Unsere Einordnung
Beginnen Sie mit einem abgeschlossenen Satz von Verträgen, die Ihr Team bereits von Hand geprüft hat. Formulieren Sie Ihre echten Fragen aus der Due Diligence als Extraktions-Prompts und prüfen Sie jedes Ergebnis über seinen Quelllink. Die Startseite von Hebbia zeigt ein Finanzbeispiel mit Farbmarkierungen und einer Einschätzung der Deal-Überzeugung; Quelllinks und Prüfung tauchen erst auf den Seiten der Kanzleien auf.
Was Sie in Matrix laden
Hebbia beschreibt Matrix als Tool zum Lesen großer Dokumentenbestände wie Pflichtveröffentlichungen, Datenräume und Verträge. Das Beispiel auf der Startseite ist ein Finanz-Screening eines einzelnen Unternehmens: 23 aufgeführte Quelldateien, darunter SEC-Einreichungen, Transkripte von Earnings Calls, Investorenpräsentationen und Marktdaten, speisen eine Tabelle mit Kennzahlen.
Die juristischen Beispiele ähneln eher einem Datenraum für die Due Diligence. Bei Ice Miller lud ein Associate im zweiten Jahr eine komprimierte Datei mit Transaktionsdokumenten von 30 Gigabyte hoch. Hebbia behielt die Ordnerstruktur bei und baute eine Matrix über alle Verträge, die er dann an den Workflow seines Teams anpasste. Bei Troutman Pepper Locke bestand der Input aus mehr als 1.000 alten Erdgasverträgen aus mehreren Jahrzehnten, mit je nach Ort angepassten Bedingungen. Alle mussten vor einer Migration geprüft werden.
Das Raster lesen und die Fragen formulieren
Auf der Startseite listet das Beispiel Attribute wie LTM-Umsatz, EBITDA-Marge, Marktkapitalisierung und Nettoverschuldungsgrad auf, mit Werten und einer Spalte für die Grundlage, die den Zeitraum oder die Datenquelle nennt, etwa LTM oder Schätzungen von Capital IQ. Es zeigt ein einziges Unternehmen und sagt daher nichts darüber, wie eine juristische Matrix über viele Verträge hinweg aufgebaut ist.
Orrick nennt als Anwendungen die gesellschaftsrechtliche Due Diligence, die Analyse von Deal Points bei M&A, die Auswertung von Mietverträgen und die Zusammenfassung von Governance-Dokumenten. Die Kanzlei beschreibt, wie Matrix komplexe Workflows in schrittweise Aktionen von KI-Agenten zerlegt und die Ergebnisse in einem strukturierten Raster ordnet, das Kollegen prüfen und verifizieren können.
Das Team von Troutman Pepper Locke zeigt den Schritt, in dem die Fragen formuliert werden. Seine eMerge-Gruppe verfeinerte die Prompts an einer Stichprobe von Verträgen, bevor sie auf den gesamten Bestand ausweitete. Das Ergebnis waren der genaue Wortlaut der Klauseln, eine verständliche Zusammenfassung der wichtigsten Bedingungen und eine standardisierte Codierung, wobei die Datenpunkte mit dem Quelltext verlinkt waren.
Quelllinks und die Einschätzung der Überzeugung
Das Beispiel auf der Startseite nutzt grüne, rote und gelbe Markierungen neben den Kennzahlen, etwa eine grüne beim Nettoverschuldungsgrad und eine rote beim Fälligkeitsprofil. Sein einziger Indikator, der einer Zuverlässigkeitsangabe ähnelt, ist eine Einschätzung der Deal-Überzeugung von Low bis High, die im Beispiel auf Monitor Only steht. Die Seite verknüpft sie mit der Wahrscheinlichkeit und Umsetzbarkeit einer Transaktion. Lesen Sie sie daher als Deal-Signal, nicht als Bewertung der Zuverlässigkeit einer Antwort.
Quelllinks werden auf den Seiten der Kanzleien beschrieben. Der Associate von Ice Miller sagt, die Plattform liefere mit Zitaten belegte Antworten, und er könne direkt zum Zitat springen, um jeden Punkt zu prüfen. Troutman Pepper Locke beschreibt extrahierte Daten, die mit dem Quelltext verlinkt sind, sodass Prüfer sie mit einem Klick validieren können.
Wo die Anwälte im Ablauf stehen
Bei Ice Miller lässt ein M&A-Partner eingehende Redlines durch Hebbia laufen, um wesentliche Änderungen von kosmetischen zu trennen. Laut der Kanzlei verbringen Associates weniger Zeit mit Routinearbeit und sammeln mehr Übung in juristischer Arbeit. Troutman Pepper Locke sagt, die frei gewordene Kapazität habe sich von der Informationsextraktion hin zu Synthese und Risikoanalyse verlagert.
