Nevo/Rialto-Debakel: Was Kanzleien & Handel lernen

Nevo/Rialto-Debakel: Was Kanzleien und Händler wirklich daraus lernen sollten

2026 wird das IT-Projekt Nevo/Rialto im Kanton Bern beendet – zehn Jahre nach Start, mit massiv überzogenen Kosten, verpassten Zielen und ohne die versprochene Brücke zwischen Polizei und Staatsanwaltschaft. Ein geplantes Vorzeigeprojekt endet als Mahnmal.

Für deutsche Rechtsanwälte, LegalTech-Teams und Entscheider im Einzelhandel ist das mehr als eine Schweizer Randnotiz. Hier zeigt sich im Zeitraffer, was bei komplexen Digitalprojekten schiefgeht – und wie KI heute hilft, genau diese Fehler zu vermeiden.

In dieser Folge unserer Reihe „KI für deutsche Rechtsanwälte: LegalTech Praxis“ geht es darum, was Sie aus Nevo/Rialto für Ihre Kanzlei-IT, Ihre LegalTech-Strategie und sogar für Themen wie Preisoptimierung im Handel ableiten können.

---

1. Was bei Nevo/Rialto schiefgelaufen ist – in Klartext

Nevo/Rialto sollte im Kanton Bern die komplette Vorgangsbearbeitung von Polizei und Staatsanwaltschaft digital abbilden – mit durchgängigem Datenaustausch statt Papierakten. Start: 2016, Budget: 13,5 Mio. Franken, geplante Dauer: 3 Jahre.

Die Realität:

• Kostenexplosion: Bereits 2020 lagen die Kosten über 50 % über Plan, Beobachter gingen später von mindestens einer Verdopplung aus.
• Zeitverzug: Produktivstart für die Kantonspolizei erst 2022, Staatsanwaltschaft hinkte hinterher, MVP statt fertiger Lösung.
• Technologie-Risiko: Die Basis-Technologie (SAP ICM / Rialto R/3) wird laut SAP-Roadmap nicht mehr weiterentwickelt, Support nur noch bis 2031.
• Projektabbruch: Am 11.12.2025 zieht sich die Staatsanwaltschaft aus dem Projekt zurück, Verträge werden rückabgewickelt, man kehrt zur alten Geschäftsverwaltung „Tribuna“ zurück.

Damit sind zentrale Projektziele verfehlt: kein verlässlicher digitaler Datenaustausch, keine nachhaltige Lösung, hohe versunkene Kosten. Basel-Stadt ist früher ausgestiegen und hat 1,8 Mio. Franken abgeschrieben, statt 18 Mio. in eine fragwürdige Lösung zu investieren.

Die wichtigste Feststellung: Nicht fehlende Technik war das Kernproblem, sondern Fehleinschätzungen bei Zielen, Governance, Risiko und Entscheidungslogik.

Genau hier setzen moderne KI-Werkzeuge an – nicht als magische Software, sondern als Unterstützung für bessere, datenbasierte Entscheidungen.

---

2. Parallelen zu Kanzlei-IT und LegalTech-Projekten

Wer eine mittelgroße Kanzlei führt, erkennt einiges wieder:

• Eigenentwicklungen: Der Kanton Bern setzte auf eine Eigenentwicklung, weil man sich für „alternativlos“ hielt. Genauso bauen Kanzleien bis heute eigene Akten- oder Dokumentensysteme, statt auf etablierte LegalTech-Plattformen zu setzen.
• Komplexität unterschätzt: Die GPK stellte fest, dass Projektziele massiv unterschätzt wurden. In Kanzleien passiert das bei DMS-Einführungen, E-Akte oder eRV-Projekten ständig.
• Nutzerfrust: Polizistinnen und Polizisten wandten sich frustriert an die Medien. In Kanzleien bleibt der Frust meist intern – führt aber dazu, dass Tools nicht genutzt werden oder Schatten-IT entsteht.

Was heißt das konkret für deutsche Rechtsanwälte?

Typische Fehlannahmen bei LegalTech-Projekten

1. „Wir brauchen etwas Eigenes, Standard reicht nicht.“
   Eigenentwicklungen sind teuer, riskant und binden Sie an einzelne Dienstleister. Für Kanzleien ist es meist klüger, Standard-Lösungen zu wählen und über Schnittstellen zu individualisieren.

2. „Das Projekt muss durch, wir haben schon so viel investiert.“
   Die Staatsanwaltschaft Bern steigt 2025 trotzdem aus. Basel-Stadt ist noch früher gegangen. Das ist betriebswirtschaftlich oft vernünftiger, als „gutes Geld schlechtem hinterherzuwerfen“.

