Kto chroni tajemnicę adwokacką podczas analizy umów przez AI?

Przeglądanie i analiza dokumentów to jedna z najbardziej pracochłonnych czynności w pracy prawnika. W transakcjach M&A czy procesach e-discovery, gdzie trzeba sprawdzić setki umów, ręczna analiza jest czasochłonna i podatna na błędy . Wykorzystanie AI do porównywania dokumentów może skrócić ten czas nawet o 90%.

Narzędzia AI rozwiązują ten problem, automatyzując przegląd. Ale każda umowa wysłana do analizy w chmurze to potencjalny wyciek tajemnicy zawodowej. Dlatego w nFlo zaczynamy od fundamentów: Managed Security i Compliance/GRC, które gwarantują, że proces analizy AI jest bezpieczny i zgodny z prawem.

Dlaczego przegląd dokumentów to wyzwanie dla kancelarii?

Przeglądanie i analiza dokumentów to jedna z najbardziej pracochłonnych czynności w pracy prawnika. Wyobraźmy sobie transakcję fuzji i przejęcia, gdzie trzeba sprawdzić setki umów spółki przejmowanej, albo proces sądowy, w którym obie strony wymieniają się tysiącami stron dokumentacji (tzw. e-discovery). Tradycyjnie wymaga to zaangażowania wielu prawników i asystentów, którzy żmudnie czytają każdy dokument, wypisują istotne fragmenty, porównują wersje. To nie tylko czasochłonne – niesie też ryzyko błędów. Człowiek, przeglądając setną umowę z rzędu, może coś przeoczyć z czystego zmęczenia. Dla kancelarii oznacza to koszty: trzeba opłacić godziny pracy, często w nadgodzinach, a i tak nie ma gwarancji, że nic ważnego nie umknie. Wyzwanie potęguje rosnąca z roku na rok ilość danych. Coraz więcej komunikacji odbywa się e-mailowo, dochodzą dokumenty elektroniczne, pliki z różnych formatów – to wszystko może być potencjalnym dowodem czy mieć znaczenie prawne. Ręczna kwerenda w takiej masie informacji staje się po prostu niewykonalna w rozsądnym czasie. Stąd kancelarie szukają wsparcia technologii, a AI wydaje się idealna: jest stworzona do przetwarzania dużych zbiorów danych, wychwytywania wzorców i różnic. Automatyzując przegląd dokumentów, można znacząco odciążyć zespół prawniczy i skrócić cały proces z tygodni do dni lub nawet godzin.

Jak AI usprawnia analizę umów i dokumentów prawnych?

Sztuczna inteligencja w analizie dokumentów działa niczym doświadczony asystent, który nigdy się nie męczy. Wykorzystuje algorytmy przeszukiwania tekstu oraz uczenia maszynowego, by wyłapać kluczowe informacje, różnice i potencjalne problemy w dokumentach. Przykładowo, mamy 50 egzemplarzy umów z różnymi kontrahentami – AI może porównać je i wskazać, które klauzule różnią się między wersjami. Może to zrobić dużo szybciej niż człowiek, i to z aptekarską precyzją, podświetlając każde słowo, które się nie zgadza. Jeśli chodzi o analizę umów, narzędzia AI potrafią rozpoznać istotne postanowienia (np. termin obowiązywania, wysokość kar umownych, klauzule poufności) i zestawić je w raport. Dzięki temu prawnik nie musi czytać całego kontraktu od deski do deski – dostaje syntetyczną informację o najważniejszych elementach i może od razu skupić się na ocenie ryzyk. Co więcej, AI uczy się na bazie wielu dokumentów, więc jeśli w umowie brakuje jakiejś standardowej klauzuli albo jest ona sformułowana nietypowo, system to zasygnalizuje. To trochę tak, jakby mieć checklistę dla każdej umowy, tylko że tworzona ona jest dynamicznie przez algorytm, który „wie”, jak wygląda typowa dobrze napisana umowa danego rodzaju. W praktyce usprawnia to pracę – zamiast ręcznie przekopywać się przez tekst, prawnik dostaje skrócony przegląd i listę rzeczy, na które warto spojrzeć. Warto dodać, że takie narzędzia często integrują się z systemami kancelarii – np. mogą automatycznie analizować przychodzące e-maile z załącznikami i kategoryzować dokumenty do odpowiednich spraw. Podsumowując, AI pełni tu rolę filtra i pomocnika: wstępnie „przerabia” dokumenty, by prawnik mógł je ocenić szybciej i pewniej.

Czy AI może szybciej znaleźć kluczowe informacje w dokumentach niż człowiek?

