Automatische Zeiterfassung und Erzeugung von Leistungsbeschreibungen für Dienstleister

Im Modell der Abrechnung nach Stunden ist nicht erfasste Zeit entgangener Umsatz, und Leistungsbeschreibungen, die gegen Mandantenrichtlinien verstoßen, werden gekürzt oder abgelehnt. KI beobachtet die digitale Spur der Arbeit (E-Mails, Dokumente, Anrufe, Kalender, Apps, Einsatzorte), ordnet sie dem richtigen Mandanten und Mandat zu und entwirft den Eintrag mit einer konformen Leistungsbeschreibung. Die Fachkraft prüft und gibt in Minuten frei, statt die Woche aus dem Gedächtnis zu rekonstruieren.

Problem & Nutzen

• Heute: Rechtsanwälte, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer, Berater und Agenturen erfassen Zeit mit Timern oder aus dem Gedächtnis am Tages- oder Wochenende. Kleine Posten (ein kurzer Anruf, eine schnelle E-Mail) gehen verloren; Leistungsbeschreibungen sind knapp oder uneinheitlich; Abrechnungspersonal und Partner schreiben sie vor der Rechnungsstellung um. Unternehmensmandanten wenden Richtlinien für externe Kanzleien (Outside Counsel Guidelines, OCGs) an und lehnen Rechnungen mit Sammelbuchungen (Block Billing), vagen Beschreibungen oder falschen Codes ab oder kürzen sie [1].
• KI-Nutzen: vollständigere Erfassung, weniger verspätete Einträge, einheitliche Leistungsbeschreibungen, weniger Rechnungskürzungen und -ablehnungen, weniger nicht abrechenbarer Verwaltungsaufwand für Fachkräfte und Abrechnungsteams.
• Belegniveau: Anbieter (z. B. Smokeball [3]) bewerben die Rückgewinnung zusätzlicher abrechenbarer Zeit, mit häufig genannten Zahlen im Bereich von 10-30 %, die wir nicht überprüfen konnten; behandeln Sie diese als Herstellerangaben, nicht als unabhängige Vergleichswerte. Führen Sie einen eigenen Pilot durch und vergleichen Sie die freigegebenen Stunden je Person vorher und nachher.
• Realitätscheck: Die KI entwirft, die Fachkraft bestätigt. Zeitnachweise sind eine Erklärung gegenüber dem Mandanten; eine ungeprüfte KI-Leistungsbeschreibung ist ein berufsrechtliches Risiko, nicht nur ein Datenqualitätsproblem.

Varianten

• Kanzlei (Kern): Erfassung über Outlook, DMS (iManage, NetDocuments), Teams/Zoom, Telefon und Schreibwerkzeuge; Zuordnung zu Mandanten-/Mandatsnummern; UTBMS-Codes und LEDES-1998B-/XML-2.x-Export für Unternehmensmandanten [1].
• Steuerberater, Wirtschaftsprüfer, Beratungen: Erfassung nach Auftrag/Phase, Warnungen bei Abweichung zwischen Budget und Ist, Integration mit DATEV oder ERP/PSA; Leistungsbeschreibungen weniger codegetrieben.
• Freiberufler, Agenturen und Handwerk: Erzeugung von Stundennachweisen aus Kalender, Repositories, Ticket-Werkzeugen und GPS-/Geofence-gestützter Einsatzzeit auf dem Mobilgerät; Ergebnis ist ein Kunden-Stundennachweis bzw. Stundenzettel für die Rechnungsstellung.
• Mandantenseite (Legal Ops): das Spiegelbild: KI prüft eingehende Anwaltsrechnungen gegen OCGs (Stundensatztabellen, Obergrenzen, Sammelbuchung, Besetzung) und markiert Ausnahmen; das Muster der Rechnungserfassung siehe DOC-001.
• Innerhalb von KI-Werkzeugen: Zeiteinträge, die automatisch aus Aufgaben in einem juristischen KI-Assistenten erzeugt werden (Laurel und Legora haben eine solche Integration angekündigt) [2].

