Ein Typ hat an einem Dienstag ein Projekt namens Mike veröffentlicht. Zwei Commits. Acht Stunden alt. Als ich ins Bett ging, hatte es bereits 130 Sterne auf GitHub und stand ganz oben auf Hacker News.
Mike ist ein Open-Source-Klon von Harvey und Legora. Selbst hostbar, eigener API-Key, keine Preise pro Sitzplatz. Der Code selbst ist grob – jemand in den Kommentaren wies zu Recht darauf hin, dass es im Grunde ein Supabase-Auth-Aufruf und fünf Datenbanktabellen sind. Aber darum geht es eigentlich nicht.
Wichtige Fakten
- CourtListener vom Free Law Project hostet 250 Millionen Seiten US-amerikanischer Gerichtsdaten – kostenlos – und die meisten Legal-AI-Startups trainieren damit, ohne die Quelle zu nennen.
- Das Caselaw Access Project von Harvard digitalisierte 360 Jahre US-amerikanischer Rechtsprechung: 6,9 Millionen Fälle, seit 2024 vollständig offen.
- HAQQ hat rund 9.800 zahlende Kanzleien in über 200 Ländern und hält gleichzeitig nicht differenzierende Infrastruktur quelloffen.
Der Punkt ist die Reaktion.
Hunderte Kommentare. Reddit-Threads. LinkedIn-Debatten. Anwälte, die fragten, warum sie nicht einfach ihren Associate an einem Wochenende etwas Ähnliches bauen lassen könnten. Entwickler, die fragten, warum das nicht schon vor fünf Jahren passiert ist.
Ich habe das Ganze zweimal gelesen. Und je mehr ich las, desto mehr fühlte es sich wie ein Wendepunkt an. Nicht weil Mike selbst irgendetwas disruptieren wird – das wird es vermutlich nicht. Sondern weil Legal Tech endlich den Open-Source-Virus erwischt hat, und wenn der einmal ausgebrochen ist, bekommt man ihn nicht mehr zurück in die Flasche.
Warum Recht die letzte Branche war, die hier ankam
Jede andere Branche hat Open Source schon vor Jahren bekommen. Das Gesundheitswesen hat OpenMRS. Fintech hat Hyperledger. E-Commerce hat Magento. Selbst die langweiligen Ecken des Enterprise-Bereichs haben ihr Ding.
Recht hatte im Grunde nichts. Und die Gründe hatten nie etwas mit Technologie zu tun.
Der erste Grund ist, dass Kanzleien Geld verdienen, indem sie ineffizient sind. Sorry – ich weiß, das klingt hart. Aber die abrechenbare Stunde schafft einen perversen Anreiz: Wenn Sie eine 10-Stunden-Aufgabe auf 1 Stunde automatisieren, haben Sie gerade 9 Stunden Umsatz gelöscht. Warum sollte also irgendein Partner zu einem Projekt beitragen, das genau das tut?
Der zweite Grund ist das Geheimrezept-Problem. Kanzleien hüten ihre Schriftsatz-Archive und Vorlagen wie Betriebsgeheimnisse, weil sie das in gewisser Weise auch sind. Man kann seine Prozessstrategie nicht als Open Source veröffentlichen, wenn man sie im nächsten Monat vielleicht gegen die Kanzlei von nebenan einsetzt.
Der dritte Grund ist die Angst vor Lizenzen. Anwaltskammern bewegen sich nicht schnell. Compliance-Teams geraten bei GPL in Panik. Die meisten Syndikusanwälte stellen sich bei den Worten „Open Source" einen Teenager im Kapuzenpulli vor, der Mandantendaten stiehlt, nicht einen Linux-Kernel-Maintainer.
Und der vierte Grund – über den zu wenig gesprochen wird – ist, dass Thomson Reuters und LexisNexis ihre Burggräben rund um Daten gebaut haben, nicht um Software. KeyCite und Shepard's sind Taxonomien, deren Aufbau Jahrzehnte gedauert hat. Sie nachzubauen kostet Hunderte Millionen. Selbst wenn man also einen Open-Source-Rechts-Stack ausliefern wollte, war die darunterliegende Datenebene verschlossen.
Das war die Welt, in der wir gearbeitet haben. Es ist auch die Welt, die gerade zu bröckeln beginnt.
