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Kapitel 4 von 4

KI trotz Berufsgeheimnis und DSGVO

3 Minuten Lesezeit. Zuletzt geprüft am 20. August 2026.

Ein Mitarbeiter gibt eine Mandantenmail in ChatGPT ein, und die Kanzlei hat ein Problem. §203 StGB schützt das Berufsgeheimnis von Anwälten und Notaren, und die Eingabe von Mandantendaten in eine externe KI kann genau diesen Tatbestand erfüllen.

Die übliche Reaktion darauf ist ein Komplettverbot. Es gibt einen besseren Weg: den Einsatz so bauen, dass du ihn kontrollierst.

Am Ende musst du als Entscheider eine einzige Frage beantworten. Verlassen Mandantendaten deinen kontrollierten Bereich? Alles Weitere in diesem Kapitel dient dazu, dass die Antwort verlässlich Nein lautet.

Ein Hinweis vorweg, weil es hier um Recht geht: Ich bin kein Anwalt und kein Notar. Das hier ist eine Architektur-Beschreibung, keine Rechtsberatung. Kläre deine Umsetzung mit deiner Kammer oder einem Fachkollegen für IT- und Datenschutzrecht ab.

Die vier Kriterien und der kontrollierte Weg dorthin stehen gleich nach dem Video.

Lieber lesen statt schauen? Die Lese-Fassung steht im ChatGPT in der Kanzlei? Das kann teuer werden-Artikel.

Vier Kriterien

Damit die Antwort Nein lautet, müssen vier Dinge stimmen:

  1. Der KI-Dienst trainiert nicht auf deinen Eingaben.
  2. Die Daten verlassen die EU nicht, oder sie laufen auf eigener Infrastruktur.
  3. Du weißt, wer Zugriff hat, und kannst ihn entziehen.
  4. Du hast mit dem Anbieter eine Verschwiegenheitsvereinbarung nach §43e BRAO.

Beim kostenlosen ChatGPT-Zugang scheitert schon Punkt eins. Mit einem geschäftlichen Claude-Zugang lassen sich Training-Ausschluss und Zugriffskontrolle regeln. Für die Verarbeitung in der EU brauchst du Claude über eine passende Region bei Amazon oder Google. Und egal, welcher Anbieter: Die vertragliche Verschwiegenheitsregelung brauchst du immer.

Ein kontrollierter Weg

Die Architektur beginnt nicht im Claude-Fenster, sondern in einem Cloud-Konto, das deiner Kanzlei gehört. Dort stellst du Claude über Amazon Bedrock bereit, mit einem EU-Inferenzprofil statt dem globalen und mit der Einstellung, dass Anfragen und Antworten nicht dauerhaft gespeichert werden. Diese Zero-Data-Retention ist nicht der Standardzustand, du musst sie aktiv setzen.

Dein Team arbeitet nicht in der Amazon-Konsole, sondern in einer einfachen internen Eingabemaske. Jeder meldet sich mit eigenem Konto an und darf nur das freigegebene Modell aufrufen.

DATEV wird bewusst nicht automatisch verbunden. Du wählst die Aufgabe und trägst nur neutrale Eckdaten ein, keinen Namen und kein Aktenzeichen. Der Entwurf kommt zurück, ein Mensch prüft ihn, und erst dann werden die konkreten Angaben direkt in DATEV ergänzt. Inhalts-Logging bleibt aus, dein System hält nur fest, wer wann welches Modell verwendet hat.

Bevor echte Mandatsinformationen über diesen Weg laufen, brauchst du die Datenschutzverträge und die Verschwiegenheitsregelung nach §43e BRAO. Dient die Dienstleistung unmittelbar einem einzelnen Mandat und erhält der Anbieter Geheimnisse, verlangt §43e zusätzlich die Einwilligung des Mandanten.

Wenn es klemmt

"Kann ich einfach das neueste Modell nehmen?" Nicht ungeprüft. Die neuesten Modelle Fable 5 und Mythos 5 teilen Daten zwingend mit Anthropic. Bei etablierten Modellen wie Haiku ist das kein Problem.

"Ist das nicht zu teuer für eine kleine Kanzlei?" Die reine Modellnutzung ist günstig. Bei einem kleinen Modell wie Haiku kosten kurze Textaufträge meist nur wenige Cent oder weniger. Dazu kommen Einrichtung, Cloud-Betrieb und die vertragliche Absicherung.

"Lohnt sich der Aufwand überhaupt?" In der Wolters-Kluwer-Studie "Future Ready Lawyer" 2026 gaben 62 Prozent von 810 befragten Juristen an, dass ihnen KI wöchentlich Arbeitszeit spart, und zwar sechs bis zwanzig Prozent. Bei einer 40-Stunden-Woche wären das grob zweieinhalb bis acht Stunden. Das ist eine internationale Studie, keine DACH-Erhebung, aber die belastbarste verfügbare Zahl.

Merksatz

Das eigentliche Risiko ist nicht, KI einzusetzen, sondern sie unkontrolliert einzusetzen.

Unsicher, wie streng dein Fall liegt? Der Souveränitäts-Check sortiert das in zwei Minuten ein.

Begriffe aus diesem Kapitel

Lokale KI
Ein Sprachmodell, das auf eigener Hardware läuft statt in der Cloud eines Anbieters. Die Daten verlassen dabei das eigene Netz nicht.
Alle Begriffe im Glossar

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