Curso de GC AI

Acceder a GC AI y reconocer las zonas principales de trabajo.

Crear una primera conversación legal con contexto suficiente y límites claros.

Aprender a formular preguntas jurídicas sin pedir conclusiones absolutas sin base documental.

Usar documentos, enlaces o instrucciones como contexto de trabajo.

Diferenciar preguntas rápidas, análisis profundos, redacción, revisión y research.

Pedir respuestas con estructura útil: email, memo, tabla, checklist, cláusula, redline o resumen ejecutivo.

Guardar conversaciones relevantes y evitar mezclar asuntos distintos en un mismo chat.

Revisar la respuesta con criterio legal antes de incorporarla al trabajo real.

Detectar cuándo la herramienta necesita más contexto o una pregunta mejor delimitada.

Crear una rutina básica: plantear, revisar, contrastar, adaptar y documentar.

Redactar prompts con rol, contexto de negocio, jurisdicción, documento, objetivo y formato esperado.

Indicar posición de empresa, tolerancia al riesgo, tono comercial y destinatario.

Pedir a GC AI que formule preguntas si falta información relevante.

Separar instrucciones de análisis, redacción, negociación y comunicación interna.

Evitar prompts demasiado amplios como “revísame este contrato” sin criterios ni playbook.

Crear prompts para asuntos recurrentes: NDA, DPA, MSA, vendor review, sales support y policy check.

Pedir listas de riesgos priorizadas y no solo comentarios genéricos.

Incluir restricciones: no inventar, citar fuente, separar supuestos, marcar dudas y escalar riesgos.

Crear plantillas reutilizables para distintos equipos legales.

Revisar prompts con legal ops para asegurar consistencia entre abogados.

Entender Easy Prompt como ayuda para transformar instrucciones poco precisas en prompts más útiles.

Usar Skill Library para acceder a workflows legales ya preparados.

Localizar skills oficiales desde el menú de chat y buscar por tipo de tarea.

Aprovechar que la documentación describe la Skill Library como una colección de skills preparadas para tareas legales comunes, creadas y refinadas por abogados internos.

Diferenciar skills propias, compartidas, de organización y oficiales de GC AI.

Adaptar un skill a la realidad de la empresa sin romper su objetivo.

Crear skills internos para tareas repetitivas del departamento legal.

Evitar que cada abogado cree versiones distintas del mismo workflow.

Revisar periódicamente skills obsoletos, duplicados o poco utilizados.

Crear una biblioteca jurídica interna con owner, fecha de revisión y criterios de uso.

Subir documentos legales de prueba y consultar sobre ellos con preguntas concretas.

Pedir expresamente citas cuando se necesita trazabilidad documental.

Entender que GC AI añade citations cuando referencia información de documentos cargados, con badges que permiten navegar al texto fuente.

Usar citas para verificar cláusulas, fechas, obligaciones, definiciones y excepciones.

Revisar siempre el fragmento original antes de enviar conclusiones al negocio.

Comparar documentos largos sin depender de memoria o lectura superficial.

Identificar cuándo un documento tiene OCR deficiente, estructura compleja o anexos omitidos.

Exportar respuestas con citas cuando el entregable necesita soporte documental.

Evitar usar respuestas sin fuente en asuntos contractuales o regulatorios sensibles.

Crear una checklist de verificación documental antes de cerrar análisis.

Organizar documentos por asunto, contrato, tercero, jurisdicción, fecha y versión.

Entender que GC AI puede leer, buscar y consultar documentos bajo demanda en lugar de cargarlo todo en contexto de golpe.

Usar archivos amplios con cuidado, priorizando preguntas específicas y estructura documental clara.

Aplicar buenas prácticas de naming para contratos, anexos, redlines, policies y templates.

Separar contratos principales, schedules, exhibits, amendments y side letters.

Detectar versiones antiguas o duplicadas antes de analizar.

Agrupar documentos de un proyecto de forma coherente para evitar respuestas mezcladas.

Añadir notas internas sobre alcance, limitaciones y documentos excluidos.

Crear carpetas o colecciones de trabajo con control de acceso.

Convertir la organización documental en parte del workflow legal, no en tarea administrativa posterior.

Conectar Google Drive solo cuando la organización lo autorice.

Entender que la integración usa el scope `drive.file`, que permite acceso únicamente a archivos seleccionados explícitamente mediante Google Picker.

Seleccionar archivos concretos, no carpetas sensibles completas sin revisión.

Revisar el flujo de importación: validación de archivo, extracción de texto, embeddings y disponibilidad para recuperación asistida por IA.

Distinguir conexión personal de Drive, archivo importado y permisos dentro de GC AI.

Evitar subir documentos de cliente o asuntos privilegiados sin autorización.

Desconectar integraciones si un usuario cambia de rol o abandona la organización.

Documentar qué fuentes externas se permiten por tipo de asunto.

Crear criterios de limpieza documental antes de importar.

Integrar Drive con GC AI de forma controlada, no como acceso indiscriminado al repositorio.

Crear Projects por asunto, área, cliente interno, operación, contrato marco o iniciativa legal.

Aprovechar proyectos para agrupar chats, archivos e instrucciones relacionadas.

Usar custom instructions de proyecto para fijar criterios de empresa, tono y alcance.

Entender que GC AI permite cross-chat memory dentro del mismo project, de modo que nuevas conversaciones pueden apoyarse en contexto previo.

Compartir proyectos con permisos de lectura, escritura o administración según rol.

Evitar mezclar asuntos confidenciales no relacionados en un mismo proyecto.

Usar proyectos para seguimiento de negociaciones, análisis regulatorios o bibliotecas internas.

Definir owners de cada proyecto y fecha de revisión.

Archivar proyectos cerrados para evitar reutilizar contexto desactualizado.

Crear una plantilla de proyecto para revisiones contractuales recurrentes.

Usar Research para cuestiones que requieren información actual o fuentes externas.

Diferenciar web search rápido de Research Agent para investigaciones más complejas.

Entender que GC AI puede elegir entre búsqueda web y Research Agent según complejidad, y que el Research Agent puede ejecutar varias búsquedas, leer páginas completas y sintetizar fuentes.

Formular preguntas con jurisdicción, fecha, norma, sector y nivel de profundidad.

Pedir identificación de fuentes primarias, autoridad, vigencia y puntos inciertos.

Verificar cualquier conclusión legal con fuentes oficiales o asesoría especializada cuando proceda.

Crear memos internos de investigación con hechos, fuentes, supuestos y límites.

Evitar usar Research como sustituto de criterio jurídico o actualización normativa formal.

Comparar resultados entre varias jurisdicciones cuando el asunto lo requiera.

Documentar research realizado para futuras consultas del equipo.

Conocer las mejoras introducidas en Chat 2.0 según el changelog de GC AI.

Entender que la actualización comunicó mejoras en research, razonamiento, calidad de respuesta y escritura jurídica.

Revisar el uso de reasoning visible para seguir cómo la herramienta analiza cuestiones complejas.

Aprovechar el botón Continue cuando una respuesta alcanza el límite.

Usar Stop & Resume para controlar generaciones largas.

Distinguir modelos rápidos para tareas simples y modelos más potentes para análisis complejo.

Tener presente que GC AI anunció Claude Opus 4.6 como modelo por defecto y Sonnet 4.6 como opción más rápida en febrero de 2026.

Revisar si la organización permite o restringe modelos concretos.

Documentar cambios de comportamiento tras actualizaciones relevantes.

Formar al equipo para que entienda novedades sin convertirlas en uso acrítico.

Convertir solicitudes del negocio en borradores jurídicos claros.

Crear cláusulas, emails, memos, políticas, notices, FAQs y respuestas internas.

Pedir versiones con tono ejecutivo, comercial, legal, negociador o técnico.

Incorporar posiciones internas sin perder precisión jurídica.

Pedir que la herramienta marque supuestos y datos que necesita confirmar.

Evitar generar documentos finales sin revisión de abogado responsable.

Comparar alternativas de redacción según riesgo, tono y poder negociador.

Crear drafts desde plantillas corporativas o documentos de referencia.

Revisar coherencia entre cláusulas nuevas y contrato existente.

Mantener control de versión entre draft de IA, revisión humana y documento final.

Pedir una primera revisión de contrato con alcance definido.

Identificar cláusulas críticas: partes, objeto, precio, plazo, terminación, responsabilidad, indemnidad, IP, confidencialidad y ley aplicable.

Solicitar una tabla de riesgos con gravedad, explicación, recomendación y propuesta de redline.

Distinguir riesgos legales, comerciales, operativos, de privacidad y de compliance.

Pedir resumen ejecutivo para negocio y análisis técnico para legal.

Revisar documento fuente antes de aceptar cualquier hallazgo.

Crear comentarios orientados a negociación, no solo notas internas.

Evitar revisiones genéricas sin posición corporativa.

Comparar contrato de tercero frente a template propio.

Documentar decisiones de aceptar, negociar, escalar o rechazar cláusulas.

Revisar definiciones de información confidencial, purpose, plazo, excepciones y retorno/destrucción.

Detectar obligaciones excesivas, restricciones amplias o plazos indefinidos.

Comparar NDA mutuo, unilateral, template propio y template de tercero.

Preparar comentarios de negociación breves y razonables.

Crear checklist de puntos no negociables y puntos flexibles.

Usar playbook para aplicar posiciones estándar de la empresa.

Revisar cláusulas de injunctive relief, non-solicit, non-compete o uso de información.

Generar resumen para negocio con riesgos y próximos pasos.

Marcar cuándo un NDA debe escalarse a privacy, security o senior counsel.

Diseñar un flujo rápido para NDAs de bajo riesgo.

Revisar scope, services, fees, payment, SLA, change orders y deliverables.

Analizar indemnity, limitation of liability, warranties y termination.

Detectar conflictos entre MSA, SOW, order form, DPA y exhibits.

Crear tabla de posiciones de negociación por cláusula.

Pedir redlines y comentarios alineados con playbook.

Separar riesgos que bloquean firma de puntos comerciales negociables.

Preparar brief para ventas o procurement con lenguaje no jurídico.

Usar GC AI for Word para revisar y comentar directamente sobre el documento.

Verificar que las propuestas de cambio no contradicen otras secciones.

Crear reporte de riesgos para aprobación interna.

Revisar roles de controller, processor, subprocessor y transferencias internacionales.

Analizar data security, breach notification, audit rights, SCCs y return/deletion.

Detectar obligaciones incompatibles con operaciones reales de la empresa.

Pedir tabla de riesgos de privacidad y acciones necesarias.

Comparar DPA de tercero con template o posición corporativa.

Revisar subprocessors, anexos técnicos y medidas de seguridad.

Coordinar outputs con DPO, privacy counsel o security team.

Evitar conclusiones de cumplimiento sin revisión especializada.

Crear respuestas para negocio explicando impacto práctico.

Diseñar un playbook de DPA para revisiones recurrentes.

Instalar o acceder a GC AI for Word según despliegue aprobado por Microsoft 365.

Abrir contratos en Word y usar el add-in para revisar, comentar y proponer cambios.

Entender que GC AI for Word puede leer, redlinear, comentar y actuar sobre el contrato según instrucciones y playbooks.

Pedir redlines concretos para cláusulas específicas.

Generar comentarios de negociación claros para la contraparte.

Revisar cada redline antes de aceptarlo.

Mantener cambios controlados con track changes.

Evitar aplicar cambios masivos sin leer el resultado.

Coordinar revisión de Word con playbook, template y criterio legal.

Preparar una rutina de trabajo en Word para comerciales, legal y procurement.

Entender Playbooks como forma de aplicar posiciones corporativas de manera repetible.

Crear playbooks desde chat, desde plantillas oficiales o desde materiales propios.

Usar foundation playbooks disponibles para SaaS MSA, mutual NDA, commercial MSA non-SaaS y DPA cuando encajen con el caso.

Aprovechar que GC AI permite crear playbooks desde documentos, plantillas, redlines y otros materiales de referencia.

Definir checks, preferred positions, fallback language y escalation points.

Convertir criterios difusos en reglas revisables.

Evitar playbooks excesivamente largos que nadie mantiene.

Probar playbooks contra contratos reales anonimizados o ejemplos ficticios.

Ajustar playbooks tras feedback de negocio, legal y procurement.

Crear owner, fecha de revisión y versión para cada playbook.

Seleccionar playbook adecuado para NDA, MSA, DPA u otro contrato.

Ejecutar revisión y leer resultados por check.

Diferenciar “compliant”, “needs review”, “issue” o categorías equivalentes según configuración.

Revisar recomendaciones de redline y comentarios.

Aceptar, modificar o rechazar sugerencias con criterio jurídico.

Marcar excepciones aprobadas por negocio o senior legal.

Generar resumen de desviaciones frente a posición estándar.

Usar playbook para acelerar revisión sin eliminar juicio profesional.

Documentar motivos cuando se acepta una desviación.

Crear reporting de cumplimiento contractual por tipo de documento.

Revisar playbooks después de negociaciones reales.

Añadir nuevas posiciones cuando aparecen patrones de negociación.

Eliminar checks que generan ruido o no aportan valor.

Ajustar fallback language según aceptación de contrapartes.

Convertir redlines históricos en aprendizaje estructurado.

Recoger feedback de ventas, procurement y contract managers.

Crear workflow de aprobación de cambios en playbooks.

Evitar que varios playbooks distintos cubran lo mismo con criterios contradictorios.

Medir uso, aceptación y tiempo ahorrado por playbook.

Crear una política de mantenimiento trimestral o semestral.

Convertir análisis legal en lenguaje claro para stakeholders no jurídicos.

Preparar “what matters / why it matters / recommendation”.

Resumir contratos largos en riesgos, obligaciones, vencimientos y decisiones.

Crear versiones para CFO, CEO, sales, procurement, product o security.

Evitar tecnicismos innecesarios sin perder precisión.

Separar recomendaciones legales de decisiones comerciales.

Pedir a GC AI que proponga tablas de riesgo por prioridad.

Revisar si el resumen omite excepciones contractuales relevantes.

Crear plantillas de business-friendly legal advice.

Medir si los resúmenes reducen ida y vuelta con negocio.

Redactar emails de negociación, escalado, aprobación y explicación de riesgo.

Adaptar tono según interlocutor: contraparte, negocio, dirección, procurement o cliente.

Crear respuestas breves para comerciales que necesitan orientación rápida.

Preparar explicaciones de cláusulas complejas en lenguaje sencillo.

Generar FAQs internas sobre políticas, playbooks o procesos contractuales.

Evitar lenguaje excesivamente defensivo cuando la situación requiere solución comercial.

Revisar que el email no admita responsabilidad, concesiones o compromisos no aprobados.

Crear mensajes de “no podemos aceptar esto” con alternativas negociables.

Preparar comunicaciones post-review con cambios clave.

Construir un banco de comunicaciones legales reutilizables.

Preparar instrucciones claras para despachos externos.

Resumir materiales antes de enviarlos a outside counsel.

Revisar facturas, scopes, memos o advice recibidos con criterios internos.

Crear preguntas de seguimiento para asesores externos.

Comparar advice externo con posición interna y documentación del asunto.

Evitar compartir información confidencial fuera de canales aprobados.

Preparar briefings para reducir tiempo facturable externo.

Crear resúmenes ejecutivos de memorandos largos.

Documentar decisiones de uso de counsel externo.

Medir reducción de trabajo repetitivo y mejor preparación de consultas.

Plantear preguntas legales con jurisdicción, industria, fecha y tipo de riesgo.

Pedir research con fuentes autorizadas y citas revisables.

Crear memos con issue, short answer, background, analysis, risk y recommendation.

Distinguir fuentes primarias, secundarias, blogs, guidance y comentarios de mercado.

Revisar actualidad de la fuente antes de usarla.

Pedir comparación entre jurisdicciones o enfoques regulatorios.

Evitar respuestas categóricas en materias cambiantes o de alto impacto.

Convertir research en plan de acción interno.

Documentar limitaciones y necesidad de counsel local cuando aplique.

Crear una plantilla de legal research memo para GC AI.

Crear políticas internas a partir de requisitos legales, prácticas existentes y tono corporativo.

Redactar procedimientos de contratación, privacidad, uso de IA, vendor review o data handling.

Adaptar políticas para empleados, managers o equipos técnicos.

Pedir versiones ejecutivas, FAQs y checklists de aplicación.

Revisar coherencia entre política, práctica real y capacidad operativa.

Evitar políticas imposibles de cumplir o demasiado abstractas.

Generar materiales de comunicación interna.

Convertir políticas en workflows de revisión.

Controlar versiones y fechas de actualización.

Crear biblioteca de políticas asistida por GC AI.

Crear Company Profiles o instrucciones de organización cuando estén disponibles.

Centralizar criterios legales recurrentes en skills, playbooks, projects y documentos.

Evitar que el conocimiento viva solo en chats personales.

Crear repositorios de respuestas aprobadas para negocio.

Documentar criterios de escalado, excepciones y decisiones recurrentes.

Preparar onboarding de nuevos abogados con proyectos y documentos de referencia.

Mantener knowledge base de cláusulas, templates, policies y FAQs.

Usar analytics para detectar áreas de mayor uso.

Retirar contenido obsoleto y consolidar duplicados.

Convertir GC AI en memoria operativa del departamento legal.

Invitar miembros de la organización con roles adecuados.

Diferenciar trabajo individual, compartido por equipo y contenido organización.