Zdecydowanie tak. To jedna z głównych przewag AI – prędkość przeszukiwania tekstu i danych. Komputer nie czyta zdanie po zdaniu w ludzkim tempie; zamiast tego praktycznie równocześnie analizuje cały dokument lub setki dokumentów, szukając określonych fraz czy koncepcji. Jeśli prawnik chce np. znaleźć w stu umowach wszystkie zapisy o karach umownych powyżej 100 000 zł, AI zrobi to w parę sekund, podczas gdy człowiek musiałby spędzić wiele godzin na lekturze. Co więcej, nowoczesne algorytmy nie ograniczają się do prostego wyszukiwania słów kluczowych. Wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP), potrafią zrozumieć kontekst. Czyli nawet jeśli w jednej umowie kara jest nazwana „zadośćuczynieniem umownym”, a w innej „sankcją umowną”, AI z dużym prawdopodobieństwem i tak je znajdzie i przyporządkuje do tej samej kategorii pojęć. Dzięki temu kluczowe informacje nie umykają tylko dlatego, że ktoś użył innego słownictwa. AI ma też pamięć do szczegółów – łatwo może wskazać wszystkie miejsca w tysiącstronicowym dokumencie, gdzie pojawia się np. nazwa spółki albo konkretny numer patentu, co dla człowieka byłoby uciążliwe. Widzimy to choćby w aplikacjach do due diligence, które jednym kliknięciem generują listę wszystkich umów najmu czy wszystkich aktywów wymienionych w dokumentach transakcyjnych. Takie inteligentne przeszukiwanie daje prawnikom natychmiastowy dostęp do sedna sprawy, zamiast gubić się w morzu informacji. Oczywiście, AI musi być poprawnie skonfigurowana i „nauczona”, czego szukać – ale raz nauczona, działa błyskawicznie i nie ma problemu z przeoczeniem czegoś z powodu zmęczenia czy rozproszenia uwagi.

Jak narzędzia AI wykrywają ryzyka i nieścisłości w umowach?

Oprócz znajdowania informacji, AI potrafi też oceniać i porównywać treść dokumentów pod kątem potencjalnych ryzyk. Działa to na kilka sposobów. Po pierwsze, system może mieć wbudowany model idealnej umowy – zestaw klauzul, które powinna zawierać, i preferowany sposób ich sformułowania. Kiedy analizuje rzeczywistą umowę, porównuje ją do tego wzorca. Jeśli czegoś brakuje (np. brak jest klauzuli o poufności) albo jakaś klauzula odbiega od standardu (np. wyjątkowo wysoka kara umowna), AI to zaznaczy. Po drugie, narzędzia uczą się na bazie tysięcy dokumentów, w tym takich, które zostały oznaczone jako problematyczne. Dzięki temu potrafią wykrywać czerwone flagi – np. nietypowe sformułowania mogące rodzić dwuznaczność czy zapisy, które w przeszłości powodowały spory. Przykładowo, AI może ostrzec: „ta klauzula arbitrażowa jest sformułowana inaczej niż zwykle i może rodzić ryzyko niewykonalności”. Po trzecie, AI porównuje dokumenty między sobą. Jeśli w pakiecie 50 podobnych umów jedna ma zupełnie inne warunki (np. dużo krótszy termin wypowiedzenia niż pozostałe), system wyłapie tę różnicę, dając znać prawnikowi, że warto to sprawdzić. Narzędzia AI często prezentują wyniki w przyjaznej formie – np. raportu ryzyk z podziałem na kategorie (ryzyka finansowe, operacyjne, prawne) lub nawet w formie graficznych „świateł” (zielone – ok, żółte – warto się przyjrzeć, czerwone – potencjalny problem). Wszystko to pozwala szybko zidentyfikować nieścisłości i elementy wymagające negocjacji lub poprawy. W praktyce, prawnicy korzystający z takich analiz czują się bezpieczniej – mają pewność, że nic ważnego im nie umknęło i mogą od razu przejść do adresowania znalezionych kwestii, zamiast dopiero je mozolnie wyszukiwać.

Ile czasu można zaoszczędzić dzięki automatycznej analizie dokumentów?

