Curso de IA para Departamentos Legales hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal. Este programa de IA para Departamentos Legalespara empresas es subvencionable hasta el 100%.
Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
Accede a una formación avanzada en IA para Departamentos Legales práctica y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
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Refuerza seguridad jurídica y control humano La formación insiste en revisión, trazabilidad, fuentes, límites, confidencialidad, privilegio legal y validación profesional para evitar usos imprudentes de IA.
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Mejora productividad sin sacrificar calidad La IA permite acelerar resúmenes, matrices, borradores, comparativas, reporting y clasificación documental, pero el curso enseña a integrarla con procesos claros y criterios de calidad.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Comprender qué puede aportar la IA a un departamento legal: productividad, análisis documental, redacción, búsqueda y automatización.
Diferenciar IA generativa, modelos de lenguaje, agentes IA, búsqueda semántica, automatización clásica y legaltech tradicional.
Identificar tareas jurídicas adecuadas para IA: borradores, resúmenes, comparación, clasificación, checklists, reporting y revisión preliminar.
Reconocer tareas que no deben delegarse sin control: interpretación jurídica final, estrategia procesal, decisiones sensibles o asesoramiento vinculante.
Entender riesgos de alucinación, fuentes inventadas, sesgos, pérdida de contexto, errores de razonamiento y exceso de confianza.
Definir la intervención humana como parte obligatoria del flujo jurídico con IA.
Diferenciar uso individual, uso departamental, uso corporativo, uso con proveedores y uso con datos confidenciales.
Identificar casos donde la IA puede reducir consultas repetitivas al departamento legal sin eliminar responsabilidad profesional.
Preparar criterios iniciales de uso: finalidad, datos, herramienta, nivel de riesgo, revisión, trazabilidad y salida esperada.
Construir una visión práctica del curso: del prompt básico al modelo operativo legal con gobierno, métricas y adopción.
Comprender qué puede aportar la IA a un departamento legal: productividad, análisis documental, redacción, búsqueda y automatización.
Diferenciar IA generativa, modelos de lenguaje, agentes IA, búsqueda semántica, automatización clásica y legaltech tradicional.
Identificar tareas jurídicas adecuadas para IA: borradores, resúmenes, comparación, clasificación, checklists, reporting y revisión preliminar.
Reconocer tareas que no deben delegarse sin control: interpretación jurídica final, estrategia procesal, decisiones sensibles o asesoramiento vinculante.
Entender riesgos de alucinación, fuentes inventadas, sesgos, pérdida de contexto, errores de razonamiento y exceso de confianza.
Definir la intervención humana como parte obligatoria del flujo jurídico con IA.
Diferenciar uso individual, uso departamental, uso corporativo, uso con proveedores y uso con datos confidenciales.
Identificar casos donde la IA puede reducir consultas repetitivas al departamento legal sin eliminar responsabilidad profesional.
Preparar criterios iniciales de uso: finalidad, datos, herramienta, nivel de riesgo, revisión, trazabilidad y salida esperada.
Construir una visión práctica del curso: del prompt básico al modelo operativo legal con gobierno, métricas y adopción.
Tema 1: IA en departamentos legales: alcance real, límites y primeros criterios de uso
Comprender qué puede aportar la IA a un departamento legal: productividad, análisis documental, redacción, búsqueda y automatización.
Diferenciar IA generativa, modelos de lenguaje, agentes IA, búsqueda semántica, automatización clásica y legaltech tradicional.
Identificar tareas jurídicas adecuadas para IA: borradores, resúmenes, comparación, clasificación, checklists, reporting y revisión preliminar.
Reconocer tareas que no deben delegarse sin control: interpretación jurídica final, estrategia procesal, decisiones sensibles o asesoramiento vinculante.
Entender riesgos de alucinación, fuentes inventadas, sesgos, pérdida de contexto, errores de razonamiento y exceso de confianza.
Definir la intervención humana como parte obligatoria del flujo jurídico con IA.
Diferenciar uso individual, uso departamental, uso corporativo, uso con proveedores y uso con datos confidenciales.
Identificar casos donde la IA puede reducir consultas repetitivas al departamento legal sin eliminar responsabilidad profesional.