3. „Technologie-Roadmaps sind nebensächlich.“
   SAP-Roadmap und begrenzter Support bis 2031 waren ein Warnsignal. Kanzleien sollten bei Kernsystemen (DMS, Kanzleisoftware, LegalTech-Plattform) genau hinsehen, welche Roadmap Hersteller und Cloud-Provider für die nächsten 5–10 Jahre haben.

Hier kann KI heute deutlich mehr als nur „Dokumente analysieren“. Sie kann helfen, Projekte, Kosten und Risiken nüchtern zu bewerten.

---

3. Wie KI bessere Entscheidungen in IT- und Digitalprojekten ermöglicht

Der Kernfehler bei Nevo/Rialto: Entscheidungen wurden zu oft intuitiv, politisch oder unter Zeitdruck getroffen – nicht datenbasiert. Künstliche Intelligenz kann genau an dieser Stelle ansetzen.

3.1 KI-gestützte Kosten- und Szenarioanalyse

Stellen Sie sich ein LegalTech- oder Kanzlei-IT-Projekt vor, das vor einem ähnlichen Punkt steht wie Nevo/Rialto 2020:

• Budgetausschöpfung erreicht
• ungeklärte Technologie-Zukunft
• Nutzerakzeptanz fraglich

Eine KI-gestützte Analyse kann dann z.B. drei Szenarien durchrechnen:

1. Weiterführen des Projekts mit aktuellem Anbieter
2. Teilweiser Kurswechsel (z.B. Migration auf neuen Technologiestack wie S/4HANA)
3. Projektstopp und Umstieg auf eine andere Standardlösung

Für jedes Szenario lassen sich mit KI aus vorhandenen Daten (Verträge, Angebote, Aufwandschätzungen, Roadmaps) konkrete Kennzahlen schätzen:

• erwartete Gesamtkosten über 5–10 Jahre
• ROI nach definierten Kriterien
• Risiko von Verzögerungen und Nachfinanzierungen
• Abhängigkeit von einzelnen Lieferanten

Solche Simulationsmodelle sind im Einzelhandel Standard, etwa bei KI-gestützter Preisoptimierung, Sortimentsplanung oder Filialnetz-Entscheidungen. Genau dieselben Methoden können Kanzleien und öffentliche Verwaltungen auf IT-Projekte anwenden.

3.2 KI für Vertrags- und Risikoanalyse

Ein Punkt, der im Nevo/Rialto-Kontext auffällt: Die Verträge mussten am Ende rückabgewickelt werden. Für Rechtsanwälte ist das zwar ein Mandat – für die Auftraggeber aber ein teurer Schmerzpunkt.

Moderne LegalTech-KI kann hier im Vorfeld unterstützen:

• automatische Erkennung kritischer Klauseln (z.B. Laufzeiten, Haftung, Vendor-Lock-in)
• Abgleich von SLAs und Roadmaps mit den tatsächlichen Projektzielen
• Bewertung der „Exit-Szenarien“ im Vertrag: Wie teuer ist ein Projektabbruch wirklich?

Kanzleien, die solche KI-gestützten Vertragsanalysen anbieten, verschaffen ihren Mandanten – ob öffentliche Hand oder Einzelhändler – einen klaren Vorteil. Und sie minimieren das eigene Haftungsrisiko, weil Risiken transparenter dokumentiert sind.

3.3 KI als Frühwarnsystem für Projekt-Desaster

Bei Nevo/Rialto lagen die Warnsignale früh auf dem Tisch:

• abgebrochenes Pilotprojekt
• stark steigende Aufwände (zusätzliche Beratungsmandate, kostenlose Zusatzstunden im siebenstelligen Bereich)
• anhaltender Nutzerfrust

Ein KI-gestütztes Projektcontrolling kann solche Muster frühzeitig erkennen:

• Auswertung von Projektprotokollen, E-Mails, Tickets
• Clustering von Risiken, die immer wieder auftauchen (z.B. „Schnittstellen“, „Dokumentenvorlagen“, „Performance“)
• Sentiment-Analyse von Nutzerfeedback

Für große Kanzleien und Rechtsabteilungen, die regelmäßig Digital- oder Omnichannel-Projekte von Mandanten begleiten (z.B. im Handel), ist das ein spannendes Beratungsfeld: Rechtliche Begleitung plus KI-gestützte Risikoanalyse statt nur Vertrags-Review.

---

4. Was Einzelhändler aus Nevo/Rialto für ihre KI-Strategie ziehen können

Auch wenn Nevo/Rialto eine Polizeisoftware ist, sind die Lehren für den Einzelhandel erstaunlich direkt:

• Zu viele Schnittstellen: Genau wie bei komplexen Omnichannel-Landschaften – Webshop, Warenwirtschaft, Kassensystem, CRM, Loyalty.
• Unterschätzte Dokumente und Prozesse: Im Projekt waren Dokumentenvorlagen und zweisprachige Anforderungen ein Problem. Im Handel sind es Preisetiketten, Promotionsregeln, Vertragswerke mit Lieferanten.
• Fehleinschätzung der Skalierbarkeit: Das Interesse anderer Kantone blieb aus – damit fehlte die kritische Masse, um die Lösung wirtschaftlich zu betreiben. Händler unterschätzen oft, wie viele Standorte oder Kanäle eine Technologie wirklich tragen muss, damit sich KI-Investitionen rechnen.

