Kirkland & Ellis buduje własną AI za 500 mln USD. „Build, not buy” przestało być przywilejem megafirmy

28 maja 2026 Financial Times (Kaye Wiggins, Suzi Ring) ujawnił, że Kirkland & Ellis, najwyżej zarabiająca kancelaria świata, wyda 500 mln USD w ciągu trzech do czterech lat - ponad 100 mln w samym 2026 roku, z własnych zysków - na zbudowanie własnościowej platformy AI. Celem nie jest kolejne narzędzie, lecz skodyfikowanie „collective intelligence” firmy i wdrożenie jej w całej organizacji. Software pozostanie własnością kancelarii: firmy zewnętrzne pomagają budować, ale nie mają prawa odsprzedać go nikomu innemu. To jawny kontrast do większości BigLaw, która postawiła na gotowe produkty w rodzaju Harvey czy Legora - a zarazem dodatek do nich, nie zamiennik.

Aktualne na 2026-05-29. Pół miliarda dolarów to nagłówek. Prawdziwa decyzja jest pod nim: czyją własnością jest model, który zna wiedzę kancelarii, i gdzie leżą dane, na których pracuje. Ten wybór nie jest zarezerwowany dla firm z budżetem Kirklanda. Open source uruchamiany lokalnie spłaszcza barierę kapitału - nie znosi jej, ale przesuwa.

Co dokładnie ogłosił Kirkland

Kirkland & Ellis to firma, która w 2025 roku przekroczyła 9 mld USD przychodu - największa kancelaria świata pod względem obrotu. Jej deklaracja nie jest więc eksperymentem na marginesie budżetu, tylko zakładem strategicznym na rdzeniu działalności. Cytat prezesa zarządu Jona Ballisa oddaje intencję wprost: „Pomysł jest taki, że weźmiemy zbiorową inteligencję naszej instytucji i będziemy mogli wdrożyć ją w całej firmie”. W innym miejscu Ballis tłumaczy, dlaczego gotowe narzędzia nie wystarczają: „nie wynajmują nas za podstawę” (we don't get hired for the floor) - klient płaci za wartość ponad standardem rynkowym, a tej wartości żaden produkt z półki nie zna.

Konstrukcja przedsięwzięcia jest równie istotna jak kwota. Buduje ją 180 specjalistów technicznych przy udziale 250 prawników, w tym 100 partnerów, a platforma ma obsługiwać zlecenie od początku do końca, a nie składać się z luźno zszytych pojedynczych narzędzi. Kancelaria będzie właścicielem całości albo będzie miała prawo nią zostać. Zewnętrzni dostawcy technologii uczestniczą w budowie, lecz bez prawa do odsprzedaży powstałego systemu komukolwiek innemu. Nazwę platformy i nazwiska partnerów technologicznych Kirkland ma ujawnić w nadchodzących tygodniach.

Źródło
Financial Times, 28 maja 2026
Budżet całkowity
500 mln USD w 3-4 lata
W samym 2026
ponad 100 mln USD
Finansowanie
z własnych zysków firmy
Zespół techniczny
180 specjalistów
Wkład prawników
250 (w tym 100 partnerów)
Model własności
własnościowy, brak prawa odsprzedaży dla dostawców
Relacja do vendorów
dodatek do licencji, nie zamiennik

„Build, not buy” - co to naprawdę znaczy

Rynek legaltechu od dwóch lat dzieli się na firmy, które AI kupują (licencja na Harvey, Legora, CoCounsel), i te, które chcą ją mieć. Większość BigLaw wybrała kupno: Freshfields zawiązał partnerstwo z Anthropic, Cleary Gottlieb przejął w marcu 2025 spółkę Springbok. Kirkland idzie w drugą stronę, i robi to świadomie głośno.

