NautaDutilh bouwt met Bluefield eigen legal AI en neemt daarmee de rol van aanbieder op zich

NautaDutilh maakte op 16 oktober 2026 bekend dat het onder de naam Bluefield zelf AI-toepassingen gaat ontwikkelen, waarbij advocaten en software engineers samen oplossingen bouwen voor vraagstukken uit het werk voor cliënten. Het platform werkt met de eigen data van het kantoor en moet voldoen aan de bestaande eisen voor informatiebeveiliging en vertrouwelijkheid. Een organisatie die een AI-systeem zelf ontwikkelt en onder eigen naam in gebruik neemt, is onder de AI Act aanbieder van dat systeem, ook als het alleen intern wordt gebruikt. Daarmee komt een deel van de verantwoordelijkheid die nu bij de leverancier ligt bij de organisatie zelf te liggen.

Wat NautaDutilh met Bluefield gaat bouwen

Bluefield vervangt de bestaande AI-leveranciers van NautaDutilh niet. Volgens het bericht in Mr. moet het platform ingekochte technologie aanvullen met toepassingen die aansluiten op de eigen praktijk. Welke toepassingen als eerste worden ontwikkeld, maakt het kantoor nog niet bekend.

Voor de opbouw haalt NautaDutilh twee legaltechspecialisten van HVG Law binnen. Elgar Weijtmans begint op 1 november als AI & Innovation Partner en leidt het AI & Innovation-team. Hij was Head of Technology bij HVG Law, begon zijn loopbaan bij NautaDutilh en combineert een juridische achtergrond met informatica. Niels de Jong wordt AI & Innovation Lead en is verantwoordelijk voor de softwareontwikkeling. Samen met drie partners van NautaDutilh geven zij leiding aan Bluefield.

Eigen legal AI als antwoord op stijgende kosten

De timing is verklaarbaar. Eind juni berichtte het FD dat advocatenkantoren worden overvallen door stijgende AI-prijzen, nadat Legora had aangekondigd voor zijn zwaarste product over te stappen op betaling naar verbruik. Die wijziging geldt volgens een analyse op Legal Futures alleen voor de duurste variant, Agent Pro. Experts verwachtten dat de kosten voor wie de beste modellen wil blijven gebruiken twee tot drie keer zo hoog kunnen uitvallen, tegenover 100 tot 300 euro per gebruiker per maand onder het oude model. Tegelijk zien grote kantoren, NautaDutilh inbegrepen, dat cliënten eenvoudig juridisch werk vaker zelf met AI afhandelen.

Zelf bouwen lijkt dan een uitweg. Bij TIL zien we dat genuanceerder. Weijtmans legde zelf in een column in Mr. uit dat vrijwel alle juridische AI-leveranciers bouwen op modellen van partijen als OpenAI en Anthropic, die per token afrekenen. Een eigen platform draait in de regel op diezelfde modellen. Law360 merkte op dat kantoren met eigen interne tools op zulke modellen al naar verbruik betalen. Wat een organisatie met zelf bouwen wint, is zeggenschap over de werkprocessen, over welke gegevens waar terechtkomen en over de keuze van het model. De afhankelijkheid van de modelaanbieder blijft, net als de verbruiksrekening. Die afweging tussen controle en afhankelijkheid speelt ook bij de overheid, zoals we schreven in onze blog over de overstap van de overheid naar open source.

Een dag voor de aankondiging van Bluefield werd een andere route zichtbaar. Blinqx Legal, moederbedrijf van BaseNet, nam de AI-startup Andri over, waardoor ruim 2.200 advocatenkantoren AI-functionaliteit krijgen binnen de praktijksoftware die ze al gebruiken. Voor de meeste organisaties ligt die route dichterbij dan een eigen ontwikkelteam.

