Wie österreichische Rechtsabteilungen AI 2026 pragmatisch nutzen können – mit konkreten Use Cases, Risiken und einem Fahrplan vom Pilot zur Praxis.
AI in Rechtsabteilungen: Was 2026 wirklich funktioniert
Die meisten Rechtsabteilungen stehen gerade vor derselben Frage: Wie weit darf, soll und muss ich bei AI mitgehen, ohne Kontrolle und Qualität zu verlieren? Beim Legal Tech Frühstück von Future-Law und der VUJ am 19.11.2025 wurde genau darüber sehr offen gesprochen – von österreichischen Unternehmensjurist:innen, nicht von Tool-Anbietern.
Die Diskussion zeigte ein klares Bild: Einige Rechtsabteilungen arbeiten bereits täglich mit LLMs, Microsoft Copilot und spezialisierten Legal-Tech-Lösungen. Andere fühlen sich noch im „Pre-AI-Zeitalter“ und kämpfen zuerst mit Datenqualität und Strukturen. Und beides ist völlig legitim – solange es einen Plan gibt.
In diesem Beitrag fasse ich nicht nur die wichtigsten Punkte aus dem Frühstück zusammen, sondern übersetze sie in konkrete Handlungsempfehlungen für österreichische Rechtsabteilungen, die 2026 pragmatisch mit AI starten oder den nächsten Schritt gehen wollen.
Wo Rechtsabteilungen bei AI gerade wirklich stehen
Der Status quo ist erstaunlich heterogen. Es gibt nicht „die“ AI-Rechtsabteilung, sondern grob drei Gruppen:
- Early Adopter: Nutzen LLMs (z.B. ChatGPT), Copilot und erste spezialisierte Legal-Tech-Tools täglich.
- Experimentierer: Testen erste Use Cases, oft mit Pilotprojekten und Sandbox-Umgebungen.
- Strukturierer: Arbeiten vor allem an Datenqualität, Ablagestrukturen und Governance, bevor sie AI ernsthaft ausrollen.
Aus Sicht des Risikomanagements ist Gruppe 3 gar nicht so schlecht aufgestellt. Ohne saubere Daten- und Dokumentenbasis werden AI-Projekte schnell teuer und frustrierend. Wer heute seine Vertrags- und Wissensbestände strukturiert, kauft sich Geschwindigkeit für später.
Warum dieser Reifegrad-Mix normal ist
- Rechtsabteilungen haben sehr unterschiedliche Risikokulturen.
- Manche Unternehmen setzen zentral auf Microsoft 365 und geben damit faktisch den Takt fĂĽr Copilot vor.
- Andere warten bewusst ab, bis Datenschutz, Betriebsrat und IT-Security klare Leitplanken gesetzt haben.
Die entscheidende Erkenntnis: Nicht der früheste Einsatz ist ein Wettbewerbsvorteil, sondern der am besten gesteuerte. Wer wild Tools testet, ohne Governance und Schulung, produziert eher spätere Aufräumarbeiten als Effizienz.
Konkrete AI-Use Cases, die 2025/2026 schon funktionieren
Die Praxisberichte aus dem FrĂĽhstĂĽck zeigen klar: Es braucht keine „Vollautomatisierung“, um spĂĽrbare Entlastung zu erreichen. Die meisten Mehrwerte entstehen in Assistenz- und VorbereitungsÂtätigkeiten.
1. Copilot & LLMs als Assistenz im juristischen Alltag
Viele österreichische Rechtsabteilungen nutzen Microsoft Copilot und ChatGPT bzw. andere LLMs mittlerweile so:
- Priorisierung von Aufgaben: E-Mails vorsortieren, Themen bĂĽndeln, Dringlichkeit herausfiltern.
- ErstprĂĽfung von NDAs: Strukturierte VorprĂĽfung nach internen Standards, Markierung von Abweichungen und fehlenden Klauseln.
