Die Einführung von KI ist mit einer besonderen Zuversicht verbunden, und jeder will sie haben. Ob im Marketing, im Vertrieb oder in der Rechtsabteilung: Budgets werden aufgestockt, Pressemitteilungen über neu eingeführte KI-Tools veröffentlicht. Doch irgendwo zwischen dem Launch-Event und dem 18-Monats-Check-in entfaltet sich still dieselbe Geschichte.
Das ist keine neue Geschichte. Aber im LegalTech-Bereich, wo der Markt schneller gewachsen ist als die Fähigkeit der meisten Teams, ihn zu bewerten, war der Druck, zu handeln, bevor die Strategie klar ist, noch nie so groß.
Eine Erfolgsbilanz, die laut und deutlich spricht
Gehen wir zurück in die 1990er Jahre, als ERP-Systeme das Unternehmen vereinheitlichen sollten. Unternehmen investierten viel Geld in diese Projekte und führten sie in großem Umfang ein, nur um dann festzustellen, dass die Technologie allein nicht ausreichen würde, um das zu erreichen, was eine schwache Implementierungsstrategie nicht zuließ. Die CRM-Ära folgte in den frühen 2000er Jahren der gleichen Logik.
Die digitale Transformation wiederholte sich in den 2010er Jahren, oft mit einem externen Beratungsunternehmen und einem Zeitplan, den niemand wiederholen möchte.
McKinsey hat herausgefunden, dass etwa 70 % der groß angelegten Umstrukturierungen ihre erklärten Ziele nicht erreichen, und in den meisten Fällen waren nicht die Tools das Problem. Die organisatorischen Voraussetzungen für den Erfolg wurden einfach nie geschaffen.
Bei ERP und CRM war die Investitionslogik jedes Mal dieselbe. Die Ankündigungsenergie war die gleiche, aber auch die Kluft zwischen Erwartungen und Ergebnissen. Das ist bei der KI nicht anders: Die Geschichte ist dieselbe, nur lauter.
Bei der Einführung von KI ist die Geschichte die gleiche, nur lauter
Diese Muster wiederholen sich mit jeder neuen Technologiewelle. Wenn die Teams merken, dass sich kaum etwas geändert hat, sind die Investitionen bereits festgeschrieben.
Nachdenken über Adoption ohne Auswirkungen
Die Einführung von KI durchläuft den gleichen Zyklus mit noch größeren Budgets. Infolgedessen sind die Erwartungen ebenso hoch, wenn nicht sogar höher, weil sie auf mehr Marktrauschen als auf operativer Klarheit beruhen.
Hier liegt die Schwierigkeit: die Funktionen und die Technik stehen mehr im Vordergrund als die eigentliche Antwort auf die eigenen Bedürfnisse. Für Juristen ist es eine gemischte Situation, in der sich Teams einerseits von den überzogenen Versprechungen der KI blenden lassen können, andererseits aber auch starken Widerstand gegen Veränderungen zeigen. Für General Counsel, die solche Transformationsprozesse in der Regel leiten, besteht die Herausforderung darin, einen Mittelweg zwischen Begeisterung, Erwartungen und Realität (d. h. der Erfüllung der tatsächlichen Bedürfnisse) zu finden.
Die Diskrepanz zwischen dem Ausrollen eines Projekts und der Rückmeldung ist nicht immer ein technologisches Problem, sondern kann auch darauf zurückzuführen sein, dass die Erwartungen die Logik überlagern.
Der Druck setzt Erwartungen
Die Rechtsabteilung spürt dies stärker als die meisten anderen Bereiche. Die Einführung von KI wird jetzt bei jeder Boardsitzung angesprochen, und da andere Geschäftsbereiche den KI-Rausch schneller und lauter annehmen, wächst der Druck. Darüber hinaus hat sich der Legal Tech-Markt beträchtlich vergrößert und bietet den Rechtsabteilungen mehr Möglichkeiten als je zuvor. Ehe man sich versieht, hat man sich für ein Tool entschieden und Fristen für die Einführung gesetzt, aber die Strategie dahinter ist nirgends zu finden. Der Instinkt ist verständlich: schnell handeln, weit gehen, etwas einsetzen, Schwung zeigen. Aber genau vor diesem Instinkt warnen die historischen Aufzeichnungen.
