Der Beitrag untersucht den «Digitalen Omnibus» als legislativen Verdichtungsakt, der die fragmentierte Struktur des europäischen Digitalrechts in eine kohärente Normarchitektur überführen soll und damit die Grundlage für zentrale digitale Infrastrukturen, insbesondere europäische AI Factories, schafft. Aus dogmatischer Perspektive zeigt sich, dass die bislang sektorale Regulierung (DSGVO, DSA, DMA, Data Act, AI Act) nur begrenzte Steuerungswirkung entfalten konnte und strukturelle Abhängigkeiten von nicht-europäischen Technologieanbietern verstärkte. Der Digitale Omnibus markiert demgegenüber den Versuch, Datenzugangspflichten, Interoperabilität, Aufsichtskompetenzen und KI-Regulierung systematisch aufeinander abzustimmen und unionsrechtliche Gestaltungsmacht im digitalen Raum zu konsolidieren. Der Beitrag zeigt, wie der Omnibus die rechtlichen Voraussetzungen für AI Factories als strategische Rechen-, Daten- und Modellierungszentren schaffen könnte und welche unionsrechtlichen Herausforderungen sich daraus ergeben. Normativ wird argumentiert, dass der Omnibus als Baustein einer entstehenden digitalen Verfassungsordnung verstanden werden muss, die Innovationsfreiheit, Grundrechtsschutz und öffentliche Kontrolle in ein tragfähiges Gleichgewicht bringt.

Die Grösse der neuronalen Netze, die von den wichtigsten KI-Konzernen trainiert werden, hat viele Debatten ausgelöst. Unter anderem wurden Umweltauswirkungen, Trainings- und Betriebskosten, digitale Souveränität und Compliance erwähnt, aber auch ethische und soziale Probleme. Aus einer wissenschaftlichen Perspektive wurde der zutiefst fehlerhafte theoretische Hintergrund der Technologie kritisiert. (Sprachmodelle haben sehr wenig mit Sprache zu tun: Bender and Koller, 2020). Aus rechtlicher Sicht ist der letztere Aspekt wahrscheinlich der beunruhigendste. Wenn KI-Systeme in Bereichen eingesetzt werden sollen, die Vorschriften und Regelungen unterliegen, müssen sie fähig sein, Datenstrukturen zu kodieren, die die relevanten Aspekte dieser realen Welt widerspiegeln. In ihrer derzeitigen Form sind sie aber, per Design, unfähig, dies zu tun. In diesem Beitrag untersuchen wir den Einsatz von grossen Sprachmodellen im geschäftlichen Kontext. Wir besprechen, wann und wo die Technologie der LLMs in ihrer jetzigen Form angewendet werden kann und zeigen Problembereiche auf. Abschliessend schlagen wir eine Alternative in Form von hybriden «kleinen» Sprachmodellen vor, die die Stärken von Transformer-basierten Architekturen und semantischen Algorithmen kombinieren und damit gleichzeitig auch weitere positive Effekte auf Kosten, Umwelt, Souveränität, Compliance und Ethik einhergehen.

Der Beitrag untersucht die These, dass die Funktionsweise künstlicher Intelligenzsysteme – so beeindruckend ihre Leistungsfähigkeit, insbesondere bei grossen Sprachmodellen (LLMs), auch sein mag – kein echtes Verständnis begründen kann. Die Analyse reicht von philosophischen und kognitionswissenschaftlichen Verständniskonzepten bis hin zu den Mechanismen symbolischer und subsymbolischer KI und argumentiert, dass letztere zwar strukturelle Korrelationen mit Verständnis aufweisen, jedoch dessen konstitutive Dimension – Bewusstsein und Normativität – vermissen lassen. Der menschliche Geist ist zwar durch Verzerrungen, Ermüdung und Fehlbarkeit begrenzt, verfügt jedoch über Selbstbewusstsein, erfahrungsbezogene Tiefe und normative Intentionalität, die kein rechnerisches System repliziert. Gleichwohl können KI-Outputs die juristische Argumentation fördern, indem sie das menschliche Verständnis unterstützen, sofern Automatisierungsverzerrungen und unkritische Abhängigkeit begrenzt werden. Der Beitrag schliesst mit Implikationen für die juristische Ausbildung und andere Institutionen und plädiert für eine Verlagerung von blosser Produktion hin zu einer reflexiven und ethisch fundierten Auseinandersetzung mit KI.

