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Ingo Glaser
Ingo Glaser

LawDocs

ingo@weblaw.de

Über die Person

Ingo ist ein erfahrener KI- und NLP-Spezialist mit fundierten Kenntnissen in der Entwicklung domänenspezifischer Lösungen für die Rechtsbranche. Mit einem Doktortitel in der Anwendung von KI im Rechtsbereich an der TU München und über einem Jahrzehnt Erfahrung in Wissenschaft, Start-ups und Unternehmenstechnologie entwickelt er praktische, sprachbasierte Tools, die Rechtsfachleuten einen echten Mehrwert bieten.

Als Mitbegründer der Hephaistos Software GmbH leitete Ingo die Entwicklung eines KI-gestützten Word-Add-ins, das M&A-Anwälte bei der Ausarbeitung von Aktienkaufverträgen (SPAs) unterstützte. Das Tool automatisierte die Definitionsextraktion und die Analyse auf Klauselebene und übersetzte komplexe juristische Arbeitsabläufe in nutzbare Software.

Heute ist Ingo als Senior Software Engineer und Tech Lead für Weblaw Germany (Lawdocs) tätig, wo er intelligente Legal-Tech-Systeme entwirft und implementiert, darunter eine RAG-basierte Rechts-Suchmaschine und Entwurfsassistenten, die auf LLMs basieren.

Über die Technik hinaus arbeite Ingo eng mit Juristen, Produktteams und Verlagen zusammen, um ihre Arbeitsabläufe und Probleme zu verstehen. Er setze diese Erkenntnisse in KI-gestützte Lösungen um und leitet Entwicklungsinitiativen, die sowohl technisch robust als auch auf den jeweiligen Bereich abgestimmt sind.

Ingo's Leidenschaft ist es, eine Brücke zwischen Sprache, Recht und maschinellem Lernen zu schlagen und erklärbare, zuverlässige Tools zu entwickeln, die die juristische Arbeit auf sinnvolle Weise verbessern.

Publikationen:

  • Glaser, I.: Automated Metadata Extraction, Semantic Analysis, and Anonymization of German Court Rulings, Dissertation an der Technischen Universität München, 2025
  • Glaser, I.; Moser, S.; Matthes, F.: Generation of Legal Norm Chains: Extracting the Most Relevant Norms from Court Rulings, Jurix: International Conference on Legal Knowledge and Information Systems, Vilnius, Lithuania, 2021 
  • Glaser, I.; Moser, S.; Matthes, F.: Summarization of German Court Rulings, NLLP@EMNLP21: Workshop on Natural Legal Language Processing at Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Punta Cana, Dominican Republic, 2021 
  • Glaser, I.; Moser, S.; Matthes, F.: Improving Legal Information Retrieval: Metadata Extraction and Segmentation of German Court Rulings, KDIR: International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management, Virtual, 2021
  • Glaser, I.; Schamberger, T.; Matthes, F.: Anonymization of German Legal Court Rulings, ICAIL: International Conference on Artificial Intelligence and Law, Virtual, 2021 
  • Glaser, I.; Moser, S.; Matthes, F.: Sentence Boundary Detection in German Legal Documents, ICAART: International Conference on Agents and Artificial Intelligence, Virtual, 2021 
  • Glaser, I.; Sadegharmaki, S.; Komboz, B.; Matthes, F.: Data Scarcity: Methods to Improve the Quality of Text Classification, ICPRAM: International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, Virtual, 20212020 
  • Glaser, I.; Matthes, F.: Classification of German Court Rulings: Detecting the Area of Law, ASAIL: Automated Semantic Analysis of Information in Legal Text, Virtual, 2020 
  • Glaser, I.; Huynh T.; Klymenko O.; Matthes, F.: Die Essenz der „Legal Document Automation Tool Survey 2020“. REthinking: Law - Volume 6: 2020, pages 80-84 
  • Glaser, I.; Huynh T.; Klymenko O.; Labrenz B.; Matthes, F.: Legal Document Automation Tool Survey 2020, Technische Universität München, Munich, Germany, 2020
  • Glaser, I.; Bonczek, G.; Landthaler, J.; Matthes, F.: Towards Computer-aided Analysis of Readability and Comprehensibility of Patient Information in the Context of Clinical Research Projects, ICAIL: International Conference on Artificial Intelligence and Law, Montreal, Canada, 2019 
  • Landthaler, J.; Glaser, I; Lecker, H.; Matthes,F.: User study on selection search and semantic text matching in tenancy law, in: Weblaw, Jusletter IT 21. Februar 2019 
  • Glaser, I; Landthaler, J.; Matthes,F.: Supporting the Legal Reasoning Process by Classification of Judgments Applying Active Machine Learning, IRIS: Internationales Rechtsinformatik Symposium, Salzburg, Austria, 2019 
  • Landthaler, J.; Glaser, I; Lecker, H.; Matthes,F.: User Study on Selection Search and Semantic Text Matching in Tenancy Law, IRIS: Internationales Rechtsinformatik Symposium, Salzburg, Austria, 2019
  • Elnaggar, A.; Waltl, B.; Glaser, I.; Landthaler, J.; Scepankova, E.; Matthes, F.: Stop Illegal Comments: A Multi-Task Deep Learning Approach, Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference, Tokyo, Japan, 2018 (best paper award) 
  • Elnaggar, A.; Gebendorfer, C.; Glaser, I.; Matthes, F.: Multi-Task Deep Learning for Legal Document Translation, Summarization and Multi-Label Classification, Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference, Tokyo, Japan, 2018 
  • Glaser, I.; Scepankova, E.; Matthes, F.: Classifying Semantic Types of Legal Sentences: Portability of Machine Learning Models, Jurix: International Conference on Legal Knowledge and Information Systems, Groningen, Netherlands, 2018 
  • Landthaler, J.; Glaser, I.; Matthes, F.: Explainable Semantic Text Matching, Jurix: International Conference on Legal Knowledge and Information Systems, Groningen, Netherlands 
  • Glaser, I.; Waltl, B.; Matthes, F.: Named Entity Recognition, Extraction, and Linking in German Legal Contracts, IRIS: Internationales Rechtsinformatik Symposium, Salzburg, Austria, 2018 (nominated for LexisNexis best paper award) 
  • Landthaler, J.; Scepankova, E.; Glaser, I; Lecker, H.; Matthes, F.: Semantic Text matching of contract clauses and legal comments in tenancy law, IRIS: Internationales Rechtsinformatik Symposium, Salzburg, Austria, 2018
  • Waltl, B.; Muhr, J.; Glaser, I.; Bonczek, G.; Scepankova, E.; Matthes, F.: Classifying Legal Norms with Active Machine Learning, Jurix: International Conference on Legal Knowledge and Information Systems, Luxembourg, Luxembourg, 2017
  • Glaser, I.:  Semantic Analysis and Structuring of German Legal Documents using Named Entity Recognition and Disambiguation, Master's Thesis: Technische Universität München, Munich, Germany, 2017