¿Qué vamos a construir?
la empresa Asociados gestiona contratos de patrocinio, representación de atletas y acuerdos de cantera. Cada contrato requería entre 4 y 6 horas de revisión por un abogado senior para identificar cláusulas de riesgo, penalizaciones y derechos de imagen.
Con Claude Team (ventana de contexto de 200.000 tokens), un contrato de 80 páginas se analiza en 15 minutos. Este tutorial cubre tres flujos: extracción de cláusulas, resumen ejecutivo para el cliente y comparativa entre versiones de un mismo contrato.
Extracción de cláusulas
Resumen ejecutivo
+ Briefing cliente
Preparar el entorno de trabajo en Claude
Antes de analizar contratos, crea un Proyecto en Claude Team para que el asistente recuerde el contexto jurídico de tu despacho entre sesiones.
- 1 Accede a claude.ai e inicia sesión con tu cuenta Pro o for Work.
- 2 En el panel izquierdo, haz clic en "New Project" y nómbralo "Análisis de Contratos Deportivos".
- 3 En Project Instructions, pega el siguiente contexto (se aplicará a todas las conversaciones del proyecto):
Subir el contrato en PDF
Claude Team acepta PDFs de hasta 200.000 tokens (aproximadamente 150.000 palabras — suficiente para contratos de 300+ páginas). Puedes subir varios contratos en la misma conversación.
- 1 Dentro del proyecto, abre una nueva conversación (botón "New Chat").
- 2 Haz clic en el icono de adjunto (clip) y selecciona el PDF del contrato. Claude procesa el documento automáticamente.
- 3 Espera a que aparezca el nombre del archivo en la barra de chat. Esto confirma que Claude ha leído el documento completo.
Prompt de extracción de cláusulas
Este es el prompt principal. Extrae las 6 categorías de cláusulas más relevantes en contratos deportivos, con nivel de riesgo y referencia exacta de artículo y página.
Generar el resumen ejecutivo para el cliente
Una vez obtenida la tabla de cláusulas, usa este prompt de iteración para generar un resumen en lenguaje no técnico para el atleta o el club.
Comparativa entre versiones del mismo contrato
Cuando hay negociación, el despacho recibe varias versiones del contrato. Este prompt compara la propuesta inicial de la marca con la contrapropuesta del atleta, artículo por artículo.
Análisis en lote: múltiples contratos
Cuando hay que revisar varios contratos de la misma tipología (ej. 20 contratos de patrocinio de una temporada), usa este flujo para procesar todos en la misma sesión.
- 1 Adjunta todos los PDFs en el mismo mensaje (Claude acepta múltiples archivos simultáneos).
- 2 Usa el siguiente prompt para obtener una tabla consolidada de todos los contratos:
Exportar y archivar el análisis
Claude no guarda los análisis automáticamente. Sigue este flujo para archivar los resultados de forma estructurada.
- 1 Al final del análisis, pide a Claude: "Genera todo el análisis anterior en formato Markdown, listo para copiar."
- 2 Copia el Markdown y pégalo en Notion (renderiza las tablas automáticamente) o en un documento Word.
- 3 Para archivar en el expediente del cliente: usa Microsoft 365 Copilot para convertir el Markdown en un documento Word con el formato corporativo del despacho.
- 4 Nombra el archivo con el patrón: YYYYMMDD_NombreAtleta_TipoContrato_Análisis.docx
Inversión y retorno
| Concepto | Sin IA | Con Claude | Ahorro |
|---|---|---|---|
| Revisión contrato patrocinio (80 pág.) | 4-6 horas | 15 min | ~95% |
| Comparativa de 2 versiones | 3-4 horas | 20 min | ~90% |
| Análisis lote 10 contratos | 3-5 días | 2-3 horas | ~85% |
| Resumen ejecutivo para cliente | 1-2 horas | 5 min | ~95% |
Resolución de problemas frecuentes
| Problema | Causa probable | Solución |
|---|---|---|
| Claude no lee el PDF correctamente | PDF escaneado sin OCR (Optical Character Recognition (Reconocimiento Óptico de Caracteres)) | Usa Adobe Acrobat o iLovePDF para aplicar OCR antes de subir el archivo |
| La tabla de cláusulas está incompleta | Contrato muy largo (>200K tokens) | Divide el contrato en secciones y analiza por partes. Pide: "Analiza solo los artículos 1-30" |
| Claude inventa artículos que no existen | Alucinación en contratos con numeración irregular | Añade al prompt: "Cita solo artículos que existan literalmente en el documento. Si no encuentras la cláusula, indica 'No encontrado'." |
| El resumen ejecutivo es demasiado técnico | El modelo usa el tono de las instrucciones del proyecto | Añade al prompt de resumen: "Escríbelo como si se lo explicaras a un deportista de 25 años, sin ningún término jurídico." |
| La comparativa de versiones mezcla artículos | Los PDFs tienen diferente numeración de artículos | Indica en el prompt: "El Contrato A usa numeración romana (I, II, III) y el Contrato B usa numeración arábiga (1, 2, 3)." |
Antes de usar este flujo de forma recurrente en tu equipo, define estas reglas básicas:
- Validación humana obligatoria: Todos los outputs deben ser revisados por la persona responsable antes de distribuirse o usarse en decisiones.
- Cuándo parar: Si el output es incorrecto o sesgado en 2 usos consecutivos, revisa el prompt antes de continuar.
- Datos sensibles: No incluyas datos personales, financieros confidenciales o secretos comerciales sin verificar que usas un plan Business o Enterprise con DPA firmado.
- Revisión periódica: Valida que el prompt sigue siendo efectivo cada trimestre, especialmente si cambia el contexto de la empresa o el modelo de IA.
¿Puedo hacer esto sin que mis datos salgan de la empresa?
Sí. Este caso de uso trabaja con datos que, por su naturaleza confidencial, estratégica o regulada, son candidatos óptimos para ejecutarse con un modelo de lenguaje open source desplegado en infraestructura propia (on-premises o nube privada). Con esta configuración, ningún dato abandona nunca los servidores de tu organización y el modelo no puede ser entrenado con tu información.
Mistral Large 2 — Excelente para extracción de información y clasificación con alta precisión.
Qwen 2.5 72B — Especialmente potente para análisis de datos tabulares y financieros.
vLLM — Para entornos de producción con múltiples usuarios simultáneos y alto rendimiento.
LM Studio — Para pruebas y uso individual sin configuración de servidor.
GPU: 2× NVIDIA A100 40GB o 4× RTX 4090 (24GB VRAM cada una).
RAM: 128GB mínimo.
Alternativa cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing con VPC aislada.
La configuración de modelos open source on-premises requiere un proveedor técnico especializado que conozca tanto la tecnología como los requisitos de cumplimiento normativo. Emovere puede ayudarte a desplegar esta solución en tu infraestructura de forma segura, con garantías legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organización.