Generative KI-Systeme werden in erheblichem Maße zur Erstellung rechtswissenschaftlicher Texte eingesetzt. Dies gilt für Seminar-, Bachelor- und Masterarbeiten im rechtswissenschaftlichen Studium ebenso wie für Veröffentlichungen jeglicher Art. Im Rahmen des Juristischen KI-Projekts Saarbrücken 2025 (JIPS) wurde im Sommersemester 2025 an der Universität des Saarlandes von Juristen unterschiedlicher Anciennität (Studierende, wiss. Mitarbeiter, Professor) erprobt, wie generative KI-Systeme erfolgreich zur Fertigung rechtswissenschaftlicher Arbeiten eingesetzt werden können. Dabei wurden sowohl Beispiele für problematische Nutzungen generativer KI-Systeme identifiziert als auch eine Reihe nützlicher Use Cases, die zu einer erheblichen Steigerung der Effizienz in der Erstellung rechtswissenschaftlicher Texte führen. Der Beitrag stellt die Methodik und die wesentlichen Ergebnisse des Projekts vor. Dabei liegt ein Schwerpunkt auf der Nutzung durch Studierende. Die Autoren zu dem Ergebnis, dass die Nutzung generativer KI-Systeme bei professionellem Einsatz eine überaus wertvolle Unterstützung zur Erstellung rechtswissenschaftlicher Arbeiten leistet.

Der vorliegende Aufsatz befasst sich mit den Herausforderungen, Forschungsfragen und ersten Lösungsansätzen für die Automatisierung juristischer Entscheidungsprozesse am Beispiel des Registerwesens unter Einsatz symbolischer Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung (NLP). Die Autoren berichten hierbei von ihren Erfahrungen aus ihrem sich noch in der Durchführung befindlichen Forschungsprojekt zum „Automated Legal Reasoning“, wobei ihnen vom Auftraggeber sämtliche Handelsregisterdaten aus dem Freistaat Bayern zur Verfügung gestellt werden. Als konkretes Beispiel für die Untersuchung dient die für die Praxis relevante, doch rechtlich höchst umstrittene Frage nach der Eintragungsfähigkeit eines Nießbrauchs an einem Kommanditanteil ins Handelsregister.

Der rechtliche Status von Maschinen wird untersucht. Mit dem status virtualis wird ein neues Konzept als dialektische Innovation eingeführt. Die Argumentation setzt mit der These des status naturalis ein, führt über die Antithese des status civilis und mündet in die Synthese des status virtualis. Der Begriff des status virtualis ist in erster Linie durch abweichende Formen der Regelsetzung im sogenannten Computerstaat geprägt. Die diskutierten Erscheinungsformen des status virtualis lassen sich insbesondere in der virtuellen Realität, in dreidimensionalen virtuellen Welten, in Massively Multiplayer Online Games (MMOGs), in den Massenmedien sowie in Filmen und Narrativen beobachten.

KI-Systeme und große Sprachmodelle haben in den letzten Jahren mehr und mehr Einzug in die juristische Praxis gehalten. Auch die rechtswissenschaftliche Forschung sieht viele Anwendungsmöglichkeiten für künstliche Intelligenz. Offen ist jedoch, welche Anwendungen von künstlicher Intelligenz Juristen für ihre tägliche Arbeit als sinn-voll ansehen und welche Aspekte sie bspw. als wichtig zur Bestimmung der Güte von KI-generierten Texten erachten. Um diese Lücke in der Forschung zu füllen, stellt der vorliegende Beitrag die Ergebnisse einer durchgeführten Studie vor, in der Juristen zu ihren Wünschen und Anforderungen an KI-Systeme und KI-generierte Texte befragt wurden.

Viele Ansätze zur Rechtsvisualisierung sollen vor allem fachfremden Personen zu einem besseren Verständnis juristischer Inhalte verhelfen als jenes, das „klassische“ juristi-sche Fachtexte vermitteln. Allerdings fehlen bislang Evaluationen, die ihre Wirksamkeit bestätigen. Daneben rückt – mit ähnlicher Zielsetzung – zunehmend auch die Nutzung großer KI-Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT in den Fokus. In diesem Beitrag wird die Nutzung von Rechtsvisualisierungen und LLMs den Fachtexten gegenübergestellt und ihr jeweiliger Beitrag zum Verständnis rechtlicher Inhalte durch Laien empirisch untersucht. Dadurch soll ein tieferer Einblick in ihren Nutzen gegeben und zum Aufbau einer empirischen Basis beigetragen werden.

