Due diligence juridic cu AI 2026: data room și ce verifici manual

Due diligence juridic cu AI înseamnă, în 2026, altceva decât „încarci data room-ul într-un chat și ceri un raport”. Înseamnă un flux în care modelul indexează, clasifică și extrage clauze din sute de contracte cu citări la pagină, iar avocatul decide ce contează, verifică ce nu poate delega și lasă în urmă o evidență a verificării pe care o poate apăra în fața clientului și a baroului. Articolul de față parcurge exact acest flux, pas cu pas, cu tabelul clauzelor, lista a ceea ce rămâne obligatoriu uman și un checklist de confidențialitate pentru data room.

Articol informativ, nu consultanță juridică. Verifică actele citate pe portalurile oficiale înainte de a le aplica într-o tranzacție concretă.

Ce face AI-ul într-un data room și ce nu poate face

Un data room virtual (VDR) pentru o achiziție de societate conține, de regulă, între câteva sute și câteva mii de fișiere: acte constitutive, hotărâri AGA, contracte comerciale și de finanțare, contracte de muncă, polițe, autorizații, corespondență cu autoritățile, extrase de carte funciară. Tradițional, o echipă de avocați le parcurge pe toate, completează un checklist și scrie un raport cu constatări și recomandări pentru SPA (share purchase agreement). Cu AI, prima trecere se schimbă radical: modelul poate citi întregul corpus, îl poate organiza pe categorii, poate extrage din fiecare contract clauzele care contează pentru tranzacție și poate semnala abateri de la ce e uzual.

Ce nu poate face este să răspundă la întrebarea pentru care clientul plătește: „ce risc juridic îmi asum dacă semnez?”. Un model nu știe că un contract-cadru cu cel mai mare client al țintei are, în practica părților, o prelungire tacită nescrisă; nu știe că hotărârea AGA din data room e a treia versiune, iar cea depusă la ONRC e alta; nu știe că o clauză de neconcurență din contractul de muncă al unui director nu produce efecte pentru că lipsește indemnizația lunară cerută de Codul muncii. Toate astea le știe sau le află avocatul. Diferența dintre un due diligence „cu AI” care ține în fața unui client sofisticat și unul care e doar un rezumat elegant stă în felul în care împarți munca între model și om, temă tratată pe larg, cu prompturi și checklist-uri pe tipuri de tranzacție, în AI pentru Avocați și Juriști.

Imaginea de ansamblu a profesiei (EU AI Act, cele șapte fluxuri de lucru, formarea) e în ghidul AI pentru avocați și juriști; aici rămânem strict pe data room și pe tranzacție. Regula de lucru pe care o vei regăsi în tot articolul: AI-ul produce ipoteze cu citări; avocatul produce concluzii cu semnătură. Orice constatare care ajunge în raport trebuie să fi fost citită de un om în documentul-sursă, nu doar în rezumatul modelului.

Pasul 1: indexarea și clasificarea documentelor

Înainte de orice extragere de clauze, data room-ul trebuie să devină un inventar structurat. Trei operațiuni pe care le faci cu AI, în această ordine:

Inventarul complet. Modelul primește lista fișierelor (nume, folder, dimensiune, număr de pagini) și le clasifică pe categorii standard: corporate, contracte comerciale, finanțare și garanții, muncă, proprietate intelectuală, imobiliare, fiscal, litigii, reglementare sectorială, asigurări. Ceri explicit o coloană „încredere” și una „motiv”, ca să poți verifica rapid clasificările incerte. Fișierele pe care modelul nu le poate clasifica (scanări ilizibile, arhive, fișiere goale) intră direct pe lista de solicitări suplimentare către vânzător.

Calitatea textului. Contractele românești din data room sunt adesea scanări. Un OCR slab produce clauze cu cifre greșite (un „10%” citit „1O%”, un termen „30 de zile” devenit „3 de zile”). Ceri modelului să semnaleze paginile cu text degradat, iar acelea le citești în original, nu în extras. Aceeași regulă pentru documentele scrise de mână (anexe semnate, procese-verbale de predare).

