Хочешь сделать хорошо и правильно — сделай сам. Но где взять на это время?

Трансграничный налоговый и юридический консалтинг всегда был ювелирной работой. Входной билет в профессию — не диплом и не сертификат, а годы, за которые специалист успевает узнать нужных людей в каждой юрисдикции, наизусть выучить, где зарыты грабли, и научиться предчувствовать, как конкретный суд или налоговый орган применит закон.

Это дорого стоит. Именно поэтому качественная трансграничная экспертиза всегда стоила дорого и не покупалась по объявлению.

Два юриста — один вопрос — три мнения, гласит старая профессиональная шутка. В трансграничном контексте прибавьте к этому, что все три мнения — на разных языках, со ссылками на разные кодексы и разное понимание того, что вообще считается «риском».

Две недели — это когда клиент ждёт, а вы гуглите

Классическое трансграничное исследование — сравнить пару СИДН, свести ставки, понять, применяется ли льгота, оценить формулировку договора сразу в двух правовых системах — исторически занимало у команды одну-две недели. Это не лень и не бюрократия: это время, которое реально нужно, чтобы поднять источники, свериться с обновлениями, перепроверить логику для каждой юрисдикции отдельно.

Сейчас это время можно сжать примерно до одного дня. Не потому что право стало проще — оно, если что, только сложнее (BEPS, GAAR, ФПД, MLI никуда не делись, только подросли и заматерели). А потому что появился инструмент, который умеет за минуты сделать то, на что раньше уходили дни: поднять массив документов, сопоставить формулировки, собрать черновую сравнительную таблицу по ставкам и структуре договоров.

Здесь стоит сразу остановить самых нетерпеливых читателей: искусственный интеллект не заменяет юриста или налогового консультанта. Он ускоряет первый черновой проход — сбор, структурирование, сопоставление. А верификация, суждение о материальности риска и личная профессиональная ответственность за итоговый вывод — остаются за человекоми. Хотя бы потому, что за ошибку в суде отвечает не нейросеть, а тот, кто подписал документ.

Это, кстати, не абстрактная предосторожность. По миру уже прокатилась волна судебных случаев, где юристы подавали в суд документы со ссылками на несуществующие дела, сгенерированные ИИ и не проверенные перед подачей — с санкциями со стороны судов в качестве итога. Хорошая иллюстрация к тому, что «быстро» и «правильно» — по-прежнему разные вещи, если между ними не стоит человек, который проверяет.

Common law, civil law и то, что ИИ пока не умеет

Есть ещё один нюанс, который редко обсуждают, когда говорят про ИИ в трансграничном праве: инструмент работает не одинаково хорошо во всех правовых системах. Там, где право строится на прецеденте и огромный корпус судебных решений оцифрован и структурирован (типичная ситуация для common law), у ИИ богатая и относительно надёжная база для опоры. Там, где право кодифицировано, комментарии — на национальном языке, а судебная практика играет вспомогательную роль (типичная ситуация для континентальной Европы и многих других юрисдикций), риск неточного или устаревшего ответа выше — и его сложнее заметить, если некому проверить.

Отсюда логичный вывод: инструмент, который просто «спрашивает у языковой модели», и инструмент, который умеет качественно работать с трансграничным правом, — это разные по надёжности вещи. Разница не в мощности модели, а в том, кто и как её использует.

Рутина дешевеет — прокачанные специалисты дорожают

Здесь и есть главный парадокс момента. Базовый анализ — типовой скрининг СИДН, стандартный чек-лист due diligence, первичное сравнение налоговых ставок — дешевеет и становится доступнее среднему бизнесу, у которого раньше просто не было денег на полноценные международные исследования.

Но одновременно резко растёт цена специалиста, который умеет пользоваться новыми инструментами профессионально: понимает, где ИИ даёт надёжный черновик, а где — бестолковый самоуверенный текст, умеет выстроить проверку и превратить черновик в рабочий, юридически защищённый результат. Рутинную часть теперь может сделать машина — а внимание и деньги клиентов концентрируются именно на людях, которые умеют этим инструментом управлять.

Лучшая иллюстрация этого сдвига — то, что происходит прямо сейчас на рынке труда США.

Big Law уже проголосовал деньгами — и признал, что таких людей не хватает

По данным Bloomberg Law, крупнейшие юридические фирмы США уже перешли от разговоров об ИИ на конференциях к институциональному строительству AI-функции — с бюджетами и постоянными позициями в руководстве практики.

Bloomberg Law насчитал как минимум 16 крупных юрфирм — включая Latham & Watkins, Gibson Dunn & Crutcher и Pillsbury, — которые одновременно искали более 25 сотрудников на позиции, связанные с ИИ-стратегией. Диапазон зарплат — от $300 000 до $440 000+ в год: Pillsbury предлагает до $440 000 за Director, Data Science & AI Engineering, Covington & Burling — до $438 000 за Director of Applied AI, Latham & Watkins — до $400 000 за Associate Director of AI & Innovation. Это уровень оплаты старшего партнёра, а не «технического специалиста поддержки».

Показательно не столько сами цифры, сколько то, из-за чего они растут: острейший дефицит людей. Фирмы хотят кандидатов, желательно с юридическим образованием, но при этом с опытом внедрения технологий, — а таких на рынке критически мало. Джош Кубицки из Indiana University Maurer School of Law, которого цитирует Bloomberg Law, формулирует это прямо: спрос существенно превышает предложение, «таланта на рынке недостаточно». И конкурируют за этих людей не только юрфирмы между собой, но и корпоративные юридические департаменты компаний уровня Meta, Honeywell, Broadcom, SharkNinja — то есть рынок труда для «прокачанных» специалистов уже вышел далеко за пределы традиционного легал-консалтинга. Ажиотаж усиливает и то, что Kirkland & Ellis объявила о плане вложить порядка $500 млн в собственную AI-платформу, включая найм сотен специалистов с такой экспертизой.

Как и с любым технологическим прорывом, до нашего рынка эта волна обычно доходит примерно через год-полтора. Дальше — предсказуемо: умение работать с ИИ перестаёт быть экзотикой и становится частью базовой квалификации, определяющей вашу стоимость как специалиста.

Что с этим делать уже сейчас

В прошлом году Академия BEPS уже проводила программу по ИИ для налоговых специалистов — участники увидели, как высвобождать время для по-настоящему экспертной работы. Технологии с тех пор не стояли на месте (в мире ИИ год — это почти эпоха), поэтому сейчас мы возвращаемся к теме в новом, более практическом формате: короткий тренинг о том, какие инструменты доступны уже сегодня и как их применять к реальным профессиональным задачам — от анализа судебной практики до подготовки автоматизированного процесса применения СИДН. Ведёт программу Рустам Вахитов.