So funktioniert es

activity sources (email, calendar, DMS events, calls/meetings, apps, GPS)
  -> normalise to activity events (who, when, duration, object, snippet or metadata)
  -> matter classification (rules + embeddings + LLM over history; confidence score)
  -> grouping into entries (merge fragments, rounding rules, minimum increments)
  -> narrative drafting (LLM, firm style + client guideline + UTBMS code selection)
  -> compliance check (OCG rules: block billing, vague verbs, caps, rate, prohibited tasks)
  -> professional review (accept / edit / reject; low-confidence items shown first)
  -> export to billing/PSA (Clio, Aderant, Elite, 3E, Intapp, DATEV) -> invoice / LEDES file

• Klassifikation: ein Zuordnungsproblem mit starken Vorannahmen (offene Mandate, aktuelle Kontakte, Dokumentenpfade, Betreffzeilen). Ein kleiner Klassifikator oder Embedding-Suche plus ein LLM als Entscheider bei Gleichstand funktioniert; unbekannte Aktivität landet in einem Eingang „nicht zugeordnet“, statt geraten zu werden.
• Entwurf der Leistungsbeschreibung: Das LLM macht aus Aktivitätsmetadaten eine einzeilige Beschreibung („Aktienkaufvertrag entworfen und überarbeitet, Abschnitt 8 Gewährleistungen; Mandantenkommentare geprüft“). Metadaten und kurze Auszüge sind dem vollständigen Dokumentinhalt vorzuziehen (Datenminimierung).
• Compliance-Schicht: deterministische Regeln je Mandant (maximale Eintragslänge, verbotene Wörter, erforderliche Aufgabencodes), die nach dem LLM ausgeführt werden, weil Regeln verlässlich sein müssen, nicht probabilistisch.
• Mensch-in-der-Schleife (Human-in-the-Loop): tägliche oder wöchentliche Aufforderung zur Prüfung; nichts gelangt ohne Freigabe auf eine Rechnung. Korrekturen fließen in Few-Shot-Beispiele und Regeln ein.

Datenaufbereitung

Das System braucht Aktivitätssignale (Kalender, E-Mail, Dokumente, Telefon- und Anwendungsnutzung, oft aus Microsoft 365 oder Google Workspace), die Liste der Mandanten und Mandate aus dem Kanzlei- oder Abrechnungssystem, frühere Zeiteinträge und Leistungsbeschreibungen sowie die Abrechnungsrichtlinien wichtiger Mandanten (oft PDFs oder E-Mails). Lücken sind typisch: Mandatsnummern sind uneinheitlich, abgeschlossene Mandate bleiben offen, alte Leistungsbeschreibungen unterscheiden sich im Stil, und Mandantenrichtlinien existieren nur als verstreute Dokumente.

Aufbereitungsschritte: - Mandanten- und Mandatsliste bereinigen (tote Mandate schließen, eindeutige Nummern, verantwortliche Personen), siehe PREP-005. - 6-12 Monate freigegebener Zeiteinträge als beschriftete Beispiele für die Mandatszuordnung exportieren, siehe PREP-020. - Gute Leistungsbeschreibungen und Mandantenrichtlinien als Vorlagen und Regeln sammeln, siehe PREP-016 und PREP-014. - Zugriffsrechte prüfen und entscheiden, welche Signale überhaupt erfasst werden (keine privaten Inhalte, keine Inhalte privilegierter E-Mails), siehe PREP-024 und PREP-025. - Einen kleinen Testdatensatz zur Prüfung der Zuordnungsgenauigkeit aufbauen, siehe PREP-018.

Werkzeuge: die API des Abrechnungs- oder Kanzleisystems, Microsoft Graph oder Google-APIs, eine Tabellenkalkulation für Regeln. Grober Aufwandsanteil: etwa 25-35 Prozent, überwiegend Bereinigung der Mandatsliste und die Entscheidung, welche Signale erfasst werden. Nutzen Sie GUIDE-003 als Checkliste.

Umsetzungswege

Welcher Weg für wen

• KMU (A): Ausgereifte Zeiterfassungsprodukte mit Hosting in der EU gibt es zu Preisen pro Nutzer, und der Prozess (Mandate, Mandanten, Stundennachweise) ist standardisiert.
• Großunternehmen (B): Abrechnungsrichtlinien großer Mandanten, Mandatssysteme und Abrechnungsintegration sind spezifisch, und die Mandantenvertraulichkeit spricht für einen kontrollierten Eigenbau in einer EU-Region.
• Entwickler (C): Kleine Open-Weight-Modelle und Open-Source-Werkzeuge auf HW2 halten die Aktivitätsdaten lokal und erlauben einen maßgeschneiderten Prototyp.

