Juridische AI-agenten

24 april 2026

In februari 2025 bespraken we hoe AI-agenten de nieuwste hype waren. Inmiddels zijn ze alomtegenwoordig. In dit artikel hebben we het over juridische AI-agenten. We beantwoorden de volgende vragen: Wat zijn juridische AI-agenten? Waarom zijn ze belangrijk? We bespreken de implementatie, beperkingen en risico’s ervan. Tot slot bekijken we hoe u SharePoint en Copilot kunt gebruiken om juridische AI-agenten te maken.

Wat zijn juridische AI-agenten?

Juridische AI-agenten zijn AI-systemen die zijn ontworpen om juridische taken autonoom of semiautonoom uit te voeren. Ze combineren grote taalmodellen met tools, geheugen en besluitvormingsvermogen om juridisch werk te verrichten. Dit varieert van routinetaken tot complexe juridische redeneringen die uit meerdere stappen bestaan.

Waarvoor worden ze gebruikt? Juridische AI-agenten kunnen jurisprudentie, wetten en regelgeving doorzoeken. Ze vatten juridische documenten en precedenten samen en brengen relevante bronnen voor een bepaalde juridische vraag in kaart. Ze zijn ook in staat om contracten, pleitnota’s, memo’s en processtukken op te stellen, overeenkomsten te beoordelen en te redigeren, en belangrijke clausules uit talloze documenten te halen. In het kader van due diligence kunnen ze duizenden documenten scannen, risico’s en ongebruikelijke voorwaarden markeren en bevindingen ordenen in gestructureerde rapporten. Ze kunnen ook helpen bij compliance: ze kunnen wijzigingen in regelgeving bijhouden en controleren of bedrijfspraktijken in overeenstemming zijn met de geldende regels.

Zoals uit bovenstaande voorbeelden blijkt, verschillen juridische AI-agenten van eenvoudige juridische AI-tools. Een eenvoudige juridische AI-tool kan misschien een vraag beantwoorden of een document samenvatten. Een agent gaat verder. Hij kan a) een complexe juridische taak opsplitsen in deeltaken, b) zelfstandig gebruikmaken van tools zoals zoekmachines en databases, c) zijn eigen output aanpassen op basis van tussentijdse resultaten, en d) met minimale menselijke tussenkomst werken in workflows die bestaan uit meerdere stappen.

Waarom zijn ze belangrijk?

Juridische dienstverlening is van oudsher duur, traag en voor veel mensen ontoegankelijk. Zelfs een eenvoudige contractbeoordeling of een eenvoudige juridische vraag kan duur uitvallen als deze door een advocaat wordt behandeld. Een AI-agent kan dit mogelijks binnen enkele seconden en tegen een fractie van de kosten afhandelen. Dit heeft grote gevolgen voor de toegang tot het rechtssysteem: miljoenen mensen die momenteel zonder professionele hulp hun weg moeten vinden in juridische kwesties, zouden hierdoor kunnen beschikken over zinvolle ondersteuning.

Voor advocatenkantoren en juridische afdelingen is de toename in efficiëntie aanzienlijk. Taken zoals due diligence-onderzoeken, waaraan teams van junior advocaten vroeger wekenlang moesten werken, kunnen nu in enkele uren worden afgehandeld. Hierdoor verschuift de toegevoegde waarde van advocaten van tijdrovende documentverwerking naar het leveren van hoogwaardig advies, het uitstippelen van strategieën en het onderhouden van cliëntrelaties.

Daarnaast speelt ook een concurrentieaspect mee. Bedrijven en juridische teams die deze tools effectief inzetten, zullen meer werk kunnen verwerken, tegen lagere kosten en aan een sneller tempo.

We mogen evenwel niet vergeten dat er bij juridisch werk veel op het spel staat. Fouten kunnen mensen hun vrijheid, hun geld of hun rechten kosten. Daarom is de vraag hoeveel autonomie AI-agenten mogen krijgen – en onder welk toezicht – momenteel een van de belangrijkste discussies ter zake.

Implementatie, beperkingen en risico’s

Hoe worden juridische AI-agenten geïmplementeerd? Wat zijn de beperkingen en wat zijn de risico’s? Toezicht blijft essentieel.

Implementatie: er zijn twee soorten juridische AI-agenten. De eerste zijn zelfstandige platforms waarop advocatenkantoren zich abonneren. De tweede zijn functies die zijn geïntegreerd in bestaande juridische software, zoals tools voor contractbeheer of eDiscovery. Voor de implementatie moet de agent doorgaans worden gekoppeld aan de documentbeheersystemen, juridische databases en onderzoeksplatforms van een kantoor. Grotere organisaties gaan soms nog een stap verder. Zij kunnen op basis van algemene modellen agenten op maat bouwen en deze afstemmen op specifieke rechtsgebieden of interne werkprocessen. De omgang met gegevens is een cruciale overweging tijdens dit proces. Kantoren moeten zorgvuldig bepalen welke cliëntinformatie in deze systemen kan worden ingevoerd, terwijl ze tegelijkertijd voldoen aan hun verplichtingen m.b.t. het beroepsgeheim.

Beperkingen: De bekendste beperking zijn de hallucinaties: AI-systemen kunnen vol overtuiging onjuiste informatie genereren, zoals verwijzingen naar rechtszaken die volkomen aannemelijk lijken maar totaal verzonnen zijn.

