Wie gehen wir mit Feedback um?
September 2024 |
Es fehlt der Hinweis, dass diese Rechtsprechung sich nicht nur auf Partnerschaftsgesellschaften Anwendung findet sondern rechtsformübergreifend anwendbar ist. In der aktuellen Weiterentwicklung unserer GPT-Zusammenfassungen 2.0 haben wir noch stärker den Fokus darauf gelegt, alle wichtigen Bestandteile des Originaltextes zu berücksichtigen, und haben die Zusammenfassungen dahingehend erweitert. |
September 2024 |
Zu knapp und daher zu wenig Input! Wir haben die GPT-Zusammenfassungen in der neuen Version so optimiert, dass sie übersichtlicher und vollständiger sind. |
August 2024 |
Kurze Zusammenfassung mit allen wichtigen Stichpunkten. Wir freuen uns, dass die GPT-Zusammenfassungen hilfreich für Sie sind! |
Juni 2024 |
Etwas zu kurz geraten. Die genau richtige Länge für Zusammenfassungen zu schaffen, ist eine der Aufgaben für die neue Version der GPT-Zusammenfassungen auf Wolters Kluwer Online. Wir haben Ihre Rückmeldung aufgenommen. |
Juni 2024 |
Die Zusammenfassung ist nicht gut. Die Kernpunkte fehlen. In der neuen Version der GPT-Zusammenfassungen auf Wolters Kluwer Online werden wir die Darstellung der Kernpunkte verbessern. Danke für Ihr Feedback. |
Mai 2024 |
Kurz und verständlich Danke! |
April 2024 |
Zu verschachtelter Satz Die Verbesserung der sprachlichen Gestaltung ist Teil der Weiterentwicklung unserer GPT-Zusammenfassungen auf Wolters Kluwer Online. Danke für den Hinweis. |
März 2024 |
"Es wäre nützlich, wenn die entsprechenden Rechtsgrundlagen in der Zusammenfassung mit erwähnt werden könnten." Den Hinweis nehmen wir gerne auf. |
März 2024 | "die ausgeurteilten Beträge sind eher nicht interessant, sondern die Erwägungen zur Haftungsverteilung" Das Sprachmodell setzt die Schwerpunkte bei den einzelnen Urteilsbestandteilen (Tenor, Sachverhalt mit Prozessgeschichte, Gründe) in den Zusammenfassungen unterschiedlich. Wir arbeiten daran, die Gründe in den Vordergrund zu stellen. |
März 2024 |
"präzise und kurze Wiedergabe des Verfahrensganges und der Entscheidungsgründe" Das ist genau das Ziel, das wir mit den GPT-Zusammenfassungen verfolgen. |
Februar 2024 | Kernaussage der Entscheidung nicht vollständig wiedergegeben. Wir arbeiten kontinuierlich daran, mit dem Sprachmodell bei allen Zusammenfassungen die korrekte rechtliche Schwerpunktsetzung zu treffen. Wichtig ist, dass die GPT-Zusammenfassungen i.d.R. dafür gedacht sind, zu beurteilen, ob ein Urteil thematisch zur Fragestellung passt. Für eine rechtlich umfassende Bewertung ist das Lesen des Urteils weiterhin unentbehrlich. |
Februar 2024 | Es ist vernünftig, dass man als Anwender den Hinweis erhält, dass dies lediglich ein Werkzeug zur Unterstützung ist. Der Mehrwert dieser Anwendung ist mir aber nicht ganz klar. Viele Kund:innen sehen den Mehrwert insbesondere in den Fällen, für die z.B. kein Abstract oder Leitsatz vorliegt. Sie können mithilfe der GPT-Zusammenfassung dann sehr schnell entscheiden, ob sie ein Urteil komplett lesen sollten. |
Januar 2024 |
Die Zusammenfassung setzt die Schwerpunkte nicht gut. Bei einigen Urteilen/Beschlüssen scheint das KI-Sprachmodell den Anforderungen unserer Kund:innen noch nicht zu entsprechen, während das bei vielen anderen bereits der Fall ist. Wir arbeiten kontinuierlich an der weiteren Verfeinerung der Ergebnisse. Interessanterweise werden übrigens bei unseren Tests auch redaktionell durch Jurist:innen erstellte Zusammenfassungen nicht immer einheitlich als korrekt in der Schwerpunktsetzung empfunden. |
Januar 2024 |
„fasst die juristischen Ergebnisse nicht zusammen“ |
Dezember 2023 |
Für mich sind die Zusammenfassungen hilfreich. Danke! Es freut uns, dass Sie mit unseren GPT-Zusammenfassungen entscheiden können, welches Urteil für Ihre konkrete Fragestellung lesenswert ist. |
Dezember 2023 |
„viel zu unpräzise“ Wir halten es für richtig, dass die rechtliche Erfassung Aufgabe des Juristen bleibt. Uns geht es in dieser Beta um eine „Schnelllesefunktion“. |
Dezember 2023 |
"Wird der GPT-Algorithmus mit den von mir eingegebenen Suchanfragen trainiert?" Der GPT-Algorithmus nutzt ausschließlich interne Daten von Wolters Kluwer und es findet kein Training durch externe Daten statt. So sind hohe Standards für Datenintegrität und -sicherheit gewährleistet, im Einklang mit der Verpflichtung von Wolters Kluwer, strenge Datensicherheitsprotokolle und die eigenen globalen KI-Prinzipien für seine Kund:innen einzuhalten. |
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