Was gerade tatsächlich gebaut wird
Ich führe eine laufende Liste. Manches davon ist Jahre alt und bekommt endlich Aufmerksamkeit. Manches ist diesen Monat erschienen. Der Bereich ist viel größer, als den meisten Leuten bewusst ist. Lassen Sie mich versuchen, das zu ordnen.
Die Datenebene – das Fundament, auf dem alles andere steht
Free Law Project ist die am meisten unterschätzte Organisation in Legal Tech. Sie betreiben CourtListener (250 Millionen Seiten US-Gerichtsdaten, kostenlos), RECAP (eine Browser-Erweiterung, die föderale Einreichungen aus PACER in die Public Domain zieht), eyecite (den de facto US-Zitatparser) und Juriscraper (Python-Scraper für Hunderte US-Gerichte). 138 Repos. Die meisten Legal-AI-Startups trainieren mit ihren Daten und nennen sie nicht als Quelle. Das sollten sie.
Harvards Caselaw Access Project digitalisierte 360 Jahre US-amerikanischer Rechtsprechung. 6,9 Millionen Fälle, seit 2024 vollständig offen. Wer etwas baut, das amerikanische Präzedenzfälle braucht, fängt hier an.
Pile of Law – 256 GB Rechtstext über 35 Teilkorpora, gehostet auf Hugging Face. Das Nächste, was Recht zu „The Pile" hat. Fast jedes offene Rechts-LLM trainiert mit einem Ausschnitt davon.
Find Case Law (UK National Archives) – britische Urteile, veröffentlicht als maschinenlesbares LegalDocML-XML, mit Atom-Feeds. Das ist der Goldstandard unter den Schemata. Andere Länder sollten es kopieren.
EUR-Lex / Cellar – die gesamte EU-Gesetzgebung und EuGH-Rechtsprechung, mit einem SPARQL-Endpunkt. Wahrscheinlich das strukturierteste offene Rechtskorpus der Welt. Außerhalb der Wissenschaft zu wenig genutzt.
OpenLegalData ist das deutsche Gegenstück – kostenlose deutsche Gerichtsentscheidungen, normalisiert über fragmentierte offizielle Portale hinweg.
Indian Legal Corpus / InLegalBERT vom IIT Kharagpur deckt Urteile des indischen Supreme Court und der High Courts ab. Die meisten Rechtsordnungen außerhalb der USA sind gravierend unterversorgt, und Indien ist eine der wenigen mit ernsthafter offener Korpusarbeit.
Brasilien hat community-gebaute Wrapper um die CNJ-DataJud-API, die über 100 Millionen Fallakten offenlegen – community-gepflegt, fragil, wichtig. Dasselbe Muster: technisch öffentlich, praktisch nicht scrapbar, bis jemand die Brücke als Open Source veröffentlicht.
Legal Data Hunter ist ein kleines Beispiel für den Long Tail hier – ein Scrapy-plus-FastAPI-Projekt, das Gesetze und Amtsblattveröffentlichungen auf Regierungsseiten aufspürt und normalisiert. Kein Flaggschiff, aber sinnbildlich. Rechts-KI läuft auf Hunderten solcher solo gepflegten Scraper. Sie sind das unsexy Rückgrat, das niemand finanziert.
- die HAQQ Legal Agent Study (1.372 Langzeitaufgaben)
- HAQQ-LAB, unser Open-Source-Benchmark für Zivilrecht
- unser Erfahrungsbericht zu Anthropics Legal-Webinar
- Free Law Project
- Caselaw Access Project (Harvard)
- Pile of Law (Hugging Face)
- Find Case Law (UK)
- EUR-Lex
- OpenLegalData
- InLegalBERT
NLP-Bibliotheken und offene Gewichte
Blackstone – spaCy-Pipeline für britische und Commonwealth-Rechtstexte. Seltenes Legal-NER außerhalb der USA.
LexNLP – Python-Bibliothek zum Extrahieren von Rechtsentitäten, Zitaten, Fristen, Geldbeträgen und Parteien. Aus der Vor-LLM-Ära, aber immer noch in der Hälfte der kommerziellen Tools verbaut, die Sie kennen.
Legal-BERT (nlpaueb) – ein auf EU-Gesetzgebung, EGMR-Urteile und US-Verträge vortrainiertes BERT. Über tausend Mal zitiert. Grundlegend.
