|
1. Fonaments de la Intel·ligència Artificial (IA)
- Introducció general a la IA
- Història i evolució de la IA
- Principals conceptes i terminologia d'IA
- Diferències entre Machine Learning, Deep Learning i altres branques de la IA
- Introducció als models d'IA i les seves aplicacions generals
- Entorn de treball amb IA: eines, llenguatges i plataformes principals
|
|
2. Panorama de la IA en el sector legal
- Introducció a la IA aplicada al dret: evolució i tendències actuals
- Beneficis i desafiaments: eficiència, precisió, estalvi de costos
- Reptes ètics i legals
|
|
3. Nova normativa sobre IA
- Anàlisi de la Llei d'Intel·ligència Artificial de la UE i altres jurisdiccions
- Implicacions per als despatxos: obligacions legals i compliment normatiu
|
|
4. Necessitat d'IA local en les àrees de legal
- Avantatges de solucions locals: control de dades i seguretat
- Comparació amb solucions al núvol: riscos associats i consideracions legals
|
|
5. Models d'IA traçables i explicables
- Importància de la traçabilitat: compliment normatiu i confiança del client
- Tècniques per aconseguir models explicables: IA explicable (XAI)
|
|
6. Aplicacions pràctiques de la IA en despatxos i departaments
- Automatització de tasques repetitives: classificació de documents, gestió de casos
- Anàlisi predictiva en litigis: predicció de resultats judicials
- Revisió i anàlisi de contractes: detecció de clàusules i riscos
|
|
7. Eines i tecnologies actuals
- Software d'IA disponible: solucions locals adaptades al sector legal
- Evaluació de proveïdors: criteris per seleccionar eines compatibles amb la normativa
|
|
8. Implementació d'IA en despatxos i departaments
- Planificació estratègica: identificació de necessitats i objectius
- Gestió del canvi: formació del personal, adaptació de processos
- Casos d'èxit: estudis de despatxos que han implementat IA localment
|
|
9. Consideracions ètiques i de compliment
- Biaixos i discriminació a la IA: com identificar-los i mitigar-los
- Responsabilitat professional: deontologia i pràctiques recomenades
- Transparència i consentiment informat: comunicació clara amb els clients
|
|
10. Taller pràctic I
- Desenvolupament d'un model d'IA traçable: passos per construir i entrenar el model
- Anàlisi de cumpliment normatiu: verificació d'alineació amb la normativa vigent
|
|
11. IA i protecció de dades
- Regulacions de privacitat: GDPR i el seu impacte en la IA
- Maneig de dades sensibles: bones pràctiques i mesures de seguretat
- Avaluacions d'impacte: com realitzar-les i la seva importància
|
|
12. Futur de la IA en el dret
- Tendències emergents: IA generativa i el su potencial en el sector legal
- Accés a la justícia: com la IA pot democratitzar elss serveis legals
- El rol de l'advocat en l'era de la IA: adaptació i noves competències necessàries
|
|
13. Sessió final: taller pràctico II i conclusions
- Implementació d'un projecte d'IA local: treball en grups per desenvolupar solucions
- Presentació i retralimentació: discussió dels projectes i aprenentatges clau
- Pròxims passos: recursos adicionals i pla d'acció personal
|
