>ai for Legal practice: prompt, rischi e
applicazioni reali
<l’ai sta entrando nei flussi di lavoro legale molto più rapidamente di quanto ci si aspettasse. Non si tratta solo di automazione o ricerca veloce, ma di veri e propri assistenti capaci di redigere, sintetizzare, analizzare e proporre alternative in tempo reale.
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Andrea ha iniziato la sua carriera nel 1994 presso Brosio, Casati e Associati, trascorrendo nel 1995 un anno in secondment a Pittsburgh presso Reed Smith Shaw & McClay. Dopo la fusione con Allen & Overy nel 1998, ha lavorato a Londra dal 1999 al 2001 e ne è diventato Equity Partner nel 2003. È stato Socio di Pedersoli e Associati (2005-2007) e Managing Partner di Linklaters in Italia (2007-2024), ricoprendo anche ruoli globali nei comitati Europei, People, Innovation e GenAI. Specializzato in leveraged buy-out e finanza strutturata, nel 2024 ha fondato Irnerius.ai. È iscritto all’Albo degli Avvocati di Milano.
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_di cosa tratterà il corso
* le applicazioni pratiche dell’AI generativa (LLM) nel lavoro quotidiano di avvocati e giuristi d’impresa;
* i limiti, i rischi e le implicazioni etiche e deontologiche di un uso non consapevole;
* le tecniche per scrivere prompt efficaci e controllare gli output;
* attraverso sessioni di esercitazioni, Q&A e workshop guidati, come integrare l’AI nel proprio studio legale o contesto aziendale in modo strategico.
_cosa imparerai
<il corso è strutturato in 2 sessioni da 2 ore + 1 sessione pratica dedicata a esercitazioni e Q&A, in cui imparerai a:
* comprendere i fondamenti dell’AI generativa (LLM, NLP, modelli open vs closed) e il loro funzionamento base;
* riconoscere e gestire i principali rischi legati a confidenzialità, sicurezza e affidabilità dei modelli;
* scrivere prompt giuridici efficaci, riducendo errori e massimizzando il controllo umano;
* integrare l’uso dell’AI nel proprio lavoro in modo consapevole, professionale e conforme;
* riflettere sul ruolo del giurista in un contesto tecnologico: essere interpreti, non esecutori dell’AI.
_il contenuto delle lezioni
>giorno 1: fondamenti e casi d’uso concreti
>obiettivo: fornire una comprensione chiara, accessibile e concreta dell’AI generativa, degli strumenti disponibili, e come possono essere usati nel lavoro quotidiano di un giurista.
>1.introduzione all’AI per il mondo legale
>1.1: mappatura delle competenze
* indagine preliminare sul livello di familiarità dei partecipanti con l’AI e con gli strumenti già eventualmente in uso.
>1.2: perché l’AI è rilevante per i giuristi oggi
* il ruolo dell’AI nella trasformazione del lavoro forense: impatti attuali e futuri;
* concetti fondamentali: intelligenza artificiale, machine learning, deep learning, NLP, LLM.
>1.3: quali LLM esistono e perché è importante conoscerli
* classificazione dei principali modelli generativi:
-
generalisti vs. specializzati
-
open source vs. closed
-
API vs. interfacce web
* esempi: GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, altri modelli emergenti.
>2.come funzionano i modelli linguistici
>2.1: LLM in parole semplici
* cos’è un LLM e come “predice” il testo;
* nozioni base di addestramento, fine-tuning, contesto e token (i.e. come “comunicare” con i vari LLM per ottenere risultati utili e pertinenti).
>2.2: comprendere le differenze tra modelli
* quali modelli usare in base al caso concreto:
-
affidabilità
-
velocità
-
privacy
-
accessibilità
* suggerimenti d’uso [es. (i) fornire contesto legale specifico (normative, giurisprudenza rilevante), (ii) definire il "ruolo" dell’AI (es. “agisci come un avvocato esperto in diritto societario”), (iii) iterare e affinare i prompt per migliorare i risultati, (iv) few-shot prompting (fornire esempi per guidare l’output)] e limiti da considerare (rischi eliminabili e ineliminabili, di cui meglio infra.
>3.casi d’uso per giuristi e avvocati
>3.1: cosa possono (e non possono ancora) fare gli LLM
* panoramica dei compiti automatizzabili e di quelli che richiedono supervisione esperta.
>3.2: prompt design giuridico
* come strutturare un prompt efficace (base e avanzato);
* introduzione al metodo ROCAP per prompt intelligenti (Ruolo, Obiettivo, Contesto, Aspetto, Paletti).
