KI-Recht als Karrierefeld: Welche Kompetenzen Juristinnen und Juristen brauchen

Wie die KI-Verordnung neue Aufgaben für Juristen schafft

Seit die KI-Verordnung gilt, entstehen Stellen, die es vorher nicht gab: in Rechtsabteilungen, in Kanzleien, bei Aufsichtsbehörden. Wer in dieses Feld will, braucht aus meiner Sicht drei Dinge:

• Man muss die KI-Verordnung als das lesen können, was sie ist, nämlich Produktsicherheitsrecht.
• Man muss verstehen, wie ein Modell lernt und warum es Fehler macht.
• Man muss bereit sein, im Produktteam mitzuarbeiten, während das System entsteht.

Wer die Entwicklung begleitet, versteht, was er am Ende rechtlich bewertet. Wer erst das fertige System sieht, bewertet etwas, das er nicht kennt. Dazu kommt der sichere Umgang mit den Werkzeugen selbst. Dass Verstehen vor dem Einsatz kommt, steht so im Gesetz, in Artikel 4. Der Beitrag beruht auf eigener Erfahrung: Ich habe mir diese Kompetenzen seit 2023 neben der Mandatsarbeit erarbeitet.

Artikel 4 KI-VO: Was die Pflicht zur KI-Kompetenz regelt

Artikel 4 Absatz 1 der EU-KI-Verordnung regelt die sogenannte KI-Kompetenz (englisch: AI literacy) und ist seit dem 2. Februar 2025 unmittelbar geltendes Recht in der Europäischen Union, damit auch in Deutschland.

Anbieter sind die Unternehmen, die ein KI-System entwickeln und auf den Markt bringen. Betreiber sind alle, die ein solches System beruflich nutzen. In ihrer ursprünglichen Fassung verlangte die Vorschrift, nach besten Kräften sicherzustellen, dass das Personal über ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz verfügt. Seit dem 27. Juli 2026 gilt sie in der oben zitierten, abgemilderten Fassung: Vorher wurde ein Ergebnis geschuldet, jetzt eine Bemühung. Die Pflicht selbst ist geblieben. [2]

Erst verstehen, dann einsetzen: Was Artikel 4 für Juristen bedeutet

Als Juristin lese ich diese Vorschrift zuerst systematisch. Artikel 4 steht ganz am Anfang der Verordnung, noch vor den verbotenen Praktiken und vor der Einstufung der Systeme nach ihrem Risiko. Und er galt zeitlich als eine der ersten Pflichten überhaupt, 18 Monate vor den meisten übrigen Vorschriften. Der Gesetzgeber hat damit eine Reihenfolge festgelegt: erst verstehen, dann einsetzen.

Was für Unternehmen gilt, gilt meines Erachtens umso mehr für Juristinnen und Juristen, die KI-Systeme bewerten, Verträge darüber gestalten oder ihren Einsatz beaufsichtigen. Im klassischen IT-Recht konnte man die Technik als Black Box behandeln und sich auf funktionale Garantien und Haftungsklauseln beschränken. Bei KI-Systemen trägt das nicht mehr.

Wer ein System nach seinem Risiko einstufen soll, kann das nicht anhand einer Produktbroschüre tun. Wer bewertet, muss wissen, was er bewertet. Genau hier hat die KI-VO in kurzer Zeit etwas verändert. Sie hat Aufgaben geschaffen, für die es vor drei Jahren keine Stellen gab, in Unternehmen, in Kanzleien und in Behörden.

