Due Diligence y Data Rooms — Tutorial On-Premises

Decisión previa

¿Qué camino seguir?

Los datos de este caso no se pueden anonimizar sin perder su utilidad analítica. La solución on-premises es la única opción viable.

Camino A — On-premises Recomendado para este caso

Despliega un modelo de lenguaje en tu infraestructura propia. Los datos no salen de tu organización en ningún momento.

Camino B — Con Claude for Business / Team No recomendado — datos no anonimizables

Usa Claude for Business / Team tras anonimizar previamente todos los datos identificables del documento.

Camino A — On-premises

Infraestructura y configuración

Modelos recomendados para esta tarea:

Llama 3.3 70B
Mistral Large 2
DeepSeek-R1 70B

Plataformas de despliegue:

Ollama + Open WebUI
vLLM
LM Studio

Infraestructura mínima: Servidor con GPU (16 GB VRAM mínimo) o CPU potente (32 GB RAM), red interna

¿Necesitas ayuda con el despliegue? Emovere puede acompañarte en la configuración de la infraestructura on-premises, desde la selección del hardware hasta la puesta en marcha del modelo y la integración con tus sistemas internos.

Camino B — Con Claude for Business / Team

Alternativa con herramienta cloud

Atención: Para este caso concreto, los datos no se pueden anonimizar sin perder su utilidad. El Camino B solo sería viable si trabajas con datos sintéticos o ejemplos genéricos para formación.

Si decides usar el Camino B, el proceso de anonimización previo es obligatorio:

1Exporta el documento a revisar en formato PDF o texto plano.
2Elimina o sustituye todos los datos identificables: nombres de personas, empresas, importes exactos, fechas específicas, referencias a proyectos o clientes concretos.
3Verifica que el documento anonimizado sigue siendo útil para el análisis. Si no lo es, usa el Camino A.
4Sube el documento anonimizado a Claude for Business / Team y usa el prompt del Camino B que encontrarás al final de esta sección.

Prompt para Claude for Business / Team

Prompt — Claude for Business / Team [C — Contexto] Estamos realizando la due diligence de una posible adquisición. Adjunto el data room con [NÚMERO_DE_CONTRATOS] contratos de alquiler de locales de la empresa objetivo. El cierre de la operación está previsto en [PLAZO_SEMANAS] semanas y el equipo legal no puede revisar cada contrato manualmente en ese tiempo. [R — Rol] Actúa como un abogado M&A especialista en contratos inmobiliarios con 10 años de experiencia en operaciones de compraventa de empresas. Tu objetivo es identificar los riesgos contractuales que podrían bloquear o encarecer la operación. [E — Ejemplo] En una due diligence anterior, identificaste que 3 de 12 contratos de arrendamiento incluían cláusulas Change of Control que permitían al propietario rescindir con 30 días de preaviso si la empresa era vendida. Eso obligó a renegociar antes del cierre. Ese tipo de riesgo es exactamente lo que necesito detectar ahora. [A — Acción] Analiza todos los contratos adjuntos y genera una tabla estructurada (lista para copiar en Excel) con las siguientes columnas: Dirección del local | Fecha de vencimiento | Importe mensual (EUR) | Change of Control (SÍ/NO) | Cláusula exacta si aplica | Nivel de riesgo para la operación (Alto/Medio/Bajo) | Acción recomendada. [T — Tono] Jurídico y preciso. Cita la cláusula exacta cuando identifiques un riesgo. No parafrasees: transcribe el texto literal relevante. Si un contrato es ambiguo, indícalo en la columna de observaciones. [E — Extra información] No uses este análisis como sustituto del asesoramiento legal: el abogado de la operación debe revisar todos los contratos marcados como riesgo Alto antes del cierre. No subas documentos con información de terceros sin autorización. Procesa máximo 200 páginas por sesión para garantizar la calidad del análisis.

Usa este prompt solo si has anonimizado previamente todos los datos identificables. Verifica que el resultado sigue siendo útil tras la anonimización.