Lipsurile. Un data room spune la fel de mult prin ce nu conține. Modelul compară inventarul cu checklist-ul de due diligence pentru tipul tranzacției și produce lista documentelor așteptate, dar absente: contract colectiv de muncă nedepus, autorizație de mediu expirată fără reînnoire, act adițional menționat într-un contract, dar lipsă din folder. Această listă devine prima rundă de întrebări în platforma de Q&A a data room-ului.

Platformele de data room au început să facă o parte din această muncă nativ: Datasite, de exemplu, descrie structurarea automată a folderelor pe tipul tranzacției, redenumirea fișierelor după conținut, redactarea asistată de AI a detaliilor sensibile și un asistent care răspunde la întrebări cu trimiteri la documentele din deal. Indiferent dacă folosești o astfel de platformă sau un model general via API, principiul rămâne: fiecare clasificare și fiecare răspuns trebuie să indice fișierul și pagina de unde vine. Fără citare verificabilă, un output de AI nu e o constatare, e o părere. Mecanismul prin care un sistem întoarce răspunsuri ancorate în documente, cu sursa atașată, e cel din RAG în practică și merită înțeles măcar la nivel de principiu de oricine evaluează un instrument juridic.

Pasul 2: extragerea clauzelor care contează pentru tranzacție

Aici AI-ul aduce cel mai mare câștig de timp și tot aici apar cele mai scumpe erori. Extragerea funcționează bine pentru clauze cu formulări recognoscibile; funcționează prost pentru efecte juridice care nu sunt scrise explicit nicăieri. Tabelul de mai jos e împărțirea de muncă pe care o recomand pentru un due diligence M&A tipic în România.

Câteva reguli de prompt care schimbă calitatea extragerii:

• Ceri citarea exactă (fișier, articol, pagină) și textul clauzei verbatim, nu parafraza. Parafraza ascunde nuanțe („poate rezilia” vs „poate rezilia cu preaviz de 90 de zile după o notificare de remediere”).
• Ceri „nu am găsit” ca răspuns explicit, per contract, per clauză. Un model care nu găsește clauza tinde să completeze cu ce e „uzual”. Instruiește-l să nu presupună nimic ce nu apare în text.
• Extragi pe un contract o dată sau pe loturi mici, cu același format de output, ca să poți compara. Loturile mari cresc rata de omisiuni, mai ales pe anexele de la final.
• Rulezi a doua trecere independentă (alt prompt, alt lot, ideal alt model) pe clauzele cu impact mare, change of control și garanții mai ales. Diferențele dintre cele două treceri sunt prima ta listă de verificare manuală.

Dacă ținta e o companie de software, contractele ei cu clienții și furnizorii vor conține și clauze specifice despre AI (date de antrenare, titularitatea output-ului, interdicții de utilizare); ce înseamnă fiecare și ce se negociază e tratat separat în clauzele AI din contractele software, iar în due diligence le extragi ca pe oricare altă categorie din tabel.

Pasul 3: red flags și triajul lor

Modelul nu decide ce e un red flag; el propune. Sistemul de triaj pe care îl folosesc echipele cu experiență e în trei culori: roșu (poate opri tranzacția sau schimbă prețul), galben (necesită clarificare, garanție specifică sau condiție suspensivă în SPA), verde (conform, documentat). AI-ul poate propune culoarea și motivul; avocatul o confirmă sau o schimbă, iar schimbarea se notează.

Unde greșesc cel mai des modelele la triaj:

• Confundă existența unei clauze cu efectul ei. O clauză de change of control într-un contract de mentenanță de valoare mică e galbenă, nu roșie. Una într-un contract de finanțare e roșie chiar dacă textul e scurt.
• Nu văd în afara data room-ului. Concordanța cu registrele publice (Registrul Comerțului, portalul instanțelor, Buletinul Procedurilor de Insolvență, registrele ANAF, cartea funciară) o faci tu; modelul nu accesează portaluri, iar datele pe care i le dai trebuie extrase și copiate de un om, cu data consultării.
• Nu prind neconcordanțele dintre versiuni. Actul constitutiv din data room față de cel depus la ONRC, bilanțul din folder față de cel publicat de Ministerul Finanțelor, hotărârea AGA semnată față de cea nesemnată. Îi poți cere modelului să compare două documente, dar tu decizi care e „oficial”.
• Tratează scanările incomplete ca documente complete. Un contract de 40 de pagini scanat cu 38 e, pentru model, un contract fără clauza de la pagina 39.

