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 ist ein Komplettverbot. Es gibt einen besseren Weg: den Einsatz so bauen, dass du ihn kontrollierst.
Vier Kriterien für §203-konforme KI
Am Ende musst du als Entscheider eine Frage beantworten: Verlassen Mandantendaten deinen kontrollierten Bereich? Damit die Antwort Nein lautet, müssen vier Dinge stimmen:
- Der KI-Dienst trainiert nicht auf deinen Eingaben.
- Die Daten verlassen die EU nicht, oder sie laufen auf eigener Infrastruktur.
- Du weißt, wer Zugriff hat, und kannst ihn entziehen.
- 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.
Wichtig: 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 Referenzarchitektur: Claude neben DATEV
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. Eine Ausnahme gibt es: Die neuesten Modelle Fable 5 und Mythos 5 teilen Daten zwingend mit Anthropic. Bei etablierten Modellen wie Haiku ist das kein Problem.
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, trägst nur neutrale Eckdaten ein: keinen Namen, 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.
Was das kostet und was es spart
In der Wolters-Kluwer-Studie „Future Ready Lawyer" 2026 gaben 62 Prozent von 810 befragten Juristen an, dass ihnen KI wöchentlich Arbeitszeit spart: 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.
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. Das eigentliche Risiko ist also nicht, KI einzusetzen, sondern sie unkontrolliert einzusetzen. Claude formuliert, DATEV bleibt das führende System, und du sitzt als Puffer dazwischen.
Quellen
- https://www.gesetze-im-internet.de/stgb/__203.html
- https://www.gesetze-im-internet.de/brao/__43e.html
- https://www.wolterskluwer.com/de-de/know/future-ready-lawyer-2026
- https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-retention.html
- https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-invocation-logging.html
- https://claude.com/pricing