Saul (Equall.ai) – das erste LLM mit offenen Gewichten, das auf Rechtskorpora weitertrainiert wurde. Beweist, dass das Rezept „ein Llama domänenspezifisch vortrainieren" für das Recht funktioniert.
CUAD (Atticus Project) – 13.000 von Experten annotierte Klauseln in 510 Verträgen, 41 Kategorien, CC BY 4.0. Fast jedes Contract-AI-Produkt der Welt trainiert oder evaluiert mit CUAD, ob es das zugibt oder nicht.
Benchmarks
LegalBench – 162 von Anwälten entwickelte Aufgaben zum juristischen Schlussfolgern, aus Stanford und Hazy Research. Der Benchmark, über den führende KI-Labore heute berichten. Löst LexGLUE in der Praxis ab.
LexGLUE – die ältere Suite (EGMR, SCOTUS, EUR-Lex, LEDGAR, CaseHOLD, UNFAIR-ToS). Immer noch nützlich, um OSS-Modelle ehrlich zu vergleichen.
Legal Benchmarks AI ist die praxisnahe Version. Anbieterunabhängig. Ihr Benchmark zum Vertragsentwurf setzte 14 Tools und eine Reihe menschlicher Anwälte in dasselbe Bewertungssystem, mit offener Methodik. Man kann nicht verbessern, was man nicht misst, und bis vor Kurzem hat niemand Rechts-KI ernsthaft gemessen.
KI-Anwendungen, Agenten und Skills
Mike – der Hacker-News-Liebling. Grober Code, echtes Signal.
Lawvable / awesome-legal-skills ist das Projekt, zu dem ich immer wieder zurückkomme. Eine kuratierte Registry von SKILL.md-Dateien, geschrieben von echten Praktikern von Clifford Chance, Baker McKenzie und anderen. Man legt eine davon in Claude, Codex, Gemini CLI oder jedes Tool ab, das das Format unterstützt, und hat ihm damit beigebracht, eine EU-AI-Act-Klassifizierung, eine DSGVO-Verstoßbewertung, eine NDA-Triage oder eine französische référé-Ladung durchzuführen. Beim letzten Check über vierzig Skills, wöchentlich wachsend. Näher an der Art, wie sich Rechtswissen tatsächlich zwischen Menschen bewegt, als jedes monolithische KI-Produkt, das ich gesehen habe.
Offenlegung: HAQQ ist Co-Maintainer von awesome-legal-skills.
lawskills-hub (Harvard LIL) ist der institutionelle Cousin. Eine Community-Registry von Agenten-Skills für rechtliche Arbeitsabläufe, kuratiert vom Library Innovation Lab der Harvard University. Dasselbe Muster, ein anderes Vertrauenssignal. Dass Harvard seinen Namen für eine Skills-Registry hergibt, zeigt: Das Format wird sich durchsetzen.
anthropic-skills – Anthropics offizielles Skill-Repo. Praktiker forken Teilmengen davon für die Rechtsarbeit. Von hier stammt der SKILL.md-Standard ursprünglich. Anthropic hat im April 2026 außerdem ein „Claude for Legal"-Plugin ausgeliefert; das eigene Rechtsteam nutzt Skills intern und war damit ziemlich offen.
Atticus Project – die gemeinnützige Organisation hinter CUAD und einer wachsenden Bibliothek an Contract-NLP-Werkzeugen. Das Nächste, was Rechts-KI an einer akademischen Normungsbehörde hat.
ContraxSuite (LexPredict) – eine Open-Core-Plattform für Vertragsanalytik. Aus der Vor-LLM-Ära, GPL-lizenziert, aber die vollständigste OSS-Pipeline zur Vertragsprüfung, die je gebaut wurde. Altert gut als Vergleichsbasis.
OLAW von Harvard LIL – eine offene Legal-AI-Werkbank für RAG-Forschung, die KI mit Rechts-APIs wie CourtListener verbindet.
Die Legal-Cookbooks von LangChain und LlamaIndex sind keine Rechtsprojekte, aber sie sind die Sanitärinstallation, auf der jede Legal-RAG-Demo läuft. Es lohnt sich zu wissen, wo die SEC/EDGAR-Loader, Vertrags-Chunking-Muster und Zitat-Grounding-Helfer zu finden sind.