Controlar acceso a projects, chats, skills, playbooks y archivos.

Compartir recursos solo con quienes necesitan conocer el asunto.

Establecer responsables de contenido compartido.

Revisar permisos tras cambios de equipo o salida de empleados.

Evitar copiar información sensible en espacios demasiado amplios.

Crear guidelines de colaboración entre legal, procurement, sales y privacy.

Documentar decisiones dentro del project correspondiente.

Implantar una política de permisos mínimos necesarios.

Clasificar información antes de subirla: pública, interna, confidencial, privilegiada, sensible o restringida.

Revisar garantías de seguridad declaradas por GC AI antes de implantar.

Tener presente que GC AI indica que no usa datos para entrenamiento comercial y que cifra datos en reposo y tránsito.

Aplicar criterios estrictos para contratos de clientes, operaciones, litigios, empleados o información regulada.

Verificar SSO, MFA, control de acceso, whitelisting y políticas internas.

Documentar qué tipos de asuntos pueden trabajarse en la plataforma.

Establecer cuándo se requiere aprobación de GC, DPO, IT o security.

Controlar exportaciones, descargas y archivos compartidos.

Preparar respuesta ante incidentes o uso indebido.

Formar al equipo en seguridad práctica, no solo en teoría.

Definir política de uso permitido, restringido y prohibido.

Establecer revisión humana obligatoria para entregables jurídicos.

Crear disclaimers internos sobre uso de IA en análisis, drafts y redlines.

Definir cuándo documentar que una respuesta se generó con apoyo de IA.

Revisar riesgos de sesgo, error, alucinación, contexto insuficiente y exceso de confianza.

Separar trabajo exploratorio de output aprobado.

Crear criterios de escalado para asuntos sensibles o estratégicos.

Auditar uso por área, tipo de asunto y nivel de riesgo.

Actualizar política cuando cambian funciones, modelos o requisitos de cliente.

Convertir el gobierno de IA en habilitador, no en freno burocrático.

Medir tiempo ahorrado por tipo de tarea: NDA, MSA, DPA, research, memo o policy.

Analizar volumen de uso por equipo, skill, playbook y project.

Valorar calidad mediante revisiones de senior lawyers.

Medir reducción de turnaround time en contratos.

Evaluar satisfacción de negocio con respuestas legales más rápidas.

Comparar coste de GC AI frente a horas internas y outside counsel.

Identificar casos donde no aporta valor suficiente.

Crear dashboard simple de adopción y productividad.

Comunicar quick wins sin prometer automatización total.

Ajustar formación, playbooks y workflows según datos reales.

Diagnosticar tareas repetitivas, cuellos de botella y tipos de contrato más frecuentes.

Seleccionar primeros casos de bajo riesgo y alto volumen.

Crear equipo piloto con legal, legal ops, procurement y sales.

Configurar skills, projects, permisos y playbooks iniciales.

Definir política de seguridad y datos antes del despliegue.

Formar por rol: abogados, paralegals, contract managers y usuarios de negocio.

Recoger feedback de uso real y mejorar workflows.

Crear champions internos para cada práctica legal.

Escalar progresivamente a nuevas áreas y geografías.

Mantener comité de revisión de IA legal y roadmap trimestral.

Pedir revisiones contractuales sin indicar posición de empresa.

Copiar respuestas sin comprobar el documento fuente.

Mezclar varios asuntos en un mismo chat.

Crear playbooks que nadie mantiene.

Subir documentos sensibles sin revisar permisos.

Usar research como conclusión legal final.

Aceptar redlines automáticos sin leer el contrato completo.

Crear skills duplicados o contradictorios.

No medir calidad ni ahorro real.

Implantar la herramienta sin gobierno, formación ni owners claros.

Seleccionar un caso ficticio o anonimizado de asesoría jurídica interna.

Definir objetivo, stakeholders, documentos, riesgos, permisos y resultado esperado.

Crear un Project con instrucciones, archivos, contexto y estructura de trabajo.

Usar Skill Library o un skill interno para una tarea jurídica recurrente.

Analizar un contrato con citas verificables y resumen ejecutivo.

Crear o adaptar un Playbook para NDA, MSA, DPA o contrato comercial.

Ejecutar revisión en Word con redlines, comentarios y recomendaciones.

Preparar memo interno para negocio con riesgos, alternativas y decisión necesaria.

Diseñar controles de seguridad, revisión humana, permisos y métricas.

Presentar el flujo final como piloto listo para desplegar GC AI en el departamento legal.