Dobra umowa na wdrożenie systemu AI to taka, która jest dopasowana do przyjętej metodyki zarządzania projektem.

Ze względu na niedeterministyczną¹ naturę modeli uczenia maszynowego („ML”), w tym dużych modeli językowych („LLM”), trudno jest przed rozpoczęciem projektu precyzyjnie określić parametry jakościowe, jakie musi spełniać system AI (np. jak dobrze chatbot wsparty AI będzie obsługiwać klientów, czy jego odpowiedzi będą zawsze trafne, czy jedynie w 90%). Jest to istotne zwłaszcza w przypadkach kiedy musimy zbudować model od zera. Ponadto, jak to często bywa na styku biznesu i technologii, kształt rozwiązania nie jest z góry zdefiniowany.

Dlatego zaleca się, aby w procesie tworzenia systemu AI prototypować, budować MVP, testować, a dopiero na końcu skalować rozwiązanie. Do tego wykorzystywane są metodyki zwinne, które pozwalają na iteracyjne podejście do projektu i testowanie rozwiązań.

Stosowanie metodyk zwinnych determinuje więc kształt umowy.

Odpowiednim rozwiązaniem przy metodykach zwinnych jest umowa typu Time & Material, która jest umową o świadczenie usług opartą na przepisach kodeksu cywilnego dotyczących umowy zlecenia

W takiej umowie określamy zakres usług (np. projektowanie i usługi programistyczne w zakresie systemów AI) oraz cel (np. budowa wewnętrznego chatbota HR). Nie definiujemy jednak szczegółowych kryteriów, według których będziemy oceniać, czy cel został osiągnięty. Dostawca będzie zobowiązany działać z należytą starannością, aby go osiągnąć – i to właśnie przez pryzmat należytej staranności będzie oceniany.

Alternatywą jest umowa ramowa, w której określamy zasadnicze ramy współpracy, w szczególności sposób zlecania poszczególnych zadań i warunki płatności. Umowa taka organizuje proces zawierania umów wykonawczych, w których zlecamy konkretne zadania do wykonania (np. dodanie określonej funkcjonalności).

Gdybyśmy chcieli zastosować umowę typu fixed price (zasadniczo umowa o dzieło wg kodeksu cywilnego), która zakłada osiągnięcie z góry określonego rezultatu i ceny, musielibyśmy dokładnie określić ten rezultat, co przy projektach wdrożenia AI jest trudne, przynajmniej dla niektórych i przynajmniej na ten moment. Jeżeli jednak wiemy, co chcemy osiągnąć i jak będziemy to mierzyć, warto to w umowie określić i skorzystać z umowy o dzieło, aby uniknąć nieporozumień i ewentualnych rozczarowań. W takich wypadkach zaleca się uwzględnienie procedury change request.

Pomocnym narzędziem w opisywaniu przedmiotu umowy, zwłaszcza w przypadku systemów AI, może być Proof of Concept (PoC). PoC polega na stworzeniu uproszczonej, tymczasowej wersji rozwiązania, często w formie prototypu lub pilotażowej implementacji, której głównym celem jest sprawdzenie, czy wybrane rozwiązanie działa zgodnie z założeniami.

Podsumowanie

Wdrożenie systemu AI wymaga elastycznego podejścia zarówno do zarządzania projektem, jak i do formy prawnej współpracy. Ze względu na charakter modeli i trudność w precyzyjnym określeniu oczekiwanego rezultatu biznesowego, zaleca się stosowanie metodyk zwinnych oraz zawieranie umów typu Time & Material, w których wynagrodzenie zależy od czasu poświęconego na realizację zadań.

Alternatywnie można zastosować umowę ramową, regulującą ogólne warunki współpracy, lub – w bardziej przewidywalnych projektach – umowę typu fixed price. Ta ostatnia wymaga jednak bardzo dokładnej specyfikacji efektu końcowego. W tym kontekście istotne stają się mechanizmy takie jak change request oraz Proof of Concept (PoC), które umożliwiają przetestowanie rozwiązania przed jego pełnym wdrożeniem.

Dobór odpowiedniego rodzaju umowy powinien wynikać z charakterystyki projektu AI, jego celu, zakresu, przewidywalności oraz etapu rozwoju rozwiązania.

Jeżeli ciekawi Cię temat, którego jeszcze nie opisałem albo masz dodatkowe pytania, napisz do mnie. Możesz też sprawdzić bazę wiedzy Kancelarii JDP.

1. Ok, jest to sporne. ↩︎