Legal AI wird zur Infrastrukturfrage

Legal AI wird zur Infrastrukturfrage. Nicht zur Featurefrage.

Die letzten Wochen zeigen ziemlich klar, wohin sich der Markt bewegt: Anthropic, OpenAI und Microsoft schieben Legal AI nicht mehr nur als Chatbot oder isoliertes Zusatzfeature in den Markt. Sie bauen an der nächsten Plattformschicht für juristische Wissensarbeit.

Das ist der eigentliche Punkt.

Es geht nicht mehr nur darum, ob eine KI einen Vertrag zusammenfassen kann. Das konnte man schon 2023 demonstrieren. Es geht jetzt darum, wo der juristische Workflow künftig stattfindet: in der Kanzleisoftware, in Word, in Claude, in Codex, in Copilot oder in einer agentischen Schicht, die über bestehenden Anwendungen liegt und diese nur noch bedient.

Vom Coding Tool zum Werkzeug

Claude Code und Codex wurden ursprünglich für Entwickler gebaut. Also für Menschen, die Code schreiben, testen, debuggen und deployen.

Gerade diese Werkzeuge zeigen aber, wie sich Arbeit grundsätzlich verschiebt. Beim sogenannten Vibe Coding beschreibt der Entwickler immer häufiger nicht mehr jede technische Umsetzung selbst. Er beschreibt, was am Ende herauskommen soll. Die Plattform erzeugt Code, führt ihn aus, testet, korrigiert und wiederholt den Vorgang.

Der Entwickler wird dadurch weniger zum manuellen Umsetzer und stärker zum Aufgabenmanager.

Genau diese Logik wandert jetzt in die Wissensarbeit. Der Mensch arbeitet nicht mehr nur in einzelnen Dateien, Dokumenten und Fachanwendungen. Er beschreibt ein Ziel, überwacht Zwischenergebnisse, korrigiert bei Bedarf und entscheidet am Ende.

Anthropic zeigt diese Richtung mit Legal- und Knowledge-Work-Plugins sehr konkret. Das Legal Productivity Plugin ist für in-house Legal Teams gedacht und unterstützt unter anderem Vertragsprüfung, NDA-Triage, Compliance-Workflows, Legal Briefings und standardisierte Antworten. Es ist für Claude Cowork konzipiert, funktioniert aber auch mit Claude Code.

Das ist wichtig, weil es zeigt: Die Plattform ist nicht mehr nur Chat. Sie wird zur ausführenden Arbeitsschicht.

Skills, Plugins und Connectoren werden entscheidend

Die entscheidenden Bausteine sind nicht die Modelle allein. Entscheidend sind die Strukturen um die Modelle herum.

Skills beschreiben, wie eine Aufgabe in einem konkreten Kontext erledigt werden soll. Also nicht nur: Prüfe den Vertrag. Sondern: Prüfe diesen Vertrag nach unserem Playbook, mit unseren Risikokategorien, unseren Eskalationsregeln und unserer Art der Ergebnisdokumentation.

Plugins bündeln solche Fähigkeiten zu wiederverwendbaren Arbeitsmodulen. Sie machen aus allgemeinen Modellen spezialisierte Arbeitsumgebungen für bestimmte Rollen, Teams oder Fachbereiche.

Connectoren öffnen den Zugriff auf die Systeme, in denen die Arbeit tatsächlich stattfindet: Dokumentenmanagement, Vertragsplattformen, E-Discovery, Datenräume, Researchsysteme, Kollaborationstools, E-Mail und Office-Anwendungen.

Anthropic beschreibt diese Logik selbst sehr deutlich: Plugins bündeln Skills, Connectoren, Slash Commands und Subagents für konkrete Jobfunktionen. Der eigentliche Wert entsteht aber erst, wenn Unternehmen diese Bausteine an ihre eigenen Tools, Begriffe, Prozesse und Standards anpassen.

Damit entsteht eine neue Ebene über den bestehenden Fachanwendungen.

Die Fachsoftware bleibt wichtig. Aber sie wird zunehmend zur Daten- und Prozessschicht. Die Interaktion verschiebt sich eine Ebene höher.

OpenAI bewegt Codex in Richtung Wissensarbeit

Bei OpenAI sieht man eine ähnliche Bewegung.