Weg A — Kaufen (Standardsoftware) (empfohlen)

• Juristische KI-Zeiterfassung: Laurel (USA, weit verbreitet in kanadischen, britischen und US-Kanzleien), Intapp Time (automatische Erfassung von Besprechungen, E-Mails und Dokumentbearbeitung sowie Timer und Spracheingabe) [4], Clio Timekeeping und Clio-Duo-Vorschläge in Clio Manage [5], Smokeball AutoTime (nächtliche Einträge aus der Aktivität in der Plattform) [3]. Zusatzprodukte von Drittanbietern: Billables AI, MIRA (Clio-Ökosystem).
• PSA-/ERP-integriert: Microsoft Dynamics 365 Project Operations, Workday, SAP, Aderant und Elite 3E (britisches/US-amerikanisches Kanzlei-ERP) mit ihren KI-Erweiterungen.
• Freiberufler/Agenturen/Handwerk: Timely (automatischer Gedächtnis-Tracker), Toggl Track, Clockify; für Handwerksbetriebe Craftboxx, Apps für den Außendienst nach Art von Streit/Plancraft mit GPS-Zeit (EU-Hosting und Betriebsratstauglichkeit prüfen). Deutsche Zeiterfassungswerkzeuge bieten oft EU-Hosting; je Anbieter prüfen.
• Wählen Sie A, wenn: die Kanzlei bereits ein unterstütztes Kanzlei- oder Abrechnungssystem betreibt. Prüfen Sie Datenspeicherung in der EU, die Liste der Unterauftragsverarbeiter, ob Inhalte oder nur Metadaten das Gerät verlassen, und den LEDES-Export.

Weg B — Auf Cloud-KI-Diensten aufbauen

• Microsoft Graph (E-Mail, Kalender, Teams) und Google-Workspace-APIs als Quellen; LLM-Endpunkte in EU-Regionen (Azure OpenAI in der EU Data Zone, Mistral auf EU-Infrastruktur, Claude oder Gemini über Cloud-Angebote in EU-Regionen) für die Leistungsbeschreibungen; strukturierte Ausgabe mit JSON-Schema für Eintragsobjekte.
• Orchestrierung mit n8n oder einem kleinen Dienst (AGENT-002); Abrechnungssystem über REST-API (z. B. Clio Manage API). Ergänzen Sie einen Evaluationsdatensatz aus früheren freigegebenen Einträgen, um die Akzeptanzquote der Leistungsbeschreibungen zu messen.
• Wählen Sie B, wenn: eine Boutique oder mittelgroße Kanzlei eigene Mandatslogik oder ein Nischen-Abrechnungswerkzeug braucht und Entwickler hat.

Weg C — Selbst betreiben (Open Source)

• Open-Weight-LLMs der Klasse 8-32 Mrd. Parameter (Qwen3, Mistral Small, Llama), betrieben mit vLLM oder Ollama; Embeddings mit bge-m3 oder multilingual-e5; ASR der Whisper-Klasse für Anrufnotizen (SPEECH-001). Erfassungsagent als lokales Desktop-/Outlook-Add-in, sodass Rohinhalte die Kanzlei nie verlassen.
• Hardware: HW2 genügt für eine Kanzlei mit Hunderten von Nutzern, weil die Lasten kurz sind und nächtlich gebündelt laufen.
• Wählen Sie C, wenn: das Berufsgeheimnis (§203 StGB), die Vertraulichkeit des Mandats oder Forderungen des Betriebsrats SaaS ausschließen.

Weg D — Eigenes Training

Selten nötig. Ein kleines Modell mit 1-3 Jahren freigegebener Leistungsbeschreibungen je Kanzlei auf Stiltreue und Kosten feintunen oder einen Mandatsklassifikator auf beschrifteten Altdaten trainieren. Erfordert einige Tausend freigegebene Einträge und Einwilligung bzw. Anonymisierung der Mandantendaten.

Stand der Technik (2026)

• Die passive Erfassung hat sich vom Nischen- zum Standardmerkmal juristischer Kanzleisoftware entwickelt; führende Produkte kombinieren Ereigniserfassung mit LLM-Leistungsbeschreibungen und einer Konformitätsprüfung gegen Mandantenrichtlinien [2][3][4].
• Neuer: Zeiteinträge, die direkt aus agentischer juristischer KI-Arbeit entstehen (Aufgabe erledigt -> Eintrag), und die Erfassung KI-gestützter Arbeit, die die offene Frage aufwirft, wie Arbeit abzurechnen ist, die mit KI nur Minuten dauerte [2].
• Grenzen: Zuordnungsfehler an Tagen mit mehreren Mandaten; Telefon-, Präsenz- und Denkzeit bleiben unsichtbar; Leistungsbeschreibungen können generisch klingen oder Details erfinden, die nicht in den Metadaten stehen; die Codeauswahl (UTBMS) ist bei ungewöhnlichen Aufgaben fehleranfällig; manche Praktiker berichten, dass nur ein Teil der Vorschläge unbearbeitet brauchbar ist (anekdotisch, nicht überprüft). Die Akzeptanz bei Partnern hängt vom Vertrauen ab, zeigen Sie daher die Quelle hinter jedem Eintrag.

