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Die Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) im Rechtsbereich verläuft nicht in gemächlichen Schritten, sondern in Sprüngen. Noch vor wenigen Jahren sprachen alle über Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Gemini oder Claude. Heute steigern diese Systeme ihre Leistungsfähigkeit so schnell, dass Fachleute von einer „Kapazitätsverdopplung pro Quartal“ sprechen. Mit den sogenannten Large Concept Models (LCMs) beginnt nun eine neue Phase: Während LLMs Wörter und Satzteile wie Perlen an einer Kette aneinanderreihen, arbeiten LCMs mit ganzen Bedeutungsblöcken. Semantische Einheiten, die wie fertige Gedankenpakete daherkommen. Das verändert die Spielregeln: Stellen Sie sich vor, Sie lesen den Entwurf einer EU-Verordnung. Noch bevor Sie den Text ganz durchgearbeitet haben, meldet Ihr System: „Achtung! Der neue ‚Sorgfaltspflicht‘-Tatbestand kollidiert mit Ihren internen Lieferketten-Regelungen.“ Dabei taucht das Wort „Lieferkette“ im Gesetz gar nicht auf. Ein LCM erkennt den inhaltlichen Zusammenhang trotzdem. Ein LLM könnte das nicht. Für die Compliance-Praxis ist das auch kein theoretischer Luxus. Es geht vielmehr um die Fähigkeit, Rechtsgedanken zu erkennen, zu vergleichen und in Beziehung zu setzen, statt sich allein auf sprachliche Muster zu verlassen.