Czy rozmowy z AI są poufne? Trzy wyroki z USA, orzeczenie Sądu Najwyższego z 29 czerwca i e-Evidence od 18 sierpnia
Poufność rozmów z AI przestała być tematem akademickim i stała się wiadomością ostatnich tygodni. W lutym dwa amerykańskie sądy federalne wydały tego samego dnia sprzeczne rozstrzygnięcia o ochronie rozmów z Claude’em i ChatGPT, w marcu trzeci sąd wytyczył drogę środkową, 29 czerwca Sąd Najwyższy USA podniósł konstytucyjną poprzeczkę dla danych przechowywanych u dostawców, a 18 sierpnia 2026 roku rozporządzenie e-Evidence otworzy polskiemu prokuratorowi bezpośrednią drogę do logów rozmów z chatbotami. Kto traktuje okno czatu jak prywatny notatnik, powinien wiedzieć, co następuje dalej.
Bradley Heppner, menedżer z branży finansowej oskarżony o oszustwa na rynku papierów wartościowych, otrzymał wezwanie przed wielką ławę przysięgłych i zatrudnił obrońców. A potem zrobił to, co zrobiłaby dziś znaczna część z nas: otworzył okno czatu. Do Claude’a, modelu językowego firmy Anthropic, wpisał zarysy możliwych strategii obrony i argumentów prawnych, a wygenerowane materiały przekazał następnie swoim adwokatom. FBI zabezpieczyło je na podstawie nakazu przeszukania i tak sędzia Jed Rakoff z federalnego sądu dla południowego dystryktu Nowego Jorku stanął przed pytaniem, którego amerykańskie prawo dowodowe nie musiało dotąd rozstrzygać wprost: czy poufność rozmów z AI w ogóle istnieje, a jeśli tak, to czy chroni ją tajemnica adwokacka?
10 lutego 2026 roku sędzia Rakoff odpowiedział: nie chroni. Tego samego dnia sędzia federalny w Michigan, na pytanie w istocie identyczne, odpowiedział dokładnie odwrotnie. Siedem tygodni później trzeci sąd, w Kolorado, wybrał drogę środkową. W lipcu 2025 roku pisałem w tym miejscu, że kolizja doktryny prawnej z rzeczywistością technologiczną jest nieunikniona i że jako pierwsi przetestują ją oskarżeni, powołując się na ochronę strategii procesowych omawianych z AI. W listopadzie dodawałem, że rozmowy z chatbotami są już w praktyce w pełni dostępne dla organów ścigania. Nie było w tym profetyzmu; wystarczyła lektura orzecznictwa o danych cyfrowych. Kolizja właśnie nastąpiła, a New York City Bar Association, nowojorskie stowarzyszenie prawnicze z tradycją sięgającą 1870 roku, opublikowało w czerwcu 2026 roku raport, który jest pierwszą poważną próbą jej uporządkowania. Warto go przeczytać uważnie, bo wyznaczy język tej debaty na lata.
Czy rozmowa z AI jest chroniona tajemnicą? Sprawa Heppnera i trzy filary odmowy
Zacznijmy od najmocniejszej wersji stanowiska odmawiającego ochrony, bo sędzia Rakoff zbudował je starannie, na trzech filarach (United States v. Heppner, sygn. 1:25-cr-00503-JSR, S.D.N.Y., rozstrzygnięcie z 10 lutego, pisemne uzasadnienie z 17 lutego 2026 r.); rozstrzygnięcie objęło 31 dokumentów wygenerowanych z pomocą Claude’a.
Po pierwsze, attorney-client privilege chroni komunikację między klientem a prawnikiem, tymczasem Claude prawnikiem nie jest, a „dyskusja o kwestiach prawnych między dwoma nieprawnikami” ochronie nie podlega. Prokuratura dostarczyła zresztą dowód o wdzięcznej konstrukcji: zapytała samego Claude’a, czy udziela porad prawnych, a model odparł, że prawnikiem nie jest, i zalecił konsultację z wykwalifikowanym pełnomocnikiem. Rzadki przypadek, w którym kluczowy dowód rzeczowy samodzielnie składa oświadczenia na korzyść oskarżenia.