Powód nie jest finansowy, tylko strukturalny. Kupując narzędzie SaaS, kancelaria oddaje dwie rzeczy: kontrolę nad tym, gdzie i jak przetwarzane są dane spraw, oraz - co subtelniejsze - swoją wiedzę instytucjonalną. „Collective intelligence”, o której mówi Ballis, to sposób, w jaki ta konkretna firma redaguje, negocjuje i ocenia ryzyko. Wpuszczona do cudzej platformy staje się sygnałem, który zasila produkt sprzedawany także konkurencji. Budowa własnościowa zamyka oba wycieki: dane zostają u siebie, a wiedza nie staje się aktywem dostawcy.

To jest oś, na której warto czytać tę wiadomość. Nie wysokość czeku, tylko struktura własności: kto kontroluje narzędzie, które zna firmę i pracuje na jej aktach. Pytanie identyczne dla kancelarii za 9 mld i za 900 tys. - różni się tylko skala kapitału, jaką można na nie odpowiedzieć.

Czego ten ruch nie mówi polskiej kancelarii

Uczciwość wymaga zaznaczenia granicy. Polska kancelaria średniej wielkości nie zbuduje platformy za 500 mln USD i byłoby nieuczciwe sugerować inaczej. Kilka zastrzeżeń trzeba postawić wprost.

Po pierwsze, skala. 180 inżynierów i input 250 prawników to budżet i organizacja, których nie da się przenieść jeden do jednego. Kirkland kupuje sobie pełną wertykalną kontrolę, bo go na nią stać. To koniec spektrum, nie wzorzec do skopiowania.

Po drugie, Kirkland nie rezygnuje z dostawców. Własna platforma jest dodatkiem do dalszego licencjonowania narzędzi zewnętrznych, nie ich zamiennikiem. „Build, not buy” w praktyce znaczy „build and buy” - z własnością tam, gdzie tkwi przewaga, i z licencją tam, gdzie rynek już to rozwiązał. To samo dotyczy MŚP: nie chodzi o budowanie wszystkiego od zera, tylko o świadomy wybór, co musi być własne.

Po trzecie, transfer dotyczy motywu, nie metody. Tym, co przenosi się do polskiej kancelarii, nie jest kwota ani liczba inżynierów. To pytanie o suwerenność: które dane i która wiedza nie mogą opuścić kontrolowanego środowiska, i jak to zapewnić bez kapitału megafirmy.

Trzy wnioski dla polskiej kancelarii

Wniosek pierwszy - własność modelu i lokalność danych są osiągalne bez 500 mln USD. To, co Kirkland kupuje budową, mniejsza kancelaria może uzyskać inaczej: model open source uruchomiony lokalnie (np. polski Bielik na własnej maszynie) nie wysyła danych nigdzie, a wagi modelu i akta zostają pod kontrolą firmy. To ten sam efekt governance za ułamek kosztu - różnica nie leży w „czy build vs buy”, tylko w tym, ile kapitału trzeba, by odpowiedzieć po stronie suwerenności.

Wniosek drugi - powierzenie przetwarzania do vendora AI to decyzja RODO, nie zakup IT. Każde narzędzie SaaS, do którego trafiają dane sprawy, to podmiot dalej powierzający przetwarzanie w rozumieniu art. 28 RODO - z umową powierzenia, oceną lokalizacji danych i ryzykiem transferu poza EOG. Dla danych objętych tajemnicą zawodową (art. 6 ustawy Prawo o adwokaturze, art. 3 ustawy o radcach prawnych) pytanie „gdzie fizycznie leży ten dokument” przestaje być techniczne i staje się obowiązkiem. Architektura, w której dane nie opuszczają kancelarii, usuwa tę klasę ryzyka u źródła. Interpretacja MateMatic, nie stanowisko PUODO, NRA ani KRRP.

Wniosek trzeci - wybór między „mieć” a „kupić” trzeba udokumentować. AI Act nakłada na podmiot stosujący system wysokiego ryzyka (deployera, art. 26 rozporządzenia 2024/1689) obowiązki dotyczące nadzoru i użytkowania zgodnie z instrukcją dostawcy. Świadoma decyzja, co jest budowane lokalnie, a co licencjonowane - i dlaczego - jest częścią tej dokumentacji. Kirkland tę decyzję podjął na poziomie zarządu i ogłosił publicznie. Polska kancelaria może ją podjąć w mniejszej skali, ale powinna ją podjąć tak samo świadomie. Interpretacja MateMatic, nie stanowisko PUODO, NRA ani KRRP.