Das Forschungsprojekt DECIDE (Data-driven Exploration in Contextual Information on Decisions) zielt darauf ab, die Qualität politischer Entscheidungsprozesse zu verbessern, öffentliche Dienstleistungen effizienter zu gestalten und die demokratische Transparenz zu erhöhen. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung eines Legislative and Decision Data Space (DS), der lokale und regionale Regierungsentscheidungen mit thematisch relevanten Kontextdaten verknüpft. Durch die strukturierte Veröffentlichung von Gesetzgebungen und Beschlüssen als Linked Open Data (LOD) entsteht eine in-teroperable, maschinenlesbare Dateninfrastruktur, die datenbasierte Analysen, Entscheidungsunterstützung und Bürgerbeteiligung ermöglicht. In den Pilotstädten/Regionen Flandern, Gent, Freiburg und Bamberg werden datengetriebene Anwendungen erprobt, etwa zur Analyse von Mobilitätszonen, Umweltmaßnahmen oder Förderprogrammen für nachhaltiges Bauen. Diese realen Einsatzkontexte dienen der Validierung des Datenraumkonzepts und der Entwicklung übertragbarer Modelle für andere europäische Städte und Regionen. Wissenschaftlich leistet DECIDE einen Beitrag zur Digitalisierung des öffentlichen Sektors, indem Konzepte aus Linked Data, semantischer Interoperabilität und Data Governance in die kommunale Entscheidungsfindung integriert werden. Das Projekt verbindet Forschung, Lehre und Praxis. Studierende entwickeln im Rahmen von Projektarbeiten, Seminaren und Abschlussarbeiten praxis-orientierte Anwendungen und Analysen. Die Inhalte werden in Vorlesungen zu Open Data, Smart Governance und digitaler Verwaltung eingebunden. Ergänzend fördern Exkursionen zu den Pilotstädten den Austausch mit Verwaltungspartnern und ermöglichen es den Studierenden, datenbasierte Entscheidungsprozesse in realen Kontexten kennenzulernen. So trägt DECIDE zur Qualifizierung zukünftiger Fachkräfte und zur nachhaltigen Verankerung datengetriebener Innovationsprozesse in der öffentlichen Verwaltung bei.

Der Beitrag erörtert die Erkenntnisse aus der Betreuung von Software-Engineering-Studierenden, die Programme zur Erkennung sogenannter „Dark Patterns“ auf Online-Oberflächen entwickeln. Die Betreuenden verfolgen dabei sowohl didaktische Ziele als auch die Einführung der Studierenden in das Gebiet der Computerethik. Die Erkennungsprogramme analysieren den HTML-Code von Verkaufsportalen. Die Grundsätze der Computerethik untersagen die Verursachung von Schaden und verlangen die Berücksichtigung der sozialen Folgen der jeweils entwickelten Systeme. Täuschende Gestaltungsmuster schaden den Konsumentinnen und Konsumenten, nicht jedoch den Anbietern. Wir vertreten die Auffassung, dass der Vertrauensverlust gegenüber unlauteren Anbietern ein gravierenderes Problem darstellt als etwa die Verwendung vorausgewählter Checkboxen. Informationstechnologien verlieren dadurch an Vertrauenswürdigkeit. Die Einwilligung der Nutzenden wird ineffizient, da diese mit der Analyse von Risiken auf Webseiten belastet werden.

2012 startete in Deutschland das Föderale Informationsmanagement (FIM). Es regelt, welche Informationen zu Leistungsbeschreibungen, erforderlichen Daten und zu Vorgehensweisen der Leistungserstellung in Digitalisierungsprojekten deutschlandweit einheitlich erhoben, bereitgestellt und beachtet werden müssen. Ein Selbstläufer war das System nicht. Vorzufindendes Material unterstützt vor allem spezielles Systemwissen (Methodenexpertise) sowie technologische Spezifikationen. Es wurde mit Blick auf darin für Digitalisierungsverantwortliche und Projektleitungen relevantes Wissen gesichtet. Als Ergebnis findet man ein auf diese Zielgruppe ausgerichtetes Hintergrundwissen und Hinweise, welche Schritte weiter für diese Zielgruppe wünschenswert wären. Im Idealfall kann so die Anwendung von FIM gefördert werden.

Die öffentliche Verwaltung steht auf Grund der Digitalisierung ihrer Services vor großen Herausforderungen. Am Beispiel einer mittelgroßen Schweizer Gemeinden wird gezeigt, welche Potenziale in der Anwendung von Enterprise-Architecture-Management Methoden auch für die öffentliche Verwaltung stecken, wenn man deren spezifischen Rahmenbedingungen berücksichtigt. Mit Hilfe der Modellierungssprache ArchiMate werden zwei Viewpoints – Organizational und Technology Usage – in Form von Diagrammen abgebildet und analysiert. Hieraus werden in Verbindung mit aufgestellten Anforderungen strategische, konkrete Maßnahmen abgeleitet.