Preparar criterios iniciales de uso: finalidad, datos, herramienta, nivel de riesgo, revisión, trazabilidad y salida esperada.
Construir una visión práctica del curso: del prompt básico al modelo operativo legal con gobierno, métricas y adopción.
Tema 2: Fundamentos de IA generativa para juristas
Comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje desde una perspectiva útil para abogados y no técnica.
Diferenciar predicción lingüística, razonamiento aparente, recuperación de información, búsqueda jurídica y análisis documental.
Entender por qué un modelo puede generar respuestas verosímiles pero incorrectas.
Revisar conceptos clave: prompt, contexto, ventana de contexto, temperatura, grounding, RAG, embeddings, agentes y herramientas.
Identificar diferencias entre modelos públicos, modelos corporativos, asistentes integrados y soluciones legaltech especializadas.
Evaluar qué tipo de herramienta conviene según sensibilidad del dato, finalidad jurídica y nivel de control.
Entender el papel de fuentes verificadas, documentos internos y repositorios corporativos en respuestas fiables.
Diferenciar generación de borradores de análisis jurídico basado en fuentes.
Reconocer límites técnicos que afectan al trabajo legal: contexto incompleto, datos desactualizados, ambigüedad y falta de autoridad.
Crear un glosario básico de IA para conversaciones con IT, compliance, seguridad, compras y dirección.
Tema 3: Prompt engineering jurídico y diseño de instrucciones
Crear prompts jurídicos con rol, contexto, jurisdicción, objetivo, documentación, restricciones y formato de salida.
Indicar expresamente que la respuesta debe señalar dudas, riesgos, supuestos y puntos que requieren validación humana.
Pedir salidas útiles para legal: tablas de riesgos, redlines conceptuales, cláusulas alternativas, resúmenes ejecutivos y checklists.
Evitar prompts vagos como “revísame este contrato” sin criterios, jurisdicción, posición de parte o nivel de riesgo.
Diseñar prompts para comparar documentos, extraer obligaciones, detectar incoherencias y preparar informes.
Crear prompts por área: mercantil, privacidad, laboral, compliance, propiedad intelectual, litigios, compras y tecnología.
Usar ejemplos buenos y malos para estandarizar estilo, detalle, tono y nivel de prudencia.
Pedir referencias internas a cláusulas, apartados o documentos analizados cuando la herramienta lo permita.
Crear plantillas reutilizables para consultas frecuentes del negocio.
Construir una biblioteca de prompts jurídicos aprobados por el departamento legal.
Tema 4: Confidencialidad, secreto profesional y privilegio legal
Identificar información especialmente sensible en documentos legales, contratos, expedientes, litigios y comunicaciones internas.
Diferenciar datos confidenciales, datos personales, secretos empresariales, información privilegiada y comunicaciones protegidas.
Evaluar si una herramienta de IA es adecuada para tratar documentación legal sensible.
Aplicar minimización, anonimización, seudonimización y fragmentación de documentos antes de usar IA.
Revisar riesgos de cargar contratos, estrategias procesales, operaciones corporativas, investigaciones internas o datos de clientes.
Definir qué información puede introducirse en herramientas públicas, corporativas o aisladas.
Crear criterios de autorización para casos de uso con información confidencial o privilegiada.
Documentar cuándo el análisis con IA forma parte de un expediente, memo, revisión interna o soporte jurídico.
Evitar que outputs generados por IA se confundan con asesoramiento jurídico definitivo.
Crear política interna de confidencialidad y privilegio legal aplicada al uso de IA.
Tema 5: Gobierno jurídico de IA en la empresa
Diseñar un modelo de gobierno de IA con participación de legal, DPO, IT, seguridad, compras, compliance y negocio.
Definir roles: propietario del caso de uso, responsable jurídico, validador, administrador de herramienta, DPO y responsable de seguridad.
Crear inventario de herramientas de IA usadas por el departamento legal y por otras áreas de la empresa.
Clasificar casos de uso por riesgo: bajo, medio, alto, sensible, regulado o prohibido.
Establecer criterios para aprobar, pilotar, escalar, limitar o retirar soluciones de IA.
Crear políticas de uso aceptable para empleados, proveedores, departamentos y equipos externos.
