Dlaczego AI nie napisze dobrej umowy IT (zwłaszcza w modelu body leasing) ?

Dynamiczny rozwój narzędzi AI sprawił, że wiele firm zaczęło eksperymentować z generowaniem projektów umów, regulaminów czy dokumentów prawnych. Przynajmniej teoretycznie – skoro AI potrafi pisać kod, tworzyć prezentacje i streszczać akty prawne, to dlaczego nie miałaby przygotować umowy IT? Szczególnie tak pozornie „powtarzalnej” jak umowa na body leasing specjalistów?

Odpowiedź jest prosta: umowy IT to nie wyłącznie język prawny, lecz precyzyjne odwzorowanie realiów biznesowych, ryzyk projektowych i praktyki rynkowej. Tego AI w obecnym kształcie jeszcze nie rozumie.

1. AI nie zna prawa – zna tylko teksty

Modele AI nie mają wiedzy prawnej — mają jedynie statystyczną umiejętność dopasowywania tekstu. Kiedy prosimy o umowę, narzędzie nie analizuje przepisów, orzecznictwa, ryzyk czy praktyki branżowej. Generuje wzorzec „podobny do”.

Problem w tym, że w prawie liczy się dokładność, a nie podobieństwo.

Pytania, które mogą się pojawić przy tworzeniu zapisów umownych to: czy w body leasingu mamy do czynienia z B2B, dziełem czy świadczeniem usług? czy stosujemy przepisy o delegowaniu pracowników? kiedy zaczyna się odpowiedzialność za opóźnienia klienta? jak zabezpieczyć transfer wiedzy po projekcie?

AI nie zada takich pytań, bo nie wie, że powinny zostać zadane.

2. Każda umowa body leasingowa to negocjacja ryzyk – biznesowych i prawnych

Body leasing brzmi prosto: firma udostępnia specjalistów, klient płaci za godziny lub sprinty albo projekty. W praktyce jednak pojawiają się problemy

• kto bierze odpowiedzialność za jakość pracy specjalisty?
• co z IP, jeśli specjalista tworzy kod? Jakie dokładnie pola eksploatacji należy wyszczególnić, aby zabezpieczyć interesy Klienta? Co z prawami osobistymi? A co z kodem tworzonym
• kto odpowiada za opóźnienia spowodowane niedostarczonym środowiskiem przez klienta?
• jak rozliczać prace przestojowe?
• co z klauzulą non-solicitation?
• jak wygląda offboarding i transfer wiedzy?

AI takich aspektów nie widzi, bo nie prowadzi projektów IT, nie negocjuje kontraktów i nie zna realiów rynkowych.

3. Prawo IT to nie tylko kodeksy, ale także praktyka i zwyczaje branżowe

W IT to praktyka często definiuje standardy, a nie przepisy. To właśnie doświadczenie – rozmowy z software house’ami, klientami enterprise, dostawcami czy freelancerami – buduje realne know-how.

AI może stworzyć „ładny” tekst, ale nie wie, jakie zapisy klienci akceptują, które są negocjowalne, a które zablokują sprzedaż.

4. AI nie rozumie wartości biznesowych stron

Dobra umowa IT chroni firmę,ale nie blokuje projektu, zabezpiecza IP jednocześnie utrzymując relacje z klientem.

AI nie robi czegoś takiego jak:

„dopasuj zapis do sytuacji, bo klient jest korpo i nie przejdzie tego w compliance, ale za to przepchnie inny wariant”.

Tego uczą lata doświadczeń na styku prawa i biznesu.

5. AI generuje teksty „bez odpowiedzialności”

Żaden model AI nie bierze odpowiedzialności za skutki umowy, w tym za nieegzekwowalne zapisy, błędne konstrukcje prawne, kolizje z PZP, RODO, czy naruszenia IP.

A w body leasingu błędy mogą kosztować wiele. Może nastąpić utrata zespołu. Mogą powstać naprawdę duże roszczenia kontrahenta klienta czy blokady wdrożenia, a w tym odpowiedzialność finansowa.

6. AI nie zna Twojego modelu biznesowego

Umowa to narzędzie realizacji strategii sprzedażowej. Inne zapisy umowne będą dla software house’u, a inne dla pośrednika, a jeszcze inne dla product developmentu.

AI nie rozumie różnic w marżach, cashflowie, SLA czy retencji klienta.

7. Dopiero połączenie: prawo z biznesem i doświadczeniem daje przewagę

Dziś wartością nie jest sama umowa, ale:
✔ doradztwo,
✔ rekomendacje negocjacyjne,
✔ znajomość rynku IT,
✔ rozumienie modeli współpracy,
✔ ochrona IP i know-how,
✔ i przewidywanie ryzyk projektowych.

To daje przewagę, której AI nie posiada.

Jeśli szukasz nie tylko „wzorca umowy”, ale narzędzia, które zabezpieczy Twój biznes IT i przyspieszy sprzedaż – zobacz produkty w sklepie https://lawit.pl/wzoryumow/. Tworzymy umowy, które wynikają z realnych negocjacji, realnych projektów i realnych problemów, a nie z losowego tekstu generowanego przez algorytm.