Oszczędności czasu są ogromne – i co ważne, zostały zmierzone w praktyce. Według danych cytowanych przez jedną z firm doradczych, wykorzystanie AI do porównywania dokumentów może skrócić czas takiej analizy nawet o 90% w porównaniu z metodami manualnymi . Innymi słowy, zadanie, które zwykle zajmuje prawnikom 10 godzin, z pomocą AI może zająć tylko 1 godzinę. Tego rzędu efektywność potwierdzają doświadczenia wielu kancelarii, zwłaszcza przy due diligence w transakcjach – tam, gdzie dawniej zespoły spędzały tygodnie nad segregowaniem i czytaniem akt, teraz potrafią w parę dni wygenerować raport z kluczowymi ustaleniami. Kolejny przykład to e-discovery w sporach sądowych: narzędzia oparte na uczeniu maszynowym mogą w ciągu jednego dnia przeanalizować setki tysięcy e-maili czy dokumentów, podczas gdy manualny przegląd takiej ilości materiału zająłby zespołowi prawników wiele miesięcy (i kosztował krocie). Badania Gartnera wskazują też, że użycie AI w pracy działów prawnych typowo podnosi ich produktywność co najmniej o kilkanaście procent w perspektywie paru lat – co w dużej mierze jest skutkiem właśnie oszczędności czasu na czytaniu, porównywaniu i wyszukiwaniu informacji. W skali tygodnia, jak wspomnieliśmy wcześniej, może to być nawet kilka godzin odzyskanego czasu pracy prawnika . A co można zrobić z zaoszczędzonym czasem? Obsłużyć dodatkowego klienta, głębiej przeanalizować trudny problem prawny albo po prostu szybciej zamknąć dany etap sprawy (ku zadowoleniu klienta, który czeka na wynik). Oczywiście, sama automatyczna analiza to początek – prawnicy i tak muszą zweryfikować wyniki i podjąć decyzje. Ale zamiast brnąć przez setki stron, mogą od razu koncentrować się na istotnych fragmentach, bo resztę selekcji zrobiła za nich maszyna.

Czy sztuczna inteligencja pomaga w due diligence i e-discovery przy transakcjach i sporach?

Tak, i to właśnie w tych obszarach AI okazała się pierwszym „game changerem” w branży prawnej. Due diligence – czyli wszechstronna analiza prawna firmy przed np. zakupem lub inwestycją – tradycyjnie oznaczało armię prawników przeglądających dokumenty spółki: umowy, licencje, procesy sądowe, decyzje administracyjne itd. Zastosowanie AI sprawia, że dużą część tej katorżniczej pracy można zautomatyzować. Systemy potrafią skanować dokumenty poukładane w data roomie i automatycznie kategoryzować je (np. wszystkie umowy o pracę, wszystkie umowy z kluczowymi dostawcami itd.), a następnie wyciągać z nich najważniejsze dane (np. okres obowiązywania, kwoty, strony umowy). Taki automatycznie wygenerowany raport due diligence stanowi świetną bazę dla prawnika – zamiast zaczynać od zera, dostaje on już zmapowane kluczowe ryzyka i wie, gdzie zajrzeć głębiej. W przypadku e-discovery (czyli procesu ujawniania i przeglądu dowodów elektronicznych w postępowaniach sądowych, głównie w systemie common law, ale coraz częściej i u nas przy dużych sprawach) AI jest wręcz nieoceniona. Wyobraźmy sobie spór, w którym trzeba przeanalizować całą korespondencję e-mail dużej firmy z pięciu lat – to mogą być setki tysięcy wiadomości. Algorytmy potrafią przesiać takie zbiory pod kątem słów kluczowych, osób, dat, a nawet uczyć się, które dokumenty są istotne na podstawie przykładów (tzw. predictive coding). Co ciekawe, już kilka lat temu American Bar Association badała wykorzystanie AI w e-discovery – co najmniej 10% prawników deklarowało wtedy, że stosuje narzędzia oparte na AI do selekcji dokumentów w sporach sądowych . Dziś odsetek ten zapewne wzrósł. W efekcie, tam gdzie niegdyś przegląd dowodów ciągnął się miesiącami i generował olbrzymie koszty, teraz bywa kwestią kilkunastu dni intensywnej pracy algorytmów i weryfikacji przez prawnika. Podsumowanie: AI stała się sprzymierzeńcem prawników w wielkich transakcjach i sporach, umożliwiając poradzenie sobie z masą dokumentów, która inaczej byłaby przytłaczająca lub wymagała nieproporcjonalnych nakładów pracy.

Czy AI zmniejsza ryzyko błędów przy sprawdzaniu dokumentów?