Definir obligaciones de formación, revisión humana, documentación, logs, trazabilidad y control de cambios.
Diseñar procedimiento de evaluación de proveedores de IA desde perspectiva jurídica.
Crear comité de revisión de casos de uso con periodicidad y evidencias mínimas.
Preparar un modelo operativo de gobierno de IA aplicable al departamento legal y extensible a la empresa.
Tema 6: AI Act, alfabetización en IA y obligaciones corporativas
Comprender el enfoque basado en riesgo del Reglamento Europeo de IA.
Diferenciar sistemas prohibidos, sistemas de alto riesgo, sistemas con obligaciones de transparencia, GPAI y usos de bajo riesgo.
Identificar el papel de la empresa como proveedor, desplegador, distribuidor, importador o usuario de sistemas de IA.
Revisar la obligación de alfabetización en IA para personal que opera o usa sistemas de IA en nombre de la organización.
Analizar casos de uso legales que pueden afectar a derechos, datos, decisiones, empleados, clientes o terceros.
Crear inventario de sistemas de IA usados por el departamento legal y por áreas asesoradas.
Diseñar fichas de evaluación de riesgo con finalidad, usuarios, datos, impactos, controles y revisión humana.
Revisar obligaciones de transparencia en contenidos generados por IA, chatbots, deepfakes o interacción automatizada.
Preparar criterios de aceptación para usar sistemas de IA en procesos jurídicamente relevantes.
Crear plan de cumplimiento interno del AI Act desde la función legal.
Tema 7: RGPD, LOPDGDD y protección de datos en IA legal
Identificar tratamientos de datos personales en herramientas de IA, asistentes, agentes, revisión documental y automatizaciones.
Determinar roles de responsable, encargado, subencargado, proveedor tecnológico y usuario interno.
Analizar base jurídica, finalidad, minimización, conservación, transparencia y derechos de los interesados.
Evaluar riesgos de decisiones automatizadas, perfilado, inferencias, datos sensibles y uso secundario de información.
Preparar DPIA cuando el tratamiento con IA pueda implicar alto riesgo.
Revisar contratos de encargado, transferencias internacionales, medidas técnicas, logs y eliminación de datos.
Definir criterios para anonimizar documentos legales antes de procesarlos con IA.
Crear checklists de privacidad para casos de uso de IA en legal, RRHH, compliance, soporte y contratación.
Evaluar IA agéntica desde protección de datos: autonomía, herramientas, acceso, acciones y supervisión.
Documentar evidencias de cumplimiento para auditorías, DPO y revisión interna.
Tema 8: Evaluación jurídica de proveedores de IA y legaltech
Crear un cuestionario jurídico para evaluar proveedores de IA, legaltech, CLM, eDiscovery, DMS y asistentes corporativos.
Revisar términos de servicio, DPA, política de privacidad, seguridad, subencargados, ubicación de datos y retención.
Analizar si los datos del cliente se usan para entrenar modelos, mejorar servicios o generar telemetría.
Evaluar certificaciones, cifrado, controles de acceso, logs, auditoría, eliminación y segregación de datos.
Revisar compromisos contractuales sobre confidencialidad, disponibilidad, soporte, incidentes y responsabilidad.
Evaluar propiedad intelectual de inputs, outputs, prompts, modelos personalizados y resultados generados.
Revisar cláusulas de indemnidad, limitación de responsabilidad, cambios de servicio y suspensión.
Incorporar requisitos del AI Act, RGPD, NIS2, Data Act y políticas internas al proceso de compras.
Crear matriz de riesgo proveedor: legal, privacidad, seguridad, operativo, reputacional y continuidad.
Preparar playbook de aprobación de herramientas IA para compras, legal, IT y seguridad.
Tema 9: IA para revisión y negociación contractual
Usar IA para resumir contratos, identificar partes, objeto, duración, precio, obligaciones y vencimientos.
Extraer cláusulas clave: responsabilidad, indemnidad, confidencialidad, protección de datos, IP, terminación, SLA y ley aplicable.
Comparar contratos contra playbooks internos y políticas de riesgo.
Detectar desviaciones frente a plantillas estándar de la empresa.
Generar alternativas de cláusula según posición negociadora: cliente, proveedor, partner, distribuidor o licenciante.
