Aussgangssituation
Im Rahmen eines Impulsprojekts des Mittelstand-Digital Zentrums Chemnitz kooperierte das Expertenteam mit der Arbeitgeberkanzlei Jacqueline Greinert aus Kassel. Die Kanzlei ist seit über zwei Jahrzehnten auf das Arbeitsrecht spezialisiert und berät Arbeitgeber bundesweit in komplexen Feldern wie Kündigungsrecht, Sozialauswahl und Personalstrategie. In diesem spezialisierten juristischen Umfeld fallen kontinuierlich große Mengen an unstrukturierten Daten an, deren effiziente Auswertung entscheidend für die Beratungsqualität ist. Denn diese manuell durchzuarbeiten, kostet Zeit und bindet wertvolle Ressourcen. Ziel der Zusammenarbeit war es, die Potenziale generativer Künstlicher Intelligenz (KI) zu explorieren, um die juristische Recherche und Dokumentenanalyse zu transformieren. Kann KI diese Arbeit beschleunigen und vereinfachen, ohne dabei gegen Datenschutz oder Verschwiegenheitspflichten zu verstoßen? Der Fokus lag folglich auf der Evaluation moderner Sprachmodelle, die nicht nur die Arbeitsprozesse beschleunigen, sondern auch den strengen berufsrechtlichen Anforderungen an die Verschwiegenheit und Präzision gerecht werden.
Herausforderung
Die größte Barriere für den KI-Einsatz in der Rechtsberatung stellt der Umgang mit sensiblen personenbezogenen Daten dar, etwa Gesundheitsdaten oder Informationen zur sozialen Auswahl. Diese liegen meist in PDF-Formaten oder E-Mail-Verläufen vor. Gemäß DSGVO dürfen diese Informationen nicht an außereuropäische Cloud-Anbieter übermittelt werden. Gängige Lösungen wie Microsoft 365 Copilot kamen aufgrund ihrer Hosting-Architektur folglich nicht in Frage. Sie können keine ausreichende Datentrennung garantieren. Eine datenschutzkonforme, lokal oder europäisch gehostete Alternative war erforderlich.
Vorgehen
Das Team des Mittelstand-Digital Zentrums Chemnitz gliederte die Zusammenarbeit im Projekt in drei Phasen, um die Basis für eine fundierte Technologiebewertung zu gewährleisten.
- Marktanalyse: Im Fokus standen relevante Lösungen, die lokal oder in geschützten europäischen Cloud-Umgebungen ausgeführt werden können. Untersucht wurden Tools wie GPT4All, LM Studio und AnythingLLM.
- Praxistests: Mit Hilfe realistischer Beispieldokumente führte das Projektteam Performancetests durch. Ziel war eine Beurteilung, wie gut die Modelle wichtige Informationen unter realen Bedingungen erkennen.
- Abgleich: Den Abschluss bildete die Bewertung der Ergebnisse, in dem die funktionalen Anforderungen der Kanzlei mit den technischen Voraussetzungen der Anbieter abgeglichen wurden, um die Grundlage für eine objektive Vergleichbarkeit zu schaffen.
Lösung
Das Projektteam des Zentrums dokumentierte die Ergebnisse in Form einer strukturierten Gegenüberstellung und übergab diese der Kanzlei. Hierbei werteten die Experten die relevanten Dienste detailliert aus. Durch diese Arbeit schuf das Team eine fundierte Entscheidungsgrundlage. Sie zeigt schwarz auf Weiß: Welche Lösung passt rechtlich, arbeitet zuverlässig und rechnet sich wirtschaftlich?
Das Unternehmen kann nun eine KI-Lösung einführen, die datenschutzkonform ist, die Arbeit erleichtert und sich am Ende wirklich lohnt.
