Detector de alucinaciones para textos legales

De qué trata

Cualquier abogado que use IA para redactar sabe que el riesgo más complicado de manejar son las alucinaciones: una norma que no existe, una sentencia citada fuera de contexto o un artículo que dice algo distinto a lo que el texto afirma. Revisar todo eso a mano, frase por frase, se come buena parte del tiempo que la IA supuestamente te iba a ahorrar. En este ciclo de dos clases construimos un validador que audita los textos legales generados con IA. El validador toma el texto, lo compara contra tus fuentes de verdad, es decir, las leyes, sentencias y jurisprudencia que tú cargas en una base de datos, y te dice apartado por apartado si lo que afirma la IA está respaldado por esas fuentes o si hay una posible alucinación. Cuando encuentra una inconsistencia, te propone cómo corregir el apartado. En la primera clase montamos el cerebro normativo donde vive esa información, y en la segunda construimos el flujo que hace la auditoría. Bajo esa lógica, dejas de tener que creerle a la IA y pasas a tener una forma de verificar lo que escribe con criterio, reduciendo al máximo el margen de error antes de que el texto llegue a un cliente. Herramientas: base de datos vectorial y n8n Formato: dos clases prácticas

Temario · 2 módulos

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   El cerebro normativo: tu fuente de verdad

   Montamos la base de datos vectorial donde cargas tu fuente de verdad: leyes, sentencias y jurisprudencia contra las que el validador va a comparar los textos hechos con IA.

   1 clase · 0,6 h

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   El validador: detectar alucinaciones en el texto

   Construimos en n8n el flujo que audita el texto hecho con IA contra tu fuente de verdad y te dice, apartado por apartado, si hay una posible alucinación y cómo corregirla.

   1 clase · 0,9 h

Quién lo enseña