KI-Vertragsprüfung für Kanzleien: Der wahre Hebel

2025 melden viele Wirtschaftskanzleien in Österreich dasselbe Phänomen: Due-Diligence-Projekte, die früher eine Woche dauerten, sind in wenigen Stunden erledigt. Nicht, weil mehr Konzipient:innen eingestellt wurden, sondern weil KI-Vertragsprüfung inzwischen produktiv im Einsatz ist.

Der Haken: Zwischen „spannender Demo“ und wirklich skalierbarem Einsatz klafft oft eine Lücke. Die Modelle können Verträge lesen – aber niemand hat Zeit, ihnen beizubringen, wonach sie suchen sollen. Genau hier entscheidet sich, ob Ihre Kanzlei KI wirklich nutzt oder ob das nächste Tool wieder in der Schublade landet.

Dieser Beitrag zeigt, warum das „What-to-ask“-Problem zum Engpass geworden ist, wie Lösungen wie PRACTICL AI dieses Setup automatisieren und was das konkret für österreichische Rechtsanwält:innen in M&A, Compliance und Vertragsmanagement bedeutet.

Warum KI-Vertragsprüfung funktioniert – und trotzdem stockt

KI-Vertragsprüfung ist fachlich weit genug, um in Kanzlei-Workflows ernsthaft mitzuspielen. Moderne Modelle erreichen in strukturierten Aufgaben regelmäßig Trefferquoten über 85 %, Review-Zeiten schrumpfen von zehn Stunden auf zwei.

Für österreichische Kanzleien und Rechtsabteilungen heißt das:

• M&A-Due-Diligence: Vendor- und Kundenverträge eines Targets können vorstrukturiert, nach Themenclustern geordnet und mit Risikoflags versehen werden.
• Datenschutz & IT-Verträge: DPA-Klauseln, TOMs, Subprozessor-Regelungen, Auftragsverarbeiter-Themen – alles lässt sich automatisiert vorab markieren.
• Regulatorik & Compliance: Change-of-Control, Kündigungsrechte, Sanktionsklauseln, Exportkontroll-Themen können systematisch herausgezogen werden.

Die Praxis zeigt: Wo ein „Human-in-the-Loop“-Ansatz eingesetzt wird – KI macht die Vorarbeit, die Anwältin trifft die Bewertung –, entstehen belastbare Ergebnisse, die Mandanten akzeptieren und Regressrisiken nicht erhöhen.

Die Technik ist also nicht das Hauptproblem.

Das eigentliche Nadelöhr: Das „What-to-ask“-Problem

Der Punkt, an dem viele LegalTech-Projekte scheitern, ist unspektakulär, aber brutal: die Einrichtung.

Jedes System muss wissen:

• Welche Klauseltypen sind relevant?
• Welche Formulierungen gelten als akzeptabel, welche als „rot“?
• Welche Abweichungen sind bei diesem Mandanten tolerierbar?
• Wie sehen die Edge-Cases aus (z.B. Haftungshöchstgrenze in Kombination mit Verjährung)?

Für einen typischen IT-Dienstleistungsvertrag können leicht 100–150 Prüfpunkte entstehen:

• Haftung, Gewährleistung, Verjährung
• Dienstgüte, SLA-Regelungen, Pönalen
• Datenschutz (DSGVO, DSG, TOMs, Auftragsverarbeitung)
• geistiges Eigentum, Nutzungsrechte
• Gerichtsstand, Rechtswahl, Schiedsgerichtsbarkeit
• automatische Verlängerungen, Preisanpassungsklauseln

Diese Logik existiert in jeder Kanzlei – nur eben verteilt:

• in Checklisten auf dem Fileserver,
• in E-Mails mit „unser Standardkompromiss wäre…“,
• in Köpfen von Partner:innen.

All das muss in eine Maschine übersetzt werden. Diese „Setup-Phase“ kostet Zeit, Aufmerksamkeit und intern oft die teuersten Personen. Genau deshalb bleiben viele KI-Tools nach Pilotprojekten stehen: Die Konfiguration wird nie vollständig fertig oder ist so aufwendig, dass sie sich nur für Mega-Deals lohnt.

Hier setzt der Ansatz von PRACTICL AI an.

Wie PRACTICL AI das Setup automatisiert

PRACTICL AI adressiert nicht „nur“ die eigentliche Vertragsprüfung, sondern davor die Strukturierung der Kanzlei-Logik. Der Kern: Aus bestehenden Materialien wird automatisch ein prüffähiger Playbook-Standard erzeugt.

