KI-Agenten und Workflow-Automatisierung in der Kanzlei

Nach dem Chat-Assistenten folgt der nächste Schritt: KI, die nicht nur antwortet, sondern handelt. KI-Agenten sortieren Posteingänge, bereiten Mandatsannahmen vor oder erstellen Dokumente aus Aktendaten. Gleichzeitig ist längst nicht jede Automatisierung ein Fall für einen Agenten – oft genügt ein klar definierter Workflow. Dieser Beitrag ordnet die Begriffe, zeigt realistische Einsatzszenarien und erklärt, wie Kontrolle und Verantwortung in der Kanzlei bleiben.

Workflow, KI-Workflow, Agent: die Unterschiede

Im Gespräch über Automatisierung werden drei Ansätze häufig vermischt. Für die Praxis ist die Unterscheidung wichtig, weil sie über Zuverlässigkeit, Aufwand und Risiko entscheidet:

Die Faustregel lautet: Je vorhersehbarer ein Ablauf, desto weniger Autonomie braucht er. Regelbasierte Automatisierung ist günstig, schnell und nachvollziehbar, scheitert aber, sobald Eingaben unstrukturiert sind. KI-Workflows schließen diese Lücke, ohne die Kontrolle über den Ablauf aufzugeben. Agenten lohnen sich dort, wo sich der Weg zum Ergebnis nicht vorab festlegen lässt.

So viel Autonomie wie nötig, so wenig wie möglich.

Hilfreich ist außerdem, Autonomie in Stufen zu denken:

Stufe 1: Assistenz

Die KI beantwortet Fragen und erstellt Entwürfe auf Anforderung.

Stufe 2: Vorschlag

Die KI bereitet Aktionen vor – Zuordnung, Antwort, Dokument –, ein Mensch prüft und löst sie aus.

Stufe 3: Ausführung mit Freigabe

Die KI führt Routineschritte selbst aus und holt an festgelegten Punkten eine Freigabe ein.

Stufe 4: Autonome Ausführung

Die KI handelt ohne Einzelfreigabe, Menschen überwachen stichprobenartig. In Kanzleien allenfalls für risikoarme, interne Schritte vertretbar.

Wie ein KI-Agent arbeitet

Ein Agent besteht aus mehreren Bausteinen: einem Sprachmodell, das plant und formuliert; Werkzeugen, mit denen er auf Systeme zugreift, etwa auf Postfach, Dokumentenmanagement, Kalender, Kanzleisoftware oder Websuche; Anweisungen und Grenzen, die festlegen, was er darf; und Kontrollpunkten, an denen ein Mensch entscheidet. Die Arbeit folgt einer Schleife: Ziel verstehen, Schritt planen, Werkzeug nutzen, Ergebnis prüfen, nächsten Schritt wählen – bis die Aufgabe erledigt ist oder eine Rückfrage nötig wird.

Für die Anbindung von Werkzeugen hat sich das Model Context Protocol (MCP) als offener Standard etabliert. Es senkt den Integrationsaufwand erheblich. Jede Anbindung ist aber zugleich ein Zugriffsrecht: Ein Agent, der Postfach und Dokumentenmanagement lesen und beschreiben darf, kann im Fehlerfall entsprechend viel anrichten.

Agentische Funktionen finden sich in allgemeinen KI-Assistenten, in Office-Plattformen, in juristischen Fachanwendungen und in Automatisierungsplattformen. Agenten, die Websites und Programme über die Bildschirmoberfläche bedienen, sind besonders flexibel, aber auch fehleranfälliger als Anbindungen über Schnittstellen.

Einsatzszenarien in der Kanzlei

Posteingang: sortieren, zuordnen, vorbereiten

Täglich gehen Schreiben per E-Mail, über das besondere elektronische Anwaltspostfach (beA), per Post und per Fax ein. Ein KI-gestützter Workflow kann den Dokumenttyp erkennen – Beschluss, Urteil, Schriftsatz der Gegenseite, Rechnung, Mandantenanfrage –, Beteiligte und Aktenzeichen extrahieren, die passende Akte vorschlagen, eine Kurzfassung erstellen und die zuständige Person informieren. Bei Routineanfragen kann zusätzlich ein Antwortentwurf entstehen.

Die Zuordnung bestätigt ein Mensch, zumindest bis die Trefferquote über einen längeren Zeitraum belegt ist. Besondere Vorsicht verlangt der Umstand, dass eingehende Dokumente nicht vertrauenswürdig sind: Eine E-Mail kann versteckte Anweisungen enthalten, die einen Agenten etwa dazu bringen sollen, Unterlagen weiterzuleiten. Ein Posteingangsagent sollte deshalb keine Versandrechte nach außen haben.

Fristen: Vorschläge ja, Kontrolle beim Menschen

KI kann in Schriftstücken Hinweise auf Fristen erkennen: das Zustellungsdatum, die Art der Entscheidung, eine Rechtsmittelbelehrung oder eine gerichtlich gesetzte Frist. Daraus lassen sich Vorschläge für Frist und Vorfrist ableiten – idealerweise mit der Textstelle, auf der der Vorschlag beruht.

Mandatsannahme: von der Anfrage zur angelegten Akte

Mandatsanfragen erreichen die Kanzlei per Kontaktformular, E-Mail oder Telefon. Ein KI-Workflow kann daraus die relevanten Angaben strukturieren – Beteiligte, Gegenstand, Rechtsgebiet, Dringlichkeit – und die nächsten Schritte vorbereiten:

1. Kollisionsprüfung vorbereiten. Beteiligte einschließlich Schreibvarianten in der Mandantendatenbank suchen und Treffer zur Prüfung vorlegen. Ob ein Interessenkonflikt vorliegt, entscheidet ein Mensch (§ 43a Abs. 4 BRAO).
2. Weitere Prüfungen anstoßen. Wo das Geldwäschegesetz greift, die erforderlichen Angaben und Unterlagen anhand einer Checkliste anfordern.
3. Dokumente entwerfen. Mandatsbestätigung, Vollmacht und gegebenenfalls Vergütungsvereinbarung aus freigegebenen Vorlagen vorbereiten.
4. Akte anlegen. Nach Freigabe der Annahme die Akte in der Kanzleisoftware anlegen und das Erstgespräch terminieren.

Die Annahme des Mandats bleibt eine anwaltliche Entscheidung. Kommt auf der Website ein Chatbot zur Aufnahme von Anfragen zum Einsatz, gilt ein erhöhter Sorgfaltsmaßstab: Die Bundesrechtsanwaltskammer weist darauf hin, dass nicht der Eindruck entstehen darf, eine anwaltliche Prüfung im Einzelfall sei entbehrlich. Zudem sieht Art. 50 AI Act vor, dass Menschen grundsätzlich darüber informiert werden, wenn sie mit einem KI-System interagieren.

Dokumentenerstellung: aus Akte und Vorlage zum Entwurf

Klassische Dokumentenautomatisierung mit Textbausteinen und Feldern ist zuverlässig, solange die Eingaben strukturiert vorliegen. KI ergänzt sie dort, wo das nicht der Fall ist: Sie entnimmt Daten aus E-Mails, Gesprächsnotizen oder Fragebögen, wählt passende Klauselvarianten aus dem freigegebenen Bestand, passt Formulierungen an und listet fehlende Angaben auf. Bewährt hat sich eine Kombination: Die Vorlage bleibt regelbasiert, die KI füllt und prüft die variablen Teile, die Anwältin oder der Anwalt gibt frei. Abweichungen vom Kanzleistandard sollte der Entwurf ausdrücklich kennzeichnen.

Weitere Beispiele

• Recherchefunktionen, die zahlreiche Quellen auswerten und einen Bericht mit Fundstellen erstellen,
• die Prüfung großer Dokumentenmengen in Due-Diligence-Verfahren anhand eines Prüfkatalogs,
• die Aufbereitung von Zeiteinträgen zu aussagekräftigen Leistungsbeschreibungen für die Abrechnung,
• die Terminkoordination mit mehreren Beteiligten,
• Aktenauszüge und Sachstandsberichte zur Wiedervorlage.

Weitere Szenarien sammelt die Übersicht der Anwendungsfälle; speziell für Assistenzaufgaben lohnt der Beitrag KI im Sekretariat.

Human-in-the-Loop: wo der Mensch entscheidet

Human-in-the-Loop bedeutet, dass ein Mensch an festgelegten Punkten prüft und freigibt, bevor eine Aktion wirksam wird. Davon zu unterscheiden ist die Überwachung im laufenden Betrieb, bei der Menschen stichprobenartig kontrollieren und eingreifen können. In Kanzleien sollten Freigaben mindestens an diesen Stellen fest vorgesehen sein:

• bevor etwas die Kanzlei verlässt – E-Mail, beA-Nachricht, Brief oder Fax,
• bevor Fristen eingetragen, geändert oder gelöscht werden,
• bevor Akten, Stammdaten oder Dokumente verändert oder gelöscht werden,
• bevor Rechnungen erstellt oder Zahlungen veranlasst werden,
• bevor über Personen entschieden wird, etwa über die Ablehnung einer Mandatsanfrage.

