Narzędzia AI do umów: skąd biorą przepisy i jak to sprawdzić

Cześć. Za Umowy.AI stoi głównie jeden człowiek, czyli ja, Bartosz Łyskawiński. Jestem pomysłodawcą i głównym programistą tego oprogramowania. Chcę Ci opowiedzieć, jak to powstało i po co, żebyś wiedział, jak zbudowane jest narzędzie, któremu wgrywasz swoją umowę. Ja tych umów nie czytam, a kod ich nie loguje.

Krótka wersja: model AI zostawiony sam sobie pisze z pamięci. W Umowy.AI dostaje bazę prawną, rejestry i narzędzia, a ja przez ponad rok poprawiałem tę konstrukcję, zanim pozwoliłem Ci z niej korzystać.

2023: model umie czytać, ale nie ma z czego

Pracę nad Umowy.AI zacząłem w 2023 roku, gdy zobaczyłem, co duże modele językowe (LLM), czyli programy przewidujące kolejne słowa, robią z tekstem. Wrzucałem modelowi umowę i pytałem: gdzie jest kara umowna, ile wynosi, kto ją płaci. Odpowiadał w kilka sekund, streszczał dziesięć stron do trzech akapitów, z dwóch starych umów budował trzecią.

Zobaczyłem też drugą stronę. Ten sam model, zapytany o przepis, odpowiadał równie pewnie i równie szybko, tylko z pamięci. A pamięć modelu to zlepek wszystkiego, co przeczytał w treningu, bez daty i bez źródła. Zespół Stanford RegLab sprawdził to na pytaniach prawnych: ogólne modele odpowiadały błędnie średnio w 58–82% przypadków. Prezes spółki IT napisał pozew sam, w ogólnym czacie AI. Model oparł roszczenie na Prawie zamówień publicznych zamiast na Kodeksie cywilnym i dopasował brzmienie przepisów do potrzeb powoda. W grudniu 2025 r. Sąd Okręgowy we Wrocławiu ten pozew oddalił.

Gdy wklejasz umowę do czatu, dostajesz opinię z pamięci modelu, nie z przepisu. Brzmi tak samo dobrze, gdy jest trafna i gdy nie jest.

Uprząż: pięć rzeczy, z których model czyta

Brakowało uprzęży. Model językowy to mocny koń pociągowy, a nikt go nie zaprzągł do wozu. W Umowy.AI ta uprząż (po angielsku: harness) składa się z pięciu rzeczy:

• baza prawna z pełną treścią przepisów z Dziennika Ustaw, ze statusem obowiązywania sprawdzanym codziennie w publicznym rejestrze aktów prawnych,
• dostęp do wyszukiwarek internetowych, żeby model czytał dzisiejsze strony,
• dostęp do jawnych rejestrów, w pierwszej kolejności Krajowego Rejestru Sądowego,
• dziesiątki wyspecjalizowanych promptów i agentów (agent to program, który sam wywołuje model i narzędzia krok po kroku), każdy do jednego małego podzadania: osobny do analizy umowy, osobny do sprawdzenia kontrahenta, osobny do researchu przepisów przed pisaniem dokumentu. Jedno polecenie wysłane do jednego modelu tego nie zastąpi.
• dziesiątki narzędzi programistycznych do pracy na dokumencie: wyciąć fragment, porównać dwie wersje, sięgnąć po artykuł, zapisać wynik.

W prawie liczy się to podwójnie, bo prawo zmienia się szybciej niż pamięć modelu. Według Barometru Prawa 2026 w 2025 r. weszło w życie 405 nowych przepisów istotnych dla firm, 772 zmieniły brzmienie, a 47 straciło moc. Ponad 1 200 zmian, ponad trzy dziennie. I to w roku, w którym opublikowano najmniej stron prawa od 19 lat. Model z wiedzą zamrożoną w dniu treningu nie ma jak za tym nadążyć. Baza prawna Umowy.AI sprawdza status przepisów codziennie, więc model dostaje dzisiejsze brzmienie.

Stąd jedno pytanie, które zadaję każdemu narzędziu AI, łącznie ze swoim: skąd wziąłeś ten przepis? Jeśli w odpowiedzi nie ma źródła z datą, model odpowiedział z pamięci.

Wdrożyłem wszystko i to nie był koniec

Wydawało mi się, że gdy to wszystko wdrożę, będzie zrobione. I w sumie było. Model czytał przepisy z bazy, sprawdzał spółki w rejestrze, pisał dokumenty na podstawie źródeł. Potem przez ponad rok i tak poprawiałem.

Narzędzia prawnicze badane przez Stanford w 2024 r. też najpierw wyszukują źródła, a dopiero potem piszą. I mimo to halucynują w 17–33% zapytań, czyli od co szóstej do co trzeciej odpowiedzi. Mniej niż zwykły czat, ale samo podpięcie wyszukiwarki do modelu sprawy nie załatwia. Uprząż trzeba dopasować do konia, a to trwa.