Tak, jednym z ważniejszych atutów AI jest redukcja ryzyka ludzkich pomyłek. Pomyślmy, jakie błędy mogą zdarzyć się przy manualnej analizie: przeoczenie kluczowej klauzuli, błędna interpretacja zapisu przez zmęczonego prawnika, nieodnalezienie wszystkich wystąpień danego postanowienia w tekście (bo np. w jednym miejscu użyto synonimu). AI jest pod tym względem bezstronna i konsekwentna – przeanalizuje każdy paragraf dokumentu z taką samą uwagą, bo dla maszyny to po prostu dane do przetworzenia. Jeśli jest dobrze skonfigurowana, nie ominie żadnego rozdziału ani przypisu. Co więcej, zaawansowane narzędzia potrafią same sygnalizować potencjalne błędy lub niespójności. Przykładowo, jeżeli w umowie w jednym miejscu mowa jest o „terminie 30-dniowym”, a w innym przez pomyłkę o „terminie 60-dniowym” na to samo zdarzenie, AI zasygnalizuje konflikt. Albo jeśli nazwa strony umowy jest pisana różnie w różnych paragrafach (np. raz pełna nazwa spółki, raz skrót), system może to wychwycić i zalecić ujednolicenie – co w przeciwnym razie mogłoby umknąć, skutkując formalnymi wątpliwościami. W ocenie wielu prawników, automatyczna weryfikacja działa jak dodatkowa warstwa kontroli jakości. Oczywiście, wciąż potrzebny jest człowiek, by zatwierdzić ostatecznie zmiany czy interpretować wynik – ale mając wsparcie AI, prawnicy mogą być znacznie spokojniejsi, że niczego ważnego nie pominęli. W badaniach branżowych aż 35% profesjonalistów wskazało, że liczą na AI właśnie w kontekście redukcji błędów ludzkich . To znacząca liczba, pokazująca że jest powszechna świadomość korzyści jakościowej. W praktyce, mniej błędów to nie tylko spokój ducha – to także mniej ryzyka odpowiedzialności za przeoczenie czegoś istotnego oraz lepsza reputacja kancelarii (skuteczność i precyzja działania).

Jakie narzędzia AI do analizy dokumentów stosują prawnicy?

Na rynku pojawia się coraz więcej specjalistycznych narzędzi określanych czasem jako „AI review” czy „contract analysis tools”. Wśród pionierów były systemy do due diligence i przeglądu umów, takie jak Kira Systems czy Luminance, które wykorzystywały uczenie maszynowe do rozpoznawania klauzul w kontraktach. Dziś dołączają do nich kolejne: np. Evisort, Leverton (dla nieruchomości), czy Ayfie (do e-discovery). Duzi dostawcy oprogramowania prawniczego również integrują AI w swoich produktach – na przykład platformy do zarządzania sprawami dodają moduły analizy dokumentów oparte na AI. W 2023 roku głośno było o asystencie AI o nazwie CoCounsel stworzonym przez firmę Casetext (później przejętą przez Thomson Reuters). CoCounsel, oparty na zaawansowanym modelu językowym GPT-4, potrafi na życzenie prawnika przeprowadzić przegląd umowy, analizę dokumentów czy nawet przygotować projekt memorandum prawnego – i to w ciągu minut, a nie godzin . Innymi słowy, wprowadzamy do systemu np. stos umów albo transkrypcję zeznań i otrzymujemy streszczenie czy listę znalezionych wątków. Wiele kancelarii używa też narzędzi klasy TAR (Technology-Assisted Review) w postępowaniach sądowych. Są to aplikacje, które uczą się na podstawie tagowania dokumentów przez prawnika (istotne/nieistotne) i potem same klasyfikują resztę zbioru – w ten sposób prawnik musi obejrzeć np. tylko 5% materiału, a resztę odsieje algorytm. Wreszcie, nie można zapomnieć o uniwersalnych narzędziach typu Microsoft 365 z AI (ostatnio Microsoft wprowadza do pakietu biurowego „Copilota” opartego na GPT, który może m.in. podsumować dokument Word czy wskazać w nim dane). Podsumowując: już teraz prawnicy mają do dyspozycji całą paletę narzędzi – od wyspecjalizowanych, skupionych na jednym rodzaju dokumentów, po ogólne asystenty potrafiące analizować dowolny tekst. Wybór zależy od potrzeb danej kancelarii i budżetu, ale trend jest wyraźny: kto może, ten sięga po AI, by odciążyć swój zespół w analizie dokumentów.

Czy młodsi prawnicy stracą pracę przez automatyzację przeglądu dokumentów?