Ende-zu-Ende digitalisierte Bürgerservices nach dem Onlinezugangsgesetz (OZG) erfordern einen systematischen, strukturierten Ansatz zur Sicherstellung hoher Qualität, Effizienz und Rechtskonformität. Die Ergebnisse der Arbeitsgruppe Offenes Design digitaler Verwaltungsarchitekturen (AG openDVA) bzgl. des in 2024 vorgestellten und seitdem weiterverfolgten Weges vom Gesetzestext zur digitalisierten Leistung resultiert in einer “Produktionsstraße“ zur effektiven Entwicklung und Bereitstellung smarter Bürgerservices. Ausgangspunkt sind User Stories, die in der öffentlichen Verwaltung erhoben wurden. Mit der Methodik des Föderalen Informationsmanagements (FIM) werden auf der Handlungsgrundlage basierende strukturierte und standardisierte Stamminformationen zur Verwaltungsleistung selbst, zu Prozessen und Datenfeldern erhoben. Entscheidungen werden mit Rulemapping an den jeweiligen Prozessschritten des Stammprozesses modelliert. Die Rechtskonformität wird bereits im Anschluss an die Modellierung durch die gesetzgebende Instanz geprüft und bildet so die Grundlage für die Umsetzung. Wissensgraphen beschreiben und verknüpfen dieses Wissen und stellen es maschineninterpretierbar zur Verfügung. Diverse Plattformen können dieses Wissen durchsuchen, visualisieren, Anwendungen bereitstellen und künftig auch erweitern. Nach der Transformation von Wissen zu Prozess- und Datenfeldinformationen entsteht ein erstes initiales Verfahren, das mit weiteren Informationen angereichert wird. FIM-Standards und Basisdienste wie FIT-Connect gewährleisten die Interoperabilität mit anderen (Behörden-)Systemen, während weiterführende Informationen zum Datenschutz und zur Sicherheit bei der Anreicherung von Prozessinformationen verbessern können. Nach umfassenden Funktional- und Akzeptanztests sowie Validierung können digitalisierte Bürgerservices bereitgestellt und iterativ auf Basis von Monitoring und Nutzerfeedback verbessert werden. Diese “Produktionsstraße“ für die Erstellung OZG-konformer Services bietet einen durchdachten, iterativen Prozess, der von der Analyse bis zur kontinuierlichen Optimierung reicht. Eine klare Struktur und Fokussierung auf Standards, Nutzbarkeit und Rechtskonformität stellen sicher, dass Dienstleistungen den Anforderungen aller Stakeholder gerecht werden.

Als Reaktion auf die zunehmende Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) im öffentlichen Sektor schlägt dieses Konzeptpapier einen praxisorientierten Fünf-Punkte-Rahmen für die Integration von KI in die parlamentarische Arbeit vor: Strategie, Priorisierung, Schulung, Implementierung und Governance. Auf Grundlage von Workshops und ersten Umsetzungen in mehreren Parlamenten werden zentrale KI-Technologien sowie beispielhafte Anwendungsfelder skizziert – von Textanalyse und Informationsextraktion bis hin zur Unterstützung bei der Texterstellung – wobei Datenschutz, Sicherheit und verantwortungsvoller Einsatz besonders hervorgehoben werden. Zudem werden organisatorische Voraussetzungen erörtert (u. a. Quick Wins, nationale Sprachmodelle [LLMs] und sektorübergreifende Unterstützung), und ein Ampelmodell für den Einsatz wird adaptiert, um Entscheidungen darüber zu unterstützen, wann Cloud-, partnergehostete oder On-Premises-LLMs geeignet sind. Der Ansatz ist bewusst lokal anpassbar und nicht als Einheitslösung konzipiert. Er ermöglicht es Parlamenten, eine transparente, rechenschaftspflichtige und kosteneffiziente Einführung von KI im Einklang mit rechtlichen und ethischen Vorgaben zu verfolgen.

In Deutschland wird seit längerem diskutiert, wie der Zivilprozess modernisiert werden kann. Vor dem Hintergrund rückläufiger Verfahrenszahlen in der Zivilgerichtsbarkeit vor allem im Bereich niedriger Streitwerte erfährt der Aspekt eines verbesserten Zugangs zur Justiz durch ein Online-Verfahren große Aufmerksamkeit. Ein im Dezember 2025 verabschiedetes Gesetz sieht die Erprobung dieses Verfahrens vor. Trotz konzeptueller Herausforderungen sind vor allem verschiedene Elemente der Gesetzgebung wie die Kommunikationsplattform, die Einführung eines Verfahrensdokuments (bzw. Basisdokuments) sowie das Aufgreifen des Konzepts Reallabor von Bedeutung.

