1.1 ИИ-инструменты курса: назначение и применение

• Чат-модели и текстовые нейросети (ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Poe.com, Perplexity) как инструменты для создания черновиков и аналитики.
• Специализированные ИИ-помощники для работы с файлами и документами.
• Распределение задач: какой инструмент эффективнее решает конкретную проблему (подготовка черновиков, анализ рисков, составление резюме, таблицы, протоколы).
• Методика работы с документами: взаимодействие через текстовые запросы и загрузку файлов.
• Снижение количества ошибок: методы раздельной проверки данных, требования к источникам и контроль качества.

1.2 Ограничения и риски

• Типовые ошибки нейросетей: неверные ссылки, выдуманные правовые нормы, искажение смысла текста.
• Границы использования: когда ИИ нельзя использовать как единственный источник информации.

1.3 Конфиденциальность: правила безопасной загрузки информации

• Сегментация данных (публичные, внутренние, персональные, коммерческая тайна).
• Правила передачи документов в ИИ-сервисы и методы их предварительного обезличивания.

1.4 Безопасные правила работы и цифровая гигиена

• Пошаговый алгоритм работы: «Источник → Проверка → Экспертный вывод юриста».
• Чек-лист оценки качества результата (проверка структуры, логики, ссылок и риск-факторов).
• Разработка и внедрение внутренних корпоративных политик использования ИИ для сотрудников компании.

Результат: понимание возможностей и ограничений ИИ, освоение правил безопасной работы с данными и определение конкретных областей применения технологий в ежедневной юридической практике.

2.1 Принципы промптинга: структура, контекст, роли и ограничения в юридических
запросах.

2.2 Юридические промпты:

• как правильно формулировать вопросы, чтобы получать точные и юридически корректные ответы.

2.3 Форматы запросов:

• анализ документа, поиск нормативной базы и подготовка черновиков.

2.4 Как избегать ошибок ИИ:

• техники уточнения запросов и перепроверки результатов;
• требования к ссылкам.

2.5 Создание промт-библиотеки под типовые задачи:

• промпты для проверки правовых рисков в контрактах;
• промпты для извлечения существенных условий;
• промпты для сопоставления редакций договоров;
• промпты для подготовки протоколов и резюме на основе аудио- и
• видеоматериалов.

2.6 Практикум.

Результат: Умение формулировать эффективные юридические запросы, получать точные ответы от ИИ и управлять качеством итогового результата.

3.1 Работа с документами как с источником данных:

• загрузка, ввод текста и структурирование полученного результата;
• как требовать у ИИ “цитирование фрагментов документа” (где применимо)

3.2 Создание проектов документов и правовых заключений: составление первичных черновиков и обоснований.

3.3 Стандартизация шаблонов: унификация юридических формулировок и приведение документов к единой структуре компании.

3.4 Расширенная практика по анализу изменений в документах (сравнение версий):

• сопоставление редакций (оценка того, что изменилось и как поменялся правовой смысл);
• выявление рискованных правок, скрытых изменений и логических несостыковок.

3.5 Поиск рисков и «подводных камней» в контрактах:

• анализ критических условий (зоны ответственности, одностороннее расторжение, подсудность, форс-мажор, ограничение ответственности);
• составление чек-листа вопросов, на которые юрист должен ответить перед подписанием.

3.6 Транскрибация аудио- и видеоматериалов в протоколы и конспекты:

• обработка записей судебных заседаний и деловых встреч: подготовка протоколов и резюме ключевых договоренностей;
• контроль качества: определение зон, которые юрист обязан проверить вручную.

3.7 Генерация официальной корреспонденции: создание писем, уведомлений, запросов и сопроводительных документов.

3.8 Автоматизация повторяющихся задач: организация пакетной обработки по принципу «один настроенный шаблон → разные входящие данные».

3.9 Практикум.

Результат: Способность ускорять подготовку юридических документов с сохранением точности, структуры и контролем правовых рисков.

4.1 Механика поиска ИИ: как нейросети ищут информацию и почему могут возникать ошибки (ограничения систем поиска и контекста).

4.2 Техники проверки результатов:

• верификация нормативных ссылок и правовых норм;
• проверка логики и обоснованности выводов ИИ;
• оценка применимости конкретной нормы к фактическим обстоятельствам дела.

4.3 Сравнительный анализ: сопоставление законодательства и судебной практики разных стран (содержание адаптируется под актуальные запросы аудитории).

4.4 Расширенный поиск (не только по нормам):
Поиск по специфическим базам и формату правового материала:

• работа с архивами судебных дел;
• анализ профильной научной литературы (в контексте подготовки экспертиз);
• изучение тендерной документации и конкурсных требований;
• методика адаптации запроса под конкретный тип правового источника.

4.5 Аналитика: создание структурированных таблиц, сводок и обзоров с прозрачной логикой (четкое разделение на факты из документа, результаты ИИ-анализа и зоны, требующие обязательной проверки человеком).

4.6 Практикум.

Результат: Навык проверки корректности ответов ИИ, своевременного выявления скрытых ошибок и формирования близких к реальности юридических выводов.

5.1 Использование готовых шаблонов для автоматизации рутины. Внедрение промпт-пакетов на основе библиотеки, созданной в Модуле 2.

5.2 Персонализация инструментов под специфику юриста:

• создание собственных мини-инструкций и цифровых помощников (кастомные GPTs или аналогичные решения);
• настройка ИИ-ассистентов в рамках доступных сервисов курса (Gemini, ChatGPT, DeepSeek, Poe.com, Perplexity);
• базовые принципы настройки: определение навыков ассистента, установка жестких ограничений, выбор форматов вывода и методология проверки.

5.3 Создание внутренних стандартов и чек-листов качества: разработка темплейтов, обеспечивающих единый стиль юридических документов и требования к их проверке.

5.4 Автоматизация коммуникаций: использование ИИ для оперативной переписки, ответов на претензии и подготовки кратких резюме (саммари) для руководства.

5.5 Практикум.

Результат: Навык построения персональных и командных сценариев под типовые задачи своей компании.

6.1 Формирование внутреннего регламента компании:

• правила разграничения данных: что можно передавать нейросетям, а что категорически запрещено;
• методы обезличивания и маркировки информации;
• требования к верификации данных и источникам;
• зоны ответственности сотрудников и порядок согласования результатов.

6.2 Итоговый практический воркшоп по реальным кейсам:

• разбор типовых кейсов (контракт / спор / претензия / протокол по аудио/ поиск и проверка норм);
• работа над кейсом по цепочке и распределение ролей: один специалист формулирует запрос, второй верифицирует ссылки и риски, третий оформляет итоговое заключение для клиента;
• коллективное сравнение альтернативных промтов и форматов ответа.

6.3 Подведение итогов курса и персональные рекомендации по дальнейшему развитию навыков.