Herausforderung: Viele Tools liefern zwar Aktivitätsmetriken (z.B. wie viele Dokumente verarbeitet, oder wie viele Anfragen gestellt wurden), aber keine Ergebnismetriken. Aktivität allein ist kein messbarer Erfolg, sondern höchstens ein Indikator (eine häufige Nutzung kann dafür sprechen, dass die Nutzer:innen einen Mehrwert darin sehen).
Was konkret messbar ist – und wie
Zunächst: Es muss nicht immer der große Wurf sein, der alles sofort abdeckt. Der Einstieg in die ROI- und KPI-Messung muss also nicht (über-)komplex sein und kann auch in kleinen Schritten erfolgen:
1. Aufwand für das Setup: Einführungs- und Betriebskosten von KI sind das eine, aber die Aufwände für das korrekte Setup (z.B. den Aufbau und die Aktualisierung von Playbooks für die Prüfung von Verträgen) dürfen dabei nicht vergessen werden. Es macht also Sinn, diese Aufwände zu erfassen und in die Gesamtrechnung einfließen zu lassen.
2. Bearbeitungszeit: Wie lange dauert ein definierter Prozess, also etwa ein NDA-Review mit und ohne KI? Wer keine historischen Daten hat, sollte jetzt damit anfangen Baselines zu dokumentieren oder ggf. aus vergangenen Durchläufen grobe Orientierungswerte zu ermitteln, gegen die geprüft werden kann.
3. Warte-/Liegezeit: Wie lange liegen Aufgaben ohne Einsatz von KI durchschnittlich im Postfach bzw. Ticket-Tool, bevor jemand damit beginnt? Wie ist die Lage nach der Einführung der KI? Die Werte sind ein Indikator dafür, ob KI die Gesamtaufwände reduziert, so dass das Gesamtvolumen an Aufgaben schneller bearbeitet werden kann.
4. Fehlerquote: Bei standardisierten Prüfaufgaben macht ein Benchmarking gegen manuelle Prüfungen Sinn. Das ist zum einen erforderlich, um sicherzustellen, dass die KI verlässlich arbeitet und die gewünschte Qualität liefert, hilft aber nach Optimierung des Systems auch aufzuzeigen, ob die KI den Output im Vergleich zu einer rein manuellen Prüfung verbessert (v.a. wenn die KI als zusätzliches Paar Augen eingesetzt wird).
5. Nutzerzufriedenheit und Akzeptanz: Wie bewerten die Nutzer:innen den Einsatz der KI? Die Nutzungsmetriken (s. oben) sind hierfür ein erster Indikator, sind isoliert aber nicht aussagekräftig genug. Das ist etwa dann der Fall, wenn die KI-Tools aus Mangel an freigegebenen Alternativen zähneknirschend zum Einsatz kommen. Hilfreich können hier kurze Umfragen sein, bei denen das Stimmungsbild gegen die Nutzungsmetriken gehalten wird. Gleichzeitig können diese Umfragen auch genutzt werden, um Verbesserungspotenzial zu erkennen oder z.B. ursprünglich festgelegte Use Cases zu hinterfragen (z.B. wenn das Tool für komplett andere Aufgaben mit großem Erfolg genutzt wird).
Qualität statt Geschwindigkeit: Was KI wirklich leistet
KI in der Rechtsabteilung wird häufig mit Effizienzversprechen beworben. Das stimmt in Teilen. Aber der eigentliche Hebel liegt an anderer Stelle: in der Qualität. Eine gut aufgesetzte KI prüft den zwanzigsten Vertrag des Tages mit derselben Sorgfalt wie den ersten.
Das ist kein Ersatz für juristische Urteilsfähigkeit, aber es ist eine verlässliche zweite Meinung. Für Rechtsabteilungen, die mit wenig Personal viel Volumen bewältigen müssen, kann das den Unterschied machen.
Wer KI nur an der Zeitersparnis misst, unterschätzt diesen Qualitätsaspekt systematisch, so dass gute, gründlich arbeitende Tools schlechter aussehen als sie sind. Ebenso trügerisch kann aber der reine Blick auf Aktivitätsmetriken sein: Schlechte Tools, die oft genutzt werden (s. oben), werden dann ggf. fälschlich als Erfolg gewertet, obwohl sie keinen messbaren Mehrwert liefern. Der KI-ROI in der Rechtsabteilung lässt sich also nur dann fair beurteilen, wenn Qualitätsaspekte in die Messung einfließen.
Wie KLTO unterstützt
KLTO begleitet Rechtsabteilungen und Datenschutzteams dabei, KI-Tools nicht nur einzuführen, sondern nutzbar zu machen. Das bedeutet konkret: Wir helfen dabei, Prozesse so zu strukturieren, dass KI-Einsatz messbar wird. Und das von der Ausgangsdokumentation bis zur regelmäßigen Auswertung. Wir kennen die rechtlichen Anforderungen beim Einsatz von KI in deutschen Rechtsabteilungen und verbinden diese mit einer technisch umsetzbaren Architektur.
Wenn Sie wissen möchten, welche Ihrer Prozesse sich für einen strukturierten KI-Einsatz eignen und wie Sie den Nutzen von Anfang an dokumentieren, sprechen Sie uns an.
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KLTO | Ein Beitrag von Daniel Dischinger