Es ist dasselbe Versagen der organisatorischen Disziplin, das alle vorherigen Post-Mortem geschrieben hat. KI-Tools können nur so gut funktionieren wie die Umgebung, in der sie eingesetzt werden. Es muss einen Plan, saubere Daten, strukturierte Aufzeichnungen und spezifische Anwendungsfälle geben, aber viele Unternehmen bauen diese Umgebung für Rechtsabteilungen noch nicht auf.
Die wichtigsten Lehren aus dem Muster
Rupali Patel Shah, Head of Legal Solutions bei DiliTrust, bringt es in einem kürzlich erschienenen Artikel auf den Punkt:
Das Problem war nie das Tool selbst, sondern alles, was die Organisation nicht um das Tool herum aufgebaut hat.
Patel Shah beschreibt vier Schritte, die immer wieder zum Scheitern führen:
Diese Abfolge ist zwar nicht nur bei der KI-Technologie zu beobachten, aber in Unternehmen und Teams ist sie fast normal. Sie ist das Ergebnis all dessen, was wir bereits erwähnt haben: Der Druck bestimmt die Bedeutung des Tools, ohne dass man sich auf die tatsächlichen Auswirkungen konzentriert. Infolgedessen reagieren die Teams auf externe Kräfte, anstatt auf das Problem zu reagieren.
Das Muster durchbrechen
Mit der richtigen Frage beginnen: Der Fall Watson MD Anderson
Die jüngere Technikgeschichte liefert zahlreiche Beispiele, die dieses Scheitern verdeutlichen. 2013 kündigte das MD Anderson Cancer Center eine Partnerschaft mit IBM an, mit dem erklärten Ziel, Watson einzusetzen, um „Krebs auszurotten“. Ehrgeiz und Budget waren real: Über 62 Millionen Dollar wurden in sechs Jahren investiert.
Dieses Projekt wurde abgebrochen, bevor es zur klinischen Anwendung kam, und enttäuschte mehr als eine Person im Team. Was hier fehlte, war die Antwort auf eine Frage: Was genau wollen wir besser machen, und wie werden wir wissen, wann wir es geschafft haben?
Eine unabhängige Prüfung ergab, dass das System für den beabsichtigten Zweck nicht zuverlässig funktionieren konnte. Wo lag also das Problem? War es das Tool oder das Fehlen einer präzisen und messbaren Aufgabe?
Kühne Missionen ersetzen keine Problemstellung
Das ist das Muster: Das Tool wird aufgrund seines Rufs und des Hypes ausgewählt, und die Teams arbeiten unter diesem Druck, nicht unbedingt, weil es die richtige Lösung ist. Die Investition wird getätigt, bevor die Grundlagen vorhanden sind. Und wenn die Ergebnisse ausbleiben, wird der Technologie die Schuld gegeben, die eigentlich in den Entscheidungsprozess gehört.
Nichts an der aktuellen Welle der KI-Einführung deutet darauf hin, dass die Unternehmen diese Lektion gelernt haben. Der Druck, die Ankündigungen, die Energie und die Aufregung sind die gleichen, aber in zu vielen Fällen ist die Frage, die an erster Stelle stehen sollte, nicht klar. Bevor Sie sich für eine LegalTech-Lösung entscheiden, sollten Sie Ihr Team fragen:
Um das Muster zu durchbrechen, bedarf es keiner neuen Methodik. Es erfordert einen anderen Ausgangspunkt: die richtige Frage zu stellen, die richtige erwartete Antwort zu geben und schließlich den Weg für die bewusste Einführung von KI zu ebnen.
Erkennen Sie das Muster, stellen Sie die richtigen Fragen und planen Sie
GCs, die dieses Muster klar erkennen, sind besser positioniert als diejenigen, die auf den Lärm reagieren. Es geht darum, sich mit einer Klarheit zu bewegen, die reaktiven Organisationen nur selten gelingt: das Problem definieren, bevor man die Lösung finanziert, in Menschen und Prozesse mit dem gleichen Gewicht wie die Plattform investieren, vom ersten Tag an messen. Der Aufbau dieses Fundaments ist keine einmalige Angelegenheit, sondern erfordert einen modernen Governance-Ansatz, der über einen längeren Zeitraum hinweg Bestand haben kann.
Die Unternehmen, die KI richtig einsetzen, werden nicht diejenigen sein, die sich zuerst bewegt haben. Sie werden diejenigen sein, die erkannt haben, wo sie sich in der Abfolge befinden und eine andere Entscheidung getroffen haben.
Die Technik ist nicht Ihr Feind, und sie muss auch nicht der schwierigste Teil sein, das hat uns die Geschichte gelehrt.
