ADVERTORIAL
Künstliche Intelligenz wird für die juristische Arbeit zunehmend unerlässlich. KI-Tools versprechen echte Effizienzgewinne bei der Recherche, der Dokumentenanalyse sowie der Vorbereitung von Schriftsätzen. Wer Mandantendaten in KI-Systeme eingibt, trägt jedoch eine große Verantwortung. Die berufsrechtliche Verschwiegenheitspflicht ist keine bloße Formalie, da sie eine persönliche Haftung begründet. Diese Pflicht geht weit über die eigenen Kanzleiräume hinaus und gilt gleichermaßen für externe Dienstleister sowie deren IT-Infrastrukturen.
Das Problem vieler gängiger KI-Dienste liegt darin, dass sie Eingabedaten auf Servern außerhalb der EU verarbeiten. Oftmals schließen diese Anbieter nicht aus, dass sensible Daten in das Training künftiger Modelle einfließen. Für Anwältinnen und Anwälte stellt dies kein theoretisches Risiko, sondern ein konkretes berufsrechtliches Problem dar.
Drei Fragen, die jede Kanzlei ihrem Cloudanbieter stellen sollte
- Werden Ihre Mandantendaten für das Training von KI-Modellen verwendet?
- Sind das Rechenzentrum und die Datenverarbeitung vollständig innerhalb der EU angesiedelt?
- Erfolgt die Datenverarbeitung zu 100% DSGVO-konform?
Mit IONOS CLOUD erhalten Sie eine Lösung, die diese strengen Anforderungen an den Datenschutz zuverlässig erfüllt und höchste Sicherheit für Ihre sensiblen Daten bietet.
Souveränität ist mehr als Compliance
Doch wer KI-Souveränität nur als „Abhaken“ regulatorischer Anforderungen versteht, greift zu kurz. Souveränität entsteht durch bewusste Entscheidungen: für offene Standards statt proprietärer Systeme, für Multi-Model-Strategien statt Vendor-Lock-in, für Infrastruktur, die auch unter veränderten politischen oder wirtschaftlichen Rahmenbedingungen handlungsfähig bleibt.
Der IONOS CLOUD AI Model Hub bietet genau diesen Rahmen. Führende Open-Source-Sprachmodelle – darunter Llama, Mistral und weitere – betrieben in zertifizierten deutschen Rechenzentren, eingebunden über standardisierte OpenAI-kompatible APIs, 100% DSGVO-konform. Mandantendaten werden weder gespeichert noch für das Training von KI-Modellen verwendet. Kein Lock-in. Kein Kontrollverlust.