>3.3:dimostrazioni pratiche guidate
* esercitazioni live su:
-
analisi: contratti, clausole, sentenze.
-
redazione: bozze di clausole, e-mail, atti semplici.
-
sintesi: sentenze complesse, memo, verbali.
-
revisione: criticità e incongruenze.
-
compliance: verifiche preliminari su testi giuridici.
>giorno 2: rischi, limiti e integrazione consapevole
>obiettivo: identificare, distinguere e gestire consapevolmente i rischi legati all’uso dell’AI generativa in ambito legale.
>1.navigare i rischi dell'AI generativa
>1.1: dove finiscono i dati
* cosa accade ai dati inseriti negli LLM pubblici;
* differenza tra modelli consumer, enterprise, API e on-premise.
>1.2: prompt “sensibili” e rischi di data leakage
* esempi di input rischiosi;
* strategie per la minimizzazione dell’esposizione involontaria di dati.
>1.3: soluzioni di mitigazione tecnica e organizzativa
* supervisione umana costante;
* profili etici, deontologici e strategici nell’uso dell’AI.
>2.i rischi eliminabili
>2.1: riservatezza e protezione dei dati
* evitare l’uso di dati sensibili in ambienti non sicuri (es. art. 9 GDPR);
* preferire soluzioni controllate e policy di uso interno.
>2.2: controllo sugli accessi e auditabilità
* chi utilizza l’AI e come: gestione responsabile e tracciabilità.
>2.3: formazione degli utenti
* promuovere consapevolezza tra giuristi e personale di studio.
>2.4: supervisione e validazione umana
* nessun output può sostituire il controllo professionale.
>3.i rischi ineliminabili
>3.1: errori fattuali e allucinazioni
* riconoscere e gestire output apparentemente corretti ma falsi;
* es. spesso l’analisi normativa e giurisprudenziale risulta parziale, non accurata e non aggiornata, per questo è fondamentale il controllo e la validazione umana dell’output
>3.2: opacità e mancanza di tracciabilità
* limitazioni nella intelligibilità delle risposte AI.
>3.3: bias e stereotipi nei modelli
* bias linguistici e culturali insiti nei modelli: come riconoscerli.
>3.4: evoluzione costante dei modelli
* un modello aggiornato può cambiare radicalmente risultati e performance.
>giorno 3: Workshop, esercitazioni e Q&A
>obiettivo: applicare in modo pratico le conoscenze acquisite, chiarire dubbi, sperimentare l’uso consapevole e strategico dell’AI.
>1.prompt avanzati su casi giuridici reali
>1.1: il prompting
* scrittura e riscrittura di prompt: applicazione a situazioni complesse;
* discussione collettiva su strategie alternative.
>1.2: laboratorio guidato
* esercizi su documenti portati dai partecipanti (es. sentenze, contratti);
* feedback personalizzati.
>1.3: Q&A esteso e riflessione finale
* spazio aperto per domande, dubbi operativi, approfondimenti;
* conclusioni: come integrare l’AI nella propria strategia professionale.
_quando e dove si svolge
>il corso viene proposto nei giorni _______________, dalle ore __________ alle ore _____________, in modalità webinar, accedendo alla piattaforma _____________.
_costo e modalità di pagamento
€650
_deep teaser
_dicono di noi
>matteo petti
chief operating officer
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>domenico tripodi
partner & co-head of investements
prima di partecipare al deepcamp credevo che l’intelligenza artificiale fosse una materia per informatici. oggi la vedo intorno a me ed in ogni nuovo progetto di business, ne comprendo il potenziale e le opportunità di applicazione.
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partecipare al deepcamp mi ha dato una chiave di lettura diversa dell’evoluzione tecnologica in cui siamo immersi, come persone e responsabili d’azienda. poter comunicare con figure professionali tecniche e comprenderne esigenze e progetti è il primo passo verso nuovi sviluppi di business.
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>michele petrilli
digital mktg & communications
section manager
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>dario villa
professional Master Marketing
il deepcamp è un percorso formativo di qualità che favorisce l’adozione dell’AI generativa nei flussi di lavoro quotidiani. Coniuga teoria e pratica in modo equilibrato, promuove la collaborazione tra professionisti e propone un approccio didattico efficiente, capace di suscitare curiosità e fondato su tecnologie innovative.
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deepers per me è stato un vero e proprio percorso di apprendimento iniziato dalle fondamenta dell'ia, la visione tecnica, scientifica e storica del fenomeno, fino alla messa in pratica su strumenti concreti per la quotidianità lavorativa. La capacità di deepers di adattarsi al business specifico è stata la chiave differenziante per dare un contributo concreto al marketing telepass.
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