Automatisieren ohne Programmieren

Wir können die Entscheidung jetzt automatisieren. Es fehlt nur der Code. Jetzt gibt es zwei Möglichleiten: die Regeln können für diese Entscheidung individuell nach dem Blueprint der Visualisierung geschrieben werden. Oder es kann eine No-Code-Plattform wie Bryter, Legal OS, oder KnowledgeTools verwendet werden. Die beiden letzteren verwenden Rulemapping um die visualisierten Regeln direkt, ohne Programmierung und zum größten Teil automatisch in die ‚Regelverarbeitungsmaschine‘ zu ‚übersetzen‘.

Rulemapping visualisiert nicht nur. Es codiert Regeln ausführungsbereit. Aus Sprache wird über die Visualisierung Computercode. Die hinter der Repräsentation stehende formale Abbildung des Bedingungsgefüges ist im Prinzip bereits in Code übersetzt. Durch den mit einem generischen System produzierten Code entfällt die Notwendigkeit, im Einzelfall zu programmieren. Die Regelmaschine automatisiert, was man sieht.

Es fehlen noch die Texte, die aus kleinsten Bausteinen entlang der Regeln zusammengesetzt werden. Lego for Law. Lego for Rules. Die Arbeit, einen Text so herunter zu brechen, dass alle notwendigen Varianten in einer sinnvollen Architektur abgebildet sind, haben wir schon geleistet.

Eine Eingabemaske für die notwendigen Daten vervollständigt unseren Automatisierungsprozess.

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Daten, Daten, Daten

Die Daten sind mehr als nur die notwendige Grundlage für eine einzelne Entscheidung. Aggregiert ermöglichen sie uns ein neues Bild der Rechtsverwendung. "Daten sind die neue Elektrizität" (Kevin Kelly). Wir wollen nicht nur automatisieren, sondern alle Daten aus allen automatisiert abgewickelten Entscheidungen, Bescheiden, Vorgängen, Reports usw. zur Verfügung haben. Stellt man sich einen so digitalisierten Bereich als eine Landkarte vor, auf der alle Vorgänge eine Spur hinterlassen, dann kann man zählen und auswerten. Wie oft, in welchem Kontext, mit welchen anderen Bausteinen und Entscheidungspunkten zusammen, von wem und zu welchem Zeitpunkt? Alles lässt sich dann in beliebiger Kombination auswerten. Wie oft in 11.000 Fällen kam eine bestimmte Ausnahme vor? Wie oft in Kombination mit einer weiteren Ausnahme? Wie oft im Zeitraum der letzten drei Monate usw.?

Daten können, unter Wahrung des Datenschutzes, eine große Ressource sein, unsere Systeme zu verbessern und angemessenere Entscheidungen zu treffen. Sie ermöglichen uns, mehr über die Rechtswirklichkeit zu erfahren. Wie und mit welchen Argumenten zum Beispiel Rechtsschutzversicherer Deckung ablehnen, darüber konnten wir bisher nur spekulieren. Anhand von über 4.000 Anfragen in der Diesel-Auseinandersetzung wertet eine gerade vorliegende Dissertation ein automatisierendes System aus und schlüsselt die Argumentationsmuster detailliert auf. Das wiederum liefert einen tiefen Einblick in das Verhalten von Rechtsschutzversicherern gegenüber ihren Kunden. Daten, sinnvoll genutzt, ermöglichen es, unsere komplizierten Regelungssysteme besser zu gestalten.

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Künstliche Intelligenz und Entscheidung

Die Intelligenz der Regel-Maschine zeigt sich darin, dass sie Regeln präzise abarbeitet und ausführt. Das bezeichnete man noch in den 90ger Jahren als Künstliche Intelligenz. Nach dem heutigen Begriff von KI ist es keine lernende Maschine. Sie führt aus, aber sie lernt nicht aus vorausgegangenen Fällen. Die Regeln sind eingestellt. ….

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