MLTech: William, bevor du vorletztes Jahr nach München gewechselt bist, hast du einen Großteil deines Jurastudiums in Bayreuth verbracht. Dort hast du kurz nach dem ersten Semester die Bayreuther Initiative für Legal Tech (built e.V.) initiiert und konntest über 100 Mitglieder für das Thema Legal Tech gewinnen. Wie ist es zur Gründung gekommen und was hast du aus dieser Zeit gelernt?

William: In meinen ersten Semesterferien habe ich mich eher zufällig in das Thema Legal Tech eingelesen und sofort das Potenzial gesehen. Der gesamte Rechtsbereich hinkt, was Digitalisierung und Innovation angeht, leider stark hinterher. Seinerzeit habe ich Legal Tech als einen Bereich empfunden, der zwar enorme Chancen für die Branche birgt, dennoch nicht die verdiente Aufmerksamkeit erhält. Hilfreich ist hier vielleicht eine kurze zeitliche Einordnung. Wir haben built e.V. im Sommer 2022 gegründet, also noch vor dem Launch von ChatGPT. Zudem hatte ich schon früh ein großes Interesse an Unternehmensgründung. Deshalb habe ich die Initiierung von built e.V. auch als einen ersten niedrigschwelligen Schritt in diese Richtung gesehen.

Hierfür habe ich mich an einem Wochenende an das Konzept gesetzt und dieses unter die Leute gebracht. Ich habe mich sehr gefreut, daraufhin so viele Mitstreiter gefunden zu haben. Hierdurch habe ich gelernt, wie man Kommilitonen und später potenzielle Partner von einer bloßen Idee auf einem weißen Blatt Papier überzeugt. Rückblickend würde ich sagen, dass verschiedene Faktoren zum Erfolg der Initiative beigetragen haben. Ich war zur richtigen Zeit am richtigen Ort, hatte ein tolles Team und wir hatten das Momentum auf unserer Seite.

Schön zu sehen war, welchen unfassbaren Mehrwert Studierende trotz wenig Arbeitserfahrung für Gleichaltrige und Kanzleien haben können. Es ist zwar wichtig, als Kapitän die Richtung vorzugeben. Ebenso wichtig ist es aber, frühzeitig Verantwortung an Teammitglieder zu übertragen und Wertschätzung für ihre Arbeit zu zeigen. Unser Ziel war es, built e.V. wie ein Start-up mit flachen Hierarchien zu führen. Deshalb haben wir unsere Mitglieder bei vielen Entscheidungen miteinbezogen.

Mein Fazit ist einfach. Einfach machen. Meist lässt sich jedes Problem irgendwie lösen, und Probleme werden so oder so auftreten, auch solche, an die man vorher nicht gedacht hat. Wer seine Ideen nicht umsetzt, kann nicht aus Fehlern lernen. Das ist zwar eine Floskel, aber ich bin überzeugt, dass am Ende derjenige gewinnt, der am schnellsten lernt. Dafür bedarf es Fehlern. Und dafür muss man einfach machen.

Gerade dieser Gedanke ist auch über TUM.ai hinaus relevant. Vieles entsteht nicht aus perfekten Strukturen, sondern daraus, dass Studierende früh anfangen, Verantwortung übernehmen und unterwegs lernen.

MLTech: Du interessierst dich sehr für die Unternehmensgründung und möchtest später idealerweise ein eigenes Unternehmen aufbauen. Das ist nicht der klassische Weg, den man nach einem Jurastudium einschlägt. Was sagt dein Weg darüber aus, wie Studierende heute gründen können und warum gerade interdisziplinäre Konstellationen dabei so spannend sind?

William: Mir war schon sehr früh klar, dass ich keine klassische Anwaltskarriere bis zu meinem Lebensende verfolgen möchte. Bei einem ausgeprägten Interesse am Gründertum ist ein Jurastudium vielleicht nicht das erste Fach, das einem bei der Studienwahl in den Sinn kommt. Für die Unternehmensgründung ist aber letztlich nicht entscheidend, was man studiert. Mit keinem Studium auf der Welt kann man alle Kompetenzen erlernen, die man für den Aufbau eines erfolgreichen Unternehmens benötigt. Vielmehr braucht es ein gutes Team, das verschiedene Kompetenzen bündelt.