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KI-Kompetenz für Juristen: Pflichten aus KI-VO und Anwaltsvertrag

Die Vorschrift nennt Maßstäbe, aber keinen Katalog: technische Kenntnisse, Erfahrung, Aus- und Fortbildung, den Kontext des Einsatzes und die Personen, bei denen das System eingesetzt wird. Sie richtet sich nicht an jedermann, sondern an die Menschen, die im Auftrag eines Unternehmens ein KI-System betreiben oder nutzen. Diese sollen verstehen, was das System kann, was es nicht kann und welche Risiken aus seiner Nutzung folgen. Ein Zertifikat schreibt das Gesetz nicht vor, eine Stundenzahl auch nicht. [3]

Welche Pflichten Kanzleien beim Einsatz von KI-Werkzeugen haben

Die Vorschrift trifft auch die eigene Zunft. Eine Kanzlei, die ein KI-Werkzeug beruflich nutzt, etwa für Recherche oder erste Entwürfe, ist Betreiberin im Sinne der Verordnung. Sie muss nach Artikel 4 dafür sorgen, dass alle, die damit arbeiten, das Werkzeug verstehen: die Anwältin selbst, die Mitarbeitenden, die Referendare.

Was Anwälte ihren Mandanten im KI-Recht schulden

Davon zu trennen ist die Frage, was ein Anwalt seinen Mandanten schuldet. Wer Mandate zum KI-Recht annimmt, schuldet die Fachkenntnis, die das Mandat verlangt. Das folgt nicht aus der KI-VO, sondern aus dem Anwaltsvertrag und aus der Pflicht, sich fortzubilden. Wer die Technik nicht versteht, die er beurteilen soll, haftet, wenn die Klausel deshalb falsch ist. Mandanten merken schnell, ob ein Anwalt Standardklauseln kopiert oder die Realität ihres Systems versteht.

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Neue Jobs im KI-Recht: Unternehmen, Kanzleien und Behörden

Die Stellen entstehen an drei Orten

AI Governance Officer und KI-Beauftragte in Unternehmen

In Unternehmen entsteht die Rolle des AI Governance Officer oder der KI-Beauftragten. Sie ist keine gesetzliche Pflichtfunktion wie der Datenschutzbeauftragte, wird aber zum Marktstandard, weil jemand die Einstufung der Systeme, ihre Dokumentation und die Bewertung ihrer Auswirkungen auf Betroffene verantworten muss.

Diese Person schreibt die KI-Richtlinie des Unternehmens, führt die internen Prüfungen durch und moderiert die Risikobewertung zwischen Technik, Management und Datenschutz. Daneben wächst die Rolle des Legal Counsel im Produktteam, und zwar in der Entwicklung, nicht in der Rechtsabteilung, mit der Frage, ob eine geplante Funktion das Produkt zum Hochrisiko-System macht.

KI-Recht in Kanzleien: Verträge, Haftung und Artikel 25 KI-VO

In Kanzleien verändert sich die Arbeit dort, wo Mandanten KI-Systeme einkaufen, weiterentwickeln oder selbst anbieten. Aus dem IT- und IP-Recht, das KI bisher nebenbei mit erledigt hat, sind eigene Praxisgruppen geworden, die ein Produkt von der ersten Skizze an begleiten.

Die Fragen, die dann auf den Tisch kommen, sind vertraglich: Wer ist Anbieter, wer Betreiber, wer haftet, wenn das Modell falsch liegt? Und wie hält ein Vertrag mit der Technik Schritt? Ein System, das nach dem Vertragsschluss nachtrainiert wird, ist nicht mehr das System, das geprüft wurde.

Die Falle, die ich in jedem dieser Mandate zuerst prüfe, steht in Artikel 25 KI-VO. In der Praxis sieht sie so aus: Ein Unternehmen nimmt ein fremdes Modell, baut eine Oberfläche und einen Zweck drumherum, etwa die Vorauswahl von Bewerbungen, und nennt das Ergebnis sein Produkt. Die Verordnung nennt es ein Hochrisiko-System und das Unternehmen seinen Anbieter. Das Modell kommt von außen, die Pflichten bleiben im Haus. Das ist der teuerste Statuswechsel in der KI-VO.