Artificial Lawyer berichtete am 18. Mai 2026, dass OpenAI ein Legal-AI-Angebot plant, möglicherweise unter dem Namen Codex for Legal. Der Bericht spricht von geplanten Einstellungen aus dem Legal-Tech-Umfeld und davon, dass Codex for Legal Teil einer breiteren Strategie vertikaler Codex-Angebote für große Geschäftsfunktionen wie Legal, Sales oder Finance sein könnte.

Das ist noch kein ausgerolltes Produkt. Aber es passt zur aktuellen Codex-Entwicklung.

OpenAI beschreibt die Codex App inzwischen als Command Center für Agenten. Codex soll nicht nur Code schreiben, sondern mehrere Agenten parallel koordinieren, länger laufende Aufgaben bearbeiten, Skills nutzen und wiederkehrende Aufgaben über Automations ausführen.

Besonders relevant ist der Gedanke hinter Skills: Codex entwickelt sich von einem Agenten, der Code schreibt, zu einem Agenten, der Code und Tools nutzt, um Arbeit auf einem Computer zu erledigen. Für Legal ist das ein wichtiger Unterschied. Wenn ein Agent Arbeitsumgebungen bedienen und Workflows ausführen kann, ist er nicht mehr nur Textgenerator. Er wird zur Automationsschicht.

APIs und Connectoren bleiben dafür der robustere Weg. Aber die Richtung ist klar: Agenten werden nicht nur Dokumente analysieren. Sie werden Dokumente öffnen, Informationen aus Systemen holen, Klauseln prüfen, Redlines vorbereiten, E-Mails entwerfen, Anlagen suchen und Vorgänge ablegen.

Microsoft kommt über Word

Während Anthropic und OpenAI versuchen, sich als zentrale agentische Plattformen zu positionieren, kommt Microsoft über den Ort, an dem viele Juristen ohnehin arbeiten: Word.

Microsofts Legal Agent ist derzeit ein Frontier-Feature in Microsoft 365 Copilot für Word Desktop. Laut Microsoft können Legal Professionals damit juristische Dokumente zusammenfassen, verstehen, redlinen und prüfen.

Das ist strategisch bemerkenswert.

Microsoft muss den Nutzer nicht aus seiner Arbeitsumgebung herausziehen. Der Legal Agent sitzt direkt in Word. Genau dort, wo Vertragsarbeit seit Jahrzehnten stattfindet.

Microsoft beschreibt den Legal Agent als Assistenten für Contract Review, Redlining, Playbook Alignment und Clause Analysis. Das ist mehr als ein allgemeiner Chat über ein Dokument. Es geht um strukturierte Arbeitsabläufe in einem bestehenden Dokumentenworkflow.

Für Kanzleien ist das ein naheliegender Einstiegspunkt. Die Hürde ist niedriger, weil der Arbeitsort vertraut bleibt. Gleichzeitig verschiebt sich die Kontrolle über den Workflow in Richtung Microsoft 365.

Der spannende Twist: Microsoft nutzt Anthropic

Besonders interessant ist, dass Microsoft Anthropic als Subprocessor für bestimmte Copilot- und Microsoft-365-Funktionen einbindet. Microsoft weist zugleich darauf hin, dass Anthropic-Modelle in bestimmten Regionen, insbesondere EU/EFTA und UK, nicht standardmäßig aktiviert sind und gesondert administriert werden müssen.

Damit wird das Spielfeld unübersichtlicher.

Microsoft ist eng mit OpenAI verbunden, konkurriert im Legal-Markt aber potenziell mit OpenAI-Angeboten. Gleichzeitig nutzt Microsoft Anthropic-Modelle. Anthropic baut eigene Legal- und Knowledge-Work-Plugins. OpenAI bewegt Codex in Richtung agentischer Plattform. Und Legal-Tech-Anbieter bauen ihre eigenen Anwendungsschichten auf denselben oder konkurrierenden Foundation Models.

Die klare Trennung zwischen Modellanbieter, Plattformanbieter und Fachanwendung löst sich auf.

Foundation-Model-Anbieter werden zu Workflow-Plattformen. Plattformanbieter bauen Branchenagenten. Fachanwendungen öffnen sich über Connectoren oder versuchen, ihre eigene Nutzeroberfläche mit KI zu verteidigen.