Ce verifică AI-ul și ce verifică obligatoriu omul

Lista de mai jos e ceea ce nu delegi, indiferent de cât de bun e instrumentul. Nu pentru că modelul „nu ar putea”, ci pentru că răspunderea profesională e a ta și pentru că erorile din aceste categorii sunt exact cele pe care un model le face cu cea mai mare siguranță de sine.

1. Documentele-cheie, integral. Actul constitutiv la zi, contractele care reprezintă partea semnificativă din venit, contractele de finanțare și garanțiile, contractele cu managementul. Le citești cap-coadă, cu anexele.
2. Semnături, date, anexe. Dacă documentul e semnat de persoana cu drept de reprezentare la data respectivă, dacă anexele menționate există, dacă actele adiționale sunt în lanț neîntrerupt. AI-ul citește text; nu validează o semnătură.
3. Efectele în dreptul român. Validitatea clauzelor de non-concurență, limitele legale ale exonerării de răspundere, formalitățile (formă autentică, înscrieri în registre, opozabilitate). Un model antrenat preponderent pe drept anglo-saxon va trata multe clauze ca fiind „standard” când în România sunt discutabile.
4. Concordanța cu sursele publice. Registrele enumerate mai sus, la data verificării, cu captura sau extrasul salvat.
5. Eșantionarea contractelor „mici”. Din contractele pe care le-ai lăsat doar pe AI, alegi un eșantion (după valoare, tip și aleatoriu) și le citești integral. Rata de eroare din eșantion îți spune cât să te bazezi pe restul și e prima cifră pe care ți-o va cere un client care înțelege metodologia.
6. Sinteza și recomandările. Ce clauze de protecție ceri în SPA, ce condiții suspensive, ce ajustare de preț, ce escrow. Asta nu se generează; se decide.

Cum documentezi verificarea manuală

Un due diligence cu AI care nu lasă urme e imposibil de apărat. Dacă apare un pasiv nedetectat după closing, întrebarea nu va fi „ai folosit AI?”, ci „ce ai verificat tu și pe ce bază ai concluzionat?”. Evidența minimă pe care o recomand, ținută într-un tabel separat de raport:

• Jurnalul de instrumente: ce platformă sau model, ce versiune, ce setări de retenție a datelor, cine a aprobat folosirea, în ce dată. O singură intrare per tranzacție, actualizată dacă schimbi ceva.
• Jurnalul de verificare per document: identificatorul fișierului din data room, cine l-a citit, când, integral sau parțial, ce constatări a confirmat sau a infirmat față de extragerea AI, cu trimiterea la pagină.
• Registrul de discrepanțe: fiecare diferență între ce a spus modelul și ce a găsit avocatul. E cel mai valoros document intern după proiect: îți arată unde instrumentul greșește sistematic și îți calibrează eșantionarea la următoarea tranzacție.
• Raportul final asumat integral de avocat. Constatările se formulează ca ale echipei, cu citări la documentele-sursă, nu la „analiza AI”. Ghidul CCBE privind utilizarea AI generativ de către avocați, publicat la 2 octombrie 2025, recomandă transparență față de client atunci când e rezonabil de presupus că un client informat ar avea obiecții sau condiții privind folosirea instrumentului; pentru un due diligence, o clauză scurtă în scrisoarea de angajament, care descrie instrumentele folosite și garanțiile de confidențialitate, rezolvă problema înainte să apară.