Po drugie, poufność. Polityka prywatności konsumenckiej wersji Claude’a informuje, że Anthropic zbiera zapytania i odpowiedzi, może wykorzystywać je do trenowania modeli oraz ujawniać osobom trzecim, w tym organom władzy publicznej. Skoro tak, rozumował sąd, Heppner nie miał ani „istotnego interesu prywatności”, ani „rozsądnego oczekiwania poufności”: powierzył informacje podmiotowi, który otwarcie zapowiada, co może z nimi zrobić.
Po trzecie, work product, czyli ochrona materiałów przygotowanych na potrzeby postępowania. Heppner działał z własnej inicjatywy, nie na polecenie obrońcy, a więc poza jej zakresem. Uczciwość każe jednak odnotować furtkę, którą sąd zostawił szeroko otwartą: gdyby to obrońca polecił klientowi użycie narzędzia, Claude mógłby funkcjonować podobnie jak wysoko wykwalifikowany profesjonalista działający w charakterze pomocnika prawnika, w duchu doktryny Kovel (United States v. Kovel, 296 F.2d 918, 2d Cir. 1961), od dekad obejmującej tłumaczy, księgowych i innych pośredników niezbędnych do udzielenia porady. To dokładnie teza, którą stawiałem rok temu: przywilej podąża za funkcją, nie za formą. Sąd jej nie odrzucił; uznał jedynie, że w tym stanie faktycznym nie znalazła zastosowania.
AI to narzędzie, nie osoba: kiedy work product chroni rozmowy z ChatGPT (Warner i Morgan)
Tego samego 10 lutego sędzia Anthony Patti rozstrzygał w Michigan spór pracowniczy, w którym pozwana spółka zażądała od występującej bez pełnomocnika powódki wszystkich materiałów związanych z jej korzystaniem z ChatGPT (Warner v. Gilbarco, Inc., sygn. 2:24-cv-12333, E.D. Mich.). Odmówił, i to pryncypialnie: programy AI to „narzędzia, nie osoby”, nawet jeśli gdzieś w tle mają administratorów, a przyjęcie tezy przeciwnej „unicestwiłoby ochronę work product w niemal każdym współczesnym środowisku pracy nad dokumentami”. Ochrona ta, inaczej niż attorney-client privilege, obejmuje z mocy samej reguły materiały przygotowane przez stronę lub dla strony, z pełnomocnikiem czy bez; dlatego mogła się na nią powołać powódka działająca samodzielnie. Skoro uchylenie tej ochrony wymaga ujawnienia materiałów przeciwnikowi procesowemu lub w sposób, który może do przeciwnika doprowadzić, a platforma AI przeciwnikiem nie jest, ochrona trwa.
Siedem tygodni później sędzia Maritza Dominguez Braswell w Kolorado poszła o krok dalej (Morgan v. V2X, Inc., sygn. 25-cv-01991, D. Colo., postanowienie z 30 marca 2026 r.). Na argument, że przekazanie danych komercyjnej platformie niszczy poufność, odpowiedziała pytaniem, które trafi do podręczników: Google obsługuje miliony kont, ma więc dostęp do milionów wiadomości, dokumentów i nagrań; czy to znaczy, że każdy posiadacz skrzynki Gmail zrzekł się wszelkich praw do poufności i prywatności? Sięgnęła po dorobek czwartej poprawki, o którym za chwilę, i uznała, że przepuszczenie danych przez system osoby trzeciej samo w sobie nie gasi oczekiwania prywatności. Dodała przy tym spostrzeżenie, które w tej debacie może zaważyć bardziej niż niejedna monografia: argument za prywatnością jest przy AI, być może, silniejszy niż przy wyszukiwarce, bo narzędzia te zaprojektowano i wytrenowano do prowadzenia interakcji, a nie do biernego zwracania wyników.