KI für Kosten- und Preisoptimierung im Handel

Die gleichen KI-Methoden, mit denen sich IT-Projektrisiken bewerten lassen, optimieren im Handel u.a.:

• Preisoptimierung nach Standort, Tageszeit und Wettbewerb
• Sortimentsentscheidungen auf Basis von Nachfrageprognosen
• Bestandsplanung, um Out-of-Stock und Abschriften zu senken

Der Clou: Wer diese KI-Modelle bereits im Kerngeschäft nutzt, kann sie auch auf interne Projekte anwenden – etwa auf eine neue Kassensoftware, ein Kundenbindungsprogramm oder eine Omnichannel-Plattform.

Rechtsanwälte, die Handelsunternehmen beraten, sollten diese Parallele aktiv ansprechen. Wer KI im Pricing versteht, versteht auch KI in der Investitionssteuerung.

---

5. Konkrete Handlungsempfehlungen für Kanzleien und Handel

Damit sich Ihre Digitalprojekte nicht wie Nevo/Rialto entwickeln, helfen ein paar klare Grundsätze – und der gezielte Einsatz von KI.

Für Kanzleien und Rechtsabteilungen

1. Standard vor Eigenentwicklung
   Prüfen Sie konsequent, ob etablierte LegalTech-Lösungen mit APIs ausreichen. Eigenentwicklung nur, wenn ein wirklich einzigartiger Use Case vorliegt.

2. KI-basierte Vertragsanalyse standardisieren
   Setzen Sie KI-Tools ein, um IT-Verträge, SLAs und Change-Request-Regelungen systematisch zu prüfen. Machen Sie daraus ein Produkt Ihrer Kanzlei.

3. Technologie-Roadmaps juristisch bewerten
   Binden Sie bei langfristigen Verträgen immer eine Bewertung der Produkt-Roadmap ein: Support-Ende, geplante Migrationen (z.B. SAP S/4HANA), Cloud-Strategie.

4. Projekt-Controlling als Mandat
   Bieten Sie Mandanten nicht nur Vertragsgestaltung, sondern auch begleitendes KI-basiertes Reporting zu rechtlich relevanten Projektrisiken an.

Für Einzelhändler und Retail-Entscheider

1. KI-Pricing als Übungsfeld nutzen
   Starten Sie mit klar messbaren KI-Projekten wie Preisoptimierung oder Nachschubplanung. Die dort gewonnenen Erfahrungswerte helfen später bei größeren IT-Entscheidungen.

2. Szenarien vor Projektstart durchspielen
   Lassen Sie mit KI durchrechnen, wie sich verschiedene IT-Strategien (Eigenentwicklung vs. Standard, Cloud vs. On-Premises) auf Kosten und Flexibilität auswirken.

3. Abbruchkriterien festlegen
   Definieren Sie zu Projektbeginn objektive Kennzahlen, bei denen gestoppt oder neu verhandelt wird. KI kann überwachen, ob diese Schwellen gerissen werden.

---

Ausblick: KI macht Digitalprojekte nicht risikofrei – aber kalkulierbar

Nevo/Rialto zeigt brutal ehrlich, was passiert, wenn Komplexität unterschätzt, Technologie-Abhängigkeiten falsch bewertet und Warnsignale ignoriert werden. Für deutsche Rechtsanwälte und Handelsunternehmen liegt hier eine Chance:

• Kanzleien können mit KI-gestützter Vertrags- und Risikoanalyse neue Beratungsfelder besetzen.
• Retailer können die gleichen Methoden nutzen, die heute schon ihre Preise optimieren, um über Investments in Omnichannel- und IT-Plattformen nüchterner zu entscheiden.

Digitale Transformation bleibt ein Risiko. Aber es ist ein Risiko, das sich mit Daten, klaren Kriterien und gut eingesetzter KI deutlich besser steuern lässt.

Wenn Sie Ihre Kanzlei-IT, LegalTech-Strategie oder Retail-Projekte auf eine belastbare Basis stellen wollen, ist der erste Schritt simpel: Holen Sie Ihre Projektverträge, Kostenpläne und Technologie-Roadmaps auf den Tisch – und lassen Sie sie nicht nur juristisch, sondern auch mit KI-Methoden analysieren.

Die Frage ist nicht mehr, ob KI in der Rechtsberatung und im Handel ankommt. Die Frage ist, wer sie zuerst so einsetzt, dass Projekte nicht wie Nevo/Rialto enden.