Duración
5 meses
Fecha de Inicio
19-06-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
562 €
La predicción de resultados judiciales con inteligencia artificial ha dejado de ser un experimento académico para convertirse en pieza central de la estrategia litigiosa senior. Plataformas como Pre/Dicta, Lex Machina, Premonition AI y Trellis.Law alcanzan ya precisiones del 70-85% analizando patrones de juez natural, historial de mociones y variables procesales, y obligan al abogado experto a dominar la lectura crítica de salidas jurimétricas, su integración en el pricing del caso y su traducción a recomendaciones defendibles ante el cliente corporativo.
Este programa de nivel experto aborda la construcción, validación y despliegue de modelos predictivos sobre sentencias, mociones y arbitrajes, integrando NLP jurídico, feature engineering docket-level, calibración bayesiana y explicabilidad SHAP. El enfoque es operativo: cada módulo conecta la técnica con decisiones reales de estrategia, settlement y gestión de riesgo litigioso, incorporando los estándares 2026 sobre sesgos, auditoría algorítmica y responsabilidad profesional que marcan el uso avanzado de la IA predictiva en tribunales.
Capacitar a abogados litigantes senior, responsables de legal tech y arbitrajistas para diseñar, auditar y desplegar modelos predictivos de resultado judicial con criterio experto. Al finalizar, el participante evaluará la fiabilidad de un output jurimétrico, seleccionará la plataforma adecuada según jurisdicción y tipo de caso, construirá scorecards de juez natural y convertirá la predicción en palanca de negociación, pricing y estrategia procesal alineada con los deberes deontológicos vigentes en 2026.
Te prepara para liderar la función predictiva dentro de despachos de litigación compleja, equipos de legal operations y áreas de disputes corporativos. Dominarás el ciclo completo: desde la ingesta de dockets y extracción NLP, pasando por el entrenamiento de modelos de clasificación y supervivencia, hasta la explicación del resultado al cliente y su integración en memoranda de riesgo, term sheets de settlement y comités de litigios, con criterios técnicos defendibles ante contraparte y tribunal.
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Av Marqués del Turia 14 Valencia
Formato online experto con sesiones asíncronas de alta densidad, notebooks reproducibles y foros moderados por especialistas.
Ritmo autogestionado con hitos quincenales y entregas revisadas individualmente.
Trabajarás con Python, scikit-learn, XGBoost, SHAP, spaCy legal y APIs de Pre/Dicta, Lex Machina y Trellis.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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Adquirirás una ventaja competitiva medible: reducción de incertidumbre en la valoración de casos, afinamiento de estrategias de moción según el juez natural, mejor pricing de contingencia y argumentos cuantitativos para forzar acuerdos. Incorporarás el vocabulario jurimétrico que exige hoy el cliente corporativo y stakeholders financieros en litigation funding, diferenciándote como abogado capaz de articular probabilidades calibradas, intervalos de confianza y análisis contrafactuales sobre el desenlace probable del procedimiento.
En 2026 la jurimetría predictiva es ya estándar en despachos AmLaw y grandes firmas europeas, y los third-party funders exigen scoring cuantitativo antes de financiar. Ignorar estas herramientas expone al abogado a asimetrías frente a contraparte y a cuestionamientos del cliente sobre la due diligence litigiosa. Dominar la predicción de resultados judiciales es hoy un requisito de excelencia profesional, no un complemento opcional, especialmente en disputes transfronterizos, arbitraje comercial e IP litigation.
Ease of learning
El plan se articula en bloques progresivos que recorren fundamentos de jurimetría, arquitectura de datos judiciales, modelado supervisado y probabilístico, explicabilidad, sesgos algorítmicos y despliegue operativo. Cada módulo combina lectura crítica de papers de referencia, práctica sobre datasets anonimizados y casos reales de Pre/Dicta, Lex Machina y Trellis.Law, culminando en un proyecto integrador que replica el flujo completo de un informe predictivo para comité de litigios.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El trabajo final consiste en elaborar un dictamen predictivo completo sobre un caso real anonimizado: extracción de features del docket, selección de modelo, calibración, análisis SHAP, scorecard del juez natural, intervalo de probabilidad, recomendación estratégica y memorando ejecutivo para cliente corporativo. Se evalúa el rigor metodológico, la defensibilidad deontológica y la calidad de la narrativa dirigida a decisor no técnico.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Se recomienda un nivel intermedio de Python y familiaridad con pandas y scikit-learn. No es un curso de introducción al código: el foco está en la lectura crítica del modelo jurimétrico, no en construirlo desde cero. Los notebooks están preparados para que el participante ajuste parámetros y audite resultados sin fricción técnica.
Aunque Pre/Dicta y Lex Machina son referentes estadounidenses, el programa aborda también modelos aplicados al TEDH, tribunales brasileños, Supremo chino y arbitraje comercial internacional, así como las particularidades del dato judicial europeo bajo RGPD y AI Act en su aplicación forense 2026.
Un módulo completo se dedica a la auditoría de sesgos, fairness metrics y deberes profesionales al utilizar predicción judicial. Se revisan casos de discriminación algorítmica, los límites de la analítica sobre jueces en vivo y los estándares del CCBE, la ABA y colegios profesionales vigentes sobre el uso de la IA predictiva frente a tribunales.
Un dictamen predictivo integral sobre un caso anonimizado que incluye la extracción de features, un modelo calibrado, un análisis SHAP, el scorecard del juez natural y un memorando ejecutivo. La evaluación se centra en la defensibilidad metodológica y en la calidad de la traducción del output técnico a una recomendación estratégica accionable.
