Zentrale Erkenntnis: Entdecken Sie die wichtigsten Frameworks und Praxiserfahrungen aus der Session der Association of Corporate Counsel (ACC) Legal Ops Conference How AI Delivers Value at Each Stage of CLM Maturity. Diese Erkenntnisse bieten Fachkräften aus Legal Operations und dem Vertragsmanagement einen praxisnahen Leitfaden, um ihren aktuellen Reifegrad zu bestimmen, die eigene Bereitschaft zu bewerten und die richtigen nächsten Schritte einzuleiten.

KI verändert Contract Lifecycle Management grundlegend. Der Nutzen von KI Investitionen hängt vom Reifegrad Ihres CLM und der Bereitschaft in fünf zentralen Dimensionen ab. Wird KI zu früh eingeführt, verstärkt sie bestehende Probleme. Erfolgt die Einführung auf einer soliden Grundlage und nach bewährten Methoden, wird KI zum Multiplikator für Effizienz und Wirkung. So gelingt der Übergang von reaktivem Vertragsmanagement zu einer intelligenten und kontinuierlich lernenden Rechtsfunktion.

Teil Eins: Das CLM Reifegradmodell

Der Reifegrad von CLM entwickelt sich schrittweise von einem rein reaktiven Vertragsmanagement hin zu einer proaktiven und datengestützten Funktion.

Wird KI bereits auf Stufe eins eingeführt, wenn Prozesse noch ad hoc ablaufen und Verträge über verschiedene Systeme verteilt sind, beschleunigt dies den Reifegrad nicht. Es automatisiert bestehende Ineffizienzen. Organisationen müssen zunächst die richtigen Grundlagen schaffen.

Sobald Teams eine Klauselbibliothek und Playbooks etabliert haben, helfen KI gestützte Vertragsredlines und Risikobewertungen dabei, Durchlaufzeiten zu verkürzen und die Konsistenz zu verbessern. Ab Reifegradstufe drei steigt der Nutzen von KI Investitionen mit jeder zusätzlichen Ebene der Prozessreife deutlich an.

Teil Zwei: Vorbereitung auf die Einführung

Echte KI Bereitschaft umfasst fünf zentrale Dimensionen, die jeweils direkten Einfluss auf eine erfolgreiche KI Einführung haben.

Menschen und Organisation

Der menschliche Faktor ist oft die größte Herausforderung bei der Einführung von KI. Wichtige Fragen zur Bewertung der organisatorischen Bereitschaft sind:

• Verstehen Anwender, was generative KI gut leisten kann und wo ihre Grenzen liegen?
• Können Rechts und Geschäftsteams KI gestützte Vertragsredlines kritisch prüfen oder werden Ergebnisse ungefragt übernommen?
• Besteht eine echte Bereitschaft, Arbeitsweisen zu verändern, oder gibt es starken Widerstand gegen Veränderungen?
• Wer trägt die Verantwortung für die Ergebnisse?
• Welche Qualifikationslücken bestehen zwischen den aktuellen Fähigkeiten und dem sicheren Umgang mit der Lösung?

Prozessbereitschaft

KI kann fehlerhafte oder nicht dokumentierte Prozesse nicht ausgleichen. Bevor eine Organisation ein KI Pilotprojekt startet, sollte sie sicherstellen, dass folgende Grundlagen vorhanden sind.

• Ein dokumentierter Contract Lifecycle Management Prozess.
• Klar definierte Vertragstypen und Wertgrenzen.
• Standardisierte Verhandlungs Playbooks.
• Transparenz über Engpässe und Schwachstellen im Prozess.

Datenbereitschaft

KI ist nur so leistungsfähig wie die Daten, auf die sie zugreift. Eine belastbare Datengrundlage erfordert:

• Ein zentrales und leicht zugängliches Vertragsrepository.
• Die Verschlagwortung, Kategorisierung und Anreicherung bestehender Verträge mit Metadaten.
• Dokumentierte und aktuell gehaltene bevorzugte Vertragspositionen sowie akzeptable Fallback Klauseln.
• Einen Prüfprozess für sensible Klauseln, personenbezogene Daten und Vertraulichkeitsanforderungen Dritter vor der Datenaufnahme.

Governance Bereitschaft

Die Einführung von KI bringt neue rechtliche und operative Risiken mit sich, die Organisationen aktiv steuern müssen:

• Eine KI Richtlinie, die den angemessenen Einsatz verschiedener KI Technologien in juristischen Workflows definiert.
• Eine verpflichtende menschliche Prüfung, bevor KI generierte Ergebnisse extern weitergegeben werden.
• Eine abgeschlossene KI Risikobewertung, die den Umgang des Anbieters mit Daten, das Modelltraining und die Sicherheitsstandards bewertet.
• Ein Verständnis der branchenspezifischen regulatorischen Anforderungen wie HIPAA, DFARS oder DSGVO, die den zulässigen Umgang mit Vertragsdaten regeln.