Aus unstrukturiertem Wissen wird ein digitales Playbook

Statt bei Null anzufangen, kann eine Kanzlei z.B. bereitstellen:

• frühere DD-Reports in Word oder PDF,
• Standard-Checklisten (Excel, Word),
• kommentierte Musterverträge,
• interne SOPs und Guidelines.

Das System analysiert diese Dokumente und baut daraus:

• konkrete Fragen an den Vertrag (z.B. „Gibt es eine Haftungsbegrenzung, und wenn ja, in welcher Form?“),
• Bewertungskategorien (grün/gelb/rot, kritisch/unkritisch),
• Standardempfehlungen (z.B. „max. zweifache Jahresgebühr, keine Haftung für entgangenen Gewinn akzeptieren“),
• Mandanten-spezifische Besonderheiten (z.B. Konzerngröße, Risikobereitschaft, Branchenregulierung).

Das Ergebnis ist ein maschinenausführbares Playbook, das Sie anschließend juristisch nachschärfen können. Die schwere Übersetzungsarbeit – von „Partner-Wissen“ zu „Maschinen-Logik“ – reduziert sich auf Review und Feintuning.

Warum das für österreichische Kanzleien spannend ist

Gerade im österreichischen Markt mit vielen hoch spezialisierten Boutique-Kanzleien ist das ein strategischer Vorteil:

• Fachliche Spezial-Playbooks (z.B. Bauverträge, Gesellschaftsverträge, Arbeitsrecht, Immobilienrecht) können einmal strukturiert und dann immer wieder verwendet werden.
• Wissen bleibt in der Kanzlei – selbst wenn eine Schlüsselperson geht.
• Einheitliche Qualität: Ob Partner oder Konzipient:in – die gleiche Logik wird angewendet.

Statt „wir haben auch KI“ entsteht ein wiederholbarer, mandantenfähiger Prozess.

Wo der Hebel wirklich liegt: Geschwindigkeit der Anpassung

Der Markt dreht sich weg von der Frage, ob KI verwendet wird. Entscheidend wird, wie schnell Sie ein System an einen neuen Mandanten, ein neues Projekt oder eine neue Jurisdiktion anpassen können.

Zeit ist Marge – besonders in M&A und Restrukturierung

Ein typisches Szenario aus österreichischer Praxis:

• M&A-Deal, Signing-Ziel in 3 Wochen.
• Target hat 250 laufende IT- und Lieferantenverträge.
• Mandantin möchte wissen: Wo sitzen die Dealbreaker (Change-of-Control, Kündigungsrechte, Haftung)?

Ohne strukturiertes KI-Setup:

• 5–8 Konzipient:innen sitzen tagelang in PDFs.
• Partner:in arbeitet spätabends die „Red Flags“ heraus.
• Ertrag: häufig gedeckelt durch Pauschalhonorar.

Mit strukturiertem Setup und Playbook:

• KI triagiert Verträge nach Risikoniveau.
• Kritische Klauseln werden automatisch markiert und nach Kategorien geordnet.
• Das Team konzentriert sich auf Bewertung, Verhandlungsspielräume, Formulierung von Empfehlungen.

Jeder Tag weniger Review-Zeit erhöht die Marge. Oder anders: Wer die Setup-Zeit drastisch verkürzt, hat bei gleichbleibender Qualität einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Neue Spielräume für alternative Vergütungsmodelle

Wenn Vertragsprüfungen durch strukturierte KI-Workflows planbarer werden, öffnen sich Modelle, die Mandanten zunehmend einfordern:

• Pauschalhonorare für Due-Diligence-Reviews
• Erfolgsbasierte Komponenten (z.B. bei Deal-Timelines)
• Mehrjährige Rahmenvereinbarungen mit klar definierten Service-Levels

Das funktioniert aber nur, wenn Sie verlässlich abschätzen können, wie lange ein Review dauert – und zwar nicht im Bauchgefühl, sondern auf Basis stabiler Prozesse.

Mensch bleibt im Loop – aber der Job ändert sich

Niemand mit Branchenkenntnis meint ernsthaft, dass KI Anwält:innen im Vertragsrecht ersetzt. Was sich verändert, ist der Schwerpunkt der Arbeit.

