Noch vor wenigen Jahren wirkte der Einsatz von generativer KI in Verträgen futuristisch - ein Experiment, das nur die innovativsten Rechtsabteilungen wagten. Im September 2025 zeigt sich jedoch ein anderes Bild: Unternehmenskunden sind nicht mehr nur neugierig auf die KI-gestützte Vertragsprüfung, sie beginnen, sie aktiv einzufordern.
Gleichzeitig liefern neue Branchen-Benchmarks nun belastbare Daten und verlagern die Diskussion weg von bloßen Anbieter-Versprechen. Der Wandel ist eindeutig: KI ist kein Pilotprojekt mehr - sie entwickelt sich zu einer zentralen Erwartung im Contract Lifecycle Management (CLM).
Generative KI in der Vertragsprüfung hat sich von experimentellen Pilotprojekten hin zu einer festen Integration in Contract-Lifecycle-Management-(CLM)-Plattformen entwickelt. Was einst mit einfacher Metadaten-Extraktion begann, hat sich zu kontextsensitiven Plattformen weiterentwickelt, die Klauseln analysieren, Risiken erkennen und sogar Gegenentwürfe verfassen, die sich nahtlos an den Playbooks des Unternehmens orientieren.
Unternehmenskunden drängen Rechtsabteilungen, AI Legal Tech für Kosteneinsparungen und kürzere Bearbeitungszeiten einzusetzen. Auch die Regierungsbehörden mischen sich ein: Der EU AI Act und neue US-Richtlinien prägen die Compliance-Anforderungen für die neue Vetragsautomatisierung.
Dank der Integration von AI Legal Tech entwickelt sich die Vertragautomatisierung zunehmend zum Rückgrat moderner CLM-Systeme.
Die Benchmarks vom September 2025 zeigen, dass führende CLM-AI-Tools bei der Klauselerkennung und Risikoprüfung eine Genauigkeit von über 85% erreichen. Das ist ermutigend, doch dabei es handelt sich nur um Durchschnittwerte.
Das Wichtigste: Benchmarks sind eine hilfreiche Orientierung, doch interne Tests sind unverzichtbar, um herauszufinden, wie gut ein Tool mit den eigenen Verträgen und Compliance-Anforderungen funktioniert.
Trotz aller Fortschritte bringt AI Legal Tech Risiken mit sich, die Rechtsabteilungen aktiv steuern müssen:
Ein weiteres wachsendes Anliegen ist die Datenlokalisierung und -souveränität. Multinationale Unternehmen stehen unter Druck sicherzustellen, dass sensible Daten
Deshalb setzen viele Rechtsabteilungen auf einen "Human-in-the-Loop"-Ansatz: Die KI übernimmt die zeitaufwendige Arbeit, während die Juristen weiterhin die Kontrolle und Verantwortung behalten.
Jede Inhouse-Rechtsteam kennt diese Herausforderungen:
Der Druck nimmt zu – Unternehmenskunden fordern schnellere Bearbeitungszeiten, Regulierungsbehörden verschärfen die Compliance-Anforderungen, und die Budgets wachsen kaum. In diesem Umfeld ist KI-gestützte Vertragsprüfung kein "Nice-to-have" mehr, sondern eine Notwendigkeit.
An dieser Stelle kommt Legal Twin® Contract Insights ins Spiel.
Vor der Einführung von Legal Twin® Contract Insights kämpfte ein europäisches Energieunternehmen mit langen Prüfungszyklen und versteckten Risiken, die bei manuellen Kontrollen unentdeckt blieben.
Nach der Integration von Legal Twin in ihr CLM konnte das Unternehmen:
Wie ein Unternehmensjurist es ausdrückte:
“Das Tool ersetzt unsere Juristen nicht - es gibt ihnen die Zeit zurück, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.”
Diese Vorher-Nachher-Effekt zeigt, wie Vertragsautomatisierung nicht nur Prozesse, sondern die gesamte Rolle der Rechtsabteilung transformieren kann.
Bei der Bewertung von CLM AI-Tools, sollten Rechts- und Einkaufsverantwortliche folgenden Fragen stellen:
Verwenden Sie ein Ampelsystem, um KI-Ausgaben übersichtlich zu bewerten:
Generative KI in Verträgen hat sich von Pilotprojekten zu einem festen Bestandteil moderner CLM-AI-Tools entwickelt. Mit Benchmarks zur Genauigkeit, RFP-Checklisten und Risikobewertungen können Rechtsabteilungen die KI-gestützte Vertragsprüfung heute verantwortungsvoll einsetzen. Anstatt Juristen zu ersetzen, steigert AI Legal Tech Effizienz, Compliance und ermöglich skalierbare Vertragsautomatisierung und setzt damit den neuen Standard im Contract Lifecycle Management.
Die Frage lautet nicht mehr, ob Rechtsabteilungen generative KI nutzen werden, sondern wie schnell sie sich anpassen.
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