O notă despre AI Act. Obligațiile de transparență din art. 50 al Regulamentului (UE) 2024/1689 se aplică din 2 august 2026 (Comisia a publicat și ghidul de aplicare). Ele privesc în principal interacțiunea directă a persoanelor cu un sistem AI, marcarea conținutului sintetic și deepfake-urile; un raport de due diligence verificat și asumat de avocat nu e text „generat de AI și publicat fără revizuire umană pe teme de interes public”. Ce contează pentru tine e altceva: România nu are încă lege națională de aplicare a AI Act. Guvernul a desemnat prin memorandum, în martie 2026, ANCOM ca autoritate de supraveghere a pieței și punct unic de contact, dar actul care stabilește procedurile de control și regimul sancțiunilor nu era adoptat la data scrierii, cum arată analiza JURIDICE.ro din august 2026. Obligațiile europene există și sunt direct aplicabile; mecanismul național de sancționare, nu încă.

Confidențialitate: secretul profesional, GDPR și unde ajung datele

Aici se decide dacă un due diligence cu AI e o practică profesională sau o abatere. Cadrul, în ordinea în care îl vei invoca:

Secretul profesional. Art. 11 din Legea nr. 51/1995, republicată, obligă avocatul să păstreze secretul profesional privitor la orice aspect al cauzei încredințate, cu excepția cazurilor prevăzute expres de lege; art. 34 declară inviolabile actele și lucrările cu caracter profesional aflate asupra avocatului sau în cabinetul său. Statutul profesiei de avocat, adoptat prin Hotărârea Consiliului UNBR nr. 64/2011, adaugă că secretul profesional este de ordine publică (art. 8), că obligația e absolută, nelimitată în timp și se extinde la persoanele cu care avocatul conlucrează și la salariații săi, pe care are datoria să-i informeze asupra ei (art. 9), și că orice comunicare profesională între avocat și client e confidențială indiferent de forma sau suportul în care a fost făcută (art. 10). Un furnizor de AI cu acces la documentele clientului e, în logica art. 9, o persoană cu care „conlucrezi”: nu îl poți alege fără să-i cunoști regulile de prelucrare. Divulgarea fără drept a informațiilor privind viața privată a unei persoane, de către cel care le-a aflat în virtutea profesiei, e și infracțiune: art. 227 din Codul penal, cu închisoare de la 3 luni la 3 ani sau amendă, la plângerea prealabilă a persoanei vătămate.

GDPR. Data room-ul conține date personale (salariați, administratori, clienți persoane fizice, părți în litigii). Furnizorul care le prelucrează pentru tine e persoană împuternicită în sensul art. 28 GDPR: ai nevoie de un contract (DPA) care să stabilească obiectul, durata, natura și scopul prelucrării, obligațiile împuternicitului, regimul subîmputerniciților (autorizare prealabilă, specifică sau generală, cu informare la orice schimbare) și măsurile de securitate. Art. 32 cere măsuri tehnice și organizatorice adecvate, iar textul numește explicit pseudonimizarea și criptarea. Pentru transferurile în afara SEE, verifici temeiul (decizie de adecvare, clauze contractuale standard) și, unde e posibil, alegi procesare în UE.

NDA-ul data room-ului. Cel mai des uitat document. Acordul de confidențialitate semnat cu vânzătorul (sau regulile de acces ale platformei) interzice, în multe cazuri, copierea sau exportul documentelor către terți ori către sisteme din afara data room-ului. Încărcarea contractelor într-un instrument extern de AI poate fi, în sine, o încălcare a NDA-ului, indiferent de cât de sigur e instrumentul. Citești NDA-ul înainte de a alege instrumentul și, dacă e nevoie, ceri în scris acordul vânzătorului pentru prelucrarea cu un furnizor anume.

Unde ajung datele la furnizorul de AI. Întrebările pe care le pui oricărui furnizor, cu răspunsul cerut în contract, nu într-un e-mail:

• Datele mele sunt folosite la antrenarea modelelor? (Răspunsul acceptabil e „nu”, contractual, pe planul comercial pe care îl folosești, nu pe cel de consum.)
• Cât timp sunt reținute prompturile și răspunsurile după procesare și cine le poate accesa?
• Există retenție zero și pentru ce funcții și modele se aplică?
• Unde sunt procesate și stocate datele (regiune) și cine sunt subîmputerniciții?
• Ce se întâmplă cu datele semnalate de sistemele automate de siguranță ale furnizorului?

