Das Berufsgeheimnis ist kein Grund gegen KI

Irgendwo in deiner Kanzlei liegt die Antwort auf eine Frage, die gerade jemand stellt. In einer Mail von vor zwei Jahren, in einem Protokoll, in einer Vereinbarung, die damals jemand anders betreut hat. Die Frage lautet fast immer gleich: Wo steht das schon?

Für genau diese Frage wären KI-Werkzeuge gemacht. Und genau hier hört das Gespräch in den meisten Kanzleien auf. Mit einem Satz: Das dürfen wir nicht, wegen des Berufsgeheimnisses.

Diese Sonntagsausgabe nimmt den Satz ernst. Und kommt trotzdem zu einem anderen Schluss.

Die Bedenken sind berechtigt

Ein bekannter Schweizer Anwalt für Datenrecht hat es kürzlich auf den Punkt gebracht: Das Berufsgeheimnis werde im KI-Zeitalter zum Wettbewerbsnachteil. Seine Gründe lassen sich nicht wegwischen:

• Die grossen Anbieter garantieren keine Vertraulichkeit, die man einem Mandanten versprechen könnte.
• Anonymisieren zerstört den Arbeitsablauf. Wer jede Anfrage erst von Namen befreit, ist langsamer als ohne KI.
• Die Zustimmung der Mandanten ist nicht immer zu bekommen.
• Lokale Modelle, die im eigenen Haus laufen, sind schwächer.

Wer das zusammenzählt, landet bei einem Entweder-Oder: alles in die Cloud und das Geheimnis riskieren, oder draussen bleiben und zuschauen, wie andere schneller werden.

Das Geheimnis verbietet den Kontrollverlust, nicht die Technik

Der Fehler steckt im Entweder-Oder. Das Berufsgeheimnis verlangt nicht, dass keine Maschine je ein Dokument liest. Es verlangt, dass niemand Unbefugtes es liest, und dass du jederzeit weisst, wo es liegt und wer Zugriff hat. Das ist eine Frage der Kontrolle. Und Kontrolle lässt sich bauen.

Statt einer grossen Frage («Cloud oder nicht?») stellen sich dann drei kleinere.

1. Welche Aufgabe?

Die meisten Fragen in einer Kanzlei sind keine Denkaufgaben. Sie sind Suchaufgaben. Wann haben wir zuletzt mit dieser Gegenpartei gesprochen? Was stand in der Vereinbarung von damals? Wer hat das Dossier betreut?

Dafür braucht es kein Spitzenmodell, das für dich denkt. Es braucht eines, das zuverlässig im eigenen Bestand sucht und mit Fundstelle antwortet.

Bei uns sieht das so aus: Unser ganzes Archiv, Mails und abgelegte Dokumente, lässt sich in normaler Sprache befragen. Gesucht wird auf unseren eigenen Servern. Die Antwort formuliert ein Modell, das auf einer Grafikkarte in unserem eigenen Haus läuft. Kein Dokument verlässt das Haus. Und jede Person sieht nur die Bestände, die für sie freigegeben sind — wer einen Bestand nicht sehen darf, bekommt auch keine Antwort daraus.

2. Welcher Zugang?

Die zweite Sorge ist weniger offensichtlich, aber genauso wichtig: Eine Maschine, die für dich arbeitet, braucht Zugänge. Zu Portalen, zu Konten, zu Ablagen. Wo liegen dann die Passwörter? Im Skript? In einem Chatverlauf?

Bei uns nirgends davon. Die Zugangsdaten liegen in einem Tresor, den nur ein einziger Dienst öffnet. Die Maschine sagt diesem Dienst «melde mich bei diesem Portal an», und der Dienst füllt das Anmeldefenster selbst aus. Die Maschine sieht das Passwort nie.

So holt die Maschine bei uns Belege aus Portalen, meldet sich an und legt ab, ohne dass ein Passwort den Tresor verlässt. Handeln dürfen, ohne wissen zu müssen — das ist die technische Form von Vertraulichkeit.

3. Welches Modell?

Jetzt der Punkt, an dem die Bedenken recht haben: Lokale Modelle sind schwächer. Die Frage ist, wo und um wie viel.

Wir haben das gemessen. Ein offenes Modell auf einer einzigen Grafikkarte gegen ein Spitzenmodell aus der Cloud, auf unseren eigenen Buchhaltungsdaten, jede Antwort von Hand geprüft. Das Ergebnis:

Aufgabe	Eigene Grafikkarte	Cloud-Spitzenmodell
Post sortieren	92,0 %	86,0 %
Felder aus Dokumenten lesen	97,0 %	95,6 %
Fragen ans Archiv	95 %	100 %
Scans lesen	92,9 %	85,3 %

Vier von fünf Disziplinen gingen an die Grafikkarte. Aber genau die Aufgabe, um die es hier geht — Fragen ans Archiv — war in der Cloud besser: 100 gegen 95 Prozent. Dort geht es ums Formulieren, und darin sind die grossen Modelle stärker.

Dafür kostete der ganze Durchlauf lokal 0 Franken statt 8, und eine typische Antwort kam nach 1,3 Sekunden statt nach 5,3.

Die ehrliche Rechnung für eine Kanzlei lautet deshalb nicht «lokal ist genauso gut». Sie lautet: Für Fragen an Mandantendaten nimmst du fünf Prozentpunkte Formulierungsqualität in Kauf und behältst dafür die volle Kontrolle. Für alles, was keine Mandantendaten berührt — einen Newsletter entwerfen, eine öffentliche Rechtslage zusammenfassen — kannst du das stärkere Modell nehmen.

Wo wir selbst nicht oben stehen

Das Modell in unserem eigenen Haus ist nicht das stärkste. Für «denk für mich» würden wir es nicht einsetzen, und bei längeren, verschachtelten Fragen merkt man den Unterschied. Und der Rechner um die Grafikkarte herum ist nicht der neuste — eine neue Plattform haben wir bewusst verschoben.

Und nicht jede Kanzlei will eigene Hardware im Haus. Das muss sie auch nicht. Die Alternative ist ein Anbieter, der fünf Fragen schriftlich beantwortet: Wo wird gerechnet? Wer kann mitlesen? Lernt das Modell aus deinen Daten? Sieht jede Person nur, was sie darf? Kommst du wieder raus? Wer diese fünf nicht beantworten kann, ist für Mandantendaten der falsche Anbieter.

Der erste Schritt

Schreib die zehn Fragen auf, die in deiner Kanzlei am häufigsten gestellt werden. Dann sortiere sie in zwei Spalten: Berührt die Frage Mandantendaten, ja oder nein? Und braucht sie Denken oder Wiederfinden?

Du wirst feststellen, dass die meisten in derselben Ecke landen: Mandantendaten, Wiederfinden. Genau diese Ecke lässt sich im eigenen Haus lösen — mit einem Modell, das nicht das stärkste sein muss, sondern nur ein zuverlässiges.

Das Berufsgeheimnis ist kein Grund, auf KI zu verzichten. Es ist ein guter Grund, genau hinzuschauen, wo sie rechnet.