LawGPT, ChatLaw, DISC-LawLLM, Lawyer LLaMA und ein langer Schwanz akademischer Rechts-LLM-Projekte auf Hugging Face. Die meisten sind Forschungsprototypen, die den Kontakt mit der echten Praxis nicht überleben – aber einige der chinesischsprachigen (ChatLaw, DISC-LawLLM von der Fudan-Universität) sind ernsthaft gut und außerhalb Chinas zu wenig genutzt.
RAG-Demos im Casetext-Stil sind mittlerweile eine eigene Kategorie – eine kleine Armee von Solo-Entwicklern liefert „Harvey-Klone in 200 Zeilen" mit LlamaIndex oder LangChain auf Basis von CourtListener. Die meisten sind Spielereien. Einige entwickeln sich still zu echten Produkten.
GitHub-Topics wie gpt-legal-chatbot, legal-rag und legal-agent fördern jeden Monat Dutzende Projekte zutage. Die Qualität schwankt enorm. Es lohnt sich, dort zu stöbern, wenn man vor dem Bauen nach Vorarbeiten recherchiert.
- Mike (mikeoss.com)
- awesome-legal-skills (Lawvable)
- lawskills-hub (Harvard LIL)
- anthropic-skills
- Atticus Project
- ContraxSuite
- LangChain
- LlamaIndex
Was HAQQ dem Gemeingut zurückgegeben hat
Da Sie danach gefragt haben, sollte ich hier konkret werden.
Nomos ist unsere Open-Source-Agenten-native Rechtsoberfläche. Selbst hostbar. Skills-first. Als „Cursor für Recht" konzipiert, in dem Sinne, dass die Legal-AI-Engine und der Anwalt beide gleichberechtigte Nutzer desselben Arbeitsbereichs sind. Wir setzen es intern für HAQQ-Arbeit selbst ein.
LegalMD ist ein Markdown-Dialekt für Rechtsdokumente – vier typisierte Primitive (`@party`, `@cite`, `@clause`, `@deadline`) mit einem TypeScript-Parser, einem Resolver, der Zitate gegen offene Rechtsdaten verifiziert, zwei Renderern (HTML und JSON) und einer VS-Code-Erweiterung. MIT-lizenziert. Die These: Anwälte sollten 2026 genauso wenig Verträge in DOCX schreiben wie Entwickler Code in Word schreiben sollten. Früh, aber im Einsatz.
Master Claude for Legal ist ein Community-Skill-Paket. Fünf funktionierende Starter-Skills (NDA-Triage, Mehrparteien-Versionsvergleich, Besprechungs-Briefing, Zitatprüfer, Status-Synthese), Referenzdokumente zu Privileg-Architektur und MCP-Berechtigungshärtung, drei Vorlagen (KI-Policy für Kanzleien, mandantenseitiger Datenerklärer, Sicherheitsfragebogen für Anbieter). MIT. Gebaut als Langversion von Anthropics Claude for Legal Teams-Webinar – zwanzigtausend Anmeldungen, einundfünfzig Fragen, die Hälfte davon unbeantwortet geblieben.
awesome-legaltech ist genau das, wonach es klingt – eine kuratierte Liste von Legal-Tech-Projekten, Open Source, wo möglich, kommerziell, wo es sich zu kennen lohnt. Beiträge willkommen.
awesome-legal-skills ist die oben erwähnte Lawvable-Registry. Wir sind Co-Maintainer.
Legal Data Hunter – unsere interne Scraper-Ebene, die Gesetze, Verordnungen und Amtsblattveröffentlichungen auf Regierungsseiten in den Rechtsordnungen aufspürt, in denen wir tätig sind. Teile davon sind bereits öffentlich. Weitere Teile werden in den nächsten zwei Quartalen als Open Source veröffentlicht, sobald wir das Schema standardisiert haben.
Es kommt noch mehr. Manches davon liegt in privaten Repos, bis es stabil genug ist, um uns nicht zu blamieren. Das Prinzip bleibt konsistent: Alles, was keine zentrale Produktdifferenzierung darstellt, geht zurück ins Gemeingut. Parser, Schemata, Scraper, Evaluierungs-Harnesses, Skill-Registries – nichts davon ist HAQQs Burggraben. Unser Burggraben ist die Tiefe in den Rechtsordnungen, kanzleispezifisches Training und die Produktebene, die all das für einen arbeitenden Anwalt nutzbar macht.
