Vom Prozess zur Automatisierung: Wie die technische KI-Transformation in der Kanzlei abläuft (Teil 2)
Teil 1 dieser Reihe hat gezeigt, warum KI-Projekte meist am Faktor Mensch scheitern und weshalb Mensch und Prozess am Anfang jeder Transformation stehen. Ist diese Grundlage gelegt, beginnt die technische Arbeit. Sie folgt einer festen Reihenfolge, die sich in Projekten bewährt hat: erst die Bestandsaufnahme, dann die Priorisierung nach Geschäftswert, dann die Datenbasis, und erst am Ende die Automatisierung. Dieser Beitrag geht die Schritte der Reihe nach durch.
Zwei Bestandsaufnahmen: Daten und Prozesse
Am Anfang steht eine doppelte Bestandsaufnahme. Die erste betrifft die Daten der Kanzlei: Welche Daten liegen vor, wo liegen sie, und in welcher Qualität? Bestände in DATEV, auf lokalen Laufwerken und in Postfächern sind oft verstreut, uneinheitlich erfasst und unterschiedlich gepflegt. Ihre Qualität entscheidet später darüber, was eine KI-Anwendung überhaupt leisten kann.
Die zweite Bestandsaufnahme betrifft die Prozesse. Hier wird zunächst eine grundlegende Frage geklärt, nämlich ob es überhaupt fest definierte Prozesse in der Kanzlei gibt. Häufig scheitert ein Vorhaben bereits an dieser Stelle. Wo Abläufe nur in den Köpfen einzelner Mitarbeitender existieren und von Fall zu Fall anders gehandhabt werden, fehlt die Grundlage für jede Automatisierung. Ein undefinierter Prozess lässt sich auch durch die beste technische Lösung nicht optimieren. Der erste Schritt ist deshalb oft, Abläufe sauber zu definieren, bevor von KI überhaupt die Rede ist.
Welche Prozesse Geschäftswert schaffen
Sind die Prozesse definiert, folgt die Priorisierung. Nicht jeder Ablauf in einer Kanzlei verdient Automatisierung. Manche Tätigkeiten sind Alltagsrauschen: notwendig, aber ohne nennenswerten Beitrag zum Geschäftswert. Andere schaffen den eigentlichen Wert der Kanzlei, etwa in Beratung, Mandantenbindung und fachlicher Qualität.
In diesem Schritt wird herausgearbeitet, welche Prozesse messbaren Mehrwert versprechen, wenn KI sie unterstützt. Maßstab ist der konkrete Nutzen: Zeitersparnis bei wiederkehrenden Aufgaben, Entlastung der Fachkräfte, höhere Verlässlichkeit. Technische Machbarkeit allein genügt dafür nicht. So entsteht eine überschaubare Liste von Prozessen, bei denen sich der Aufwand lohnt.
Der Kanzlei Data Layer: eine konsistente Datenbasis
Parallel zur Prozessarbeit wird der Kanzlei Data Layer implementiert. Er dient als Aggregations- und Aufbereitungsschicht: Er bündelt die verstreuten Daten aus den verschiedenen Quellen der Kanzlei und bereitet sie so auf, dass eine konsistente, verlässliche Datenbasis für KI-Anwendungen entsteht. Diese Schicht läuft in unserer gesicherten Umgebung, sodass die Daten im eigenen Kontroll- und Rechtsraum bleiben. Die Qualität dieser Basis hängt unmittelbar von der Qualität der Ausgangsdaten ab; lückenhafte oder fehlerhafte Quellen lassen sich aufbereiten, aber nicht beliebig reparieren.
Entscheidend ist, dass die KI mit den Daten der Kanzlei arbeitet. Eine generische KI-Anwendung, die jeder Wettbewerber gleichermaßen einsetzen kann, bleibt austauschbar. Sobald die KI hingegen auf dem spezifischen Wissen und den Daten einer Kanzlei aufsetzt, entsteht eine Fähigkeit, die sich nicht beliebig kopieren lässt. Die Kanzlei behält ihr Alleinstellungsmerkmal und ihr geistiges Eigentum. Die KI-Modelle bleiben dabei austauschbar; was bleibt, ist die Infrastruktur. Wechselt ein Modell oder kommt ein leistungsfähigeres auf den Markt, bleibt die Datenbasis bestehen.
Vom Data Layer zu KI-Agenten
Ist der Kanzlei Data Layer eingerichtet, beginnt seine eigentliche Arbeit. Über die momentum Suite werden einzelne KI-Agenten konfiguriert, die definierte Prozesse automatisieren und dabei auf die Daten des Layers zugreifen. Statt einzelner Handgriffe übernimmt ein Agent einen ganzen Ablauf, von der Datenaufnahme bis zum aufbereiteten Ergebnis. Jeder Schritt, der die Kanzlei verlässt oder in mandantenrelevante Dokumente einfließt, bleibt an eine Freigabe durch einen Berufsträger gebunden.
Daraus ergeben sich zwei Arten von Nutzen. Der erste ist Effizienz: Routineabläufe binden weniger Zeit, und die frei werdende Kapazität fließt dorthin zurück, wo der Wert der Kanzlei entsteht, in die Beratung der Mandanten. Der zweite Nutzen ist weniger offensichtlich. KI-Verfahren erkennen Muster in großen Datenmengen, die bei manueller Durchsicht verborgen bleiben. Auf einer konsistenten Datenbasis lassen sich daraus Auffälligkeiten und Zusammenhänge ableiten, die zuvor niemand gesehen hat. Die vorhandenen Daten einer Kanzlei gewinnen damit einen Wert, den sie als verstreute Einzelbestände nie hatten.
Einordnung
Die technische Seite der KI-Transformation hat eine klare Logik. Ohne saubere Datenqualität und ohne definierte Prozesse ist jede Automatisierung wirkungslos. Deshalb steht die doppelte Bestandsaufnahme am Anfang, gefolgt von der Priorisierung nach Geschäftswert und dem Aufbau einer konsistenten Datenbasis. Erst auf diesem Fundament leisten KI-Agenten verlässliche Arbeit.
Wo die Grundlagen stimmen, verschiebt sich die Arbeit spürbar: weg von der Verwaltung der Daten, hin zu ihrer Nutzung für die Beratung.