Morgan nie jest przy tym orzeczeniem naiwnym. Sąd nakazał powodowi ujawnić nazwę platformy, do której wprowadzał informacje objęte klauzulą poufności, i zmienił zarządzenie ochronne (protective order): dane poufne nie mogą odtąd trafiać do głównonurtowych narzędzi AI pozbawionych umownych gwarancji, takich jak zakaz trenowania na danych, zakaz ich ujawniania i prawo żądania usunięcia. Narzędzie narzędziem, lecz konfiguracja ma znaczenie.
Raport New York City Bar 2026: najpierw technika, potem doktryna
W ten spór wchodzi czerwcowy raport grupy roboczej działającej w ramach Presidential Task Force on Artificial Intelligence and Digital Technologies. Skala przedsięwzięcia robi wrażenie: około 260 osób z ponad pięćdziesięciu komitetów, a w samej grupie roboczej m.in. byli sędziowie federalni Katherine Forrest i Paul Grimm oraz orzekający do dziś sędzia Xavier Rodriguez. Większe wrażenie robi jednak metoda. Raport zaczyna nie od doktryny, lecz od techniki, i stawia tezę, że o wyniku tych sporów przesądza rama pojęciowa przyjęta na starcie: sąd, który widzi w modelu substytut człowieka, orzeknie jak Rakoff; sąd, który widzi narzędzie, orzeknie jak Patti i Braswell. Rama zaś powinna wynikać z tego, jak systemy te rzeczywiście działają, a nie z intuicji podpowiadanej przez interfejs czatu.
Sedno techniczne raport referuje za analizą Roberta Mahariego o wymownym tytule „Misunderstanding Memorization”. Trening modelu i udzielanie odpowiedzi (inferencja) to dwa odrębne procesy: pojedyncze zapytanie użytkownika nie zmienia wag modelu. Memoryzacja rośnie zaś superliniowo wraz z powtarzalnością danych: sekwencja występująca w korpusie treningowym dziesięć razy jest, w przybliżeniu, tysiąc razy bardziej podatna na odtworzenie niż występująca raz. Unikalny prompt jednego użytkownika ma więc znikome szanse na zapamiętanie w postaci możliwej do odzyskania, a nawet zapamiętany fragment nie niesie informacji o tym, kto, kiedy i w jakim kontekście go wpisał.
Wniosek jest kontrintuicyjny i praktycznie doniosły: właściwym przedmiotem sporu o poufność nie jest model, lecz zapis rozmowy przechowywany przez dostawcę. A o tym, czy taki zapis istnieje i jak długo, rozstrzyga polityka retencji i wybrany wariant produktu, nie mechanika sieci neuronowej. Raport skrupulatnie odnotowuje szczegóły: standardową siedmiodniową retencję w API Anthropic z opcją zerowej retencji (Zero Data Retention) dla klientów komercyjnych, domyślne wyłączenie danych klientów biznesowych i API z trenowania u obu głównych dostawców, ale też, po zmianie warunków konsumenckich Anthropic z sierpnia 2025 roku, możliwość przechowywania rozmów użytkowników, którzy nie wyłączyli udziału w treningu, nawet przez pięć lat. Przypomina wreszcie, że nakaz zabezpieczenia z maja 2025 roku w sporze o prawa autorskie przeciwko OpenAI zamroził również te logi, które miały zostać skasowane. Obietnica usunięcia ustępuje przed procesowym obowiązkiem zachowania dowodów.
Polityka prywatności AI to zawiadomienie, nie zgoda. Google, Microsoft i Anthropic mają identyczne klauzule
Najbardziej użyteczny fragment raportu dotyczy rozumowania, na którym wspiera się Heppner: skoro polityka prywatności zapowiada możliwość ujawnienia danych, użytkownik rzekomo godzi się na brak poufności. Grupa robocza porównała polityki gigantów i pokazała, że klauzulę o ujawnianiu danych na żądanie prawa, o niemal identycznym brzmieniu, mają Google, Microsoft, Dropbox i Box. Jeżeli taka klauzula niszczy poufność, to nie istnieje poufny e-mail, poufny dysk w chmurze ani poufny dokument w edytorze online. Orzecznictwo mówi jednak co innego: w sprawie United States v. Warshak (631 F.3d 266, 6th Cir. 2010) umowne prawo dostawcy poczty do wglądu w treść wiadomości nie zniweczyło konstytucyjnie chronionego oczekiwania prywatności.