Un exemplu concret, ca să vezi cât de detaliate sunt răspunsurile reale: documentația API a Anthropic descrie, la data scrierii, că datele reținute nu sunt folosite la antrenare fără permisiune expresă, că retenția zero (ZDR) se activează per organizație la cerere, că anumite modele (Claude Fable 5.1, Mythos 5.1 și generația anterioară) impun o retenție de 30 de zile și nu sunt disponibile sub ZDR fără autorizare expresă și că pe Amazon Bedrock și Google Cloud Agent Platform împuternicitul e furnizorul de cloud, nu Anthropic. Nu reproduc detaliile ca recomandare pentru un furnizor anume, ci ca etalon al întrebărilor: dacă un furnizor nu îți poate răspunde la acest nivel de detaliu, nu are ce căuta lângă un data room. Ghidul CCBE spune același lucru în termeni de deontologie: avocatul nu introduce date personale, confidențiale sau ale clientului într-un instrument de AI generativ fără garanții adecvate (obligații contractuale de confidențialitate sau retenție zero, un DPA care limitează folosirea datelor la scopurile cabinetului, ori rulare locală sau într-un mediu securizat controlat de cabinet), analizează termenii furnizorului și procesează datele în UE/SEE acolo unde e potrivit.

Regulile de mai sus nu se aplică singure. Într-un cabinet cu zece avocați, cineva va încărca „doar un contract” în contul personal al unui asistent AI, pentru că e mai rapid. Politica internă de utilizare a AI, cu instrumentele aprobate, conturile de organizație și interdicțiile explicite, e subiectul cursului Politică de Utilizare AI și Combaterea Shadow AI; pentru un cabinet care face tranzacții, nu e un document de conformitate, e cel care ține secretul profesional intact în ziua cu termen scurt.

Checklist de confidențialitate pentru data room

Înainte de prima încărcare:

• NDA-ul și regulile platformei de data room permit prelucrarea documentelor cu instrumentul ales (sau ai acordul scris al vânzătorului).
• Clientul (cumpărătorul) a fost informat în scrisoarea de angajament că folosești instrumente AI și cu ce garanții.
• Ai DPA semnat cu furnizorul, cu lista subîmputerniciților și regiunea de procesare; ai verificat temeiul transferului dacă datele ies din SEE.
• Contractul cu furnizorul exclude antrenarea pe datele tale și precizează perioada de retenție (ideal zero) pentru funcțiile și modelele pe care le folosești efectiv.
• Folosești un cont de organizație, nu conturi personale; accesul e limitat la echipa tranzacției și e jurnalizat.
• Documentele cu date sensibile (dosare medicale ale salariaților, date ale minorilor, informații din litigii penale) au fost identificate și, unde e posibil, pseudonimizate sau excluse din prelucrarea automată.
• Fiecare tranzacție are propriul spațiu de lucru; nu amesteci în aceeași sesiune documente din dosare diferite.
• Ai o procedură pentru ștergerea datelor de la furnizor la închiderea tranzacției și o dovadă a ștergerii.
• Echipa (inclusiv stagiarii și personalul administrativ) a fost instruită în scris cu privire la instrumentele permise și la interdicții.

Instrumente: ce alegi și după ce criterii

Nu există un instrument potrivit pentru orice cabinet, dar există trei familii, cu profiluri diferite de risc:

Data room-uri cu AI integrat. Platformele VDR (Datasite, Ansarada și altele) își prezintă funcțiile de AI ca parte din platformă: clasificare, redactare, Q&A. Datasite descrie și conectori prin care un model extern lucrează pe documente, cu afirmația că datele rămân în mediul platformei; e o afirmație a furnizorului, pe care o verifici în contract. Avantajul principal e că perimetrul de confidențialitate rămâne cel deja negociat în NDA. Verifici totuși cine e furnizorul modelului din spate și ce regim de retenție are.

