Curso. LexTech: Herramientas de AI para abogados.

• Comprende los fundamentos de la IA y sus modelos de lenguaje: Diferencia entre los distintos tipos de IA, entender la arquitectura y el entrenamiento de los Large Language Models (LLM) y Large Reasoning Models (LRM), e identificar sus capacidades y limitaciones en el contexto legal.
• Aplica la ingeniería de prompts para optimizar el uso de LLM en tareas jurídicas: Diseña y ejecuta prompts efectivos para obtener respuestas precisas y relevantes, minimizando riesgos como sesgos y alucinaciones, y adaptando las técnicas a escenarios legales específicos.
• Evalúa el impacto de la IA generativa en la práctica legal: Analiza cómo la IA está transformando los servicios jurídicos, identificar casos de uso clave (revisión de contratos, due diligence, investigación jurídica) y comprender las tendencias emergentes en el sector.

MÓDULO 1: IA 101 para Abogados. 4 horas académicas.

• Introducción a la IA
• Evolución de la IA
• Introducción al aprendizaje automático y a los modelos de lenguaje (ML)
  • Objetivos: Al finalizar este módulo, los participantes serán capaces de:
    • Definir la IA y sus conceptos básicos, identificando sus ámbitos de aplicación en el sector legal.
    • Describir la evolución histórica de la IA, desde sistemas basados en reglas hasta el deep learning.
    • Distinguir entre aprendizaje automático y modelos de lenguaje, comprendiendo tokenización y embeddings.

MÓDULO 2: Arquitectura, datasets & entrenamiento de un ML

• Arquitectura básica de los LLM (Large Language Model)
• Entrenamiento de los LLM
• Etapas de entrenamiento de un LLM
• Introducción a los Large Reasoning Model (LRM)
  • Objetivos: Al finalizar este módulo, el participante será capaz de:
    • Explicar la arquitectura fundamental de los LLM, incluyendo capas de entrada, mecanismos de atención y generación de texto.
    • Comprender el proceso completo de entrenamiento de un Large Language Model (LLM) y su relevancia para aplicaciones legales.
    • Detallar las etapas del entrenamiento de un LLM, desde la ingesta de datos hasta el fine-tuning.
    • Identificar las características y potencial de los Large Reasoning Models (LRM) y sus diferencias clave con los LLM.

MÓDULO 3: Ingeniería de Prompts aplicada a la práctica jurídica.

• Alcance y posibilidades de los LLM
• Riesgos asociados y estrategias de mitigación
• Buenas prácticas en prompt engineering
• Ejercicios prácticos
• Particularidades de los LRM
  • Objetivos: Al terminar este módulo, el participante podrá:
    • Identificar los principales casos de uso de prompt engineering en entornos legales.
    • Reconocer riesgos asociados e implementar estrategias efectivas de mitigación.
    • Aplicar técnicas avanzadas de diseño de prompts para mejorar la calidad de salida.
    • Desarrollar, evaluar y ajustar prompts mediante ejercicios prácticos guiados.
    • Diferenciar el manejo de prompts entre LLM y LRM para optimizar resultados.

MÓDULO 4: Impacto de la AI en la industria de los servicios legales

• Fronteras de la IA Generativa en la industria legal
• Impacto de la IA Generativa en los servicios jurídicos
• Casos de uso destacados
• Conclusiones generales del programa
  • Objetivos: Al concluir este módulo, el participante podrá:
    • Explorar las fronteras de la IA generativa en la industria legal, identificando sus innovaciones y tendencias emergentes.
    • Evaluar el impacto de la IA generativa en los distintos servicios jurídicos, tanto en eficiencia operativa como en calidad del asesoramiento.
    • Analizar casos de uso destacados donde la IA ha transformado procesos clave (por ejemplo, revisión de contratos, due diligence, investigación jurídica).
    • Comparar los marcos regulatorios globales vigentes y los distintos enfoques normativos aplicables a la IA en el ámbito legal.
    • Sintetizar las conclusiones generales del programa para diseñar recomendaciones estratégicas de adopción responsable de IA en despachos y departamentos jurídicos.

• Alexandra Delsol.