Raport dokłada rozróżnienie, które specjalistom od ochrony danych wyda się oczywiste, a w sporach o privilege bywa gubione: regulamin usługi jest umową, polityka prywatności zaś jednostronną notą informacyjną. Traktowanie noty jak zgody myli zawiadomienie o praktykach ze zgodą na te praktyki. Co więcej, same warunki dostawców przeczą tezie o wyzbyciu się praw: Anthropic i OpenAI potwierdzają, że użytkownik zachowuje prawa do wprowadzanych treści, a w wariantach komercyjnych treść klienta stanowi jego informację poufną, wyłączoną z trenowania. Trudno o gorszy materiał dowodowy na „dobrowolne porzucenie” poufności. I jeszcze jedno: klasyczna doktryna uchylenia ochrony ma sens tam, gdzie odbiorca informacji może o niej zeznawać, ujawnić ją z własnej woli albo zostać zmuszony do jej wydania. Z tej triady na platformę AI przypada wyłącznie trzecia możliwość, wspólna dla całej infrastruktury cyfrowej, z której prawnicy korzystają od dwóch dekad bez utraty tajemnicy.
Osobny argument środowisko zawdzięcza Bridget McCormack, byłej prezes Sądu Najwyższego stanu Michigan, i Shlomo Klapperowi. Ich diagnoza: Heppner antropomorfizuje model. Pyta, czy AI może być stroną uprzywilejowanej relacji (odpowiedź brzmi oczywiście: nie), zamiast zapytać, czy posłużenie się narzędziem obliczeniowym uchyliło ochronę informacji, która chroniona już była. Tytuł ich analizy, opublikowanej w Sedona Conference Journal, mówi wszystko: maszyna nie jest rozmówcą. Odnotujmy spójność z linią, o której pisałem jesienią przy sprawie Garcia przeciwko Character Technologies, gdzie sąd dostrzegł w chatbocie produkt, a nie mówcę. Produktowi się nie zwierzamy; produktem się posługujemy.
Czwarta poprawka po wyroku Chatrie z 29 czerwca 2026
Raport osadza spór w półwieczu ewolucji tak zwanej doktryny osoby trzeciej.
W latach siedemdziesiątych Sąd Najwyższy USA orzekł, że kto dobrowolnie przekazuje informacje bankowi (United States v. Miller, 1976) albo operatorowi telefonicznemu (Smith v. Maryland, 1979), traci konstytucyjną ochronę ich prywatności.
W epoce cyfrowej ta logika prowadziłaby do wniosku, że prywatność nie istnieje wcale, więc sądy zaczęły ją zawężać: Warshak objął ochroną pocztę elektroniczną, Riley v. California (2014) ogłosił, że cyfrowe znaczy inne, a Carpenter v. United States (2018) zażądał nakazu dla historycznych danych lokalizacyjnych, wskazując, że „dobrowolność” udostępniania danych, bez których nie sposób uczestniczyć we współczesnym życiu, jest fikcją.
Trajektoria ta objęła właśnie zbiorcze nakazy lokalizacyjne (geofence warrants): 29 czerwca 2026 roku, na dziesięć dni przed publikacją tego tekstu, Sąd Najwyższy orzekł w sprawie Chatrie v. United States (sygn. 25-112), sześcioma głosami do trzech i piórem sędzi Kagan, że pozyskanie od Google danych o lokalizacji telefonu stanowi przeszukanie w rozumieniu czwartej poprawki, bo jednostka zachowuje rozsądne oczekiwanie prywatności co do tych danych także wtedy, gdy przechowuje je komercyjny dostawca. Sąd rozstrzygnął wyłącznie kwestię zaistnienia przeszukania i zwrócił sprawę do oceny jego rozsądności; kierunek jest jednak jednoznaczny.