- Strukturierung juristischer Texte: Gliederung von Gutachten, Memos oder Stellungnahmen.
- Zusammenfassung komplexer Unterlagen: Executive Summaries fĂĽr Management oder Fachabteilungen.
Klare Tendenz aus dem Frühstück: Je häufiger Copilot im Alltag eingesetzt wird, desto nützlicher wird er wahrgenommen. Die Lernkurve liegt dabei mehr beim Menschen als beim Tool.
Praxis-Tipp: Führen Sie für 4–6 Wochen ein internes „AI-Testfenster“ ein, in dem jede:r aus dem Team bewusst Copilot oder ein LLM bei Standardaufgaben einsetzt – und die Ergebnisse kurz dokumentiert. Nach dieser Phase sehen Sie sehr klar, wo echte Zeitersparnis entsteht.
2. Vertragsarbeit und Klauselmanagement mit AI
In der Vertragsarbeit setzen die Teilnehmer:innen des FrĂĽhstĂĽcks AI heute vor allem hier ein:
- Klausel-Entwurf: Erstellung erster Formulierungsvorschläge auf Basis von Playbooks.
- Optimierung bestehender Klauseln: Anpassung an Risikopräferenz, Rechtsprechung oder Marktstandard.
- Vergleich von Fassungen: Herausarbeiten wesentlicher Unterschiede zwischen eigener Standardklausel und Gegenentwurf.
Daneben kommen spezialisierte Tools mit Klauselbibliotheken ins Spiel, die eher als „Systematisierer“ des eigenen Wissens dienen. LLMs generieren neue Formulierungen, während Bibliotheks-Tools dafür sorgen, dass nur geprüfte Klauseln breit im Unternehmen verwendet werden.
Wichtig: In allen Berichten war klar: Finale Vertragsfassungen werden weiterhin von Jurist:innen verantwortet. AI liefert Entwürfe, Strukturen und Redlines – die rechtliche Bewertung bleibt menschlich.
3. Chatbots, Routinefragen und Document Automation
Einige Rechtsabteilungen sind bereits einen Schritt weiter:
- Interne Legal-Chatbots beantworten Standardfragen anderer Abteilungen (z.B. Marketing, HR, Sales) zu Themen wie NDA-Pflicht, Unterschriftsregelungen oder Freigabeprozessen.
- Erste Pilotprojekte in Document Automation mit AI gibt es, die Rückmeldungen sind aber gemischt – von „nützlich in einfachen Szenarien“ bis „noch enttäuschend“.
Was hier oft unterschätzt wird: Document Automation braucht zuerst klare Standarddokumente und Freigabeprozesse. AI verstärkt nur, was schon da ist – Chaos oder Struktur.
4. Alltagserleichterung: Sprache, Stil und Ăśbersetzung
Sehr verbreitet ist AI in Bereichen, die formell gar nicht als „Legal Tech“ wahrgenommen werden:
- Formulierung und Tonalität von E-Mails optimieren (insbesondere in Richtung Management oder internationale Stakeholder).
- Englische Texte stilistisch verbessern und juristisch „schärfen“.
- Übersetzungen mit Tools wie DeepL – oft mit anschließender juristischer Kontrolle, aber deutlich schneller als früher.
Gerade diese „Soft Use Cases“ senken die Hemmschwelle im Team, weil sie unmittelbar greifbare Vorteile bringen und kaum rechtliche Risiken erzeugen, wenn sensible Daten richtig behandelt werden.
Die groĂźen weiĂźen Flecken: Wissensmanagement & Red-Flag-Review
Spannend war, welche Use Cases von den Teilnehmer:innen als groĂźes Potenzial, aber noch wenig genutzt beschrieben wurden.