Preparar tablas de riesgos con criticidad, impacto, recomendación y owner interno.
Revisar coherencia entre contrato principal, anexos, pedidos, SOW, DPA, SLA y condiciones comerciales.
Crear resúmenes ejecutivos para negocio, compras, ventas, finanzas o dirección.
Evitar aprobar cláusulas generadas por IA sin revisión jurídica completa.
Realizar ejercicio de revisión contractual con matriz de riesgos y propuesta de redlines.
Tema 10: NDAs, DPAs, SaaS, licencias y contratos tecnológicos
Revisar NDAs detectando alcance, duración, exclusiones, obligaciones, retorno de información y sanciones.
Analizar DPAs desde la perspectiva de RGPD: roles, subencargados, medidas de seguridad, transferencias y derechos.
Revisar contratos SaaS con foco en disponibilidad, soporte, datos, cambios de servicio, terminación y portabilidad.
Analizar licencias de software, open source, APIs, modelos IA, datasets y restricciones de uso.
Detectar cláusulas problemáticas en responsabilidad, indemnidad, limitación, propiedad intelectual y confidencialidad.
Preparar cláusulas específicas sobre uso de IA, datos introducidos, outputs, entrenamiento y auditoría.
Revisar contratos con proveedores de IA generativa y asistentes corporativos.
Crear playbooks por tipo de contrato con criterios de aceptación, escalado y negociación.
Automatizar checklist de contratos tecnológicos con IA y revisión jurídica.
Realizar ejercicio completo de revisión de SaaS + DPA + cláusulas de IA.
Tema 11: Contract Lifecycle Management y automatización contractual
Analizar el ciclo de vida contractual: solicitud, redacción, revisión, negociación, aprobación, firma, archivo y renovación.
Usar IA para clasificar solicitudes de contrato y orientar al usuario hacia plantilla o flujo adecuado.
Generar primeros borradores a partir de datos estructurados, playbooks y plantillas aprobadas.
Crear pruebas periódicas de calidad con casos reales anonimizados.
Definir criterios para retirar prompts, agentes o flujos que generan resultados de baja calidad.
Realizar ejercicio de auditoría de outputs IA con errores intencionados.
Tema 28: Implantación de IA en el departamento legal
Diagnosticar madurez del departamento: volumen de asuntos, herramientas, datos, plantillas, procesos y cultura digital.
Identificar quick wins: NDAs, resúmenes, intake, FAQs, playbooks, reporting, revisión de políticas o contratos estándar.
Priorizar casos de uso por valor, riesgo, esfuerzo, datos disponibles y capacidad de revisión.
Diseñar pilotos controlados con usuarios, documentos, métricas, criterios de éxito y límites claros.
Preparar formación por perfiles: abogados, paralegals, legal ops, compliance, DPO, negocio y dirección.
Crear comunicación interna para explicar qué se puede hacer con IA y qué no.
Medir impacto en tiempos, calidad, satisfacción interna, riesgo y carga de trabajo.
Escalar progresivamente desde usos de bajo riesgo hacia casos de mayor valor.
Evitar desplegar IA sin políticas, owners, soporte, métricas y revisión periódica.
Crear roadmap de 90 días, 6 meses y 12 meses para adopción legal de IA.
Tema 29: Proyecto Final
Diseñar una estrategia completa de IA para un departamento legal corporativo.
Crear diagnóstico inicial de procesos, herramientas, documentación, riesgos, volumen de trabajo y madurez digital.
Seleccionar cinco casos de uso prioritarios: contratos, privacidad, compliance, litigios, legal ops o knowledge management.
Clasificar casos de uso por valor, riesgo, esfuerzo, datos tratados, usuarios y necesidad de revisión humana.
Crear política interna de uso de IA para el departamento legal y áreas de negocio.
Diseñar biblioteca de prompts jurídicos aprobados para contratos, consultas, resúmenes, compliance y privacidad.
Crear playbook de revisión contractual asistida por IA con matriz de riesgos, cláusulas críticas y escalado.
Diseñar un flujo de intake legal con clasificación automática, prioridad, owner, SLA y respuesta inicial.