Z tej linii raport wyprowadza zgrabną dyrektywę: dorobek czwartej poprawki wyznacza podłogę, poniżej której analiza poufności rozmów z AI zejść nie powinna, a trzymać się winna wyraźnie powyżej. I dorzuca dane, które tę podłogę podnoszą: według kwietniowych szacunków Rezerwy Federalnej narzędzia AI wdrożyło już około 18% amerykańskich firm (wzrost o 68% rok do roku), a w przedsiębiorstwach korzystających z AI pracuje około 78% amerykańskiej siły roboczej.
Im bardziej rozmowa z modelem staje się warunkiem uczestnictwa w życiu zawodowym, tym trudniej utrzymać tezę, że korzystanie z niej to dobrowolne wyzbycie się prywatności. Dokładnie ten mechanizm Carpenter opisał przy telefonach komórkowych.
Darmowy ChatGPT kontra wdrożenie enterprise: poufność według cennika
Wszystkie trzy orzeczenia łączy jedno: zapadły na tle darmowych lub konsumenckich wersji narzędzi. Heppner wprost pozostawił otwarte pytanie, czy wynik byłby ten sam przy platformie płatnej, o innych zasadach przetwarzania danych, a Morgan premiuje narzędzia z gwarancjami kontraktowymi. Rysuje się linia podziału, przed którą przestrzegałem w lipcu 2025 roku, pisząc o paradoksie przywileju: zamożny klient rozmawia z profesjonalistą za kilkaset dolarów za godzinę pod pełną ochroną prawa, a ten, kogo stać jedynie na darmowy czat, ochrony nie ma żadnej.
Jeżeli poufność podąży za cennikiem, prawo usankcjonuje cyfrowe podklasy: po jednej stronie kancelarie z wdrożeniami enterprise, zerową retencją i umownym zakazem treningu, po drugiej strony procesowe działające bez pełnomocnika. Raport widzi to zagrożenie ostro i wiąże je z dostępem do wymiaru sprawiedliwości: to właśnie osobom występującym samodzielnie AI realnie ułatwiła prowadzenie spraw, więc pozbawienie ich ochrony byłoby szczególnie przewrotne.
Co na to polskie prawo? Tajemnica zawodowa, k.p.k. i e-Evidence od 18 sierpnia 2026
Polskie prawo nie zna privilege jako przywileju dowodowego przysługującego klientowi. Znamy tajemnice zawodowe ciążące na prawniku (art. 3 ustawy o radcach prawnych, art. 6 Prawa o adwokaturze) oraz ich procesowe osłony: bezwzględny zakaz przesłuchiwania obrońcy co do faktów objętych tajemnicą obrończą (art. 178 pkt 1 Kodeksu postępowania karnego), zwalnianie z tajemnicy radcowskiej i adwokackiej wyłącznie przez sąd i tylko w braku innego dowodu (art. 180 § 2 k.p.k.) oraz ochronę pism obejmujących okoliczności związane z wykonywaniem funkcji obrońcy (art. 225 § 3 k.p.k.). Wspólnym mianownikiem wszystkich tych konstrukcji jest relacja z prawnikiem. Rozmowa klienta z chatbotem żadną z nich objęta nie jest; to dane przechowywane u osoby trzeciej, po które organ może sięgnąć na zasadach zatrzymania rzeczy i danych informatycznych (art. 217 § 1 w zw. z art. 236a k.p.k.).
Wymiar praktyczny zmieni się 18 sierpnia 2026 roku, gdy zacznie być stosowane rozporządzenie (UE) 2023/1543 o europejskich nakazach wydania i zabezpieczenia dowodów elektronicznych. Polski prokurator uzyska bezpośrednią drogę do dostawców usług oferowanych w Unii, w tym dostawców AI, którzy do tego dnia muszą wskazać w Unii zakład lub przedstawiciela do odbioru nakazów. Nakaz wydania obejmie także treść komunikacji, co do zasady w sprawach o czyny zagrożone karą pozbawienia wolności o górnej granicy co najmniej trzech lat oraz w sprawach z katalogu obejmującego między innymi terroryzm i wykorzystywanie seksualne dzieci. Sprawa z Maine, którą opisywałem jesienią (pierwszy federalny nakaz wydania danych użytkownika ChatGPT), przestaje być amerykańską egzotyką i staje się zapowiedzią rodzimej praktyki. Na marginesie: termin transpozycji towarzyszącej dyrektywy minął w lutym, a Komisja Europejska skierowała wiosną formalne wezwania do większości państw członkowskich, w tym Polski; rozporządzenie stosuje się jednak wprost i na opóźnienia legislacyjne nie czeka.
