Felipe Molina

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Student

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Karriere-Timeline

24.09.2019Podcast-Episode

IMR35 - IMR035: Legal Tech Lab Cologne | Interview Studierende

Teilnahme am IMR Jurapodcast

Bei: Universität zu Köln
🚀 Karriereweg von Felipe Molina

Fragen & Antworten

00:59–01:06

Warum hast du dich für Legal Tech begeistert?

Ich habe schnell gemerkt, dass Technologie das Recht zugänglicher und gerechter machen kann. Die Idee, juristische Fragen durch digitale Werkzeuge effizienter zu lösen, hat mich fasziniert – und zugleich motiviert, meine juristische Ausbildung um technische Kompetenzen zu ergänzen.

00:40–00:51

Welche Rolle spielte Prof. Rostalski bei eurer Gründung?

Frau Professor Rostalski war unsere Initiatorin. Durch ihre Vortragsreihe holte sie Expertinnen und Experten an die Universität zu Köln, brachte Jurist:innen und Informatiker:innen zusammen und gab uns den Rahmen, das Legal Tech Lab eigenständig aufzubauen.

01:18–01:41

Welche Themen bearbeitet ihr im Lab?

Wir decken alles ab, was Legal Tech berührt – von rechtsphilosophischen Fragen zum Technologierecht über praxisnahe Anwendungen bis hin zu Workshops, in denen wir Studierende und Praktiker weiterbilden. Inhaltliche Grenzen setzen wir uns bewusst keine.

03:26–03:41

Wie funktioniert das Projekt Smart Sentencing DB?

Wir bauen eine durchsuchbare Datenbank erstinstanzlicher Strafurteile. Ein Algorithmus soll Tat-, Täter- und Umfelddaten auslesen, Korrelationen erkennen und die Strafzumessung visuell darstellen, sodass Richterschaft und Verteidigung fundierte Vergleichswerte erhalten.

03:01–03:15

Welches Problem löst eure Datenbank konkret?

Heute fehlt Transparenz: Urteile sind schwer auffindbar, Vergleichbarkeit kaum möglich. Unsere Datenbank schafft einen schnellen Überblick über gängige Strafmaße und reduziert damit Zufälligkeiten sowie das Nord-Süd-Gefälle bei der Strafzumessung.

04:56–05:15

Welche ersten Erkenntnisse habt ihr gewonnen?

Im Proof-of-Concept konzentrieren wir uns auf Urteile aus NRW. Noch können wir kein Gefälle belegen, aber wir wissen inzwischen, dass das automatisierte Auslesen strafrechtlicher Entscheidungen technisch funktioniert und belastbare Datensätze liefert.