Zelf AI bouwen maakt een organisatie aanbieder onder de AI Act

De AI Act verdeelt verplichtingen over rollen. Artikel 3, onder 3, van de AI-verordening noemt aanbieder wie een AI-systeem ontwikkelt of laat ontwikkelen en het onder eigen naam in de handel brengt of in gebruik stelt. Artikel 3, onder 11, rekent ingebruikstelling voor eigen gebruik daar uitdrukkelijk toe. Een organisatie die een AI-systeem inkoopt en inzet is gebruiksverantwoordelijke; bouwt ze het zelf, dan is ze voor dat systeem aanbieder en vaak tegelijk gebruiksverantwoordelijke.

Hoe zwaar die rol weegt, hangt af van de toepassing. De uitgebreide aanbiedersplichten, zoals een kwaliteitsmanagementsysteem en conformiteitsbeoordeling, gelden voor hoog-risicosystemen. Een interne assistent voor juridisch onderzoek of het opstellen van modelteksten zal volgens ons in de regel buiten die categorie vallen, maar dat is een toets per toepassing en geen vaststaande uitkomst. Richt een organisatie een systeem in dat rechtstreeks met cliënten communiceert, dan rusten de transparantieplichten van artikel 50 AI-verordening op haar als aanbieder. Wie bouwt op een model van een derde, heeft bovendien informatie van die modelaanbieder nodig om zijn eigen plichten te kunnen nakomen. Dat sluit aan op wat we schreven over de eerste informatieverzoeken van de Europese Commissie aan AI-aanbieders.

Eigen data omvat ook cliëntgegevens

Dat Bluefield de eigen data van het kantoor gebruikt, verdient een nadere lezing. Eigen data kan knowhow zijn: modelcontracten, interne memo's zonder cliëntgegevens, kennisnotities over openbare rechtspraak. Het kan ook gaan om dossierstukken waarin persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie van cliënten staan. Hoe NautaDutilh dat onderscheid maakt, is niet openbaar, en we doen er geen aanname over.

Voor iedere organisatie die deze stap overweegt, geldt het volgende. Persoonsgegevens uit een dossier zijn verzameld om een cliënt bij te staan. Wie ze hergebruikt om een tool te ontwikkelen of te testen, verwerkt ze voor een ander doel, en dat mag onder de AVG alleen na een toets of dat nieuwe doel verenigbaar is met het oorspronkelijke. Daarnaast staat de geheimhoudingsplicht tegenover de cliënt, die los van de AVG geldt. Anonimiseren voordat gegevens de ontwikkelomgeving in gaan, een afgeschermde omgeving met een verwerkersovereenkomst en de afspraak dat de modelaanbieder niet traint op de invoer zijn hier de voorwaarden waaronder het kan.

Wat een organisatie vastlegt voordat ze zelf AI gaat bouwen

Zelf bouwen vraagt meer juridische voorbereiding dan inkopen, omdat de organisatie de vragen beantwoordt die anders bij de leverancier liggen. Begin met het per toepassing vastleggen van de rol onder de AI Act en de risicocategorie, met de onderbouwing erbij. Maak daarna een overzicht van welke bronnen het systeem mag gebruiken: openbare rechtspraak en wetgeving, eigen modelteksten, geanonimiseerde stukken, en welke bronnen uitdrukkelijk buiten de ontwikkelomgeving blijven.

Het contract met de modelaanbieder krijgt meer gewicht dan bij een kant-en-klare tool. Leg vast waar de verwerking plaatsvindt, dat de aanbieder niet traint op jouw invoer, welke informatie je over het model ontvangt en hoe je kunt overstappen naar een ander model. Begroot het verbruik en spreek af wie het bewaakt. Wijs tot slot per toepassing een eigenaar aan die verantwoordelijk is voor testen, onderhoud en het melden van fouten, en zorg dat ontwikkelaars die met vertrouwelijke informatie in aanraking komen onder hetzelfde geheimhoudingsregime vallen als de juristen met wie ze werken.

Voor organisaties zonder eigen engineers is een volledig ontwikkelplatform zelden realistisch. Het configureren van bestaande assistenten op eigen modelteksten zonder cliëntgegevens, of AI binnen de praktijksoftware die al in gebruik is, geeft een deel van dezelfde zeggenschap. Ook dan loont het om de rolvraag en de dataregels vooraf vast te leggen.