Genau das macht studentische Konstellationen so spannend. Gerade im Studium kommen Menschen mit ganz unterschiedlichen Perspektiven zusammen, die noch nicht in festen beruflichen Rollen denken müssen. Daraus entstehen oft die offensten und mutigsten Ideen. Wer sich früh mit anderen Disziplinen vernetzt, kann Probleme häufig breiter verstehen und am Ende auch besser lösen.

Außerdem ist es für eine Geschäftsidee hilfreich, wenn man mit offenen Augen durch die Welt geht und Dinge hinterfragt. Es geht primär um die Befriedigung eines Bedürfnisses. Das erreicht man meist, indem man ein Problem identifiziert und dieses zielgruppenorientiert löst. Erst wenn Menschen bereit sind, für diese Lösung Geld auszugeben, wandelt sich eine bloße Idee in ein tragfähiges Unternehmen.

Meine Wahl ist letztendlich auf Jura gefallen, da ich mir damit die beiden für eine Gründung wertvollen Kompetenzen Wirtschaft und Recht aneignen wollte. Die Legal-Tech-Szene ist hochdynamisch und hat kaum etablierte Player, sodass sie stark von Start-ups geprägt ist. Und wenn man sich für Letzteres interessiert, kommt man kaum daran vorbei, sich mit der Finanzierungsform des Wagniskapitals zu beschäftigen.

Ich persönlich habe das im Selbststudium gemacht, insbesondere durch digitale Newsplattformen wie Startup Insider und Gründerszene oder klassisch durch das Lesen von Büchern. Meine Leseempfehlungen sind „The Lean Startup“ von Eric Ries und „Blitzscaling“ von Reid Hoffman. Dank meines Praktikums bei Lambsdorff in Berlin und meiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter bei honert in München durfte ich auch praktische Erfahrungen in dem Bereich sammeln.

Ich habe Steuerrecht als Schwerpunkt an der LMU gewählt, einen Bereich, der nicht selten als eher langweilig und trocken abgestempelt wird. Aus meiner Sicht schlägt das Steuerrecht jedoch eine wichtige und spannende Brücke zwischen der rechtlichen und ökonomischen Bewertung von Sachverhalten. Zudem ist das Steuerrecht eng mit gesellschaftsrechtlichen Fragen verbunden und nicht selten Auslöser für konkretes Handeln von Unternehmen.

Gerade für Studierende ist das, glaube ich, ein wichtiger Punkt. Man muss nicht schon zu Beginn perfekt in ein festes Berufsbild passen. Oft ist es viel wertvoller, ein solides fachliches Fundament mit Neugier, Eigeninitiative und Offenheit für Zusammenarbeit zu verbinden.

MLTech: TUM.ai ist eine Initiative an der TU München, die als Schnittstelle zwischen KI-Forschung, Industrie und Unternehmertum agiert. Die Förderung von Talenten erfolgt über zwei Säulen: den Research Track für wissenschaftliche Forschung und den Initiative Track für die praktische Anwendung. Das operative Fundament bilden spezialisierte Taskforces und Departments, die sowohl interne Formate wie die Machine Learning Discussion Group als auch externe Großevents wie Hackathons organisieren. Durch sein Partnernetzwerk bietet der Verein direkten Zugang zu Branchenführern wie BMW sowie zu weltweiten Spitzenuniversitäten wie Harvard. Wie kommt es dazu, dass du als Jurastudent an der LMU bei TUM.ai gelandet bist?

William: Es ist tatsächlich ein Missverständnis, dass nur Leute mit Tech-Background oder TUM-Zugehörigkeit Mitglieder von TUM.ai werden können. Erstmals von der Initiative habe ich eher zufällig von einem Kollegen bei der Kanzlei honert gehört, der jemanden bei TUM.ai kannte.

Mich persönlich hat es zu TUM.ai verschlagen, da ich gemeinsam mit einem Freund ein Legal-Tech-Startup zur Automatisierung von Vertragsgestaltung im Gesellschaftsrecht gründen wollte. Hierfür haben wir einen Technical Co-Founder gesucht. Zudem wollte ich schon damals nach München ziehen, da mich die Start-up-Kultur dort fasziniert hat.

Für mich war TUM.ai vor allem wegen der Positionierung im Münchner Start-up-Ökosystem und der Dichte an hochtalentierten Menschen super interessant. Mit dem AI Entrepreneurship Lab, dem AI E-Lab, haben wir einen eigenen Start-up-Inkubator und arbeiten zudem eng mit anderen Größen der Münchner Venture-Szene wie dem CDTM, Manage and More, der UnternehmerTUM oder Venture-Capital-Gesellschaften zusammen.