Preparar modelo de evaluación de proveedores de IA con checklist legal, privacidad, seguridad y contratación.
Diseñar un agente legal interno con instrucciones, fuentes, límites, permisos, owner y criterios de validación.
Crear flujo de privacidad para evaluar un nuevo caso de uso IA con DPIA preliminar y matriz de riesgos.
Preparar esquema de gestión del conocimiento jurídico con repositorio, owners, etiquetas, vigencia y permisos.
Diseñar dashboard de legal operations con volumen, tiempos, riesgos, contratos, litigios y adopción IA.
Crear plan de formación en alfabetización IA para abogados, negocio, compliance y usuarios clave.
Definir controles de calidad: revisión humana, trazabilidad, auditoría de outputs, documentación y retirada de usos defectuosos.
Preparar matriz de cumplimiento AI Act, RGPD, LOPDGDD, eIDAS, Data Act, NIS2, IP y políticas internas.
Diseñar plan de implantación por fases con quick wins, piloto, escalado, governance y revisión trimestral.
Presentar la solución final defendiendo valor, riesgos, cumplimiento, productividad, seguridad y sostenibilidad del modelo.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar IA para Departamentos Legales en su día a día
Abogados de empresa y asesorías jurídicas internas
Este curso encaja con abogados internos que necesitan revisar contratos, responder consultas del negocio, preparar informes, analizar riesgos y trabajar con gran volumen de documentación. La formación les ayuda a usar IA como apoyo jurídico, manteniendo criterio profesional y control de calidad.
Responsables legales, secretarías generales y general counsels
Los responsables jurídicos podrán diseñar una estrategia de adopción de IA para su departamento, priorizando casos de uso, gobernanza, productividad, confidencialidad, políticas internas, métricas, formación y coordinación con IT, seguridad, compras y negocio.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en IA para Departamentos Legales
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Está pensado principalmente para equipos legales, compliance, privacidad y legal operations. No requiere programar, aunque incluye coordinación con IT, seguridad y proveedores tecnológicos.
No es imprescindible. El curso empieza con fundamentos de IA generativa, pero avanza hacia casos de uso, gobierno, agentes, automatización y cumplimiento avanzado.
Sí. Es uno de los bloques centrales. Se trabajan NDAs, DPAs, SaaS, licencias, cláusulas de IA, redlines conceptuales, matrices de riesgo y playbooks de negociación.
No. El curso parte de que la IA es apoyo, no sustituto. Toda salida jurídica relevante debe revisarse por una persona competente antes de usarse.
Sí. Se trabaja el Reglamento Europeo de IA desde la perspectiva del departamento legal: riesgos, roles, inventario, alfabetización, transparencia, proveedores y gobierno interno.
Sí. Se cubren RGPD, LOPDGDD, DPIA, encargados, transferencias, derechos, brechas, agentes IA, minimización, anonimización y evaluación de tratamientos.
Sí. El curso incluye políticas internas, matrices de riesgo, controles, evidencias, investigaciones internas, reporting, auditoría y formación compliance asistida por IA.
Sí. Hay bloques específicos sobre expedientes, cronologías, pruebas, revisión documental masiva, eDiscovery, investigaciones internas y reporting de litigios.
Sí. Se tratan derechos sobre inputs, outputs, prompts, datasets, contenidos generados, licencias, plagio, marcas, secretos empresariales y cláusulas contractuales.
Sí. Incluye intake legal, CLM, matter management, métricas, dashboards, self-service legal, repositorios, playbooks y automatización de flujos.
Sí. El curso incluye diseño de agentes para legal, con instrucciones, fuentes, herramientas, permisos, límites, logs, owner, validación y matriz de riesgos.
Sí. El Proyecto Final puede adaptarse a contratos, compliance, privacidad, litigios, legal ops, compras, tecnología, IP o soporte jurídico al negocio.
Puede adaptarse a herramientas corporativas de IA, CLM, DMS, Microsoft 365, Google Workspace, SharePoint, gestores documentales, legaltech o entornos seguros aprobados.
Sí. El curso incluye diseño de política interna, criterios de uso aceptable, datos prohibidos, revisión humana, trazabilidad, formación y gobierno.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
Está pensado principalmente para equipos legales, compliance, privacidad y legal operations. No requiere programar, aunque incluye coordinación con IT, seguridad y proveedores tecnológicos.
