Wdrażamy AI w branży, w której halucynacja modelu może kosztować klienta sprawę. Projektujemy bezpieczne, sprawdzalne, zgodne z AI Act i tajemnicą zawodową systemy AI dla prawników - od asystentów RAG, przez analizę dokumentów i klasyfikację klauzul, po automatyzację e-discovery.
AI w branży prawnej ma trzy specyficzne wymagania, których nie ma w typowych wdrożeniach LLM:
Dlatego nie wystarczy "podpiąć ChatGPT do dysku z umowami". Dobry system AI dla kancelarii projektuje się z myślą o tych trzech wymaganiach od pierwszego dnia.
Nasz domyślny wzorzec architektoniczny to RAG (Retrieval-Augmented Generation): zamiast pytać LLM "co wiesz o X", podajemy mu konkretne fragmenty Twoich dokumentów i prosimy o odpowiedź na ich podstawie. Każda odpowiedź jest opatrzona cytatami źródłowymi, więc prawnik może w sekundę zweryfikować, skąd model wziął wniosek.
Warstwy systemu:
Prawnik pyta naturalnym językiem: "Czy mamy gdzieś opinię o cesji wierzytelności przy bankructwie kontrahenta?". System znajduje fragmenty z opinii, podaje źródło, sygnalizuje aktualność. Koniec z przeszukiwaniem dysku po słowach kluczowych.
AI czyta nowy projekt umowy i sygnalizuje: nietypowe klauzule, ryzykowne sformułowania, niezgodność z Twoim standardem, brakujące postanowienia obowiązkowe. Z linkiem do Twojej "wzorcowej" klauzuli i ścieżką akceptacji odchyleń.
Automatyczne tagowanie tysięcy umów - typ dokumentu, strony, jurysdykcja, kwoty, daty, klauzule arbitrażowe, klauzule walutowe, klauzule survival. Indeksowanie portfolio bez manualnej pracy paralegali.
Kreator dokumentu zasilony LLM-em: paralegal odpowiada na 5–10 pytań, system generuje draft NDA / regulaminu / opinii, prawnik tylko sprawdza i poprawia. Skraca czas pierwszej wersji z godzin do minut.
Przeszukiwanie tysięcy maili i dokumentów w postępowaniu - wykrywanie relewantnej korespondencji, identyfikacja tematów, automatyczne kategoryzowanie pod query prawnika.
Streszczenia opinii sądów, regulacji, dokumentów spółki przy due diligence. AI wyciąga kluczowe fakty, ryzyka, postanowienia istotne dla transakcji - pełna ścieżka do oryginału jednym kliknięciem.
Każdy system AI, który u Ciebie wdrażamy, przechodzi klasyfikację zgodnie z AI Act: określamy, czy mamy do czynienia z systemem minimalnego, ograniczonego, wysokiego ryzyka, czy ewentualnie z systemem zakazanym (rare case). Większość zastosowań kancelaryjnych mieści się w "minimalnym/ograniczonym" - i tutaj wprowadzamy:
Dla danych osobowych spełniamy minimum RODO: podstawa prawna, ograniczenie celu, minimalizacja danych, retencja, prawo dostępu. W aplikacjach, w których wprowadzane są dane wrażliwe (np. zdrowia, wyroków karnych), wdrażamy dodatkowe warstwy szyfrowania i kontroli dostępu.
Dla tajemnicy zawodowej kluczowa jest kontrola kluczy i całego środowiska, a nie to, gdzie fizycznie leżą bajty. Standardowo AI działa na zero-retention API w UE, a inteligencja pracuje w Twoim środowisku; jeżeli korzystamy z zewnętrznego LLM (np. Azure OpenAI / Anthropic), to wyłącznie w trybie biznesowym, w którym dostawca zobowiązuje się umownie do nieprzechowywania i nieużywania danych do trenowania. Dla najwrażliwszych przypadków stawiamy w pełni suwerenny self-host, w którym dane nie opuszczają Twojego środowiska.
Najczęściej AI nie jest osobnym produktem, tylko warstwą wewnątrz aplikacji webowej albo wtyczki MS Word. Asystent AI najlepiej działa tam, gdzie prawnik już pracuje. Z drugiej strony - AI potrzebuje danych, więc szykujemy też integracje z bazami klauzul, systemami kancelaryjnymi i rejestrami publicznymi.
Domyślnie - nie. Pracujemy wyłącznie z usługami biznesowymi (Azure OpenAI, Anthropic for Business, Google Vertex AI Enterprise), w których dostawca w umowie zobowiązuje się, że Twoje dane nie są używane do trenowania modeli i nie są przechowywane dłużej niż jest to potrzebne do obsługi zapytania. Dla zadań szczególnie wrażliwych wdrażamy modele open-source (Llama, Mistral, Gemma) w pełni w Twojej infrastrukturze - nic nie opuszcza Twojego VPC.
Najprawdopodobniej tak. AI Act stosuje się od 2024–2026 stopniowo i obejmuje praktycznie wszystkich, którzy wdrażają systemy AI w UE. Większość zastosowań kancelaryjnych mieści się w kategorii "minimalnego ryzyka" lub "ograniczonego ryzyka" (z obowiązkami informacyjnymi), ale są wyjątki - np. AI do oceny pracowników, do scoringu kredytowego, do biometrii. Każde wdrożenie kategoryzujemy z Tobą zgodnie z AI Act, dokumentujemy klasyfikację i implementujemy wymagane środki (transparentność, nadzór człowieka, logi).
Halucynacje to realne ryzyko - i dlatego nie budujemy systemów, w których AI mówi "z głowy" o prawie. Wszystkie nasze wdrożenia w obszarach merytorycznych opierają się na RAG (Retrieval-Augmented Generation): LLM ma dostęp tylko do zatwierdzonego korpusu (Twoje umowy, klauzule, opinie, akty prawne) i każda odpowiedź jest opatrzona cytatem ze źródła. Plus warstwa walidacji, logi, ocena jakości w fazie pilotażu z prawdziwymi prawnikami.
Tak - to nasz domyślny kontekst. Nowoczesne modele (GPT-5.x, Claude 4.x, Gemini 2.x) bardzo dobrze radzą sobie z polskim, w tym ze specyficznym językiem prawniczym i procesowym. Dla zadań specjalistycznych (np. klasyfikacja klauzul, OCR pism procesowych) dotrenowujemy modele lub korzystamy z dedykowanych narzędzi dla polskiego (m.in. polskie modele open-source, embedingi multilingwistyczne).
Zależy od skali i zakresu. Pilot RAG-a (asystent po Twojej bazie wiedzy, 50–500 dokumentów) - rząd 40 000–80 000 PLN netto. Produkcyjny system z wieloma użytkownikami, integracjami i własnym fine-tuningiem - od 150 000 PLN wzwyż. Plus koszty operacyjne LLM (kilkaset do kilku tysięcy złotych miesięcznie, zależnie od wolumenu). Zawsze pokazujemy kalkulację TCO przed startem projektu.
To dobry znak. Porozmawiajmy o konkretnym przypadku użycia - zacznijmy od pilota, na którym zobaczysz, że da się wdrożyć AI bez kompromisów w obszarze poufności i jakości.
Umów konsultację →