Pasos de ejecución

Cómo ejecutar la solución

Paso 1: Accede a Claude Enterprise (o la herramienta especializada que utilices) desde tu navegador web.
Paso 2: Sube los documentos PDF o el archivo ZIP que contenga los [NÚMERO_DE_CONTRATOS] contratos de alquiler que deseas analizar. Asegúrate de que el total de páginas no exceda las 200 por sesión para un rendimiento óptimo.
Paso 3: Copia y pega el prompt mejorado en el campo de texto de Claude.
Paso 4: Haz clic en 'Enviar' o 'Generar' y espera a que Claude procese los documentos y genere la tabla estructurada. Una vez generada, cópiala y pégala directamente en Excel.

El prompt — Camino A (on-premises)

Prompt para modelo local

Copia este prompt en tu interfaz de modelo local (Open WebUI, LM Studio o similar). Personaliza los campos entre corchetes con los datos reales de tu organización.

Prompt — Modelo local on-premises [NOTA ON-PREMISES] Este prompt está diseñado para ejecutarse en un modelo de lenguaje desplegado en tu infraestructura propia (Llama 3.3 70B, Mistral Large 2 o equivalente via Ollama / Open WebUI). Los datos no salen de tu organización. [C — Contexto] Estamos realizando la due diligence de una posible adquisición. Adjunto el data room con [NÚMERO_DE_CONTRATOS] contratos de alquiler de locales de la empresa objetivo. El cierre de la operación está previsto en [PLAZO_SEMANAS] semanas y el equipo legal no puede revisar cada contrato manualmente en ese tiempo. [R — Rol] Actúa como un abogado M&A especialista en contratos inmobiliarios con 10 años de experiencia en operaciones de compraventa de empresas. Tu objetivo es identificar los riesgos contractuales que podrían bloquear o encarecer la operación. [E — Ejemplo] En una due diligence anterior, identificaste que 3 de 12 contratos de arrendamiento incluían cláusulas Change of Control que permitían al propietario rescindir con 30 días de preaviso si la empresa era vendida. Eso obligó a renegociar antes del cierre. Ese tipo de riesgo es exactamente lo que necesito detectar ahora. [A — Acción] Analiza todos los contratos adjuntos y genera una tabla estructurada (lista para copiar en Excel) con las siguientes columnas: Dirección del local | Fecha de vencimiento | Importe mensual (EUR) | Change of Control (SÍ/NO) | Cláusula exacta si aplica | Nivel de riesgo para la operación (Alto/Medio/Bajo) | Acción recomendada. [T — Tono] Jurídico y preciso. Cita la cláusula exacta cuando identifiques un riesgo. No parafrasees: transcribe el texto literal relevante. Si un contrato es ambiguo, indícalo en la columna de observaciones. [E — Extra información] No uses este análisis como sustituto del asesoramiento legal: el abogado de la operación debe revisar todos los contratos marcados como riesgo Alto antes del cierre. No subas documentos con información de terceros sin autorización. Procesa máximo 200 páginas por sesión para garantizar la calidad del análisis.

Impacto esperado

Qué cambia cuando la solución está en marcha

Reduce la revisión de un Data Room de 3 semanas a 2 días.

Solución: Claude Enterprise o herramientas especializadas (ej. Harvey AI) permiten revisar data rooms completos en horas.

Advertencia

Límites y precauciones

AI Act: Las herramientas de IA especializadas en revisión legal pueden considerarse sistemas de Alto Riesgo bajo el Anexo III si se utilizan para evaluar a personas (ej. contratos laborales). Consulta con el equipo de cumplimiento.

Siguiente paso

¿Qué hacer ahora?

Tienes el prompt y la arquitectura. El siguiente paso es decidir si implementas el Camino A (on-premises) o el Camino B (cloud con anonimización) según la sensibilidad real de tus datos.

¿Necesitas ayuda para implementar esta solución?

La configuración de una solución on-premises requiere conocimiento técnico especializado y comprensión de los requisitos de cumplimiento normativo de tu sector. Emovere puede acompañarte desde la selección del hardware hasta la puesta en marcha, con garantías legales y sin que tus datos salgan de tu organización.

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