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1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA)
- Introducción general a la IA
- Historia y evolución de la IA
- Principales conceptos y terminología de IA
- Diferencias entre Machine Learning, Deep Learning y otras ramas de la IA
- Introducción a los modelos de IA y sus aplicaciones generales
- Entorno de trabajo con IA: herramientas, lenguajes y plataformas principales
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2. Panorama de la IA en el sector legal
- Introducción a la IA aplicada al derecho: evolución y tendencias actuales
- Beneficios y desafíos: eficiencia, precisión, ahorro de costos
- Retos éticos y legales
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3. Nueva normativa sobre IA
- Análisis de la Ley de Inteligencia Artificial de la UE y otras jurisdicciones
- Implicaciones para los despachos: obligaciones legales y cumplimiento normativo
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4. Necesidad de IA local en las áreas de legal
- Ventajas de soluciones locales: control de datos y seguridad
- Comparación con soluciones en la nube: riesgos asociados y consideraciones legales
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5. Modelos de IA trazables y explicables
- Importancia de la trazabilidad: cumplimiento normativo y confianza del cliente
- Técnicas para lograr modelos explicables: IA explicable (XAI)
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6. Aplicaciones prácticas de la IA en despachos y departamentos
- Automatización de tareas repetitivas: clasificación de documentos, gestión de casos
- Análisis predictivo en litigios: predicción de resultados judiciales
- Revisión y análisis de contratos: detección de cláusulas y riesgos
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7. Herramientas y tecnologías actuales
- Software de IA disponible: soluciones locales adaptadas al sector legal
- Evaluación de proveedores: criterios para seleccionar herramientas compatibles con la normativa
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8. Implementación de IA en despachos y departamentos
- Planificación estratégica: identificación de necesidades y objetivos
- Gestión del cambio: formación del personal, adaptación de procesos
- Casos de éxito: estudios de despachos que han implementado IA localmente
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9. Consideraciones éticas y de cumplimiento
- Sesgos y discriminación en la IA: cómo identificarlos y mitigarlos
- Responsabilidad profesional: deontología y prácticas recomendadas
- Transparencia y consentimiento informado: comunicación clara con los clientes
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10. Taller práctico I
- Desarrollo de un modelo de IA trazable: pasos para construir y entrenar el modelo
- Análisis de cumplimiento normativo: verificación de alineación con la normativa vigente
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11. IA y protección de datos
- Regulaciones de privacidad: GDPR y su impacto en la IA
- Manejo de datos sensibles: buenas prácticas y medidas de seguridad
- Evaluaciones de impacto: cómo realizarlas y su importancia
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12. Futuro de la IA en el derecho
- Tendencias emergentes: IA generativa y su potencial en el sector legal
- Acceso a la justicia: cómo la IA puede democratizar los servicios legales
- El rol del abogado en la era de la IA: adaptación y nuevas competencias necesarias
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13. Sesión final: taller práctico II y conclusiones
- Implementación de un proyecto de IA local: trabajo en grupos para desarrollar soluciones
- Presentación y retralimentación: discusión de los proyectos y aprendizajes clave
- Próximos pasos: recursos adicionales y plan de acción personal
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