AI-basiertes Wissensmanagement
Viele Rechtsabteilungen spüren das gleiche Problem: Wissen sitzt in Köpfen und alten Mails – nicht in auffindbaren Systemen. AI könnte hier enorm helfen:
- Schneller Zugriff auf bisherige Rechtsmeinungen der Abteilung
- Abruf von Präzedenzfällen, Standardformulierungen und Lessons Learned
- Interne Q&A-Systeme, die auf eigenen Dokumenten trainiert sind
Damit das funktioniert, braucht es aber:
- eine strukturierte Ablage (SharePoint, DMS, Vertragsdatenbank …),
- klare Zugriffsrechte und Datenschutzvorgaben,
- und ein Minimum an Kuratierung (z.B. Freigabe bestimmter Dokumente als „Wissensbasis“).
Ich bin überzeugt: AI-Wissensmanagement wird eines der größten Effizienzthemen der nächsten 2–3 Jahre in Rechtsabteilungen, gerade in Österreich, wo viele Teams klein, aber thematisch extrem breit aufgestellt sind.
Automatisiertes Red-Flagging von Drittverträgen
Ein weiterer Wunsch-Use-Case aus dem FrĂĽhstĂĽck:
„Ein Tool, das Drittverträge rasch gegen unser Playbook prüft und rote Fahnen markiert – vor allem fehlende Elemente.“
Das ist fachlich absolut sinnvoll, denn die Red-Flag-Prüfung frisst in der Praxis enorme Kapazitäten. AI könnte dabei unterstützen:
- Abgleich mit Standardpositionen (z.B. Haftung, Gewährleistung, IP, Vertraulichkeit)
- Hervorheben von Abweichungen oder komplett fehlenden Klauseln
- Risikobewertung nach einem internen Ampelsystem
Realistisch wird dieses Szenario aber nur, wenn zwei Voraussetzungen erfĂĽllt sind:
- Es existiert ein klar dokumentiertes Playbook mit akzeptierten, bedingt akzeptierten und inakzeptablen Positionen.
- Die eingesetzte AI arbeitet auf einer unternehmensinternen, datenschutzkonformen Plattform.
Wer dieses Ziel in den nächsten Jahren erreichen will, sollte 2026 mit einem sehr bodenständigen Schritt starten: Playbooks und Clause Libraries erstellen oder aktualisieren. Ohne diese Basis bleiben Red-Flag-Tools blind.
Governance, Datenschutz und die Schatten-IT-Problematik
Ein deutlicher Schmerzpunkt aus der Runde: Andere Abteilungen testen AI-Tools, ohne dass Legal oder Datenschutz wirklich eingebunden sind. Aus juristischer Sicht ist das ein Risiko, aber auch eine Chance.
Die Realität: AI wird sowieso genutzt – die Frage ist wie
- Marketing probiert Bild- und Textgeneratoren aus.
- HR arbeitet mit CV-Parsing oder Interview-Assistenz.
- Fachabteilungen laden Dokumente in Online-Tools hoch, „nur mal zum Probieren“.
Wenn Rechtsabteilungen hier ausschließlich als „Bremser“ auftreten, verlagert sich die Nutzung in die Schatten-IT. Besser ist ein gesteuertes „Ja, aber“:
- Ja, Pilotprojekte sind möglich.
- Aber nur mit klaren Schutzmechanismen, z.B.:
- Verbot der Weitergabe vertraulicher Daten an externe Trainingsmodelle
- Nutzung von On-Premise- oder EU-Cloud-Lösungen im Unternehmensvertrag
- verbindliche Richtlinien fĂĽr Prompting (keine Klarnamen, keine vertraulichen Vertragsdetails etc.).
Meeting Minutes: Wenn zu viel Genauigkeit schadet
Ein sehr spannender Diskussionspunkt beim FrĂĽhstĂĽck: AI-generierte wortgetreue Protokolle in Aufsichtsrats- oder Managementsitzungen.
Was juristisch verlockend klingt („Endlich vollständige Protokolle“) kann kulturell toxisch sein:
- Teilnehmer:innen äußern sich weniger offen, wenn jedes Wort verewigt wird.