Das AI E-Lab ist ein 14-wöchiges Inkubatorprogramm, im Rahmen dessen den Teilnehmenden geholfen wird, aus einer Idee ein erstes Produkt und später ein funktionierendes Unternehmen zu entwickeln. Dabei wird nicht nur im Rahmen des klassischen Build-Measure-Learn-Prozesses geholfen. Es werden auch andere wesentliche Bereiche wie Pitching, Legal and Tax Structure und Capital Raising beleuchtet.

Zudem gibt es den eigenen Co-Working-Space namens „TUM.ai Space“, der ausgewählten Start-ups zur Verfügung gestellt wird. Doch auch losgelöst von den konkreten Entrepreneurship-Angeboten bietet TUM.ai durch die Mischung aus Forschung, Kontakten zu großen Unternehmen und zahlreichen Hackathons beste Rahmenbedingungen für die eigene KI-Start-up-Gründung.

Gerade hier zeigt sich, warum TUM.ai für viele Studierende so attraktiv ist. Die Initiative ist nicht nur ein Netzwerk, sondern ein Ort, an dem Ideen, Forschung und Umsetzung tatsächlich zusammenkommen. Das ist auch deshalb interessant, weil es zeigt, wie studentisches Gründen heute aussehen kann. Nicht als isolierter Einzelweg, sondern als etwas, das aus Community, Austausch und gemeinsamen Strukturen heraus entsteht.

MLTech: Dieses Semester gab es über 650 Bewerbungen mit einer Aufnahmequote von knapp 6,5 %, und du hast an der Auswahl der neuen Mitglieder mitgewirkt. Wie erklärst du dir diesen enormen Andrang? Und was macht für dich eine Person zu einem perfekten Match für TUM.ai?

William: Mit Sicherheit profitieren auch wir vom KI-Hype. Viel entscheidender ist aber, dass die Initiative ein breites Angebot an Projekten hat, deren Umsetzung qualitativ auf dem allerhöchsten Niveau ist. Von Forschungsprojekten und Austauschprogrammen mit Harvard über Hackathons mit Google und OpenAI bis hin zur Unterstützung bei der Unternehmensgründung durch Osborne Clarke ist für jede KI-begeisterte Person etwas dabei.

Als weicher Faktor darf die einzigartige Community nicht unerwähnt bleiben. Dass die Mitglieder so gerne die Initiative ergreifen und ihre eigenen Ideen umsetzen, macht den Verein erst zu dem, was er ist. Man findet immer jemanden, den man für sein Projekt begeistern kann. Nicht umsonst werben wir damit, dass TUM.ai-Mitglieder gerne die Extrameile gehen.

Dieser TUM.ai-Spirit ist unglaublich ansteckend und motiviert einen selbst zu Höchstleistungen. Es ist einfach faszinierend, wie gut die Leute in ihrem eigenen Ding sind. Gleichzeitig ist das Klima super familiär. Mitglieder freuen sich, wenn du Interesse an ihrem Gebiet zeigst, und erklären dir gerne mehr dazu. Gerade zu Beginn der Mitgliedschaft ist die Lernkurve dadurch sehr steil.

Bei der Auswahl neuer Mitglieder wird besonders auf Eigenverantwortlichkeit, einen Blick über den Tellerrand und eine hohe Einsatzbereitschaft geachtet. Ganz wichtig ist auch die soziale Kompatibilität. Gesucht werden aufgeschlossene und kontaktfreudige Menschen, die offen gegenüber neuen Kulturen, Ideen und fachfremden Themen sind. Die TUM.ai-Community ist eine große Freundesgruppe. Schlussendlich würde man für seine Freunde immer mehr machen als für bloße Arbeitskollegen, mit denen man zwangsweise zusammenarbeiten muss.

Gerade darin liegt vielleicht einer der wichtigsten Punkte. TUM.ai scheint nicht nur wegen des Themas KI so gut zu funktionieren, sondern auch wegen der Kultur, die dahintersteht. Gute Projekte entstehen selten allein aus Expertise. Oft entstehen sie aus Vertrauen, Eigenverantwortung und dem Gefühl, gemeinsam an etwas Sinnvollem zu arbeiten.

