In dieser Folge schauen wir uns Microsofts neues Legal-Angebot an und fragen uns, wie viel daran tatsächlich neu ist. Sind Playbooks, Vertragsanalyse und Tabular Review echte neue Fähigkeiten oder vor allem bekannte KI-Funktionen in einer leichter nutzbaren Oberfläche?

Danach geht es um eine deutlich grundlegendere Frage: Was macht KI mit unserem Denken und unseren Erinnerungen? Studien zeigen, dass Menschen sich durch KI Dinge einreden lassen können, die nie passiert sind. Gleichzeitig merken wir selbst, wie wenig von Aufgaben hängen bleibt, wenn die KI einen großen Teil der Arbeit übernimmt.

Zum Schluss stellen wir noch eine unangenehme Frage: Würden Unternehmen gerade wirklich so viel Geld und Zeit in KI-Transformation stecken, wenn sie keine Angst hätten, von der Konkurrenz abgehängt zu werden?

Und weil wir tatsächlich seit einem Jahr dabei sind, feiern wir nebenbei auch unseren ersten Podcast-Geburtstag.

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Was passiert, wenn private KI-Systeme irgendwann an fast jedem Schritt unseres Rechtssystems beteiligt sind?

Gesetze werden mit KI entworfen. Anwältinnen und Anwälte schreiben ihre Schriftsätze mit KI. Juristische Kommentare entstehen mit KI. Und irgendwann nutzen vielleicht auch Richterinnen und Richter dieselben Systeme für ihre Entscheidungen.

Damit könnte sich etwas verändern, über das bisher erstaunlich wenig gesprochen wird: Ein Teil der Rechtssetzung und Rechtsanwendung wandert faktisch in Systeme privater Technologieunternehmen. Systeme, bei denen wir oft nicht wissen, welche Quellen sie berücksichtigen, welche Informationen sie stärker gewichten und welche Vorgaben im Hintergrund ihre Antworten beeinflussen.

Wir sprechen darüber, ob das zu einer Privatisierung des Rechts führt, ob eine KI jemals wirklich neutral entscheiden kann und ob wir uns vorstellen könnten, einen Rechtsstreit freiwillig von einer KI entscheiden zu lassen.

Außerdem geht es um ein verwandtes Problem: KI produziert immer mehr Inhalte im Internet und nutzt diese anschließend selbst wieder als Quellen. Was passiert, wenn sich KI zunehmend aus ihren eigenen Inhalten speist und das Internet immer stärker aus Bots und AI Slop besteht?

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Kann eine KI politisch neutral sein?

Wir haben ChatGPT, Grok, DeepSeek, Claude und Gemini mit den Thesen des Berliner Wahl-O-Mats konfrontiert und gefragt, welche Position aus ihrer Sicht jeweils die beste für Berlin wäre. Einige Modelle wollten darauf partout nicht antworten. Andere hatten erstaunlich klare Vorstellungen.

In dieser Folge sprechen wir darüber, wie weit die Antworten der verschiedenen KI-Systeme auseinanderliegen, warum Trainingsdaten und Systemvorgaben dabei eine Rolle spielen können und was das für die Vorstellung einer neutralen KI bedeutet.

Und wir fragen uns, was passiert, wenn wir KI künftig nicht nur zum Schreiben und Recherchieren nutzen, sondern ihr immer häufiger Entscheidungen überlassen.

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KI kann programmieren, recherchieren und inzwischen sogar Computer bedienen. Gleichzeitig sind SAP und Salesforce noch da, KI-Agenten haben die Büros nicht leergefegt und aus den unzähligen Vibe-Coding-Demos entstehen erstaunlich selten große Unternehmen. Wo bleibt also die angekündigte KI-Revolution?