Juristen bei Bundesnetzagentur und Fachaufsichten

In Behörden entstehen Stellen, die es vor zwei Jahren nicht gab. Die Bundesnetzagentur (BNetzA) ist nach dem KI-Marktüberwachungs- und Innovationsförderungsgesetz (KI-MIG), das seit Ende Juli 2026 gilt, die zentrale Marktüberwachungsbehörde für KI in Deutschland; seit dem 2. August 2026 überwacht sie den Markt und baut dafür ein Kompetenzzentrum und ein Reallabor auf, in dem Anbieter unter Aufsicht testen.

Für einzelne Branchen bleiben die Fachaufsichten zuständig, etwa die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) für KI im Finanzsektor. Gesucht werden dort Juristen, die eine technische Dokumentation lesen und eine Anordnung so begründen können, dass sie vor Gericht hält. [4] [5]

Studium

Können Claude, ChatGPt & Co. eine Jura Hausarbeit schreiben?

Können Chatbots Jurastudierenden bei der Erstellung von Hausarbeiten und Gutachten helfen? Wir haben uns das mit ChatGPT mal genauer angeschaut und die Möglichkeiten und Auswirkungen untersucht.

Kann die KI eine Hausarbeit schreiben?

Juristisches Wissen: Die KI-Verordnung als Produktsicherheitsrecht

Die erste Kompetenz ist juristisch, und sie beginnt mit einer Einordnung, die viele überrascht. Die KI-VO ist Produktsicherheitsrecht, kein Datenschutzrecht. Sie funktioniert wie die Regeln für Maschinen oder Medizinprodukte. Ein Hersteller prüft sein Produkt gegen festgelegte Anforderungen, dokumentiert das Ergebnis, bringt eine CE-Kennzeichnung an und eine Marktüberwachungsbehörde kontrolliert. Wer aus der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) kommt, muss umdenken. Dort geht es um die Rechte einzelner Personen, hier um die Sicherheit eines Produkts.

Dazu kommt die Zeitachse. Die strengen Pflichten für Hochrisiko-Systeme gelten

• für die meisten Anwendungsfälle erst ab dem 2. Dezember 2027,
• für KI in Maschinen oder Medizingeräten ab dem 2. August 2028.
  

Jede Einstufung braucht deshalb zwei Prüfungen, die nach der Kategorie und die nach dem relevanten Zeitpunkt.

Quereinstieg ins KI-Recht: Der erste Kontakt mit generativer KI

Die inhaltliche Tiefe besitzt man nicht von Anfang an, man erarbeitet sie sich. Mein erster Kontakt mit generativer KI war 2023, im Alter von 48 Jahren. Ein einfaches Seminar, das mir eine Freundin empfohlen hatte. Ich hatte bis dahin über KI gelesen, es klang interessant und vielversprechend. Selbst mit einem System gearbeitet hatte ich nie, und ich konnte mir nicht vorstellen, was so ein System tatsächlich kann.

Im Seminar habe ich zum ersten Mal gesehen, wie aus einem einfachen Prompt in wenigen Minuten eine Präsentation entsteht, die gut aussieht und inhaltlich etwas vermittelt. Ich hatte bis dahin jede Präsentation in PowerPoint selbst gebaut, Folie für Folie. Die Büchse der Pandora war offen, und für mich gab es keinen Weg zurück. Ich musste KI verstehen, weil ich erkannt hatte, dass sie meiner Arbeit einen Mehrwert bringen kann.

Weiterbildung im KI-Recht: Das LSE-Programm „AI: Law, Policy and Governance“

Als Juristin wollte ich zuerst das Rechtliche wissen. Die KI-VO war angekündigt, alle sprachen über die Regulierung. Ich suchte das für mich beste Programm und fand es an der London School of Economics (LSE), „AI: Law, Policy and Governance“. Das Programm behandelte nicht nur die KI-VO und die europäische Regulierung, sondern auch die Ansätze Chinas, der USA und des Vereinigten Königreichs, was mich als Solicitor besonders interessiert hat.