Wer kontrolliert den Legal Workflow?

Die eigentliche Frage lautet deshalb nicht: Welches Modell ist besser?

Die eigentliche Frage lautet: Wer kontrolliert den Workflow?

Denn derjenige, der den Workflow kontrolliert, kontrolliert künftig auch den Zugriff auf Daten, die Nutzeroberfläche, die Standards, die Automatisierung und einen großen Teil der Wertschöpfung.

Wenn Anwälte in Claude arbeiten, wird Claude zur Kanzleioberfläche. Wenn Anwälte in Codex arbeiten, wird Codex zur agentischen Arbeitszentrale. Wenn Anwälte in Word bleiben, wird Microsoft Copilot zur Legal Workbench.

Wenn Fachanbieter wie iManage, NetDocuments, DATEV, juris, Wolters Kluwer, beck-online, RA-MICRO oder andere ihre Systeme öffnen und gute Connectoren anbieten, können sie Teil dieser neuen Infrastruktur werden.

Wenn sie sich verschließen, riskieren sie, auf die Rolle einer Datenquelle reduziert oder durch externe Agenten umgangen zu werden.

Das ist für deutsche Legal-Tech- und Legal-Content-Anbieter der kritische Punkt.

Reicht Datenschutz allein als Burggraben?

In Deutschland wird die Diskussion oft reflexartig auf Datenschutz, Berufsgeheimnis und Regulierung verengt. Das ist verständlich. Für Kanzleien und Rechtsabteilungen sind diese Punkte real. § 203 StGB, anwaltliche Verschwiegenheit, Mandantendaten, DSGVO, Auftragsverarbeitung und Datenresidenz sind keine Nebensächlichkeiten.

Aber als dauerhafter Burggraben reicht das vermutlich nicht.

Die großen Anbieter werden genau diese Themen adressieren. Microsoft bringt Legal AI in bestehende Microsoft-365-Sicherheits- und Compliance-Strukturen. Anthropic verweist in den Legal-Plugin-Hinweisen darauf, dass KI-Analysen von qualifizierten Juristen geprüft werden müssen und dass Playbooks an die eigene Jurisdiktion angepasst werden müssen.

Das löst nicht automatisch alle deutschen Anforderungen. Aber es zeigt die Richtung.

Big Tech wird nicht einfach sagen: Datenschutz ist egal. Die Anbieter werden Enterprise-Verträge, Tenant Controls, Subprocessor-Dokumentation, Datenregionen, Audit Logs, Admin Policies und Compliance-Programme weiter ausbauen.

Wer sich nur darauf verlässt, dass internationale Anbieter die deutschen Anforderungen schon nicht erfüllen werden, sollte vorsichtig sein.

Drei Rollen für deutsche Legal-Tech-Anbieter

Für deutsche Anbieter wird die Positionierung schwieriger, aber nicht aussichtslos.

Die erste mögliche Rolle ist die geschlossene Fachanwendung mit eigener KI-Oberfläche. Das kann funktionieren, wenn die Anwendung tief im Workflow verankert ist und die KI wirklich gut integriert ist. Es ist aber riskant, wenn Nutzer künftig lieber in Claude, Codex oder Copilot arbeiten.

Die zweite mögliche Rolle ist der Connector-Anbieter. Dann liegt der Wert in Datenqualität, Berechtigungen, Dokumentstrukturen, Metadaten, Suchqualität, Zitierfähigkeit und sicheren Schnittstellen. Das ist weniger glamourös, aber strategisch stark. Wer der beste Connector in die relevanten juristischen Daten ist, bleibt wichtig.

Die dritte mögliche Rolle ist der Anbieter von Skills, Playbooks und geprüften Workflows. Das könnte gerade im deutschen Markt spannend sein. Denn deutsche Rechtsgebiete, Kanzleiprozesse, Vertragsstandards, steuerliche Spezialthemen, Compliance-Anforderungen und berufsrechtliche Rahmenbedingungen sind nicht einfach durch US-Legal-Plugins abgedeckt.

Hier liegt eine echte Chance.