Zanim podjąłem decyzję o publikacji bazy prawnej, wykryłem w niej ponad 120 błędów i naprawiłem je. Nie twierdzę, że baza jest bezbłędna. Gdy istnieje nowszy tekst jednolity ustawy, którego baza jeszcze nie ma, zaznacza to w odpowiedzi zamiast udawać, że go zna. Nie znam narzędzia, które publikuje aktualną stopę własnych halucynacji, a dane Stanforda są z 2024 r. Ja też takiej metryki nie publikuję. Publikuję liczbę naprawionych błędów i zapraszam do zgłaszania kolejnych.

Zawodowi pełnomocnicy wpadają na tym samym

Naczelny Sąd Administracyjny w 2026 r. dwa razy znalazł w pismach pełnomocników orzeczenia zmyślone przez AI. Pierwszy raz w postanowieniu z 23 czerwca (I FZ 104/26), drugi w wyroku z 31 sierpnia (I OSK 590/26). W tej drugiej sprawie NSA sprawdził siedem przywołanych orzeczeń: część miała błędne daty, część nie istniała.

Sąd zrobił to, co Ty możesz zrobić z każdą odpowiedzią AI. Wziął listę źródeł i sprawdził po kolei, czy istnieją.

Co dziś dostajesz

Cztery rzeczy, każda zbudowana na tej samej uprzęży:

• generator dokumentów prawnych: najpierw research w źródłach i przepisach z bazy, potem tekst,
• analizator umów, które ktoś przysłał Ci do podpisu: każdy wniosek z cytatem z dokumentu i odniesieniem do bazy prawnej,
• weryfikacja kontrahenta: narzędzie czyta i zestawia dane z jawnych rejestrów, takich jak KRS,
• baza prawna, która codziennie sprawdza status przepisów. Korzysta z niej nasz model, a możesz ją podłączyć do własnego agenta AI przez MCP (Model Context Protocol), czyli standard, przez który model AI sięga do zewnętrznych danych. Jak to zrobić, opisuje nasz poradnik.

Sytuacja, dla której to zbudowałem, wygląda tak. Michał prowadzi dwunastoosobową firmę remontową i w piątek po południu dostaje umowę ramową na 40 stron, z prośbą o podpis w poniedziałek rano. Wrzuca ją do analizatora Umowy.AI. Po półtorej godzinie ma listę. Kara umowna 0,5% wartości umowy za każdy dzień opóźnienia, bez górnego limitu. Jednostronne prawo zamawiającego do zmiany zakresu prac. Sąd właściwy po drugiej stronie Polski. Przy każdym punkcie cytat z umowy i odniesienie do przepisu z bazy prawnej. Michał wie, o które trzy zapisy dopytać, zanim podpisze.

Czego nie dostajesz: porady prawnej. Umowy.AI nie doradza i nie rozstrzyga. Daje Ci tekst przepisu, cytat z umowy i pytania do drugiej strony. Decyzja i podpis zostają u Ciebie.

Zostaje pytanie, które sam bym zadał, czytając to wszystko: co z bazą i z moimi dokumentami, skoro stoi za tym jedna osoba? Obietnicy na to nie mam. Mam konstrukcję, która nie jest sekretem. Przepisy w bazie pochodzą z Dziennika Ustaw, dane o spółkach z jawnego rejestru. Lista kontrolna niżej działa na każdym narzędziu, łącznie z moim. Niczego nie musisz brać na słowo.

Lista kontrolna: jak sprawdzić narzędzie AI do umów

1. Zapytaj narzędzie o konkretny przepis, np. art. 8 ustawy o Krajowym Rejestrze Sądowym. Poprawna odpowiedź zaczyna się od zdania „Rejestr jest jawny".
2. Poproś o źródło: skąd tekst przepisu i kiedy narzędzie ostatnio sprawdziło, czy obowiązuje. Brak źródła z datą oznacza odpowiedź z pamięci.
3. Zadaj to samo pytanie w trzech nowych rozmowach. Trzy różne brzmienia przepisu oznaczają, że model zgaduje.
4. Wpisz NIP spółki kontrahenta i porównaj wynik z odpisem z KRS, który pobierzesz sam. Masz do rejestru takie samo prawo dostępu jak każde narzędzie.
5. Wgraj umowę, którą masz do podpisu, i sprawdź, czy każdy wniosek ma cytat z dokumentu i odniesienie do przepisu.
6. Wygeneruj dokument i sprawdź, czy narzędzie pokazuje, co przeczytało, zanim zaczęło pisać.
7. Poszukaj na stronie narzędzia, skąd bierze przepisy i jak zgłosić błąd. Cisza o źródłach też jest odpowiedzią.
8. Załóż konto w Umowy.AI i przejdź kroki 1–6 na naszym narzędziu.

Przetestuj, sprawdź, a jeżeli coś będzie nie tak, pisz na serwis@umowy.ai. Naprawię to dla Ciebie osobiście.

Ten artykuł ma charakter edukacyjny i nie stanowi porady prawnej. W sprawach indywidualnych skonsultuj się z prawnikiem.