Ein Sprachmodell, das in den USA oder in China trainiert wurde und in die EU importiert wird, bringt die Annahmen seines Herkunftsrechts mit, das heißt welche Daten für das Training zulässig waren, welche Inhalte gefiltert wurden, welche Transparenz der Anbieter schuldet. Wer nur die KI-VO kennt, kann diese Annahmen schnell übersehen. Wer den Vergleich kennt, weiß, wonach er fragen muss.

Technisches Verständnis: Wie KI-Modelle lernen und warum sie halluzinieren

Die zweite Kompetenz ist technisch, und nein, man muss nicht Programmieren können. Man muss aber begreifen, was ein Modell ist und was nicht. Wie wird es gebaut? Mit welchen Daten wird es trainiert? Was passiert beim Training tatsächlich? Und warum halluziniert es? Als ich das zum ersten Mal erklärt bekam, hat mich überrascht, wie unspektakulär die Antwort ist.

Ein Modell lernt, indem es rät, den Fehler misst, seine Gewichte ein kleines Stück nachjustiert und das tausendfach wiederholt. Mathematik, sonst nichts. Ein Sprachmodell berechnet das wahrscheinlichste nächste Wort. Es weiß nicht, was wahr ist und was nicht, dafür hat es keinen Begriff. Verlässlich ist es dort, wo es Ähnliches schon gesehen hat. Außerhalb seiner Trainingsdaten rät es weiter und es rät so überzeugend, dass man den Unterschied nicht bemerkt.

Artikel 10 und 14 KI-VO: Trainingsdaten und menschliche Aufsicht

Seit ich das verstanden habe, lese ich zwei Vorschriften der KI-VO anders. Artikel 10 verlangt, dass die Daten, mit denen ein Hochrisiko-System trainiert wird, geprüft, dokumentiert und auf Verzerrungen untersucht werden. Artikel 14 verlangt, dass ein Mensch das System wirksam beaufsichtigen und eingreifen kann. Die eine Vorschrift antwortet auf schlechte Trainingsdaten, die andere auf das Vertrauen, das wir einer überzeugend ratenden Maschine entgegenbringen. Formalien sind sie nicht.

Weiterbildung zum AI Officer nach Artikel 4 KI-VO

Nach dem LSE-Programm hatte ich das rechtliche Gerüst, aber mir fehlte der praktische Gegenstand. Ich konnte erklären, was ein Hochrisiko-System ist. Ich konnte nicht erklären, wie es funktioniert. Also habe ich eine Ausbildung zum AI Officer am IAL Institute for AI Literacy Education absolviert. Dort unterrichteten Fachleute aus Informatik, Recht und Datenschutzaufsicht gemeinsam; diese Mischung braucht das Feld.

Die Ausbildung ist auf die Anforderungen aus Artikel 4 KI-VO ausgerichtet, also auf das, womit dieser Beitrag beginnt. Danach habe ich Dutzende Stunden in die Schulungsprogramme der großen KI-Anbieter investiert. Abende, an denen ich sonst einen Zeitvertreib wie eine Stunde Netflix gehabt hätte. Ich habe keinen dieser Abende bereut. Was ich dort gelernt habe, nutze ich heute in jedem Mandat, und es hat mir ein Arbeitsfeld eröffnet, das es vor drei Jahren noch nicht gab. Wer heute im Studium oder im Referendariat ist, hat diesen Vorsprung von Anfang an, wenn er die Zeit jetzt investiert.

Die richtigen Fragen an ein KI-System: Trainingsdaten, Fine-Tuning, RAG

Was davon im Alltag bleibt, sind Fragen:

• Woher stammen die Trainingsdaten?
• Wurde das Modell selbst trainiert, nur nachjustiert (Fine-Tuning) oder bekommt es bloß Dokumente zum Nachschlagen (Retrieval-Augmented Generation, RAG)?
• Was passiert mit den Eingaben?
• Wie wird das Modell aktualisiert?
• Wer haftet, wenn die Ausgabe falsch ist?