Technologische Bereitschaft

Selbst gut entwickelte KI Lösungen scheitern, wenn die bestehende Technologielandschaft sie nicht unterstützen kann. Schaffen Sie Klarheit mit folgenden Fragen:

• Muss das bestehende CLM System mit der KI Lösung verbunden werden? Wie komplex ist diese Integration?
• Hat die IT Sicherheitsabteilung den Anbieter geprüft und freigegeben?
• Kann die Lösung über die bestehende Identitätsinfrastruktur bereitgestellt werden, beispielsweise über Single Sign On und Zugriffsmanagement?

Ein Wert von „nicht bereit“ in nur einer einzigen Dimension stellt ein Hindernis dar. Ein Wert von „teilweise bereit“ erfordert in der Regel gezielte Maßnahmen, bevor ein Pilotprojekt gestartet werden kann. Erst wenn in allen fünf Dimensionen ein Reifegrad von „weitgehend bereit“ oder „bereit“ erreicht wird, sind die Voraussetzungen für einen verantwortungsvollen Start eines KI Pilotprojekts erfüllt.

Teil Drei: Ein praxisnahes Framework für den Einstieg

Schritt Eins: Bereitschaft bewerten

Führen Sie gemeinsam mit den wichtigsten Stakeholdern eine strukturierte Bewertung der Bereitschaft in allen fünf Dimensionen durch. Nutzen Sie Umfragen in verschiedenen Nutzergruppen, beobachten Sie die Ausführung aktueller Prozesse und führen Sie Gespräche mit Verantwortlichen aus Legal Operations, IT und den relevanten Fachbereichen. Ziel ist ein realistisches und unverfälschtes Bild des aktuellen Reifegrads.

Schritt Zwei: Blocker beseitigen

Beheben Sie alle Bewertungen mit dem Status „nicht bereit“, bevor Sie fortfahren. Zu den häufigsten Maßnahmen gehören die Einführung oder Aktualisierung von Verhandlungs Playbooks, die Zentralisierung und Bereinigung von Vertragsdaten sowie die Entwicklung einer KI Governance und Nutzungsrichtlinie. Das Überspringen dieses Schritts ist eine der häufigsten Ursachen für das Scheitern von KI Pilotprojekten.

Schritt Drei: Ein Pilotprojekt mit klar definiertem Umfang starten

Beginnen Sie mit einem Minimum Viable Product und einem engagierten Team. Messen Sie bei der Einführung drei zentrale Faktoren:

• Genauigkeit: Wie häufig sind die von der KI gelieferten Ergebnisse korrekt und hilfreich?
• Durchlaufzeit: Lässt sich der Prozess nachweislich beschleunigen?
• Nutzerzufriedenheit: Wird die Lösung tatsächlich von den Anwendern in ihren täglichen Arbeitsabläufen genutzt?

Fazit

KI im Contract Lifecycle Management entfaltet ihren vollen Wert mit zunehmendem Reifegrad der Organisation.

Erfolgreiche Organisationen investieren gleichermaßen in Menschen, Prozesse, Daten, Governance und Technologie. Sie betrachten die Einführung von KI nicht nur als technisches Projekt, sondern ebenso als eine Aufgabe des Change Managements.

Erfahren Sie mehr über Epiq Contracts Solutions.


Jessica Cook, Senior Director, Contract Solutions
Jessica Cook ist Juristin mit mehr als 15 Jahren Beratungserfahrung und über 12 Jahren Führungserfahrung in den Bereichen Legal Technology, KI und Legal Operations Services. Sie verantwortet CLM Implementierungsteams für digitale Transformationen in Unternehmen und stellt sicher, dass die Einführung erfolgreich verläuft und Kunden ihre Organisationen nachhaltig für Wachstum skalieren können.


Dundi Thompson, Project Manager, Legal Operations, Flowserve
Dundi Thompson ist Senior Project Manager mit Schwerpunkt auf Legal Operations und Unternehmenstransformation. Dank ihrer umfassenden Erfahrung in der Leitung komplexer und geschäftskritischer Initiativen steigert sie Effizienz durch Technologie, Prozessoptimierung und skalierbare Lösungen. Bei Flowserve verantwortete sie bedeutende CLM- und Digitalisierungsvorhaben und lieferte diese konsequent termingerecht und unter Budget ab.