Практикующие юристы и адвокаты, которые хотят использовать ИИ для подготовки правовых заключений, проверки договоров, юридического ресерча и аналитики судебной практики, вместо ручной рутинной работы.
Корпоративные юристы, сопровождающие сделки, комплаенс и регуляторные проекты и стремящиеся встроить ИИ инструменты в стандартные процессы юридического отдела.
Руководители юридических департаментов и партнёры юрфирм, отвечающие за эффективность команды, цифровую трансформацию и внедрение LegalTech решений.
Студенты старших курсов и начинающие юристы, которые хотят получить актуальные цифровые компетенции и сразу заходить в профессию с практическими навыками работы с LegalTech инструментами.
Программа
Занятие №1
Семухин И. Н.
27/03
С 19:00 до 21:00
Нейросети без магии: Ландшафт LegalTech и природа LLM
Что такое LLM (Large Language Models) на самом деле. Почему возможны "галлюцинации" и каковы реальные ограничения моделей.
Обзор рынка AI-решений для юристов (мировые и российские примеры): Legal Research, Contract Review. Отличия специализированных решений от обычных LLM.
Главные риски: конфиденциальность данных, проблема "уверенного бреда" и верификация информации.
ИИ в повседневной работе юриста: где он реально помогает
Карта задач юриста и "карта автоматизируемости" – Типовые задачи: поиск и анализ норм и практики, анализ и подготовка документов, деловая переписка, внутренние записки и отчёты. – Классификация задач по уровню пригодности для ИИ: полностью вспомогательные, частично делегируемые, требующие жёсткого контроля, принципиально не делегируемые.
Legal research с ИИ – Как формулировать юридический вопрос так, чтобы модель могла выдать полезную структуру ответа. – Какие виды справочных материалов ИИ может генерировать: обзор норм, ориентировочный перечень релевантной практики, списки вопросов для дальнейшего исследования. – Ограничения: почему ответы ИИ не заменяют самостоятельный анализ законодательства и судебной практики.
Работа с документами – Виды задач: резюмирование, извлечение ключевых условий, структурирование текста, подготовка "issue list". – Понимание того, что ИИ хорошо делает: выделение фактов, переформулирование, предварительную структуризацию. – Ограничения: риск искажения смысла, необходимость проверки и доработки, недопустимость бездумного копирования в итоговые документы.
Коммуникации и сервис для клиента – Как ИИ помогает готовить черновики писем, пояснительных записок, конспекты для переговоров. – Где проходит грань между черновиком от ИИ и профессиональным текстом юриста. – Роль ИИ в адаптации сложного юридического текста под язык клиента.
Ожидания от качества работы ИИ и критерии "здорового скепсиса" – Каких ошибок стоит ожидать: галлюцинации, недоговорённости, обобщения. – Признаки "подозрительного" ответа и базовые подходы к верификации. – Формирование установки: ИИ как помощник черновик, а не "электронный партнёр".
Безопасный и управляемый workflow с ИИ для юрфирмы и юрдепартамента
Уровни зрелости использования ИИ в юридической команде.
Стихийный этап: когда каждый использует свои инструменты без общих правил.
Управляемый этап: появление базовых внутренних правил и запретов.
Интегрированный этап: когда ИИ встроен в типовые процессы и внутренние базы знаний.
Как диагностировать текущий уровень и типичные проблемы на каждом этапе.
Принципы безопасной работы с ИИ в юридической практике – Категории информации, которые не должны отправляться в публичные сервисы. – Подходы к обезличиванию и упрощению кейса при работе с внешними моделями. – Разумный компромисс между удобством и безопасностью: когда имеет смысл добиваться корпоративных решений.
Регламенты и внутренние правила использования ИИ – Какие вопросы обязательно должны быть закреплены: допустимые задачи для ИИ, запреты, порядок проверки результатов. – Правила маркировки и фиксации материалов, подготовленных с участием ИИ. – Ответственность и роли: кто принимает финальное решение, кто отвечает за контроль качества.
Типовые юридические процессы с встраиванием ИИ – Процесс подготовки консультации: от получения вопроса до финального документа и точки, где ИИ помогает. – Процесс первичного анализа договора или пакета документов: какие шаги можно ускорить. – Процесс подготовки процессуальных документов: как использовать ИИ для структурирования аргументов и проверки полноты, не подменяя собственный анализ.