Dwie kwestie wymagają uczciwego dopowiedzenia. Po pierwsze, zasada nemo tenetur (art. 74 § 1 k.p.k.) chroni oskarżonego przed przymusem dostarczania dowodów przeciwko sobie, lecz nie chroni danych złożonych u dostawcy; to ta sama wyrwa, którą w kontekście piątej poprawki sygnalizowałem rok temu. Po drugie, status notatek sporządzonych przez samego podejrzanego na potrzeby obrony jest w polskiej doktrynie sporny, a zapis rozmowy z chatbotem, w której podejrzany taką obronę szkicował, leży jeszcze dalej od bezpiecznego brzegu. Dopóki orzecznictwo się nie wypowie, ostrożny pełnomocnik przyjmie wariant z Heppnera: ochrony brak. Dla profesjonalistów wniosek jest ostrzejszy: wprowadzenie informacji objętych tajemnicą zawodową do konsumenckiego czatu to ryzyko naruszenia obowiązku jej zachowania. Amerykańskie samorządy powiedziały to wprost (opinia formalna ABA nr 512 z 2024 r. i opinia nowojorskiej izby 2024-5), kierunek wytycznych europejskich i polskich jest ten sam, a RODO dokłada wymóg podstawy przetwarzania i umowy powierzenia przy wdrożeniach firmowych, żadnej tajemnicy dowodowej przy tym nie tworząc.
Jak bezpiecznie korzystać z AI w kancelarii i firmie: siedem zaleceń, jedna zasada
Raport kończy się siedmioma wskazówkami dla pełnomocników, które streścić można w jednej zasadzie: wybieraj świadomie i dokumentuj, bo w sporze o poufność rozstrzygną fakty, które tworzysz dzisiaj. A zatem: warianty enterprise z umownym zakazem trenowania, zerową retencją i prawem żądania usunięcia zamiast narzędzi konsumenckich; utrwalenie polityk i warunków obowiązujących w chwili użycia narzędzia, bo to one, nie dzisiejsze, będą przedmiotem badania; klauzule o AI w umowach z klientami i pisemne pouczenia, że publiczny czat nie zastępuje rozmowy z obrońcą; zarządzenia ochronne z warunkami brzegowymi dla narzędzi AI według listy z Morgana; wreszcie ostrożność wobec funkcji udostępniania rozmów, bo publiczny link potrafi przeżyć w internetowych archiwach dłużej niż sama rozmowa. Osobny akapit raport poświęca agentom AI: pozostają narzędziami, lecz agent podpięty do poczty, kalendarza i repozytoriów potrafi wyprowadzić informację do rzeczywistych osób trzecich, a wtedy nie ma już sporu o ramy pojęciowe, jest klasyczne ujawnienie.
Prawo porusza się powoli, dopóki… nie ruszy gwałtownie
Tym zdaniem otwierałem lipcową analizę i podtrzymuję je dziś z większą pewnością. Warner i Morgan pokazują, że sądy potrafią zobaczyć w AI to, czym jest technicznie: narzędzie. Heppner przypomina, że na poziomie doktryny privilege kierunek nie jest przesądzony, ale Chatrie właśnie podniósł konstytucyjną podłogę. Moja prognoza, formułowana z ostrożnością właściwą rzeczom prawdopodobnym, a nie pewnym: rama narzędzia wygra, bo alternatywa unicestwia poufność całej cyfrowej infrastruktury pracy prawnika, od poczty po chmurę, i żaden sąd nie zechce firmować takiego wyniku swoim nazwiskiem. Do tego czasu obowiązuje reguła brutalna, lecz uczciwa: z publicznym czatem rozmawiaj tak, jakby zapis czytał prokurator. W świetle Heppnera dokładnie to robi.
