Grubel

Grubel ist ein Forschungsunternehmen, das sich auf die Automatisierung der Spezialisierungsschleife für juristische KI konzentriert. Die grundlegende Annahme des Unternehmens ist, dass jeder Rechtsfall eine eigene Welt aus Fakten, Parteien, Gepflogenheiten, Rechtsordnung und Gerichten bildet und deshalb eine individuell angepasste KI benötigt.

Nach eigener Darstellung ersetzt Grubel den bislang manuellen und wiederholenden Prozess aus Ausführen, Prüfen, Nachbessern und erneutem Ausführen durch einen automatisierten Kreislauf aus Datenkuratierung, Modellanpassung und kontinuierlicher Evaluation. Das Unternehmen arbeitet dabei auf eine KI hin, die sich direkt am jeweiligen Fall weiterentwickelt und auf dessen spezifische Anforderungen abgestimmt wird.

Zum Gründungsteam gehören Moritz Hardt, Direktor am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, sowie Reinhard Heckel, Professor an der Technischen Universität München. Zum technischen Gründungsteam zählen außerdem Vedant Nanda, zuvor unter anderem bei Mistral und Aleph Alpha tätig, und Navid Rekabsaz, ehemaliger Professor und Lead AI Scientist bei Thomson Reuters.

Grubel richtet sich an Organisationen, die KI in komplexen und besonders sensiblen Rechtsangelegenheiten einsetzen möchten. Der Ansatz sieht lokale Bereitstellungen auf der Infrastruktur der Nutzer vor, sodass Daten im eigenen Verantwortungsbereich verbleiben. Als Zielgruppen nennt das Unternehmen Kanzleien, Anbieter juristischer Produkte und Rechtsabteilungen von Unternehmen.

Das Unternehmen befindet sich in der Pre-Seed-Phase. Als Lead-Investor wird Point Nine genannt; zu den weiteren Unterstützern gehören unter anderem Jeff Dean, Chris Ré, Ion Stoica, Gabe Pereyra und Winston Weinberg. Grubel bietet einen frühen Zugang für Teams an, die anspruchsvolle Fälle, Workflows oder bestehende Systeme für den Einsatz der Technologie einbringen möchten.

Die Plattform automatisiert den Spezialisierungsprozess für KI in einzelnen Rechtsangelegenheiten. Statt ausschließlich auf allgemeine Modelle zu setzen, erstellt sie eine auf den jeweiligen Fall zugeschnittene künstliche Intelligenz, die die konkreten Fakten, beteiligten Parteien, Gepflogenheiten, Rechtsordnungen und Gerichte des Falls berücksichtigt.

Dafür verbindet die Plattform drei Kernfunktionen in einem kontinuierlichen Kreislauf: Zunächst entdeckt und kuratiert sie aufgabenrelevante Daten sowie Feedback-Signale. Anschließend passt sie Modelle, Agenten und die technische Ausführungsumgebung gemeinsam an den konkreten Fall an – auch zur Laufzeit. In einem weiteren Schritt werden die erzielten Verbesserungen fortlaufend evaluiert und anhand von Benchmarks bewertet.

Durch diesen automatisierten Spezialisierungszyklus soll die Plattform auch bei komplexen und risikoreichen juristischen Aufgaben eine hohe Leistungsfähigkeit ermöglichen. Nach Angaben des Unternehmens können dadurch Open-Weight-Modelle mit hochentwickelten proprietären Modellen konkurrieren, während Frontier-Modelle auf besonders anspruchsvollen Fällen weiter verbessert werden.

Die Lösung ist für lokale Bereitstellungen auf der Infrastruktur der Nutzer ausgelegt. Die Falldaten verbleiben dadurch in deren Hoheit und innerhalb der jeweiligen Jurisdiktion. Zugleich soll verhindert werden, dass Erkenntnisse oder Daten aus einem Fall in andere Fälle übergehen. Damit unterstützt die Plattform vertrauliche Arbeitsweisen und die Einhaltung von sogenannten Ethical Walls.

Das Angebot richtet sich an Kanzleien, Teams, die juristische KI-Produkte entwickeln, sowie Rechtsabteilungen von Unternehmen. Interessierte Organisationen können einen konkreten Fall, einen bestehenden Workflow oder ein bereits eingesetztes System für den frühen Zugang einbringen.