Daarnaast hebben deze systemen ook moeite met genuanceerde juridische beoordelingen. Dit geldt met name op gebieden waar tegenstrijdige belangen moeten worden afgewogen, waar moet worden voorspeld hoe een specifieke rechter zou kunnen oordelen, of waar men rekening moet houden met de ongeschreven normen van een bepaald rechtsgebied of een bepaalde rechtbank.

Ze hebben ook een kennisbeperking. Ze kunnen recente wetswijzigingen of recent beslechte zaken missen als ze niet zijn aangesloten op live juridische databases. (In een eerder artikel bespraken we hoe verschillende AI’s niet op de hoogte waren van het feit dat artikel 1382 van het Belgische Burgerlijk Wetboek was vervangen).

Juridische AI-agenten hebben ook moeite met complexe zaken die onder meerdere rechtsgebieden vallen, waarbij de wetgeving over de grenzen heen aanzienlijk verschilt. Zulke gevallen blijven bijzonder lastig voor huidige systemen om betrouwbaar af te handelen.

Er zijn ook risico’s, die zich op verschillende niveaus voordoen. Voor individuele cliënten kan een te grote afhankelijkheid van AI-output zonder voldoende toetsing door een advocaat leiden tot slecht juridisch advies. Dit kan ernstige gevolgen hebben. Voor advocatenkantoren zijn er risico’s op het gebied van beroepsverantwoordelijkheid. Advocaten hebben deontologische verplichtingen op het gebied van bekwaamheid en toezicht. Deze verdwijnen niet zomaar omdat een AI het werk heeft gedaan. Regelgevers lopen nog steeds achter en de regels rond het gebruik van AI in de juridische praktijk ontwikkelen zich ongelijkmatig in de verschillende rechtsgebieden. Er is ook een breder systeemrisico: enerzijds maken AI-agenten juridische diensten goedkoper en sneller. Maar er is een ernstig risico dat het gebruik van AI-agenten zich zou kunnen concentreren in kantoren en cliënten met ruime middelen. Dit zou de kloof in de toegang tot het recht dan juist vergroten in plaats van verkleinen.

Toezicht blijft een must. Juridische AI-agenten werken momenteel volgens verschillende toezichtmodellen. Deze variëren van volledig onder toezicht (elke output wordt door een menselijke advocaat beoordeeld) tot human-in-the-loop (AI handelt, maar een mens keurt het goed voordat er iets wordt ingediend) tot volledig autonoom, wat nog steeds zeldzaam is bij juridisch werk met hoge inzet. De algemene consensus binnen de advocatuur is dat menselijk toezicht essentieel blijft. Dit geldt met name voor alles wat rechtstreeks van invloed is op de wettelijke rechten van een cliënt.

SharePoint en Copilot gebruiken om juridische AI-agenten te maken

Veel advocatenkantoren maken gebruik van SharePoint en Copilot. Hoe eenvoudig is het om juridische AI-agenten te gebruiken met SharePoint en Copilot? Laten we dat eens bekijken.

SharePoint fungeert als kennisbank voor de agent. Advocatenkantoren kunnen hun documenten, standaardcontracten, interne richtlijnen en dossierbestanden in SharePoint opslaan. Copilot kan vervolgens zo worden geconfigureerd dat het die informatie gebruikt bij het beantwoorden van vragen of het genereren van documenten. (Dit kwam aan bod in ons artikel over Retrieval Augmented Generation). De kwaliteit van de output van de agent hangt sterk af van hoe goed de SharePoint-omgeving is georganiseerd. Slecht gestructureerde documenten of documenten met inconsistente bestandsnamen zullen bijvoorbeeld onbetrouwbare resultaten opleveren.

Via Copilot Studio kunnen advocatenkantoren op maat gemaakte chatbots bouwen die vragen beantwoorden. De antwoorden zijn gebaseerd op interne documenten, en de bots kunnen standaardcorrespondentie of contracten opstellen aan de hand van door het kantoor goedgekeurde sjablonen. De chatbots kunnen ook uitgebreide overeenkomsten samenvatten en helpen bij het registreren van nieuwe zaken. Ze kunnen worden geïntegreerd in Teams, Outlook of SharePoint zelf. Met andere woorden: advocaten hebben er toegang toe via de tools die ze dagelijks al gebruiken.

Er zijn echter enkele beperkingen en risico’s waarmee rekening moet worden gehouden. De belangrijkste beperking is dat deze aanpak het best werkt voor intern gerichte taken waarbij gebruik wordt gemaakt van de eigen documenten van een kantoor. Het is geen vervanging voor gespecialiseerde platforms voor juridisch onderzoek die zijn gekoppeld aan actuele jurisprudentiedatabases.

Daarnaast zijn er belangrijke overwegingen op het gebied van beheer: kantoren moeten zorgvuldig controleren tot welke documenten Copilot toegang heeft. Het systeem maakt immers niet automatisch onderscheid tussen vertrouwelijke cliëntdossiers en algemene precedenten. Het feit dat Microsoft cloud-producten worden gebruikt voor gegevensverwerking en -opslag moeten vóór de implementatie ook worden getoetst aan de specifieke vertrouwelijkheidsverplichtingen van een kantoor. Vinden uw cliënten en balie het goed dat Microsoft via Copilot toegang heeft tot hun informatie?

Over het algemeen vormen SharePoint en Copilot een relatief toegankelijk vertrekpunt. Het vereist evenwel een zorgvuldige opzet en voortdurend toezicht om er in een juridische context op verantwoorde wijze gebruik van te kunnen maken.

Bronnen: