SOCIAL INTERNATIONAL UNIVERSITY
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Una comprensión fundamental de los principales desafíos legales y éticos que plantea la Inteligencia Artificial, así como del panorama regulatorio emergente a nivel global y, en particular, en la Unión Europea e Hispanoamérica, sumado a las herramientas indispensables para todos los abogados y estudios jurídicos.
Responsabilidad y Accountability
Sesgo y Discriminación Algorítmica
Transparencia y Explicabilidad (XAI)
Privacidad y Protección de Datos
Módulo 1: Inmersión en la Tecnología IA: ML, NLP, Visión por Computador. (Taller práctico con herramientas no-code como Teachable Machine o Azure AI Studio).
Módulo 2: Panorama Normativo Global Comparado: UE (AI Act), EE. UU., China y Latinoamérica.
Módulo 3: Los Pilares de la IA Confiable: Ética, Transparencia, Robustez y Accountability.
Proyecto Práctico 1: Elaborar un «Mapa de Riesgo Normativo» para una empresa hipotética, identificando qué áreas y productos están afectados por la Ley de IA de la UE.
Módulo 1: Diseño e Implementación de un Sistema de Gobernanza de IA: roles, comités éticos y políticas internas.
Módulo 2: La Evaluación de Conformidad para Sistemas de Alto Riesgo: documentación técnica, datos, supervisión humana.
Módulo 3: Auditoría de Sistemas de IA: metodologías, herramientas técnicas y legales para detectar sesgos y evaluar la transparencia.
Módulo 4: Ciberseguridad y Protección de Datos (GDPR) en el Ciclo de Vida de la IA.
Proyecto Práctico 2: Redactar una «Política de Uso Ético y Seguro de la IA» para una organización, incluyendo flujos de aprobación y un protocolo de actuación ante incidentes.
Módulo 1: Negociación y Redacción de Contratos de Desarrollo y Licencia de IA: distribución de responsabilidades, garantías, propiedad de los resultados.
Módulo 2: Propiedad Intelectual Avanzada: protección de modelos entrenados, derechos de autor sobre obras generadas por IA, patentes e secretos empresariales.
Módulo 3: Responsabilidad Civil por Daños Causados por IA: Análisis del «Product Liability Directive» y la directiva sobre adaptación de las normas de responsabilidad extracontractual a la IA.
Proyecto Práctico 3: Negociar y redactar las cláusulas críticas de un contrato entre una startup desarrolladora de IA y un cliente empresarial, centrándose en la licencia, la responsabilidad y la propiedad de las mejoras.
Módulo 1: Legal Tech: Uso de IA en la abogacía (e-discovery, redacción automatizada, chatbots legales). Implicaciones deontológicas.
Módulo 2: IA en Sectores Regulados: Banca y Fintech (scoring crediticio), Sanidad (diagnóstico asistido), y Movilidad (vehículos autónomos).
Módulo 3: IA en el Sector Público y Administración de Justicia: sesgos en la predicción de reincidencia, automatización de decisiones administrativas.
Proyecto Práctico 4: Desarrollar un «Plan de Implementación y Cumplimiento» para un caso concreto (e.g., implantar un sistema de IA para triaje de pacientes en un hospital, o un sistema de análisis de CVs en un proceso de reclutamiento).
Caso de Estudio Complejo: Se le asignará un escenario empresarial detallado (e.g., «Una fintech que quiere lanzar un nuevo producto de scoring con IA»). El entregable será un dossier de consultoría completo que incluya:
Análisis de Riesgo Normativo y Ético.
Propuesta de un Marco de Gobernanza interno.
Auditoría simulada del algoritmo propuesto (con herramientas como IBM AI Fairness 360 o Google’s What-If Tool).
Borrador de las cláusulas contractuales clave con proveedores.
Plan de comunicación para la implementación.
Proyecto Propio: El estudiante puede presentar un desafío real de su propia organización y desarrollar el dossier de consultoría para el mismo, con la mentoría de los profesores.
Evaluación Final: Presentación del dossier ante un panel de expertos (simulando un comité directivo o un cliente).
¿Qué son los LLMs y cómo funcionan?
Terminología esencial: tokens, embeddings, temperature, top-p
Arquitecturas de prompts básicas para abogados
Herramientas principales: ChatGPT, Claude, herramientas especializadas
Configuración de entornos de trabajo para legal tech
Prompting para análisis de jurisprudencia y doctrina
Técnicas de «chain-of-thought» aplicadas a razonamiento legal
Análisis comparativo de normativas usando IA
Extracción de patrones en decisiones judiciales
Identificación de contradicciones en textos legales
Prompting para redacción de contratos y cláusulas
Técnicas de revisión y detección de riesgos contractuales
Optimización de lenguaje legal para diferentes audiencias
Generación de documentos estandarizados con variables
Mantenimiento de coherencia en documentos extensos
Estrategias de prompting para búsqueda doctrinal
Análisis de tendencias jurisprudenciales
Comparativa de legislación comparada
Síntesis de estados del arte en temas legales
Validación de fuentes y verificación de información
Generación de estrategias de argumentación
Preparación de interrogatorios y cuestionarios
Análisis de pruebas y documentación probatoria
Simulación de escenarios y posibles objeciones
Redacción de escritos y alegatos
Diseño de pipelines de procesamiento legal
Integración con APIs y herramientas existentes
Creación de plantillas inteligentes y dinámicas
Automatización de due diligence y revisiones documentales
Workflows para compliance y monitoreo normativo
Confidencialidad y protección de datos de clientes
Responsabilidad profesional en el uso de IA
Sesgos algorítmicos y cómo detectarlos
Cumplimiento de normativas de protección de datos
Deontología profesional en la era de la IA
Diseño de un sistema completo de prompts para un área legal específica
Implementación de flujos de trabajo automatizados
Documentación y protocolos de uso
Presentación y defensa del proyecto