Für Schriftsätze an Gerichte folgt das bereits aus dem Prozessrecht: Elektronische Dokumente müssen qualifiziert elektronisch signiert oder von der verantwortenden Person signiert und auf einem sicheren Übermittlungsweg eingereicht werden (§ 130a Abs. 3 ZPO). Die Verantwortung liegt damit erkennbar bei einem Menschen.

Eine Freigabe schützt allerdings nur, wenn sie ernst genommen wird. Das größte Risiko ist der sogenannte Automatisierungsbias: Wer viele korrekte Vorschläge in Folge gesehen hat, bestätigt den nächsten leicht ungeprüft. Eine Freigabe ist nur so viel wert wie die Prüfung, die ihr vorausgeht. Gegenmittel sind Vorschläge mit sichtbarer Begründung und Quellenstelle, die Kennzeichnung unsicherer Fälle, regelmäßige Stichproben und die Auswertung, wie oft Vorschläge korrigiert werden.

Risiken und Kontrollen

Mit wachsender Selbstständigkeit verändern sich die Risiken. Das Sicherheitsprojekt OWASP zählt Prompt Injection und übermäßige Handlungsbefugnisse zu den zentralen Risiken von KI-Anwendungen; das BSI bezeichnet indirekte Prompt Injections als intrinsische Schwachstelle anwendungsintegrierter Sprachmodelle. Für Kanzleien lassen sich die wichtigsten Risiken und Kontrollen so zusammenfassen:

Hinzu kommt der rechtliche Rahmen. Verschwiegenheit und Datenschutz gelten für Agenten wie für jede andere Software – mit der Besonderheit, dass Agenten selbstständig Daten zwischen Systemen bewegen. Entscheidungen über Personen sollten nicht vollautomatisiert fallen; neben berufsrechtlichen Gründen kann hier auch Art. 22 DSGVO Grenzen setzen. Erfassen Agenten Arbeitsschritte von Beschäftigten, ist an die Mitbestimmung eines bestehenden Betriebsrats zu denken (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG). Und Art. 4 AI Act verlangt Maßnahmen zur KI-Kompetenz des Personals, das mit solchen Systemen arbeitet. Einen Überblick über die Pflichten gibt der Beitrag zum AI Act.

Der Einstieg: klein, messbar, kontrolliert

1. Prozess auswählen. Geeignet sind Abläufe mit hohem Volumen, klaren Regeln, geringem Risiko und messbarem Aufwand – etwa die Zuordnung von Eingangspost oder die Anforderung von Unterlagen.
2. Ist-Ablauf aufnehmen. Gemeinsam mit den Menschen, die den Prozess täglich ausführen, häufig dem Sekretariat: Wer macht was, welche Ausnahmen gibt es, wo entstehen Fehler? Automatisieren Sie keinen Prozess, den Sie nicht verstanden haben.
3. Automatisierungsgrad festlegen. Regelbasiert, wo möglich; KI dort, wo Eingaben unstrukturiert sind; ein Agent nur, wo der Ablauf offen ist.
4. Rahmen klären. Datenschutz und Auftragsverarbeitung, § 43e BRAO, gegebenenfalls Datenschutz-Folgenabschätzung, Betriebsrat und KI-Richtlinie.
5. Rechte und Freigaben definieren. Minimale Zugriffsrechte, Freigabepunkte, Protokollierung und eine Möglichkeit, die Automatisierung jederzeit anzuhalten.
6. Im Schattenbetrieb testen. Die KI schlägt vor, das Team arbeitet wie gewohnt weiter, und die Vorschläge werden mit den tatsächlichen Entscheidungen verglichen. So entsteht eine belastbare Trefferquote, bevor die KI Wirkung entfaltet.
7. Schrittweise ausweiten. Mehr Autonomie erst, wenn Fehlerquote und Fehlerarten bekannt und vertretbar sind – und mit regelmäßiger Überprüfung.

Automatisierung verändert Aufgaben, vor allem im Sekretariat. Beziehen Sie die Beteiligten früh ein: Sie kennen die Ausnahmen, an denen Automatisierungen in der Praxis scheitern, und können frei werdende Zeit für anspruchsvollere Tätigkeiten wie die Betreuung der Mandantschaft nutzen. Wie Sie den Wandel begleiten und den Nutzen belegen, beschreiben die Beiträge zu Change Management und Nutzenmessung.

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