Von diesen Antworten hängt ab, wo Haftung und Datenschutzrisiken entstehen. Wer die Begriffe nachlesen will, findet sie verständlich erklärt in der Publikation des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik zu generativen KI-Modellen. [6] Das sind juristische Fragen mit technischem Kern. Ein Data-Science-Team kann sie beantworten, wenn man sie präzise stellt. Mehr braucht es für den Einstieg nicht: die richtigen Fragen und genug Verständnis, um die Antworten einzuordnen.

Künstliche Intelligenz

Die 30 besten KI-Tools für Studium, Arbeit & Forschung

Von CustomGPTs bis zu intelligenten Statistik-Helfern: KI-Tools bieten neue Wege zu schnellerem, smarterem Arbeiten und Lernen. Ohne gezielten Einsatz bleiben Potenziale ungenutzt und wertvolle Zeit geht verloren. Ein Überblick über Tools, die akademischen und beruflichen Erfolg beschleunigen.

Die besten KI-Tools

Zusammenarbeit im Produktteam: Compliance als laufender Prozess

Die dritte Kompetenz ist organisatorisch und diejenige, die in der juristischen Ausbildung am wenigsten geübt wird. Im Studium und im Referendariat lernen wir, einen Fall zu lösen und ein Gutachten zu schreiben. Die KI-VO verlangt von Anbietern etwas anderes, nämlich ein Risikomanagement, das Gefahren über die gesamte Lebensdauer des Systems erfasst, und ein Qualitätsmanagement, das die Einhaltung der Vorschriften organisiert.

Das sind keine Gutachten, die man einmal schreibt und ablegt, sondern Prozesse, die laufen, solange das System läuft. Wer sie betreut, sitzt im Produktteam, kennt den Sprintplan und weiß, wann die nächste Freigabe ansteht. Und er muss in beide Richtungen erklären können: den Entwicklern, warum eine Anforderung gilt, und der Geschäftsführung, was es kostet, wenn sie fehlt.

Dazu kommt der Zeitdruck. Fragt eine Behörde nach, müssen Einstufung, Risikoanalyse und Aufsichtsmaßnahmen innerhalb von Tagen auf dem Tisch liegen. Wer das erst dann zusammensucht, hat schon verloren.

Wer in einem Praktikum oder einer Station einmal in einem Entwicklungsteam gesessen hat und weiß, wie dort gearbeitet wird, bringt etwas mit, das sich aus keinem Lehrbuch lernen lässt.

KI-Werkzeuge im Kanzleialltag: Wie ich sie nutze und wo ich Grenzen ziehe

Ich nutze KI-Werkzeuge täglich. Sie sparen mir Zeit bei der ersten Recherche und beim Strukturieren von Sachverhalten. Die Verantwortung für das Ergebnis bleibt bei mir. Jede Fundstelle wird geprüft, jede Subsumtion ist meine eigene.

Die Zeit, die mir die Werkzeuge ersparen, gebe ich an meine Mandanten weiter. Sie ist Teil meiner Honorarkalkulation. Vertrauliche Informationen und personenbezogene Daten Dritter gebe ich nicht in Werkzeuge ein, deren Datenverarbeitung ich nicht kontrolliere. Das folgt aus dem Berufsrecht und aus der DSGVO.

Wer die Werkzeuge beherrscht und ihre Grenzen kennt, arbeitet vom ersten Tag an schneller als die Generation vor ihm. Wer ihnen blind vertraut, produziert Fehler, die weder ein Arbeitgeber noch ein Mandant oder ein Gericht verzeihen.

Legal Tech

Themenschwerpunkt
Legal Tech

Wir werfen einen Blick auf die wichtigsten Themen rund um Legal Tech und Informationstechnologie im Arbeitsalltag von Juristinnen und Juristen.