Gemeinsame Bausteine & Kombinationen

• Gleicher Stack: E-Mail-/Kalender-Konnektoren und Klassifikation mit AGENT-001 (Posteingangs-Triage) und AGENT-012 (Terminplanung); ASR und Zusammenfassungen aus SPEECH-001; CRM-/Mandatsstammdaten mit AGENT-011.
• Nachgelagert: Rechnungserstellung, Forderungseinzug und Analyse von Abschreibungen (AGENT-023); Kontrollüberwachung der Abrechnungsrichtlinie (AGENT-018); die Rechnungsprüfung auf Mandantenseite nutzt die Extraktion aus DOC-001 wieder.
• Ein lokaler LLM-Server (HW2) kann Leistungsbeschreibungen, Triage und Zusammenfassungen gemeinsam bedienen.

Aufwand, Kosten & Kennzahlen

• Weg A: Wochen (Pilot mit 10-20 Zeiterfassenden, dann Rollout); Abonnement pro Nutzer; Hauptkosten ist das Veränderungsmanagement.
• Weg B: 2-4 Monate inkl. Abrechnungsintegration und Evaluationsdatensatz. Weg C: 3-5 Monate plus Betrieb.
• Kennzahlen: erfasste Stunden je Zeiterfassendem, Anteil der KI-Entwürfe, die unbearbeitet akzeptiert werden, Zeit bis zum Eintrag (Verzug zwischen Arbeit und Eintrag), Abschreibungs- und Rechnungsablehnungsquote, Realisierungsquote, Prüfminuten pro Woche, Anteil nicht zugeordneter Aktivität.

Menschen & Veränderung

Beziehen Sie die Geschäftsleitung (Abrechnungsrichtlinie), die Abteilungsleitung (Partner, Leitung Abrechnung), die Anwender (Zeiterfassende) und die IT frühzeitig ein. Die oder der Datenschutzbeauftragte muss vor dem Pilot eingebunden werden, da Aktivitätsdaten personenbezogene Daten sind und eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) wahrscheinlich ist (systematische Bewertung von Personen, Art. 35 DSGVO); schließen Sie mit jedem Auftragsverarbeiter einen AVV ab (GUIDE-005).

Betriebsrat: ja, sofern vorhanden. Passive Aktivitätserfassung ist objektiv geeignet, Verhalten und Leistung der Beschäftigten zu überwachen, daher gilt die Mitbestimmung nach §87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG; §90 Abs. 1 Nr. 3 verlangt frühzeitige Information, und §80 Abs. 3 erlaubt einen KI-Sachverständigen. Vereinbaren Sie eine Betriebsvereinbarung, die die Leistungsbewertung Einzelner ausschließt und die Speicherdauer begrenzt (GUIDE-004).

Fördern Sie die KI-Kompetenz (Art. 4 KI-Verordnung) mit einer kurzen Einführung dazu, was erfasst wird und wie Vorschläge korrigiert werden (GUIDE-006). Starten Sie mit 10-20 freiwilligen Zeiterfassenden als Pilotgruppe und KI-Botschaftern (GUIDE-008, GUIDE-009). Typische Sorge: „Ich werde überwacht.“ Begegnen Sie ihr mit Transparenz, Daten, die nur die betreffende Person sieht, keiner Verwendung für die Leistungsbeurteilung und einem Pausenschalter. Menschen geben Einträge immer vor der Abrechnung frei.

