Kehren wir zu SAP zurück, mit dem diese Reihe begann. Was SAP den Unternehmen der Neunziger gab, war nie eine klügere Buchhalterin. Es war eine Struktur, in der die Arbeit einer normalen Buchhalterin übergebbar, prüfbar und wiederholbar wurde. Der Gewinn lag nicht im einzelnen Kopf. Er lag in dem, was um die Köpfe herum gebaut war.
Das ist die Lehre, die auf die künstliche Intelligenz übertragen fast niemand zieht. Die ganze öffentliche Aufmerksamkeit richtet sich auf das Modell — welches ist das klügste, welches hat die neueste Version, welches schlägt welches in welchem Test. Als läge dort der Gewinn. Aber der Bay-Area-Mann aus dem dritten Essay hatte die klügsten Modelle, und er gewann keinen einzigen Nachmittag. Weil das Modell nie das Problem war.
Ein besseres Modell macht den Praktikanten eloquenter. Es macht ihn nicht zu einem Kollegen, dem man etwas übergeben kann. Der Sprung vom eloquenten Praktikanten zum verlässlichen Kollegen ist kein Sprung in der Intelligenz des Modells. Es ist ein Sprung in der Struktur, die man um das Modell herum baut. Und genau diese Struktur meinen wir, wenn wir von Mila sprechen — nicht ein klügerer Chatbot, sondern die Infrastruktur, die aus einem zurückredenden Dokument etwas macht, das Arbeit trägt.
Was Infrastruktur konkret heißt
Bleiben wir konkret, sonst wird es Beratersprache. Was fehlt dem Chat aus dem letzten Essay, damit er statt achtzig Prozent tatsächlich die Arbeit übernimmt?
Er muss eure Daten kennen, ohne dass ihr sie hineinkopiert. Wenn eine Mandantenfrage hereinkommt, soll das System die Akte schon haben — den Vertrag, die bisherige Korrespondenz, die Fristen. Nicht, weil ihr sie bei jeder Sitzung neu einfügt, sondern weil sie angeschlossen ist. Der Unterschied zwischen »ich erkläre dem Chatbot zum zwanzigsten Mal den Fall« und »das System kennt den Fall« ist der Unterschied zwischen einem Werkzeug und einem Ballast.
Die Schritte müssen verkettet sein. Aus einem Gespräch wird ein Entwurf. Aus dem Entwurf wird, auf einen Klick, ein Schreiben im richtigen Ton — sachlich für das Gericht, verbindlich für den Mandanten, scharf für die Gegenseite. Aus dem Schreiben wird, nach eurer Prüfung, ein Versand. Das ist ein Ablauf, kein Stapel von vier Kopieraktionen mit vier Fehlerquellen. Der eingehende Vermieterbrief wird analysiert und ein Antwortentwurf liegt bereit, bevor ihr das Postfach öffnet. Die Frist, die in einem Dokument steckt, wird erkannt und im Fristenbuch notiert, nicht von Hand abgeschrieben.
Und die Prüfung muss eingebaut sein, nicht nachträglich. Das ist der Punkt, an dem die Halluzination aus dem dritten Essay gestoppt wird — nicht dadurch, dass wir behaupten, unser Modell halluziniere nicht (das täte kein ehrliches System), sondern durch die Struktur um das Modell herum.
»Der Unterschied zwischen ›ich erkläre dem Chatbot zum zwanzigsten Mal den Fall‹ und ›das System kennt den Fall‹ ist der Unterschied zwischen einem Werkzeug und einem Ballast.«
Wie man eine Halluzination einfängt, ohne zu lügen
Das verdient Genauigkeit, weil hier die meisten Anbieter unehrlich werden. Kein seriöses System kann versprechen, dass das Modell nie etwas erfindet. Wer das verspricht, hat entweder das Problem nicht verstanden oder hofft, dass ihr es nicht versteht.
Was man tun kann, ist die Erfindung daran hindern, bis zu euch durchzudringen. In Mila stützt sich jede rechtliche Aussage auf einen Korpus tatsächlicher Entscheidungen — jedes Zitat führt auf eine real existierende Fundstelle, nicht auf einen plausibel klingenden Satz, den das Modell gebildet hat. Wo eine Fundstelle sich nicht belegen lässt, wird das gekennzeichnet, nicht überspielt. Das Ziel ist nicht das Unmögliche — ein Modell, das nie irrt. Das Ziel ist das Erreichbare: die strengstmögliche Erdung, jede Behauptung nachverfolgbar, und am Ende ein Mensch, der prüft.
Denn das ist der letzte und wichtigste Baustein, und er ist kein technischer. Die Anwältin prüft und gibt frei. Jeder Schriftsatz, jede Klassifizierung, jede Frist läuft über ihren Tisch, bevor etwas das Haus verlässt. Nicht als lästige Kontrolle, sondern als der Ort, an dem ihr Urteilsvermögen — die letzten zwanzig Prozent aus dem zweiten Essay — genau dort einfließt, wo es zählt, und nicht mehr dort verschwendet wird, wo es die Maschine ebenso gut kann.
Sekretärin, Referendar, Berufsanfänger — in einem
So sieht die ehrliche Beschreibung dessen aus, was Infrastruktur statt Chatbot bedeutet. Nicht: eine künstliche Intelligenz, die den Anwalt ersetzt. Sondern: ein System, das die Rollen übernimmt, die eine Kanzlei ohnehin braucht und die eine kleine Kanzlei sich oft nicht leisten kann.
Die Sekretärin, die die Post sortiert, die Fristen einträgt, den Entwurf vorbereitet. Der Referendar, der die erste Fassung schreibt und die Rechtsprechung heraussucht. Der Berufsanfänger, der den Fall strukturiert und die offensichtlichen Punkte abarbeitet. All das kann die Infrastruktur leisten — die achtzig Prozent, ehrlich benannt als das, was sie sind: die achtzig Prozent. Und die Anwältin tut, was nur sie tun kann: die letzten zwanzig, das Urteil, die Freigabe, die Verantwortung.
Das ist kein Werkzeug, das euch achtzig Prozent liefert und die Nacharbeit lässt. Es ist eine Struktur, in der die achtzig Prozent erledigt sind und ihr euch auf die zwanzig konzentriert, die euren Beruf ausmachen. Der Unterschied ist nicht das Modell. Es ist alles, was darum herum steht.
Was bleibt, ist die Frage, die am Anfang der Reihe stand und die jetzt anders klingt. Die Zukunft, die euch versprochen wurde — die KI, die euch den Tag zurückgibt —, ist nicht angekommen. Aber vielleicht war das nie eine Frage des Wartens auf ein besseres Modell. Vielleicht war es eine Frage des Bauens. Davon handelt der letzte Essay.
Geschrieben von Marcus Greinke, Mitgründer von Mila. Diese Reihe erscheint donnerstags.