Wiadomość z Kirklanda nie brzmi „wydaj pół miliarda”. Brzmi „rozstrzygnij, czy narzędzie znające Twoją kancelarię i jej akta ma być Twoje, czy cudze”. Dla firmy za 9 mld USD odpowiedzią jest własna platforma. Dla polskiej kancelarii ten sam motyw - niezależność od jednego dostawcy i akta pod własną kontrolą - jest osiągalny na otwartym kodzie uruchamianym lokalnie, za ułamek tej kwoty.

Powiązane materiały MateMatic

PATRON Desktop wchodzi w pilotaż - narzędzie, które trzyma akta na Twoim komputerze, a silnik AI wybierasz sam: aktualność z 28 maja 2026. Otwieramy polskie prawo dla agentów AI - pięć MCP w open source: aktualność z 20 maja 2026. Szwajcarski produkt zbudowany na otwartym kodzie pokazuje, że „mieć własne” nie znaczy „zbudować wszystko”: aktualność z 18 maja 2026. Otwarta alternatywa dla Harveya z podmianą modelu pod spodem: aktualność z 18 maja 2026.

Co MateMatic wnosi

Punktem wyjścia jest audyt zależności od dostawców AI: inwentaryzacja, do których narzędzi trafiają dziś dane spraw, gdzie te dane fizycznie leżą, co jest objęte umową powierzenia z art. 28 RODO i które z tych przepływów dotyczą informacji chronionych tajemnicą zawodową.

Z audytu powstaje Konstytucja AI: spisany, własny zestaw zasad korzystania z AI z imienną odpowiedzialnością - włącznie ze świadomą decyzją „build vs buy” dla każdej klasy danych i ścieżką zgodności z AI Act. Całość na pillarach MateMatic Decyzja jako jednostka pracy oraz stack zero-cloud, tak by dane wrażliwe i wiedza kancelarii zostawały po jej stronie. To ta sama suwerenność, którą Kirkland kupuje budową - osiągnięta bez jego budżetu.

Oceny w tej aktualności są stanowiskiem MateMatic, nie zastępują doradztwa prawnego i nie stanowią stanowiska PUODO, NRA ani KRRP.

Co MateMatic wnosi

Audyt zależności od dostawców AI i Konstytucja AI dla Twojej kancelarii

Sprawdzamy, do których narzędzi AI trafiają dziś dane spraw, gdzie fizycznie leżą i co jest objęte tajemnicą zawodową, a potem projektujemy architekturę, w której dane i wiedza kancelarii nie opuszczają Twojego środowiska. Najbardziej niezależny wariant „build vs buy”, bez budżetu megafirmy. Pillary: Decyzja jako jednostka pracy + stack zero-cloud.

Skontaktuj się →
Wiesław Mazur - MateMatic
Bezpieczna architektura AI dla kancelarii · matematicsolutions.com
#Kirkland-Ellis #build-vs-buy #suwerennosc-AI #collective-intelligence #BigLaw #Harvey #Legora #open-source #data-residency #zero-cloud #tajemnica-zawodowa #RODO-art-28 #AI-Act #LegalTech #Konstytucja-AI

Źródła

  • Kaye Wiggins, Suzi Ring, „Kirkland & Ellis to spend $500mn building its own AI technology”, Financial Times, 28 maja 2026: ft.com (treść za paywallem)
  • Relacja Bloomberg Law, „Kirkland & Ellis Investing $500 Million to Build AI Platform”: news.bloomberglaw.com
  • Relacja Law360, „Kirkland Investing $500M To Build Its Own AI Platform”: law360.com
  • Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 (AI Act) - art. 26 (obowiązki podmiotów stosujących systemy wysokiego ryzyka), baza EUR-Lex: eur-lex.europa.eu (CELEX 32024R1689)
  • Rozporządzenie 2016/679 (RODO) - art. 28 (podmiot przetwarzający, powierzenie przetwarzania): eur-lex.europa.eu (CELEX 32016R0679)