Взаимодействие юристов с поставщиками ИИ решений и IT подразделением – Какие вопросы должен задавать юрист при обсуждении внедрения: источники данных, обновление нормативной базы, логирование запросов, режимы конфиденциальности. – Минимальные критерии выбора юридически приемлемого инструмента. – Роль юриста в формулировании требований к ИИ сервису и последующем контроле.
Личный ИИ ассистент юриста: как построить свою систему без кода
Концепция цифрового рабочего стола юриста – Почему одиночный чат с моделью не решает задачу накопления и повторного использования знаний. – Связка: хранилище знаний (заметки/документы), ИИ как интерфейс к этим знаниям, поисковые инструменты. – Принципы организации личной базы: тематические разделы, кейсы, шаблоны.
Базовые компоненты личной ИИ системы – Классы инструментов: хранилища документов, заметочники, инструменты поиска и резюмирования, чат модели. – Критерии выбора инструментов для начинающего: доступность, простота, возможности интеграции и экспорта данных. – Понимание, когда достаточно публичных сервисов, а когда необходимы корпоративные решения.
Шаблоны использования ИИ под типовые юридические задачи – Структура запросов для анализа договора, подготовки обзора практики, черновика консультации. – Как формализовать "шпаргалки" под повторяющиеся кейсы и хранить их в своей системе. – Роль стандартных подходов в снижении количества ошибок и повышении воспроизводимости результата.
Логика построения персональных "потоков работы" с ИИ – Типовой поток: "входящий запрос/документ → интерпретация и разбиение на задачи → использование ИИ на отдельных шагах → финальная проверка → сохранение результата". – Понимание важности фиксации результатов работы ИИ: зачем сохранять ответы, контекст и собственные доработки. – Выстраивание единых подходов к именованию, структурированию и хранению материалов, созданных с помощью ИИ.
Типичные ошибки при создании личного ИИ ассистента и как их избежать.
“Курс отличный! Мне очень понравилось изучать эту новую для себя тему. До этого пользовалась нейросетями , но это все происходило без какой-либо системы и четкого понимания, как эффективно их использовать. Долго думала, стоит ли вообще проходить этот курс, поскольку было ощущение, что я уже много знаю про нейросети из различных источников. Но в процессе освоения этого курса поняла, что я находилась только в начальной точке понимания, как использовать нейронки в своей работе юриста. Я считаю этот курс очень интересным и полезным. Однозначно полученные знания будут применять в работе. ”
“Первая треть вебинара содержит достаточно очевидную или предсказуемую информацию, но для вводной части это нормально. Дальше действительно стало интересней. Автор структурировано и сжато рассказывает о технологиях и механизмах их работы. Полезно. Есть и НО. Практическая ценность некоторых сервисов для юриста, да и для обывателя, сомнительна или не донесена.”
Как проектировать ИИ агентов под конкретные задачи: проверка договора, подготовка обзора практики, анализ комплаенса, внутренние FAQ для бизнеса;
Как выстраивать рабочие процессы юридической команды с интеграцией ИИ: распределять задачи между юристами и ИИ, формировать контроль качества, чек листы и правила верификации результатов;
Как Оценивать правовые, этические и репутационные риски использования ИИ (конфиденциальность, данные клиента, авторское право, регуляторные ограничения) и формировать внутренние политики по его применению;
Сможете:
Понимать, как устроены большие языковые модели, чем они ограничены, где возникают «галлюцинации» и как выстраивать безопасное использование ИИ в юридической практике;
Использовать ИИ для legal research: формировать запросы, собирать релевантные нормы и судебную практику;
Проводить первичный анализ договоров с помощью ИИ: выделять ключевые условия и риски, настраивать ИИ агента под свою шаблонную матрицу рисков и отраслевую специфику;
Научитесь:
Выстраивать архитектуру LegalTech решений на базе LLM, понимать роль датасета, промтов, RAG контуров, а также грамотно ставить задачу разработчикам и подрядчикам;
Разговаривать с бизнесом и IT «на одном языке» по проектам внедрения ИИ: формулировать бизнес кейс, требования к продукту, критерии успеха и ограничения ответственности;
Автоматизировать подготовку черновиков юридических документов (договора, письма, меморандумы, позиции по спору), выстраивая промт цепочки и внутренние шаблоны так, чтобы ИИ работал в вашем стиле и под вашу практику.
О школе
Лексториум (Lextorium) — школа для юристов-практиков.
Семинары, конференции и мастер-классы, видеокурсы для юристов-практиков на самые актуальные темы.
11236
студентов
68
преподавателей
920
часов занятий
По окончании курса вы получаете удостоверение о повышении квалификации