Technologie · Künstliche Intelligenz
Multi-LLM statt einem Modell.
DEPLAW bindet KI nicht als ein einzelnes Modell ein, sondern als orchestriertes Zusammenspiel mehrerer Sprachmodelle – je Aufgabe das passende, je Compliance-Anforderung extern, selbst gehostet oder vollständig lokal.
01 · Welche Modelle
Extern, gehostet, lokal.
DEPLAW legt sich nicht auf ein Sprachmodell fest. In einem einzigen Workflow können unterschiedliche Modelle unterschiedliche Schritte übernehmen – orchestriert statt an ein einzelnes LLM delegiert. Mehrere Modelle lassen sich zudem gegeneinander quervalidieren, um Fehler und Halluzinationen zu reduzieren, bevor ein Ergebnis in die Akte einfließt.
Extern
Anthropic, OpenAI, Google, Mistral u. a. – höchste Modellqualität für allgemeine Aufgaben.
Selbst gehostet
Von uns betriebene LLM-Ressourcen – Kontrolle über Infrastruktur und Modellstand.
Lokal
Vollständig im eigenen Rechenzentrum betrieben – für höchste Compliance-Anforderungen.
02 · Anbindung
Jedes Modell anbindbar.
Die Anbindung erfolgt über eine standardisierte API-Schicht. Neue Modelle – von Anthropic, OpenAI, Mistral oder Google bis zu einem lokalen LLM mit generischer API – lassen sich jederzeit zusätzlich einbinden, ohne die Workflow-Logik selbst anzufassen. DEPLAW bleibt so nicht an einen Anbieter gebunden und übernimmt neue, leistungsfähigere Modelle, sobald sie verfügbar sind.
03 · Datenschutz
Pseudonymisiert statt bloß vertraut.
Bevor eine Anfrage ein externes Sprachmodell erreicht, lässt sich der Inhalt pseudonymisieren: Namen, Adressen und andere Identifikatoren werden durch Platzhalter ersetzt. Der Zuordnungsschlüssel zwischen Platzhalter und echter Person verbleibt ausschließlich innerhalb der eigenen Infrastruktur. Das externe Modell erhält die Anfrage ohne Klardaten, das Ergebnis wird nach der Rückgabe automatisch wieder in den echten Fallkontext eingesetzt.
Pseudonymisierung ≠ Anonymisierung
Bei der Anonymisierung ist ein Rückschluss auf die betroffene Person dauerhaft ausgeschlossen. Bei der Pseudonymisierung bleibt er möglich – aber ausschließlich über den separat verwahrten Zuordnungsschlüssel. Genau das ist entscheidend: Nur so lässt sich das KI-Ergebnis am Ende wieder korrekt der richtigen Akte und den richtigen Beteiligten zuordnen, statt anonym und damit für die Fallbearbeitung unbrauchbar zu bleiben.
Für Kunden mit besonders hohen Compliance-Anforderungen beraten wir zur passenden Modellwahl und richten bei Bedarf eigene, lokal betriebene LLM-Ressourcen ein – die Daten verlassen dann zu keinem Zeitpunkt die eigene Infrastruktur.
Lokales LLM in der Kanzlei: Vorteile & Praxistipps →04 · Einsatz
Viel KI, immer kontrollierbar.
KI ist bei DEPLAW kein Zusatzwerkzeug neben dem Prozess, sondern in viele einzelne, klar begrenzte Prozessschritte eingebettet. Jeder Einsatz bleibt dabei ein auditierbarer Schritt mit definiertem Ein- und Ausgabewert – statt einer unkontrollierten Blackbox.
Workflow-Aufgaben
KI als einzelner, definierter Schritt im BPMN-Prozess.
Legal AI Chat
Freie Rückfragen zur Akte – wie ein auf den eigenen Fall zugeschnittenes ChatGPT.
Posteingang
Klassifikation und Zusammenfassung eingehender Nachrichten und Dokumente.
Datenextraktion
Strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten – siehe OCR & RAG.
Häufige Fragen
Künstliche Intelligenz, kurz erklärt.
Nein. Vor der Anfrage an ein externes Sprachmodell werden personenbezogene Daten pseudonymisiert; der Zuordnungsschlüssel verbleibt ausschließlich in der eigenen Infrastruktur. Das Ergebnis wird danach automatisch wieder in den echten Fallkontext eingesetzt.
Bei der Anonymisierung ist ein Rückschluss auf die Person dauerhaft ausgeschlossen. Bei der Pseudonymisierung bleibt er über einen separat verwahrten Schlüssel möglich – nur so lässt sich das KI-Ergebnis später wieder korrekt der richtigen Akte zuordnen.
Ja. Welche Modelle je Aufgabe eingebunden werden, ist konfigurierbar – von rein lokalen Modellen bis zur Kombination mehrerer externer Anbieter mit Quervalidierung.
Nein. Jeder KI-Einsatz ist ein einzelner, auditierbarer Workflow-Schritt mit definiertem Ein- und Ausgabewert, nicht ein unkontrollierter Gesamtprozess.
Welche KI-Konfiguration passt zu Ihrer Compliance?
Wir prüfen gemeinsam, welche Modelle und welche Pseudonymisierungstiefe zu Ihren Anforderungen passen.
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