Platforme juridice de AI. Instrumente precum Harvey sau Luminance sunt construite pentru analiza documentelor juridice și a contractelor. Harvey descrie explicit un flux de due diligence pe data room: extrage clauze din seturi întregi de contracte (change of control, restricții de cesiune, exclusivitate, MFN), le pune în tabele și le leagă de documentul-sursă prin citări. Sunt de regulă soluții enterprise, cu contracte și DPA-uri negociate; pentru un cabinet mic, întrebarea e dacă volumul de tranzacții justifică onboarding-ul.

Model general via API sau plan de organizație. Cea mai flexibilă și cea mai riscantă opțiune, pentru că tu construiești fluxul, citările și controalele. Merită atunci când ai pe cineva care poate configura corect retenția, regiunea și formatul de output, și când tranzacțiile sunt suficient de diferite încât un instrument specializat nu le acoperă.

Criteriile de alegere, în ordinea importanței pentru un due diligence: regimul contractual al datelor (antrenare, retenție, regiune, subîmputerniciți), citările verificabile la nivel de pagină, posibilitatea de a spune „nu am găsit”, jurnalizarea acțiunilor și abia apoi viteza.

Greșeli frecvente în due diligence-ul cu AI

• Raportul e rezumatul modelului, cu antetul cabinetului. Se recunoaște după formulări generice și după lipsa citărilor la pagină. Clienții cu experiență în tranzacții îl recunosc din prima.
• O singură trecere pe clauzele critice. Change of control și garanțiile merită două treceri independente și lectură integrală a documentelor cu impact mare.
• Lipsa listei de „lipsuri”. Due diligence-ul bun produce întrebări, nu doar constatări; modelul le poate genera, dar cineva trebuie să le trimită și să urmărească răspunsurile.
• Instrumentul ales înainte de citirea NDA-ului. Se descoperă târziu, când vânzătorul întreabă, în negocierea SPA, unde au fost procesate documentele.
• Eșantionare zero. Fără un eșantion citit integral nu poți susține nicio afirmație despre acuratețea trecerii automate.
• Un singur spațiu de lucru pentru mai multe dosare. Cel mai scurt drum către un conflict de interese sau o scurgere între clienți; ghidul CCBE îl numește explicit printre riscurile utilizării AI generativ în cabinete.

Întrebări frecvente

Pot folosi un asistent AI de consum pentru a citi contractele dintr-un data room? Nu, fără garanții contractuale. Conturile de consum au, de regulă, reguli de retenție și de utilizare a datelor diferite de planurile comerciale, iar NDA-ul data room-ului poate interzice oricum exportul documentelor. Folosești un plan de organizație sau un API cu DPA, retenție cunoscută și fără antrenare pe datele tale, după ce ai verificat NDA-ul.

Ce clauze extrage bine AI-ul și unde greșește cel mai des? Extrage bine clauzele cu formulări recognoscibile: change of control, cesiune, exclusivitate, termen și reziliere, jurisdicție. Greșește cel mai des la efectul juridic (dacă tranzacția concretă declanșează clauza), la validitatea în dreptul român (non-concurența salariaților, limitele exonerării de răspundere), la documentele scanate incomplet și la neconcordanțele dintre versiuni sau dintre data room și registrele publice.

Trebuie să spun clientului că am folosit AI în due diligence? Ghidul CCBE din octombrie 2025 recomandă transparență atunci când e rezonabil de presupus că un client informat ar avea obiecții sau condiții. Practic, o clauză în scrisoarea de angajament, cu instrumentele folosite și garanțiile de confidențialitate, elimină discuția. Raportul rămâne asumat integral de avocat.

Cum documentez că am verificat manual constatările AI-ului? Cu un jurnal de verificare per document (cine, când, integral sau parțial, ce a confirmat sau infirmat, cu trimitere la pagină), un registru al discrepanțelor dintre extragerea automată și lectura umană și un jurnal al instrumentelor folosite, cu setările de retenție. Eșantionul citit integral și rata lui de eroare sunt cifrele pe care le vei putea prezenta dacă apare o contestație.