Legal Tech

Berufseinstieg im KI-Recht: Praktika, Stationen und Weiterbildung

Das Jurastudium liefert die Methode. Was es nicht liefert, ist das technische Grundverständnis und die Erfahrung, mit Entwicklerinnen und Entwicklern auf Augenhöhe zu arbeiten. Das muss man sich erarbeiten und, in Fällen wie meinem, nachträglich erlernen. Es ist eine Frage des Systemverständnisses, nicht des Informatikstudiums.

Ich würde es heute in dieser Reihenfolge angehen:

1. Ein strukturiertes Programm für die rechtliche Tiefe, mit Blick über die EU hinaus.
2. Wenn man sie nicht schon mitbringt, eine technische Grundausbildung, die erklärt, wie Modelle gebaut werden, nicht nur, was sie können.
3. Die Werkzeuge selbst benutzen, jeden Tag, und die eigenen Fehler dokumentieren.

Einstiegspunkte im KI-Recht: Behörden, Legal Tech und Kanzleien

Praktische Einstiegspunkte sind Praktika und Wahlstationen bei der BNetzA und den Fachaufsichten, in Legal-Tech-Unternehmen und in Rechtsabteilungen mit eigenen KI-Produkten. Große US-Kanzleien, auch in Deutschland, nehmen KI-Ausbildung inzwischen in ihre Referendarstationen auf. Das zeigt, was der Markt erwartet.

Neue Kanzleimodelle mit KI-Struktur: Ein dritter Weg für Berufseinsteiger

Und es entstehen Kanzleien, die von Anfang an anders gebaut sind. Ein langjähriger Partner von A&O Shearman hat im Mai 2026 in Hamburg eine Arbeitsrechtsboutique gegründet, deren Struktur von Beginn an auf KI beruht. [7]

In Belgien ist Anfang Oktober mit Falcon eine Kanzlei gestartet, die Vertragsarbeit zum Festpreis anbietet, von KI vorbereitet und von Anwälten geprüft; beraten wird sie vom früheren Senior Partner von Allen & Overy. [8] Für Berufseinsteiger ist das ein dritter Weg neben Großkanzlei und Rechtsabteilung. Bei Bewerbungen zählt, womit man tatsächlich gearbeitet hat: welche Systeme man benutzt hat, was man daran geprüft hat und was dabei schiefgegangen ist. Das sagt mehr als ein weiteres Zertifikat.

Stellen im KI-Recht: Was die Hochrisiko-Fristen 2027 und 2028 bedeuten

Die Nachfrage ist real. Die Titel und Aufgabenzuschnitte sind noch unscharf, und viele weitere Stellen entstehen erst mit den Hochrisiko-Fristen 2027 und 2028. Ab diesen Terminen müssen Anbieter von Hochrisiko-Systemen ein Risikomanagement, eine technische Dokumentation und eine Konformitätsbewertung vorweisen und dafür brauchen sie Juristinnen und Juristen, die das System verstehen.

Wer jetzt anfängt, hat die Zeit, die Artikel 4 verlangt: erst verstehen, dann einsetzen.

Autorin

Eirini Lika

Eirini C. Lika, LL.M., ist Partnerin bei Spencer West in Frankfurt am Main (Financial Regulation & Finance, AI & Data Governance, Cross-Border Corporate). Sie ist in Deutschland als Rechtsanwältin, in England & Wales als Solicitor und in Griechenland zugelassen und berät seit 20 Jahren Banken, Investmentfirmen, Fondsmanager und Technologieunternehmen zu Finanzmarktregulierung, KI- und Datenschutzrecht und grenzüberschreitenden Gesellschaftsfragen. Zuvor war sie bei White & Case in Frankfurt tätig und hat die Rechts- und Compliance-Funktion eines CySEC-regulierten Investmentmanagers aufgebaut und geleitet. Sie hat das Programm „AI: Law, Policy and Governance“ der London School of Economics absolviert und ist qualifizierte AI Officer.

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