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Dokumentautomatisierung, A2J, E-Discovery
Docassemble gibt es schon ewig und es treibt Selbsthilfesysteme für Gerichte in mehreren US-Bundesstaaten an. Wenn Sie je online ein kostenloses Gerichtsformular ausgefüllt haben, steckt mit ziemlicher Sicherheit Docassemble dahinter. Unauffällig, langlebig, gebaut von einem Anwalt-Programmierer, der einfach immer weiter ausgeliefert hat.
Open Decision ist die modernere, web-native Antwort aus Berlin. MIT-lizenzierter Entscheidungsbaum-Builder für rechtliche Selbsthilfe. Aktiv.
Document Assembly Line des Suffolk LIT Lab – auf Docassemble aufgebaut, automatisiert Gerichtsformulare in US-Bundesstaaten. Open Source, gut gepflegt, zutiefst unsexy, zutiefst wichtig.
Aleph (OCCRP) – eine investigative Dokumentenplattform mit OCR, NER und dokumentübergreifender Suche im großen Maßstab. Nicht rechtsspezifisch, aber das nächstliegende OSS-Pendant zu Relativity oder Nuix für Ermittlungen und prozessnahe Arbeit. Journalisten nutzen es. Klägerkanzleien sollten das auch tun.
opensource.legal – OpenContracts für Annotationen, Docxodus für Redlining von DOCX in WebAssembly, Python-Redlines, CAML zum Auszeichnen von Rechtsartikeln. Langweilige Infrastruktur, enorm wertvoll.
SALI-Alliance-LMSS-Taxonomie – kein Code, aber eine offene Ontologie, die früher oder später jedes ernsthafte Legal-AI-Projekt übernimmt. Gut zu wissen, dass sie existiert.
GitHubs Open Source Guide zu rechtlichen Themen ist kein Produkt, aber wer in diesem Bereich ausliefert und den Unterschied zwischen MIT, Apache 2.0 und AGPL nicht kennt, sollte ihn lesen, bevor er irgendetwas pusht.
Ich habe noch ein Dutzend weitere ausgelassen. Überlebende im ROSS-Stil, Smart-Contract-Experimente, regionale Nischen-Scraper, halbfertige Hackathon-Repos, die still zu Infrastruktur wurden. Das Ökosystem ist jetzt real. Vor zwei Jahren hätte ich die gesamte OSS-Rechts-KI-Landschaft auf eine Folie gepackt. Heute geht das nicht mehr.
- Docassemble
- Open Decision
- Suffolk LIT Document Assembly Line
- Aleph (OCCRP)
- opensource.legal
- SALI Alliance
- GitHub Open Source Guide - Legal
Worüber niemand spricht: Daten
Hier kommt der Teil, der nicht auf die Marketing-Seite passt.
Der Engpass bei Rechts-KI sind nicht die Modelle. Es ist nicht einmal das Tooling. Es sind die Daten.
Die Arbeit, die für Mandanten tatsächlich zählt – Memos, Deal-Dokumente, Discovery-Produktionen, Vergleichsschreiben, interne Beratung, die Redlines, die ein Senior Partner um 2 Uhr nachts macht – ist privilegiert, vertraulich oder vertraglich in Kanzleien eingeschlossen. Nichts davon kann veröffentlicht werden. Nichts davon kann öffentlich benchmarkt werden. Nichts davon kann verwendet werden, um eine Legal-AI-Engine zu trainieren, die eine andere Kanzlei zu sehen bekommt. Das Heppner-Urteil, das ich vorhin erwähnt habe, hat das nur noch expliziter gemacht.
Was im Offenen übrig bleibt – veröffentlichte Urteile, Gesetze, EDGAR-Einreichungen, die 510 Verträge von CUAD – ist ein winziger, nicht repräsentativer Ausschnitt. Berufungsinstanz. Börsennotierte Unternehmen. Englischsprachig. US-lastig. Deshalb wirken Benchmarks wie LegalBench eng. Deshalb überanpassen sich Vertragsmodelle an CUAD. Deshalb ist der eigentliche Burggraben jedes ernsthaften Rechts-KI-Anbieters eine private Datenpipeline, keine Architekturentscheidung.
