TL;DR
- Wyszukiwanie po słowach kluczowych nie nadąża za złożonością prawa podatkowego.
- Doradcy podatkowi tracą godziny na filtrowanie nieistotnych wyników i duplikatów.
- Modele GPT rozumieją znaczenie i kontekst, nie tylko słowa – analizują przepisy semantycznie.
- AI nie zastępuje doradcy, lecz wspiera go w modelu „Overwatch Accountant” – człowiek nadzoruje AI.
- Różnica między klasycznym a semantycznym wyszukiwaniem to już nie komfort, lecz przewaga konkurencyjna.
Wprowadzenie – kiedy wyszukiwanie po słowach kluczowych zawodzi
Doradcy podatkowi coraz częściej czują, że ich dotychczasowe narzędzia przestają wystarczać.
Z pozoru proste pytanie — np. „czy praca zdalna tworzy nexus w innym województwie” — potrafi zamienić się w trzygodzinny research.
Problem nie leży w braku kompetencji doradcy.
Problemem jest technologia. Klasyczne wyszukiwanie po słowach kluczowych (tzw. keyword search) nigdy nie zostało zaprojektowane do rozumienia kontekstu, w którym doradca podatkowy faktycznie myśli i analizuje prawo.
Jak działa klasyczne wyszukiwanie – i dlaczego myśli jak baza danych, nie jak doradca
Wyszukiwarki prawnicze działają według prostych reguł: dopasowują słowa, nie znaczenie.
Jeśli wpiszesz „ulga na robotyzację”, nie znajdą orzeczeń opisujących ten sam mechanizm pod hasłem „amortyzacja automatyzacji”.
To ograniczenie logiczne, nie merytoryczne — system nie „rozumie”, że chodzi o ten sam skutek podatkowy.
Tradycyjna logika wyszukiwania Boolean (AND, OR, NOT) zmusza doradcę, by myślał jak programista:
musisz przewidzieć każdy możliwy wariant słowa, który mógł pojawić się w orzeczeniu lub interpretacji.
Efekt? Setki wyników, z których większość jest nieistotna. Doradcy tracą czas na filtrowanie i porównywanie dokumentów zamiast analizować meritum.
Skutki dla doradców – ukryte koszty starego podejścia
Gdy wyszukiwarka zwraca 800 wyników — co to oznacza w praktyce?
- Godziny nie do zafakturowania. Doradca spędza czas, którego nie da się sprzedać klientowi.
- Ryzyko błędnej interpretacji. System nie odróżnia przepisów aktualnych od uchylonych.
- Frustracja i spadek efektywności. Trudno utrzymać zaufanie klienta, gdy odpowiedź na proste pytanie zajmuje trzy dni.
- Brak skalowalności. Nie można delegować researchu młodszym pracownikom, bo i tak trzeba wszystko zweryfikować.
W efekcie kancelarie tracą zarówno efektywność, jak i przewagę merytoryczną.
Jak działa wyszukiwanie semantyczne GPT
GPT myśli semantycznie — znaczenia zamiast słów kluczowych
Modele językowe GPT działają odwrotnie: nie szukają słów, tylko znaczeń. Zamiast dopasowywać frazy, rozpoznają relacje między pojęciami, strukturą prawa i intencją pytania.
Przykład — pytanie doradcy
„Czy praca zdalna programisty powoduje powstanie zakładu podatkowego?”
Co rozumie GPT:
- Nexus i ekonomiczna obecność podmiotu,
- Stałe miejsce prowadzenia działalności (fixed place of business),
- Interpretacje dotyczące permanent establishment,
- Rozróżnienie między zatrudnieniem a świadczeniem usług.
Wynik? Model nie generuje 847 dokumentów, tylko syntetyczną odpowiedź z cytowanymi źródłami — np. wyrokami WSA, interpretacjami KIS i komentarzami OECD.
Zamiast myśleć jak baza danych, AI myśli jak doradca podatkowy, który zna prawo, rozumie kontekst i potrafi łączyć fakty.
Model Overwatch Accountant – rola człowieka w erze AI
Sama sztuczna inteligencja nie wystarczy — rola nadzoru eksperta (Overwatch Accountant)
W doradztwie podatkowym kluczowa jest rola nadzoru eksperta — tzw. model Overwatch Accountant.
W tym podejściu:
- 1️⃣ Doradca zadaje pytanie i kontekst (np. stan faktyczny klienta).
- 2️⃣ AI przeszukuje i streszcza wyniki, proponując możliwe interpretacje.
- 3️⃣ Doradca weryfikuje poprawność, aktualność i stosuje własną ocenę prawną.
Zasada „AI first, human validate” oznacza, że człowiek zachowuje pełną odpowiedzialność, ale zyskuje narzędzie, które skraca analizę z godzin do minut.
Dzięki temu doradcy mogą skupić się na interpretacji, argumentacji i kontaktach z klientem — czyli na tym, co naprawdę tworzy wartość.
Co zrobić dziś
3 kroki, które możesz wdrożyć w tym tygodniu
- 1⃣ Zidentyfikuj powtarzalne obszary researchu. Sprawdź, które pytania zadajesz najczęściej – np. koszty uzyskania przychodu, praca zdalna, ulgi.
- 2⃣ Przetestuj GPT w jednym procesie. Użyj go do analizy interpretacji lub orzeczeń NSA i porównaj czas pracy.
- 3⃣ Wprowadź zasadę Overwatch Accountant. Każdą odpowiedź AI weryfikuj, ale dokumentuj czas oszczędzony i jakość wyników.
Najczęstsze błędy przy przejściu na AI
- Brak weryfikacji źródeł. AI może analizować błędne lub nieaktualne akty prawne.
- Zaufanie bez nadzoru. AI nie rozumie odpowiedzialności prawnej – doradca musi ją przejąć.
- Nieprzygotowany zespół. Pracownicy muszą wiedzieć, jak zadawać pytania (prompting) i jak weryfikować odpowiedzi.
- Brak polityki RODO. Dane klientów muszą być anonimizowane przed przetwarzaniem przez model.
Wnioski – doradca podatkowy jako architekt wiedzy
Era wyszukiwania po słowach kluczowych kończy się. Nie dlatego, że jest przestarzała technologicznie, ale dlatego, że nie rozumie języka, w którym naprawdę działa doradca podatkowy – języka kontekstu, analogii i interpretacji.
AI nie zastępuje doradcy. Tworzy dla niego nową przestrzeń pracy – analityczną, szybszą i bardziej precyzyjną.
W najbliższych latach to właśnie doradcy, którzy połączą swoje doświadczenie z inteligencją modeli, zdefiniują nowy standard zawodu: Overwatch Tax Advisor – człowiek nadzorujący AI.
FAQ – najczęściej zadawane pytania
Dlaczego wyszukiwanie po słowach kluczowych traci skuteczność w doradztwie?
Ponieważ nie rozumie znaczenia i kontekstu pojęć prawnych – dopasowuje tylko ciągi znaków.
💡 Zapisz się na newsletter Fiskalna.ai
Bądź na bieżąco z tym, jak AI wspiera Dowiedz się, jak AI zmienia doradztwo podatkowe w Polsce i jak przygotować swój zespół do pracy w modelu Overwatch Accountant..
Źródła
- TaxGPT Blog, Why Keyword Search Fails Modern Tax Professionals, 2025.
- OECD, Tax Administration 3.0, 2023.
- Ministerstwo Finansów RP, Cyfryzacja doradztwa podatkowego, 2025.
- ISAP, Ustawa o doradztwie podatkowym, Dz.U. 2024 poz. 2235.