Risiken, Regulierung & Compliance

• KI-Verordnung (EU AI Act): typischerweise minimales Risiko (Art. 4 KI-Kompetenz gilt). Vorsicht: Werden dieselben Aktivitätsdaten genutzt, um Beschäftigte zu bewerten, einzustufen oder zu disziplinieren oder Aufgaben nach Verhalten zuzuteilen, kann Anhang III Nr. 4 (Beschäftigung, Personalführung und Überwachung) das System zum Hochrisiko-System machen [6]. Art. 5 Abs. 1 Buchst. f verbietet das Ableiten von Emotionen von Beschäftigten; fügen Sie keine Stimmungs- oder „Engagement“-Analyse hinzu. Beschränken Sie das Werkzeug auf die Unterstützung der Abrechnung.
• DSGVO: Aktivitätsprotokolle sind personenbezogene Daten der Beschäftigten und enthalten Inhalte der Mandantenkommunikation. Erforderlich sind eine Rechtsgrundlage (Art. 6; in Deutschland §26 BDSG und Betriebsvereinbarung), Transparenz, Datenminimierung (zuerst Metadaten), eine wahrscheinliche DSFA bei dauerhafter Erfassung, Speicherfristen sowie Auftragsverarbeitungsverträge mit Garantien für Übermittlungen aus der EU [7]. In Deutschland hat der Betriebsrat ein Mitbestimmungsrecht bei technischer Überwachung (§87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG). Die GPS-Zeiterfassung von Außendienstmitarbeitenden muss auf Arbeitszeiten und Einsatzorte beschränkt sein.
• Berufsgeheimnis und Mandantenvertraulichkeit: Berufspflichten von Rechtsanwälten (z. B. BRAO §43a, §203 StGB) beschränken die Weitergabe von Mandatsinhalten an Dritte; bevorzugen Sie die Erfassung nur von Metadaten, Verarbeitung in der EU und Zusagen der Unterauftragnehmer. Manche Mandanten untersagen den KI-Einsatz für ihre Mandate; beachten Sie Opt-outs auf Mandatsebene.
• Abrechnungsintegrität: Aufgeblähte oder erfundene Zeiten sind ein Ethik- und Betrugsrisiko; führen Sie einen Prüfpfad von Entwurf gegenüber freigegebenem Eintrag und übermitteln Sie niemals automatisch.
• Arbeitszeitrecht: Stundennachweise für die Abrechnung sind nicht die gesetzlich vorgeschriebene Arbeitszeiterfassung; die EU-Rechtsprechung verpflichtet Arbeitgeber zur Erfassung der Arbeitszeit (EuGH C-55/18), halten Sie die Zwecke daher getrennt und dokumentiert [8].

Erste Schritte

1. 10-20 Freiwillige auswählen; Ausgangswerte messen: erfasste Stunden pro Woche, Eintragsverzug, Abschreibungen, abgelehnte Rechnungen.
2. Den Umfang mit der oder dem Datenschutzbeauftragten und dem Betriebsrat vereinbaren: Quellen, nur Metadaten, Speicherdauer, kein Leistungsranking.
3. Ein Produkt aus Weg A pilotieren, mit Mandatsliste und zwei als Regeln hinterlegten Mandantenrichtlinien.
4. Zwei Wochen lang täglich prüfen; Gründe für Annahme/Änderung/Ablehnung protokollieren und Regeln sowie Stilbeispiele nachjustieren.
5. Über den Rollout anhand von Realisierung, Akzeptanzquote und Partner-Rückmeldung entscheiden; die Rechnungsprüfung auf Mandantenseite später ergänzen.

Quellen

1. Onit — Using AI to solve UTBMS issues for law firms and legal departments — https://onit.com/blog/ai-solve-utbms-ledes-outside-counsel-corporate-legal-departments
2. City AM — Laurel and Legora partnership turning legal AI tasks into time entries — https://www.cityam.com/?p=2465400
3. Smokeball — Getting started with AutoTime — https://support.smokeball.com/hc/en-gb/articles/5860708227863
4. Intapp — Intapp Time product page — https://www.intapp.com/time/
5. Clio Help Center — Get started with Clio Timekeeping — https://help.clio.com/hc/articles/50852535786139-Clio-Timekeeping
6. Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act) — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
7. Regulation (EU) 2016/679 (GDPR) — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj
8. CJEU, Case C-55/18 (CCOO), working-time recording — https://curia.europa.eu/juris/liste.jsf?num=C-55/18
9. American Bar Association — AI time tracking for lawyers — https://www.americanbar.org/groups/law_practice/resources/law-technology-today/2025/ai-time-tracking-for-lawyers/
10. MLT Aikins — Launches Laurel as its AI timekeeping platform — https://www.mltaikins.com/news/mlt-aikins-launches-laurel-as-its-ai-timekeeping-platform/