Das schafft eine strukturelle Obergrenze für Open Source. OSS kann exzellente Sanitärinstallation liefern (eyecite, Juriscraper, Docassemble, Aleph, Open Decision) und exzellente Legal-AI-Engines auf Basis öffentlicher Daten (Legal-BERT, Saul, InLegalBERT). Aber sie kann den Kreis bei den Arbeitsergebnissen nicht schließen, die die eigentliche Praxis ausmachen. Man kann nicht als Open Source veröffentlichen, worauf man keinen Zugriff hat.
Die interessante OSS-Grenze ist also nicht „offenes GPT für Recht". Es ist föderierte Evaluierung. Synthetische Datengenerierung. Datenschutzwahrendes Fine-Tuning. Skill-Marktplätze, die es Kanzleien erlauben, ihre Daten privat zu halten und trotzdem das Verhalten zu teilen. Das ist die Spur, auf der Open Source 2026 noch echten Hebel hat, und die Spur, die mich am meisten begeistert.
Die Kehrseite ist übrigens, dass die öffentliche Rechtsdatenebene wichtiger ist denn je. Jede Regierung, die ihre Gesetze und Rechtsprechung in maschinenlesbarer Form öffnet, vergrößert die Fläche, auf der Open Source zu gleichen Bedingungen konkurrieren kann. Das UK National Archives hat es mit LegalDocML richtig gemacht. Die EU hat mit EUR-Lex das meiste richtig gemacht. Die meisten anderen Rechtsordnungen, einschließlich derer, in denen HAQQ tätig ist, haben das nicht. Wir sehen das jeden Tag. Gesetze, eingeschlossen in PDFs. Gerichtsurteile, einmal veröffentlicht und nie indexiert. Amtsblätter, die nur als gescannte Bilder existieren. Solo-Entwickler, die Scraper wie Legal Data Hunter bauen, um das Gesetz für Gesetz zu beheben.
Wer wissen will, wo der eigentliche Engpass liegt: genau dort.
Die Argumente, die ich immer wieder sehe, und was ich wirklich denke
Jedes Mal, wenn eines dieser Projekte auf Hacker News oder Reddit landet, tauchen dieselben Argumente auf. Lassen Sie mich die durchgehen, die ich interessant finde.
Das ist doch nur ein Wrapper um ein LLM.
Stimmt. Genau wie Cursor. Genau wie Harvey. Genau wie, ehrlich gesagt, das meiste, was gerade in jeder KI-Branche ausgeliefert wird. Der Wrapper ist da, wo das Produkt lebt – Zitatgenauigkeit, Dokumentenhandling, Workflow-Orchestrierung, Deployment-Modell, Sicherheitshaltung. „Das ist nur ein Wrapper" zu sagen, ist wie „Ihr Auto ist nur ein Chassis um einen Motor" zu sagen. Technisch richtig. Geht komplett am Punkt vorbei.
Copyleft wird die Enterprise-Adoption abtöten.
Dem stimme ich tatsächlich zu. Kanzleien werden ihren internen Stack nicht unter GPL stellen. Wer Open-Source-Rechts-KI ausliefert, sollte Apache 2.0 oder MIT wählen, Punkt. Die Teams, die das verstehen, gewinnen die Adoption. Die Teams, die es nicht verstehen, werden auf Twitter geliebt und beim Einkauf ignoriert.
Große Kanzleien werden nie Open Source für Rechtsarbeit nutzen.
Tun sie schon. Jede Kanzlei der Welt läuft auf Linux, Postgres und hundert weiteren Open-Source-Bausteinen. Die Frage ist nicht, ob sie OSS nutzen werden – sie tippen diesen Kommentar buchstäblich in einen Chromium-Browser. Die Frage ist, ob sie Open Source für die rechtsspezifische Ebene vertrauen werden. Und die Antwort lautet: ja, aber nur, wenn sie es selbst hosten, prüfen und absichern können. Genau das ermöglicht gutes Open Source.
KI zerstört das Anwaltsgeheimnis.
Das Heppner-Urteil, das ständig zitiert wird, ging um einen öffentlichen Chatbot-Dienst. Nicht um eine Kanzlei, die ihre eigene Instanz auf eigenen Servern mit eigenen Schlüsseln betreibt. Self-Hosting ist die Geschichte zum Anwaltsgeheimnis. Und Open Source ist für die meisten Kanzleien der einzige Weg zum Self-Hosting, ohne einen Vertrag in Harvey-Größenordnung.