Die zunehmende Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine verändert die Art und Weise, wie die Gesellschaft interagiert, und erfasst alle Sektoren, einschliesslich der Justiz. Vor dem Hintergrund dieses tiefgreifenden Wandels zielt die vorliegende Untersuchung darauf ab, die konkreten Vorteile und aufkommenden Risiken der Mensch-Maschine-Kooperation innerhalb der brasilianischen Justiz kritisch zu bewerten. Konkret verfolgt die Studie folgende Ziele: die Entwicklung der digitalen Transformation der Justiz nachzuzeichnen; bestehende sowie sich in Entwicklung befindliche Systeme der Künstlichen Intelligenz zu identifizieren, die bereits in Gerichten eingesetzt werden oder sich im Einsatz befinden; sowie die potenziellen Auswirkungen der Mensch-Maschine-Kooperation auf das Paradigma der Gerechtigkeit zu analysieren. Methodisch basiert die Untersuchung auf einem deduktiven Ansatz, der qualitative und quantitative Perspektiven kombiniert und sich auf bibliografische sowie dokumentarische Forschungsmethoden stützt. Die Ergebnisse zeigen, dass die brasilianische Justiz seit 2006 einen offiziellen Prozess der digitalen Transformation durchläuft. Die Analyse der Einführung von KI-Systemen verdeutlicht, dass mehrere Gerichte eigene Lösungen entwickelt haben oder sich in der Entwicklung solcher Systeme befinden. Darüber hinaus weisen die Daten darauf hin, dass maschinell unterstützte Tätigkeiten derzeit überwiegend auf administrative Aufgaben, repetitive Verfahren sowie unterstützende Funktionen für menschliche Tätigkeiten beschränkt sind. In jüngerer Zeit richten sich Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten verstärkt auf entscheidungsunterstützende bzw. entscheidungsbezogene Systeme. Ausgehend von einer Analyse des Gerechtigkeitsideals identifiziert die Studie sowohl potenzielle Vorteile als auch aufkommende Risiken, darunter eine übermässige Objektivierung von Entscheidungsprozessen, den Verlust kontextueller und semantischer Interpretation, die Standardisierung und Massifizierung von Entscheidungen sowie technologische Machtasymmetrien. Abschliessend entwickelt der Beitrag regulatorische und ethische Leitlinien, die darauf abzielen, Grundrechte zu schützen und eine Entwicklung hin zu einem intransparenten, automatisierten Entscheidungssystem ohne menschlichen Bezug zu verhindern.

Der vorliegende Beitrag zielt darauf ab, den Stand von eJustice in ausgewählten europäischen Ländern darzustellen, insbesondere im Hinblick auf den Einsatz fortgeschrittener technologischer Lösungen, namentlich der Automatisierung, innerhalb gerichtlicher Verfahren. Die untersuchten Länder weisen ein unterschiedliches Niveau nicht nur hinsichtlich des bestehenden Einsatzes von Automatisierung und ihrer kurzfristigen Entwicklungsmöglichkeiten auf, sondern – noch grundlegender – auch auf der „niedrigeren“ technologischen Ebene einer blossen Elektronisierung und Digitalisierung gerichtlicher Abläufe. Durch die Analyse nationaler Berichte und die Darstellung dieser Unterschiede sowie des aktuellen Status zeigt der Beitrag, dass fortgeschrittene Automatisierung zwar ein vielversprechendes und aufkommendes Potenzial für eJustice darstellt, der derzeit fragmentierte Ansatz sowie der Zustand der Infrastruktur in Europa jedoch keine ausreichenden Voraussetzungen für deren umfassende Umsetzung bieten.

Wir stellen vor dem Hintergrund der Entwicklung eines digitalen Basis- bzw. Verfahrensdokuments eine Pilotstudie vor, in der untersucht wird, wie sich generative Künstliche Intelligenz nutzen lässt, um aus Schriftsätzen in Zivilprozessen automatische Relationstabellen zu erzeugen. Dazu verwenden wir wenige verfügbare Schriftsatzpaare (Klägervortrag und Beklagtenvortrag) als Testmaterial, um unter Anwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) bzw. Cache-Augmented Generation (CAG) Relationstabellen automatisch erstellen zu lassen. Ergänzend betrachten wir, ob generative KI auch genutzt werden kann, um aus veröffentlichten Urteilen Schriftsätze zu rekonstruieren (reverse document engineering), die dann wiederum als Trainingsmaterial für die Relationserzeugung dienen könnten.