Nicht im nächsten generischen Chatbot für Juristen. Sondern in präzisen, überprüfbaren, deutschsprachigen Legal Skills mit sauberen Quellen, klaren Prüfschritten und Integration in bestehende Systeme.

Kanzleien müssen ihre Workflows maschinenlesbar machen

Für Kanzleien und Rechtsabteilungen stellt sich dieselbe Frage.

Man kann warten, bis Microsoft, OpenAI, Anthropic oder der eigene Fachsoftwareanbieter fertige Lösungen ausrollen. Das wird für viele Standardaufgaben reichen.

Oder man beginnt jetzt, die eigenen Workflows in maschinenlesbare Strukturen zu übersetzen.

Das heißt konkret: Playbooks aufräumen. Musterklauseln strukturieren. Risikokategorien definieren. Freigabeprozesse dokumentieren. Mandatswissen auffindbar machen. Dokumentenmanagement bereinigen. Schnittstellen prüfen. Eigene Legal Skills entwickeln, die nicht nur allgemein juristisch klingen, sondern den konkreten Arbeitsstil der Kanzlei oder Rechtsabteilung abbilden.

Das ist wahrscheinlich der unterschätzte Punkt.

Die Gewinner werden nicht zwingend diejenigen sein, die zuerst irgendein KI-Tool lizenzieren. Die Gewinner werden diejenigen sein, die ihre Arbeitsweise so strukturieren, dass Agenten sie zuverlässig ausführen können.

Vom Dokument zur Aufgabe

Der größte Wechsel liegt in der Bedienlogik.

Bisher arbeitet man in Anwendungen. Man öffnet Word. Man sucht im DMS. Man kopiert Daten aus dem CRM. Man prüft eine Klausel. Man kommentiert. Man schreibt eine E-Mail. Man legt das Ergebnis ab.

In der agentischen Logik beschreibt man die Aufgabe.

Prüfe diesen Vertrag gegen unser Standard-Playbook. Markiere Abweichungen. Schlage Redlines vor. Erstelle eine Mandantenmail mit den drei wichtigsten Risiken. Lege die geprüfte Version im richtigen Matter ab. Erstelle eine kurze interne Notiz für die Partnerfreigabe.

Die Anwendungen bleiben. Aber sie werden zur Maschinenraumebene.

Der Mensch arbeitet eine Etage höher.

Das ist genau die Bewegung, die man aus dem Coding bereits kennt. Erst wird Code automatisiert. Dann werden Tests automatisiert. Dann werden Pull Requests, Reviews, Deployments und Issue-Workflows automatisiert. Am Ende arbeitet der Entwickler nicht mehr Datei für Datei, sondern zielorientiert über eine Agentenschicht.

Jetzt erreicht dieses Muster Legal.

Fazit: Es geht um Infrastruktur

Anthropic, OpenAI und Microsoft bauen gerade nicht einfach bessere Legal Chatbots.

Sie bauen um den Legal Workflow herum.

Anthropic geht über Legal- und Knowledge-Work-Plugins, Skills, Agenten und Connectoren. OpenAI bewegt Codex von der Coding-Plattform zur breiteren Agentenplattform und prüft offenbar vertikale Angebote wie Codex for Legal. Microsoft setzt den Legal Agent direkt in Word und damit in die bestehende Arbeitsumgebung vieler Kanzleien und Rechtsabteilungen.

Das ist kein kleines Feature-Rennen.

Das ist ein Infrastrukturkampf.

Die entscheidende Frage lautet nicht, ob KI in den Rechtsmarkt kommt. Sie ist längst da.

Die entscheidende Frage lautet, wer künftig den Workflow kontrolliert: Big Tech, klassische Legal-Tech-Anbieter, juristische Content-Anbieter oder Kanzleien und Rechtsabteilungen selbst.

Meine Einschätzung: Viele im deutschen Markt unterschätzen gerade die Geschwindigkeit dieser Entwicklung.

Nicht weil morgen alle Anwälte durch Agenten ersetzt werden. Sondern weil sich die Arbeitsebene verschiebt.

Von der Anwendung zur Aufgabe.

Von der Suche zur Ausführung.

Vom Dokument zur Workflow-Plattform.

Und wer diese neue Ebene kontrolliert, kontrolliert einen erheblichen Teil der juristischen Wissensarbeit von morgen.