To pytanie często pojawia się w dyskusjach – zwłaszcza wśród młodszych prawników, dla których przegląd dokumentów bywa pierwszym szczeblem kariery (tzw. „grunt work”). Rzeczywiście, zadania takie jak przekopywanie się przez akta sprawy czy sortowanie umów po klauzulach tradycyjnie należały do aplikantów i prawników na najniższych stanowiskach. Automatyzacja tej pracy może budzić obawę, że po co kancelarii aplikant, skoro komputer potrafi zrobić sporą część jego roboty szybciej? W praktyce jednak nie obserwujemy masowych zwolnień młodych prawników z powodu AI. Co się zmienia, to raczej charakter ich pracy i wymagane kompetencje. Zamiast tygodniami zajmować się monotonnych przeglądem, aplikant może w tym samym czasie nadzorować pracę narzędzia AI, weryfikować wyniki i od razu przechodzić do bardziej merytorycznych zadań – jak analiza prawna wykrytych problemów, praca nad strategią sprawy czy przygotowywanie rekomendacji dla klienta. To często bywa dla nich bardziej rozwijające niż kserowanie dokumentów czy wklepywanie danych do tabeli. Ponadto, rośnie znaczenie umiejętności obsługi narzędzi LegalTech – młodzi prawnicy, wychowani w cyfrowym świecie, często stają się „mistrzami” w wykorzystywaniu AI, co czyni ich bardzo cennymi dla kancelarii. W pewnym sensie AI może nawet ułatwić wejście do zawodu – bo pozwala szybciej zrozumieć i ogarnąć całość sprawy (np. dzięki podsumowaniom generowanym automatycznie) i skoncentrować się na tym, co istotne prawnie. Oczywiście, mniejsza potrzeba pracy manualnej może z czasem zmienić strukturę zatrudnienia – być może kancelarie będą potrzebować trochę mniej juniorów do prostych zadań, a za to więcej osób średniego szczebla, które łączą wiedzę prawniczą z biegłością technologiczną. Jednak ogólna liczba prawników raczej nie spadnie; po prostu wszyscy przeniosą się nieco wyżej w łańcuchu wartości. Wreszcie, pamiętajmy że relacje z klientem, negocjacje, wystąpienia w sądzie, kreatywna argumentacja – to wszystko pozostaje domeną człowieka. Młodzi prawnicy nadal będą musieli zdobywać te umiejętności. AI natomiast może ich wyręczyć w pracach, które dawniej zajmowały mnóstwo czasu, nie ucząc przy tym zbyt wiele o samym prawie.

Jak wykorzystanie AI w analizie dokumentów wpływa na koszty dla klienta?

Dla klientów to zazwyczaj świetna wiadomość. Tradycyjnie, czas prawników = pieniądze klienta, bo wiele usług prawnych rozliczanych jest według stawek godzinowych. Gdy przegląd dokumentów zajmował setki godzin, klient musiał za te godziny zapłacić (albo kancelaria musiała z czegoś zrezygnować, by zredukować rachunek). Jeżeli dzięki AI ta sama analiza zajmuje dziesięć razy mniej czasu, to pojawia się przestrzeń do obniżenia kosztów dla klienta lub przynajmniej powstrzymania ich wzrostu. Już teraz 71% klientów kancelarii deklaruje, że woleliby płacić ryczałtem za całą sprawę niż za godziny – a wykorzystanie AI sprawia, że kancelariom łatwiej przyjąć takie modele (bo lepiej kontrolują nakład pracy dzięki automatyzacji). W praktyce więc AI może prowadzić do bardziej przewidywalnych i atrakcyjnych cen usług prawniczych. Co więcej, szybkość działania bywa kluczowa przy niektórych zleceniach – np. w przetargach czy negocjacjach liczy się, by błyskawicznie zidentyfikować ryzyka w kontrakcie. Kancelaria wsparta AI jest w stanie dostarczyć klientowi analizę niemal „od ręki”, co zwiększa jego szanse biznesowe. Zadowolony klient to lojalny klient, więc choć kancelaria może przepracuje trochę mniej godzin (i potencjalnie fakturowalnych godzin), to w dłuższej perspektywie zyska przewagą konkurencyjną i przyciągnie więcej zleceń. Warto również zauważyć, że gdy prawnicy są odciążeni od mechanicznej pracy, mogą więcej czasu poświęcić klientowi – wytłumaczyć wnioski z analizy, doradzić optymalne rozwiązania. Jakość obsługi rośnie. Podsumowując, AI czyni usługi prawne bardziej opłacalnymi: klient płaci mniej za rutynową pracę, a więcej wartości otrzymuje w postaci wiedzy i doradztwa prawnika. To przejście z modelu „płacę za godzinę czytania dokumentów” do modelu „płacę za rozwiązanie problemu”.