Napięcia opisanego w listopadzie nikt przy tym nie zniósł: państwo chce dostępu do logów, bo z tych samych modeli korzystają przestępcy, a użytkownicy chcą poufności, bo modele stały się notatnikiem spraw najintymniejszych. Raport nowojorskiej izby tego dylematu nie rozstrzyga; robi coś pożyteczniejszego, uczy sądy, o czym w ogóle mówią. Dla firm i kancelarii płynie z niego zadanie na teraz: architektura wdrożenia, umowy z dostawcami i wewnętrzne polityki użycia zdecydują, po której stronie linii wyznaczonej w Morganie znajdą się Państwa dane, na długo zanim wypowie się pierwszy polski sąd.
To zaś wyznacza cel całej tej debaty. W 2010 roku Warshak nauczył amerykańskie prawo traktować skrzynkę e-mail jak przestrzeń prywatną i od tamtej pory żaden prawnik nie waha się przed wpisaniem tajemnicy klienta w wiadomość do współpracującego obrońcy. Zadanie na dziś brzmi analogicznie: sprawić, by rozmowa z AI była równie oczywiście poufna jak własna skrzynka odbiorcza, domyślnie chroniona, objęta doktryną, gdy korzysta z niej prawnik, i zabezpieczona umową, gdy korzysta z niej klient. Nikt nie domaga się przywileju dla maszyny; chodzi o to, by prawnik mógł sięgać po narzędzie definiujące tę dekadę z tym samym spokojem, z jakim otwiera własną pocztę. Dopóki doktryna nie okrzepnie, ciężar poniosą umowy i architektura wdrożenia, dlatego drobny druk jest tu, wyjątkowo, całą opowieścią. W Kancelarii Prawnej Skarbiec wspieramy klientów dokładnie w tym zakresie: regulacyjnym, kontraktowym i procesowym.
Robert Nogacki – radca prawny (WA-9026), założyciel Kancelarii Prawnej Skarbiec.
Są prawnicy, którzy zajmują się prawem. I są tacy, którzy zajmują się problemami, na które prawo nie ma gotowej odpowiedzi. Od ponad dwudziestu lat Kancelaria Skarbiec pracuje na przecięciu prawa podatkowego, struktur korporacyjnych i ludzkiej niechęci do oddawania państwu więcej, niż się państwu należy. Doradzamy przedsiębiorcom z kilkunastu krajów – od tych z listy Forbesa po tych, którym fiskus właśnie zajął konto i którzy nie wiedzą, co robić jutro rano.
Jeden z najczęściej cytowanych ekspertów prawa podatkowego w polskich mediach – pisze dla Rzeczpospolitej, Dziennika Gazety Prawnej i Parkietu nie dlatego, że to dobrze wygląda w CV, lecz dlatego, że pewnych rzeczy nie da się wyjaśnić w piśmie procesowym i ktoś musi je powiedzieć głośno. Autor AI Decoding Satoshi Nakamoto. Sztuczna inteligencja na tropie twórcy Bitcoina. Współautor nagrodzonej książki Bezpieczeństwo współczesnej firmy.
Kancelaria Skarbiec zajmuje czołowe pozycje w rankingach kancelarii podatkowych Dziennika Gazety Prawnej. Czterokrotny laureat Medalu Europejskiego, laureat tytułu International Tax Planning Law Firm of the Year in Poland.
Specjalizuje się w sporach z organami skarbowymi, międzynarodowym planowaniu podatkowym, regulacjach kryptoaktywów i ochronie majątku. Od 2006 roku prowadzi sprawę WGI – jedną z najdłuższych spraw karnych w historii polskiego rynku finansowego, bo są rzeczy, których nie wolno zostawić w połowie, nawet jeśli trwają dwie dekady. Wierzy, że prawo jest zbyt poważne, żeby traktować je wyłącznie poważnie – i że najlepsza porada prawna to ta, dzięki której klient nigdy nie musi stanąć przed sądem.