Ce se întâmplă dacă încalc secretul profesional printr-un instrument AI? Răspunderea e disciplinară, în temeiul Legii nr. 51/1995 și al Statutului profesiei, civilă față de client și, dacă sunt îndeplinite condițiile art. 227 din Codul penal, penală, cu închisoare de la 3 luni la 3 ani sau amendă, la plângerea prealabilă a persoanei vătămate. Separat, o prelucrare de date personale fără DPA sau fără temei de transfer atrage răspunderea din GDPR. Faptul că divulgarea s-a produs „prin software” nu e o apărare.

Concluzie

Due diligence-ul juridic cu AI nu e o scurtătură, e o altă împărțire a muncii. Modelul indexează, clasifică și extrage clauze cu citări; avocatul citește documentele-cheie integral, verifică efectele în dreptul român, confruntă data room-ul cu registrele publice, eșantionează restul și decide ce intră în SPA. Tot ce iese din model e o ipoteză până când un om o confirmă în documentul-sursă, iar confirmarea se notează. Confidențialitatea nu e un capitol separat, ci condiția de a începe: NDA-ul data room-ului, DPA-ul cu furnizorul, regimul de retenție și de antrenare, regiunea de procesare și instruirea echipei se rezolvă înainte de prima încărcare, nu după. Cadrul legal e deja aici: secretul profesional din Legea nr. 51/1995 și din Statut, art. 28 și 32 GDPR, art. 227 din Codul penal, iar din 2 august 2026 obligațiile de transparență din AI Act, chiar dacă România nu are încă legea națională de aplicare. Cine își construiește fluxul pe aceste reguli livrează un due diligence mai rapid și mai complet; cine sare peste ele livrează un rezumat pe care nu îl poate apăra.

Surse

• Legea nr. 51/1995 pentru organizarea și exercitarea profesiei de avocat, republicată (art. 11 secretul profesional, art. 34 inviolabilitatea actelor), Portal Legislativ: https://legislatie.just.ro/Public/DetaliiDocument/27141
• Statutul profesiei de avocat, adoptat prin Hotărârea Consiliului UNBR nr. 64/2011 (art. 8, 9, 10), Portal Legislativ: https://legislatie.just.ro/Public/DetaliiDocument/166394
• Codul penal, Legea nr. 286/2009 (art. 227 divulgarea secretului profesional), Portal Legislativ: https://legislatie.just.ro/Public/DetaliiDocument/109855
• Regulamentul (UE) 2016/679 (GDPR), art. 28 și art. 32, EUR-Lex: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/RO/TXT/?uri=CELEX:32016R0679
• Regulamentul (UE) 2024/1689 (AI Act), art. 50, EUR-Lex: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/RO/TXT/?uri=CELEX:32024R1689
• Comisia Europeană, Guidelines on transparency obligations (art. 50 AI Act, aplicabil din 2 august 2026): https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-transparency-ai-generated-content
• JURIDICE.ro, „AI Act se aplică în România, dar nu poate fi încă sancționat” (13 august 2026): https://www.juridice.ro/843172/ai-act-se-aplica-in-romania-dar-nu-poate-fi-inca-sanctionat-ce-inseamna-vidul-legislativ-national-pentru-operatori.html
• CCBE, Guide on the use of generative AI by lawyers (2 octombrie 2025): https://www.ccbe.eu/fileadmin/speciality_distribution/public/documents/IT_LAW/ITL_Guides_recommendations/EN_ITL_20251002_CCBE-guide-on-the-use-of-the-use-of-generative-AI-for-lawyers.pdf
• Anthropic, API and data retention (retenție, ZDR, modele cu retenție obligatorie, Bedrock/Google): https://platform.claude.com/docs/en/manage-claude/api-and-data-retention
• Harvey, How Harvey's AI is Changing Data Room Due Diligence in M&A (2 septembrie 2026): https://www.harvey.ai/blog/data-room-due-diligence
• Datasite, funcții AI pentru data room: https://www.datasite.com/

Articol informativ, publicat la 27 septembrie 2026. Nu constituie consultanță juridică. Referințele legale au fost verificate pe Portalul Legislativ și EUR-Lex la data publicării; politicile furnizorilor de AI se schimbă frecvent și se verifică în contract, nu în articole.