KI-Lösungen haben sich in deutschen Kanzleien längst etabliert. Nach einer aktuellen Umfrage nutzen rund 90 Prozent der Rechtsanwältinnen und Rechtsanwälte mindestens ein KI-Werkzeug in ihrer täglichen Arbeit, denn die Effizienzgewinne – etwa bei Recherche, Dokumentenanalyse und Entwurfserstellung – sind vielversprechend. Gleichzeitig sind mit der KI-Nutzung neue Datenschutz- und Haftungsrisiken verbunden, mit denen sich die Anwaltschaft dringend auseinandersetzen muss. Das gilt vor allem bei der Nutzung von cloudbasierten Sprachmodellen, den sogenannten Large Language Models (LLMs). So müssen sich Anwältinnen und Anwälte überlegen, ob eine Anonymisierung von Dokumenten, bei der mandatsbezogene Identifikationsmerkmale geschwärzt werden, bereits ausreicht, um als Berufsgeheimnisträger die Verschwiegenheitspflichten nicht zu verletzen.

Aber wann können Daten überhaupt als anonymisiert gelten? Bis heute wird häufig – so auch in der Anwaltschaft – davon ausgegangen, dass Schwärzungen der direkten Identifikatoren wie Name, Anschrift oder Berufsbezeichnung bereits ausreichen, um die Unterlagen zu anonymisieren, um sodann auf eine gesonderte Geheimhaltungsvereinbarung mit dem Anbieter zu verzichten. Derartige Schwärzungen gehen auf eine eher traditionelle Vorstellung von Geheimhaltungsmethoden zurück, die sich als „praktische Obskurität“ beschreiben lässt: Man geht davon aus, dass der Aufwand einer De-Anonymisierung eines geschwärzten Dokuments in keinem wirtschaftlich sinnvollen Verhältnis zum Ertrag steht, wenn die direkten Identifikatoren entfernt wurden. Es wird also durchaus in Kauf genommen, dass es zwar faktisch weiterhin möglich bleibt, an die vollständigen Informationen zu gelangen. Praktisch wähnt man sich aber in Sicherheit. Nach demselben Grundprinzip erfolgt etwa die Anonymisierung von Gerichtsentscheidungen vor ihrer Veröffentlichung: Auch hier geht es darum, dass die Prozessparteien durch die Neutralisierung direkter Identifikatoren wie Namen und Anschriften im veröffentlichten Entscheidungstext – mehr oder weniger gut – geschützt werden.

Diese Rechnung geht aber im Jahr 2026 nicht länger auf. Aktuelle Studien zum Einsatz von LLMs zeigen, dass bereits heute handelsübliche Sprachmodelle erhebliche Trefferquoten bei der De-Anonymisierung erreichen: In einer Untersuchung der ETH Zürich und der Entwickler hinter dem Sprachmodell Claude von Anthropic ordnete ein Sprachmodell beispielsweise ein gutes Drittel von rund 89.000 LinkedIn-Profilen korrekt anonymen Nutzerbeiträgen in einem anderen Internetforum anhand der dortigen Angaben zur Branche und beruflichen Qualifikationen zu.  [Large-scale online deanonymization with LLMs]. Eine klassische – und händische – Schlagwortsuche erreichte unter gleichen Bedingungen eine Trefferquote von lediglich 4 Prozent. Zu ähnlichen Ergebnissen kommen auch andere Forschergruppen, die sich derzeit mit der De-Anonymisierung mittels Sprachmodellen befassen. Einigkeit besteht dabei vor allem hinsichtlich des verschwindend geringen Aufwands:  Sinkt der Preis einer LLM-gestützten Enttarnung – zeitlich wie finanziell – auf null, so erodiert das historisch vertraute Schutzkonzept der praktischen Obskurität. 

Für die Anwaltschaft sind damit Haftungsrisiken verbunden: Wer nur vermeintlich anonymisierte Unterlagen in ein cloudbasiertes Sprachmodell lädt, das geschwärzte Namen aber anhand der verbliebenen Quasi-Identifikatoren – also auf den ersten Blick nebensächlicher Sachverhaltsangaben wie eines Branchenbezugs oder stilistischer Ausdrucksmerkmale – erkennen kann, riskiert, seine Verschwiegenheitspflichten zu verletzen. Für Anwältinnen und Anwälte sind diese in § 43 a Abs. 2 der Bundesrechtsanwaltsordnung (BRAO) geregelt. Daneben droht auch eine Strafbarkeit wegen der Verletzung von Privatgeheimnissen nach § 203 Abs. 1 Nr. 3 Strafgesetzbuch (StGB).

Deshalb muss sich der Geheimnisschutz von händischen Anonymisierungsversuchen in eine rechtsgeschäftliche Absicherung verlagern: Gesichert zulässig bleibt der Einsatz cloudbasierter Sprachmodelle für Rechtsanwälte und andere Berufsgeheimnisträger nur auf Grundlage einer schriftlichen Vereinbarung mit dem Anbieter, die ihn gemäß § 43 e BRAO sowie § 203 Abs. 4 StGB zu Verschwiegenheit verpflichtet, sich auch auf Subunternehmer erstreckt und zudem auf die Strafbarkeit hinweist. Wo eine solche Vereinbarung nicht zu erreichen ist, muss im Einzelfall der Mandant ausdrücklich einwilligen. Eine bloß einseitige Zusicherung des Anbieters eines Sprachmodells in Allgemeinen Geschäftsbedingungen oder Datenschutzhinweisen reicht hingegen nicht aus.

Rechtsanwältinnen und Rechtsanwälte und andere Berufsgeheimnisträger müssen ihre bestehenden Verträge dahingehend überprüfen. Die regulären Verbraucherabonnements der großen LLM-Anbieter erfüllen die Anforderungen des § 43e BRAO (oder § 203 Abs. 4 StGB) jedoch in aller Regel nicht.

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Unser Praxistipp:

Für Anwältinnen und Anwälte, die KI-Lösungen rechtssicher einsetzen und auf das händische Schwärzen ihrer Dokumente verzichten wollen, bietet Soldan spezielle Softwarelösungen zur Anonymisierung an wie NENNA.AI. Das Produkt schützt Daten direkt vor der Prompteingabe, sodass sicherheitsrelevante Daten geschützt sind, sensible Informationen nicht unbefugt verarbeitet werden und reduziert so die rechtlichen Risiken für die Nutzer. Die Maskierungssoftware greift auch bereits beim Upload von Dokumenten wie Word oder PDF-Files. Beim Einsatz von cloudbasierten Sprachmodellen bleibt dennoch eine vertragliche Absicherung der Geheimhaltungspflichten empfehlenswert. Weitere Informationen unter: NENNA.AI

Michael Jessen-Lieberum

Michael Jessen-Lieberum ist Rechtsanwalt bei der auf öffentliches Recht spezialisierten Kanzlei DOMBERT Rechtsanwälte mit Sitz in Potsdam und Düsseldorf. Er beschäftigt sich mit den rechtlichen Fragen der Digitalisierung und dem KI-Einsatz vornehmlich in der Verwaltung.

Auf der Herbstakademie der Deutschen Stiftung für Recht und Informatik (DSRI) sprach er im Panel „KI in Berufen und Branchen“ zum Ende der praktischen Obskurität und den Folgen für das anwaltliche Berufsrecht. Der Beitrag ist ausführlich im Tagungsband nachzulesen: Bernzen/Heinze/Steinrötter(Hrsg.), Digitalwirtschaft 2030 – IT-Recht am Wendepunkt? Tagungsband DSRI-Herbstakademie 2026, C.H. Beck 2026