No es imprescindible. El curso empieza con fundamentos de IA generativa, pero avanza hacia casos de uso, gobierno, agentes, automatización y cumplimiento avanzado.
Sí. Es uno de los bloques centrales. Se trabajan NDAs, DPAs, SaaS, licencias, cláusulas de IA, redlines conceptuales, matrices de riesgo y playbooks de negociación.
No. El curso parte de que la IA es apoyo, no sustituto. Toda salida jurídica relevante debe revisarse por una persona competente antes de usarse.
Sí. Se trabaja el Reglamento Europeo de IA desde la perspectiva del departamento legal: riesgos, roles, inventario, alfabetización, transparencia, proveedores y gobierno interno.
Sí. Se cubren RGPD, LOPDGDD, DPIA, encargados, transferencias, derechos, brechas, agentes IA, minimización, anonimización y evaluación de tratamientos.
Sí. El curso incluye políticas internas, matrices de riesgo, controles, evidencias, investigaciones internas, reporting, auditoría y formación compliance asistida por IA.
Sí. Hay bloques específicos sobre expedientes, cronologías, pruebas, revisión documental masiva, eDiscovery, investigaciones internas y reporting de litigios.
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Sí. El curso incluye diseño de agentes para legal, con instrucciones, fuentes, herramientas, permisos, límites, logs, owner, validación y matriz de riesgos.
Sí. El Proyecto Final puede adaptarse a contratos, compliance, privacidad, litigios, legal ops, compras, tecnología, IP o soporte jurídico al negocio.
Puede adaptarse a herramientas corporativas de IA, CLM, DMS, Microsoft 365, Google Workspace, SharePoint, gestores documentales, legaltech o entornos seguros aprobados.
Sí. El curso incluye diseño de política interna, criterios de uso aceptable, datos prohibidos, revisión humana, trazabilidad, formación y gobierno.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
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Incorpora cumplimiento normativo actual Se trabajan AI Act, RGPD, LOPDGDD, eIDAS, Data Act, NIS2, propiedad intelectual, privacidad, proveedores, contratación tecnológica y obligaciones de alfabetización en IA.
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Potencia legal operations El programa ayuda a mejorar intake, CLM, self-service legal, métricas, dashboards, repositorios, plantillas, flujos de aprobación y gestión del conocimiento jurídico.
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Permite crear asistentes y agentes legales controlados El curso enseña a diseñar agentes con instrucciones, fuentes, permisos, límites, owners, logs y revisión humana, evitando automatismos opacos o peligrosos.
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Facilita adopción interna sostenible Incluye diagnóstico, quick wins, pilotos, formación, governance, KPIs, soporte, políticas y roadmap para implantar IA en legal de forma gradual y defendible.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Los perfiles de compliance podrán aplicar IA a políticas, controles, evidencias, matrices de riesgos, investigaciones internas, formación, alertas, reporting, auditorías y seguimiento normativo. El curso incorpora límites, trazabilidad y revisión humana.
Delegados de Protección de Datos y equipos de privacidad
Los equipos de privacidad podrán evaluar tratamientos con IA, revisar contratos con encargados, preparar DPIA, analizar riesgos de datos personales, validar bases jurídicas, controlar transferencias, revisar proveedores y diseñar políticas de uso responsable.
Legal operations y equipos de transformación jurídica
Los perfiles de legal ops podrán usar IA para mejorar intake legal, CLM, matter management, automatización, plantillas, repositorios, reporting, métricas, self-service legal y gestión del conocimiento jurídico corporativo.
Equipos de contratación, compras y procurement legal
Los equipos que revisan contratos con clientes, proveedores, partners o tecnología podrán aplicar IA a revisión de cláusulas, comparación de versiones, playbooks, redlines, riesgos, aprobaciones, NDAs, DPAs y condiciones comerciales.
Abogados litigadores y equipos de gestión de expedientes
Los perfiles de litigios podrán usar IA para organizar expedientes, resumir documentación, preparar cronologías, extraer hechos, clasificar pruebas, generar borradores procesales, revisar argumentos y preparar informes internos con supervisión jurídica.