Wir sprechen über GPT-6 Astra und die Aussicht, dass KI künftig nicht mehr nur einzelne Tools nutzt, sondern den Computer selbst bedient. Und wir fragen uns, warum die technische Entwicklung den Unternehmen davonläuft: Was lernen wir aus Metas Erfahrungen mit KI-Agenten? Verändert KI den Arbeitsmarkt vielleicht längst, nur nicht durch Massenentlassungen? Und warum kann man Salesforce möglicherweise nachbauen, hat damit aber noch lange kein funktionierendes Softwareunternehmen?

Außerdem gibt es eine kleine Änderung: Der Jura und KI Podcast heißt ab jetzt Bis keiner mehr denkt. Jura und Legal Tech bleiben natürlich dabei. Wir reden künftig nur über ein bisschen mehr.

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Wir hören uns in zwei Wochen!

Tobi und Bene

Was passiert, wenn ein Staat eine bereits ausgerollte KI wieder abschaltet? Genau das ist gerade geschehen: Nach einem Jailbreak hat das US-Handelsministerium Anthropic untersagt, das neue Modell Claude Mythos (für Privatnutzer als Claude Fable) an Nicht-US-Bürger auszuliefern, woraufhin Anthropic den Zugang weltweit gestoppt hat.

In dieser Folge ordnen Benedikt und Tobias ein, was hinter dem Vorgang steckt und warum er weit über ein einzelnes Modell hinausreicht. Wir sprechen über die erste echte staatliche Kontrolle der KI-Leistungsfähigkeit, über die Frage, ob die Entwicklung damit an eine Grenze stößt, und über unsere gewachsene Abhängigkeit von US-Anbietern, der Europa kaum etwas Eigenes entgegenzusetzen hat.

Der letzte Block befasst sich mit den Folgen für den Legal-Tech-Markt: Warum hat sich das Risiko realisiert, sich an einen einzelnen Modellanbieter zu binden? Was bedeutet das für Verträge mit Wrappern wie Harvey oder Legora, die stets das aktuellste Modell versprechen? Und warum wird die eigene KI-Infrastruktur von Kanzleien wie Kirkland & Ellis plötzlich nicht mehr belächelt?

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Was, wenn euer KI-Problem in Wahrheit ein Digitalisierungsproblem ist?

In dieser Folge diskutieren Benedikt und Tobias eine steile These: Die meisten Kanzleien und Rechtsabteilungen brauchen kein LLM, sondern endlich sortierte Daten und durchdachte Prozesse und müssen vor allem anfangen, die schon vorhandenen Tools zu nutzen.

Wir zeigen, warum „kein KI-Problem, ein Ablageproblem" gefühlt auf 80 % aller Use Cases zutrifft, welche Aufgaben sich mit Microsoft Power Automate statt teurer Token-Tools lösen lassen, und warum ein deterministischer Vertragsgenerator oft besser ist als eine KI, die in einem von zwanzig Fällen halluziniert.

Zum Einstieg ordnen wir die Kirkland-&-Ellis-Ankündigung ein: 500 Millionen Dollar für eine eigene KI-Plattform. Mutiger Schachzug oder ein Tech Race, das eine Kanzlei nicht gewinnen kann?

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Harvey ist installiert, Legora ausgerollt, die Pressemitteilung ist raus, aber was jetzt?

In dieser Folge sprechen Tobias und Benedikt über das, was nach der Tool-Auswahl kommt: Wie bringt man eine Kanzlei oder Rechtsabteilung tatsächlich dazu, KI zu nutzen, für die sie sechsstellige Beträge im Jahr ausgibt?

Wir diskutieren, welche Nutzungs-KPIs realistisch sind, warum Schulungen in kleinen Präsenzrunden alles und Teams-Calls mit 140 Teilnehmern nichts bringen, wie wichtig Partner Commitment ist und warum es einen schmalen Grat zwischen „Drive aufrechterhalten" und KI-Müdigkeit gibt.

Im zweiten Teil geht es um die unbequeme Folgefrage: Wenn KI 30 % Zeit spart, was machen wir mit dieser Zeit eigentlich? Und warum die Kanzleien, die jetzt anfangen, in Produkten statt in Stunden zu denken, am Ende den Unterschied machen werden.

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