Die Seite von Orrick beschreibt ein Raster, das Anwälte prüfen und verifizieren sollen, nennt aber weder Zitate noch ein Prüfverfahren. Fragen Sie in einer Demo nach beidem. Troutman Pepper Locke sagt außerdem, dass Anwälte frühere Prompts und Extraktionen aus vorherigen Mandaten für denselben Mandanten wiederverwenden.
Redaktionelle Empfehlung für einen Pilot: Bearbeiten Sie eine abgeschlossene Stichprobe von Hand und mit Matrix. Fordern Sie Zitat, Zusammenfassung und Kennzeichnung als getrennte Ergebnisse an, damit sich jedes einzeln prüfen lässt. Vergleichen Sie Zelle für Zelle über die Quelllinks und laden Sie den vollständigen Datenraum erst danach.
Umgang mit Daten, nach Angaben von Hebbia
Auf der Sicherheitsseite von Hebbia heißt es, dass Dokumente, Prompts und Ergebnisse der Nutzer nie zum Training der eigenen Modelle oder der Modelle eines Modellanbieters verwendet werden, mit dem Hebbia zusammenarbeitet. Auch die Seite von Orrick sagt, dass Hebbia nicht mit Nutzerdaten trainiert.
Dieselbe Sicherheitsseite gibt an, dass Hebbia in den USA und der EU tätig ist, mit regionaler Verarbeitung für Speicherung und Inferenz und bei Bedarf einem dedizierten Tenant.
Der Auftragsverarbeitungsvertrag sieht vor, dass Hebbia bei Vertragsende alle Daten des Auftragsverarbeiters nach Wahl des Kunden unverzüglich vernichten oder zurückgeben muss. Verlangt das Gesetz eine Aufbewahrung, isoliert Hebbia die Daten von jeder weiteren Verarbeitung, bis die Löschung rechtlich zulässig ist. Hebbia kündigt die Beauftragung eines neuen Unterauftragsverarbeiters mindestens 10 Tage im Voraus an, und der Kunde kann aus begründeten Datenschutzgründen schriftlich widersprechen. Ohne Widerspruch in dieser Frist gilt der Unterauftragsverarbeiter als genehmigt.
Die Sicherheitsseite nennt ISO 42001, SOC 2 Type 2 und ISO 27001 für Hebbias eigenes Programm. Ob das für ein bestimmtes Mandat ausreicht, entscheidet Ihr Datenschutzteam.
Grenzen der öffentlichen Beispiele
Das Produktbeispiel stammt aus dem Finanzbereich, mit SEC-Einreichungen und Transkripten von Calls, und die juristischen Workflows stammen von Kundenseiten. Die Startseite zeigt keine juristische Matrix. Prüfen Sie den Aufbau deshalb an Ihren eigenen Dateien, bevor Sie von einer Zeile pro Vertrag ausgehen.
Die Ergebnisse sind vom Anbieter angegeben und messen Unterschiedliches: Orrick berichtet von einer Due Diligence in Minuten statt Tagen, Ice Miller von einer 30-Stunden-Aufgabe, die halbiert wurde, und Troutman Pepper Locke von einem Projekt, das ohne Hebbia schätzungsweise drei- bis viermal länger gedauert hätte. Sie lassen sich nicht gegeneinander abwägen und sagen nichts über die Genauigkeit aus.
Methodik und Grenzen
2026-10-19
Diese datierte Momentaufnahme zählt unterschiedliche Unternehmen in öffentlichen Kundenbelegen. „Bestätigt“ steht für eine Fallstudie, eine namentliche Kundenstimme oder eine Pressequelle, „Selbst angegeben“ dafür, dass das Unternehmen es usedby selbst mitgeteilt hat, „Beobachtet“ für einen Eintrag beim Anbieter und „Signal“ für eine Stellenanzeige. Alle vier zählen, ihre Beweiskraft ist aber unterschiedlich. Entfernte Einträge und Einträge ohne Nachweisstufe sind ausgeschlossen. Die Beispiele sind eine begrenzte Auswahl, die innerhalb von 90 Tagen geprüft wurde. Angaben zum Anbieter sind belegte Datensätze, die innerhalb von 60 Tagen geprüft wurden. Die Abdeckung ist ungleichmäßig, und fehlende Belege bedeuten „unbekannt“. Diese Zahlen messen weder Marktanteile noch Produktleistung. Erfassungsdaten sind keine Einführungsdaten.