MLTech: Das Legal & Finance Department bei TUM.ai kümmert sich in erster Linie um das Erstellen sowie Aushandeln von Verträgen mit Partnerunternehmen und um die Aufrechterhaltung der finanziellen Stabilität. Zu letzterem zählen insbesondere die Finanzplanung, das Erschließen neuer Einnahmequellen und die Erstellung des steuerlichen Jahresabschlusses. Lohnt es sich für Jurastudierende, Mitglied zu werden? Und was hast du selbst während deiner Zeit bei TUM.ai gelernt, das du im Studium oder in Praktika nie bekommen hättest?

William: Ganz klare Antwort. Ja, es lohnt sich. Man sieht etwas anderes als die juristische Bubble und trifft auf Menschen, mit denen man ansonsten wohl eher weniger in Berührung käme. Vor allem aber lernt man in sehr kurzer Zeit thematisch unfassbar viel Neues und entdeckt andere, besonders unternehmerisch geprägte Denkansätze.

Gelernt habe ich vor allem eigenverantwortliches Arbeiten. Ich durfte Verträge erstellen und aushandeln, für die ich selbst verantwortlich war. Deren enorme finanzielle Bedeutung und der Umstand, dass kein Associate oder Partner noch einmal darüber schaut, sind einem dabei stets bewusst.

Ich durfte außerdem in der Uni Gelerntes in realen Fällen anwenden, insbesondere im Steuerrecht. Parallel wurde mir aber auch vor Augen geführt, dass sich die Praxis teils stark von der universitären Theorie unterscheidet. Abseits vom Juristischen habe ich vor allem Teamführung, Großeventplanung und den Umgang mit Verantwortung gelernt.

Wertvoll war auch die Erkenntnis, dass ich als „Fachfremder“ einen erheblichen Mehrwert in einer auf Tech spezialisierten Organisation leisten kann. Vor allem aber habe ich unfassbar tolle, smarte sowie engagierte Menschen kennengelernt und mir ein Netzwerk aufgebaut, von dem ich ein Leben lang profitieren werde.

Gerade für Jurastudierende liegt darin ein spannender Gedanke. Wer nur innerhalb der eigenen Fachlogik bleibt, lernt oft weniger darüber, wie andere Disziplinen arbeiten. Und genau dort entstehen heute viele der interessanten Entwicklungen.

Fazit:

Das Gespräch macht vor allem eines deutlich. TUM.ai ist nicht einfach nur eine studentische Initiative rund um Künstliche Intelligenz. Die Organisation steht vielmehr exemplarisch für eine Form des Lernens und Zusammenarbeitens, die in klassischen Studienkontexten oft zu kurz kommt. Studierende arbeiten dort nicht nur theoretisch an Themen, sondern übernehmen Verantwortung, entwickeln eigene Ideen weiter und bewegen sich in einem Umfeld, in dem unterschiedliche Disziplinen ganz selbstverständlich zusammenkommen.

Genau darin liegt die eigentliche Stärke von TUM.ai. Forschung, Entrepreneurship und praktische Umsetzung werden nicht getrennt voneinander gedacht, sondern miteinander verbunden. Auch juristische und wirtschaftliche Perspektiven sind dabei kein Randthema, sondern Teil des Ganzen. Das wird im Gespräch immer wieder sichtbar.

Was man daraus lernen kann, geht deshalb weit über eine einzelne Initiative hinaus. Dort, wo Studierende früh gestalten dürfen, Verantwortung bekommen und mit Menschen aus anderen Fachrichtungen zusammenarbeiten, entstehen oft die spannendsten Ideen. TUM.ai wirkt deshalb nicht nur als Plattform für KI-begeisterte Studierende, sondern auch als Modell dafür, wie studentische Initiativen heute funktionieren können.

Über die Autorin
Angelina Greiner (angelina.greiner@ml-tech.org) ist ehrenamtlich als Research Writer bei MLTech tätig und studiert Rechtswissenschaften an der Ludwig-Maximilians-Universität München.

Über die Redakteure
Soo Ho Park (sooho.park@ml-tech.org) ist ehrenamtlich als Chief Editor bei MLTech tätig und studiert Rechtswissenschaften an der Ludwig-Maximilians-Universität München.

Luis Hettrich (luis.hettrich@ml-tech.org) ist ehrenamtlich als Vorstand bei MLTech tätig und studiert Rechtswissenschaften an der Ludwig-Maximilians-Universität München.

Allgemeine Anregungen oder Anfragen zum Blog gerne an: blog@ml-tech.org.