- Strategische Diskussionen verlagern sich vor oder nach das offizielle Meeting.
- Es entsteht eine Atmosphäre der Überwachung, die Kreativität und echte Debatte hemmt.
Mein persönliches Fazit dazu: AI-Protokollierung ist ein Instrument, kein Selbstzweck. In Gremien mit sensibler Diskussionskultur kann es sinnvoller sein, AI nur zur Strukturierung von Beschlüssen und Aufgaben zu verwenden – nicht für ein wörtliches Transkript.
Wie Rechtsabteilungen 2026 sinnvoll mit AI starten – ein pragmatischer Fahrplan
Das gemeinsame Fazit des Frühstücks passt erstaunlich gut zu dem, was sich in vielen Unternehmen bewährt: klein anfangen, aber bewusst.
Schritt 1: Interne AI-Spielregeln definieren
Bevor Sie Tool-Lizenzen ausrollen, brauchen Sie einen klaren Rahmen:
- Welche Daten dĂĽrfen in welche Tools eingegeben werden?
- Welche Systeme gelten als „grün“ (freigegeben), welche als „rot“ (verboten)?
- Wer entscheidet über neue AI-Use-Cases – Legal, IT, Datenschutz gemeinsam?
Eine kurze, praxistaugliche AI-Richtlinie für Mitarbeitende verhindert viele spätere Probleme.
Schritt 2: 3–5 konkrete Use Cases auswählen
Statt „AI überall“ zu versuchen, wählen Sie ein paar klare Startfelder, z.B.:
- NDA-ErstprĂĽfung mit Copilot/LLM
- E-Mail-Optimierung und Ăśbersetzungen
- Standardklausel-Entwürfe für häufig genutzte Vertragsarten
- Interner Q&A-Chatbot fĂĽr einfache Rechtsfragen anderer Abteilungen
Jeder Use Case bekommt:
- eine:n Owner in der Rechtsabteilung,
- eine kurze Do & Don’t-Liste,
- und eine Erfolgsmessung (z.B. gesparte Stunden pro Monat).
Schritt 3: Erfolgsstories sichtbar machen
Das FrĂĽhstĂĽck zeigte sehr deutlich: Change passiert ĂĽber positive Beispiele, nicht ĂĽber PowerPoint-Folien.
- Dokumentieren Sie 2–3 konkrete Fälle, in denen AI spürbar Zeit gespart oder Qualität verbessert hat.
- Teilen Sie diese intern – im Team, aber auch Richtung Management.
- Bauen Sie daraus Self-Service-Modelle (z.B. vordefinierte Prompts, Standardabfragen, Templates).
So entsteht eine organische Verbreitung: Erst im Rechts-Team, dann Richtung Fachabteilungen.
Fazit: AI ist fĂĽr Rechtsabteilungen kein Hype mehr, sondern Handwerk
Die Diskussion beim Legal Tech Frühstück hat eines klar gezeigt: AI in Rechtsabteilungen ist längst in der Praxis angekommen – aber selten dort, wo die Marketingbroschüren es versprechen.
Die stärksten Effekte entstehen aktuell in vier Bereichen:
- Assistenzaufgaben (Priorisierung, Zusammenfassung, Strukturierung)
- Vertragsarbeit mit KlauselunterstĂĽtzung
- interne Kommunikation und Ăśbersetzung
- mittelfristig: Wissensmanagement und Red-Flag-Reviews
Wer 2026 als österreichische Rechtsabteilung wirklich vorankommen will, sollte weniger über „große Transformation“ sprechen und lieber konsequent kleine, nützliche Schritte gehen: Spielregeln klären, 3–5 Use Cases auswählen, Erfolge messen und transparent machen.
Der spannende Teil kommt dann von selbst: Wenn das Unternehmen merkt, dass gerade Legal nicht bremst, sondern sicher und pragmatisch AI nutzbar macht.