Wo HAQQ tatsächlich steht
Ich sollte das Offensichtliche sagen: HAQQ ist nicht Open Source. Wir sind ein VC-finanziertes Unternehmen, das ein kommerzielles Produkt baut. Wir haben neuntausendachthundert Kanzleien, die uns in gut achtzig Ländern bezahlen. Daran wird sich nichts ändern.
Aber unser gesamter Stack läuft auf Open Source. Wir nutzen Postgres, Next.js, Python, Node, die SDKs jedes Modellanbieters, Dutzende Bibliotheken, für die wir nie bezahlt haben und die wir nie selbst hätten bauen können. Wir veröffentlichen unsere eigenen KI-Skills und Bibliotheken zurück. Wir schicken PRs stromaufwärts. Wir sponsern Projekte, wenn wir können.
Und das ist es, was ich unserem Team immer wieder sage: Mehr Open Source in Legal Tech ist gut für uns, nicht schlecht für uns. Es hebt den Boden an. Wenn CourtListener existiert, wenn LegalBench existiert, wenn Lawvable existiert, kann jeder Entwickler in diesem Bereich – uns eingeschlossen – über das konkurrieren, was wirklich zählt. Nämlich ob das Produkt ein echtes Problem für einen echten Anwalt löst.
Wenn Mike oder Docassemble oder OpenContracts irgendwo einem Einzelanwalt helfen, seine Mandanten besser zu bedienen, ist das ein Gewinn. Wir sind nicht im Geschäft, andere Leute am Bauen zu hindern. Wir sind im Geschäft, dafür zu sorgen, dass die fünf Milliarden Menschen, die sich keine Rechtshilfe leisten können, tatsächlich welche bekommen.
Die Ära der ummauerten Gärten in Legal Tech geht zu Ende. Sie sollte ohnehin nie von Dauer sein.
Worauf ich als Nächstes achten würde
Ein paar Prognosen, geringe Sicherheit beim Timing, hohe Sicherheit bei der Richtung:
- Die Lizenzfrage wird geklärt. Apache 2.0 setzt sich im Rechtsbereich durch. Wer AGPL oder Copyleft ausliefert, wird beim Enterprise-Einkauf kämpfen, bis relizenziert wird.
- Self-Hosting wird zur Grundvoraussetzung. Das Privileg-Argument wird Am-Law-Kanzleien schnell in Richtung privater Deployments drängen. Projekte mit sauberen Docker-Images und vernünftiger Infrastruktur werden Harvey einen großen Teil des Kuchens wegessen.
- Offene Rechtsdaten werden global. Die USA haben CourtListener. Die meisten anderen Rechtsordnungen haben nichts Vergleichbares. Wer auch immer Gerichtsdaten in Brasilien, Indien, Indonesien, Nigeria öffnet, wird das nächste Jahrzehnt prägen. Wir arbeiten an unserem Teil davon.
- Skills werden zur Einheit des Rechtswissens. Lawvable ist früh dran, aber richtig. Modulare, von Praktikern verfasste, versionierte KI-Skills liegen näher daran, wie Anwälte tatsächlich Wissen teilen, als fein abgestimmte Monolithen. Wir bauen Teile unseres eigenen Produkts rund um diese Idee um.
- Der Mike-Moment wird sich wiederholen. Alle paar Wochen wird jetzt jemand ein Wochenendprojekt ausliefern, das zu viel Aufmerksamkeit und zu wenig Prüfung bekommt. Die meisten werden keine Rolle spielen. Einige schon. Achten Sie darauf, zu welchen die tatsächlichen Anwälte (nicht nur die Entwickler) immer wieder zurückkehren.
Worauf ich immer wieder zurückkomme: Open Source in Legal Tech ist keine Bedrohung für Anwälte. Es ist auch keine Bedrohung für gute Rechts-KI-Produkte. Es ist die Infrastrukturebene, die beides besser macht.
Die Entwickler tauchen endlich auf. Die Daten öffnen sich. Die Tools werden real.
Wenn Sie etwas in diesem Bereich bauen – Open Source oder nicht –, würde ich das gerne hören. Erreichen Sie mich unter stephane@haqq.ai.