Von „Suchen“ zu „Bewerten“

Heute fließt ein Großteil der Junior-Zeit in:

• Auffinden relevanter Klauseln
• Copy-Paste in Excel-Tabellen
• Aufbau von Übersichtslisten

Mit gut konfigurierter KI sieht der Tag eher so aus:

• Vorstrukturierte Reports prüfen
• Grenzfälle identifizieren (wo das Playbook nicht eindeutig ist)
• Mandantenspezifische Besonderheiten einarbeiten
• Strategische Empfehlungen formulieren

Die wertschöpfenden Tätigkeiten – Rechtsmeinung, Verhandlungstaktik, Risikobewertung – rücken nach vorne. Genau dort entsteht das, wofür Mandanten zahlen.

Wissen wird skalierbar

Ein unterschätzter Effekt: Wenn Know-how in Playbooks gegossen wird, entsteht ein neuer Kanzlei-Asset-Typ.

• Ein „Standard-Playbook Vendor Contracts DACH“ ist wiederverwendbar, verkäuflich, anpassbar.
• Kanzleien können thematische Produkte entwickeln (z.B. „SaaS-Vertragscheck für Mittelstand“).
• Onboarding neuer Teammitglieder wird schneller, weil die Logik explizit dokumentiert ist.

PRACTICL AI positioniert sich genau an dieser Schnittstelle: „Wir machen aus eurem impliziten Wissen ein ausführbares Regelwerk.“

Schritt-für-Schritt: So können österreichische Kanzleien starten

Wer nicht Monate in ein Großprojekt stecken will, kann pragmatisch beginnen.

1. Ein klar umrissenes Use-Case-Feld wählen

Statt „wir machen jetzt KI für alles“:

• ein Themenfeld
• ein Mandantentyp
• ein klarer Output

Beispiele:

• Standardisierte Prüfung von SaaS-Verträgen für Tech-Mandanten
• Arbeitsrechtliche Prüfungen bei Betriebsübergängen
• Review von Lieferantenverträgen in einer bestimmten Branche

2. Bestehende Materialien sammeln

• 3–5 typische Prüfberichte
• vorhandene Checklisten und Excel-Sheets
• kommentierte Musterverträge

Diese Dokumente sind die Rohmasse, aus der ein Playbook generiert werden kann.

3. Playbook generieren und juristisch schärfen

Mit einem System wie PRACTICL AI wird aus diesem Material ein erster Entwurf für:

• Fragen an den Vertrag
• Bewertungsskalen
• Standardempfehlungen

Anschließend sollte ein kleines Kernteam (Partner:in + Senior Associate) das Playbook kurz, aber konzentriert durchgehen und justieren: Wo sind unsere echten Dealbreaker? Wo akzeptieren wir Kompromisse?

4. Pilot laufen lassen – mit klaren Messgrößen

In einem realen Mandat testen:

• Wie viele Stunden spart das Team pro 50 Verträge?
• Wie verändert sich die Fehlerquote (z.B. über Vier-Augen-Stichproben)?
• Wie zufrieden ist die Mandantin mit Struktur, Geschwindigkeit und Transparenz des Reports?

Nach 2–3 Piloten entsteht ein belastbarer Business Case, mit dem Sie intern (und extern) argumentieren können.

Fazit: Der Wettbewerbsvorteil liegt im „Wie schnell“ – nicht im „Ob“

KI-Vertragsprüfung ist 2025 kein Experiment mehr, sondern ein reifes Werkzeug. Der Engpass liegt nicht in der Technik, sondern im Setup. Wer weiterhin jede Prüflogik manuell in jedes neue Tool tippt, wird KI nur punktuell nutzen – und viel Potenzial verschenken.

Lösungen wie PRACTICL AI verlagern den Schwerpunkt: weg von mühsamer Konfiguration, hin zur Automatisierung der Strukturierung. Damit wird aus verstreutem Kanzleiwissen ein wiederverwendbares, prüfbares Playbook.

Für österreichische Rechtsanwält:innen, die im Bereich LegalTech vorankommen wollen, lautet die eigentliche Frage daher nicht: „Nutzen wir KI in der Vertragsprüfung?“ Sondern: „Wie schnell können wir der Maschine beibringen, was für unsere Mandanten zählt?“

Wer darauf eine überzeugende Antwort hat, wird nicht nur schneller prüfen, sondern auch neue Mandate gewinnen – gerade in einem Markt, in dem Effizienz, Transparenz und Preisstabilität zum Standard werden.