Wer bei den Begriffen Python, Django und Java an eine Würgeschlange, den gleichnamigen Revolverhelden und eine Sundainsel der Republik Indonesion denkt, sollte diesen Artikel aufmerksam studieren. Nach einer aktuellen Studie der „Law Society“ werden die schnellen Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz zu einer deutlichen Änderung der juristischen Arbeitswelt führen („Rechtsberatung 4.0“). Konkrete Projekte wie „Bryter“, „Litax“ oder „Rightmart“ stehen pars pro toto für die zunehmende Digitalisierung der Rechtsdienstleistungsbranche.
Demzufolge ist fraglich, wie sich (Steuer-) Juristen auf diese Entwicklungen vorbereiten können. Die Antwort darauf allein in Programmierkenntnissen zu suchen, greift zu kurz. Vielmehr ist ein vertieftes Verständnis erforderlich, um die Möglichkeiten als auch die Grenzen der die Technologisierung der Rechtswissenschaft treibenden Entwicklungen (= „Big Data“, „Künstliche Intelligenz“(KI) und die „Blockchain“-Technologie) realistisch einschätzen zu können.
Wer meint, dass es sich dabei um „Modeerscheinungen“ handelt, der irrt gewaltig. Im Gegenteil, das Zeitalter der großen Datenmengen hat gerade begonnen. Das Fraunhofer-Institut hat die KI sogar als Basistechnologie erkannt. Der Marktforscher „Tractica“ schätzt, dass der weltweite Umsatz mit Anwendungen der KI von 644 Mio. Dollar im Jahr 2016 auf 36,8 Mrd. Dollar im Jahr 2025 steigt. Schließlich wird der Aufbau vertiefter Kenntnisse der Blockchain-Technologie in Zukunft immer mehr erforderlich sein, um digitale Geschäftsprozesse zu begleiten („ICO statt IPO“).
Offensichtlich ist, dass die hierfür notwendigen IT-Kenntnisse mangels zeitlicher Disponibilität nicht durch ein weiteres (Informatik-)Studium erwerben werden können. Ein Ausweg aus diesem Dilemma sind MOOC wie Udacity.com, Udemy.com oder coursera.com. Diese bieten entsprechende Kurse für ein den persönlichen Anforderungen angepasstes Curriculum, das wie folgt aussehen könnte:
Der Erwerb von Grundkenntnissen einer Programmiersprache ist zunächst unvermeidlich. In dem Kontext bietet sich Python als eine relativ leicht zu erlernende Programmiersprache an. Zugleich können mit Python fast alle vorgenannten Technologien „bedient“ werden. So reichen für die Analyse von Massendaten Grundkenntnisse in Python und den entsprechenden Programmen aus (z.B. „Jupyter Notebook“). Da Python über eine große Anzahl von importierbaren Modulen (z.B. „Pandas“ für die Verwaltung von Daten und deren Analyse oder „Pyspark“ für die Analyse größerer Datenmengen auf einem Computer oder Rechencluster) verfügt, genügen häufig wenige Zeilen Code, um erste Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen. Auch die praktische Umsetzung des maschinellen Lernens durch bestimmte Kernalgorithmen kann unter Einsatz der Software-Bibliothek Scikit-Learn mit wenig Programmieraufwand erfolgen. Gerade im Hinblick auf das maschinelle Lernen ist jedoch hervorzuheben, dass es beim Erlernen der Kernalgorithmen nicht darum geht, aus dem Juristen einen Machine Learning Engineer zu machen. Vielmehr soll ein realistisches Verständnis des maschinellen Lernens entwickelt und zugleich eine gemeinsame Sprache zu Programmierern bzw. IT-Personal aufgebaut werden. Schließlich sind Python-Kenntnisse hilfreich, um beispielsweise eine einfache Blockchain zu programmieren und diese Technologie (Begriffe wie „Hash-Werte“, „Block“ oder „Mining“) als auch ihre Einsatzmöglichkeiten wirklich zu verstehen.
Die vorgenannten Ausführungen zeigen, dass das Erlernen entsprechender IT-Kenntnisse eine wertvolle Investition in die Zukunft ist. Fritz Esterer, CEO der WTS Gruppe, hat insoweit zutreffend erkannt, dass das (steuer-) juristische Stellenangebot in nicht allzu ferner Zukunft lauten könnte: „KI-Experten dringend gesucht“.
