Revisión masiva de contratos deportivos con Claude

Antes de empezar

Lo que necesitas para completar este tutorial

Lo que conseguiras al terminar

Si sigues estos pasos, en 60-90 minutos tendras:

✓ Procesamiento masivo y extracto de cláusulas críticas
✓ Identificación de riesgos contractuales y métricas clave
✓ Informe ejecutivo y un playbook de remediación priorizado

Antes de empezar, asegurate de tener lo siguiente:

Obligatorio Colección digital de contratos en PDF o texto, organizada por carpeta o metadatos.

Obligatorio Cuenta de Claude con capacidad para cargas o integración vía API según el plan elegido.

Recomendado Hoja de cálculo con campos estándar: identificador de contrato, fecha, contraparte, importe, vigencia.

Recomendado Acceso a un entorno seguro (VPN o VPC) y clasificación previa de datos por sensibilidad.

Transferencia internacional de datos: Claude procesa datos en servidores externos. Sin acuerdo de procesamiento de datos (DPA) firmado, no introduzcas datos personales, financieros confidenciales ni datos especialmente protegidos. Verifica con tu departamento legal o IT antes de usar datos reales de tu empresa.

El caso

Atlas Sponsorship Group SA, sector marketing y gestión de patrocinios deportivos — el problema real

Atlas gestiona 420 acuerdos anuales con clubes y marcas. La empresa no puede revisar manualmente obligaciones clave ni consolidar riesgos antes de renovaciones y auditorías internas.

Con Claude y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 60-90 minutos — sin conocimientos tecnicos previos.

Situacion real
Datos + contexto

→

Claude
Prompt estructurado

→

Output ejecutivo
Listo para usar

Por que funciona: Claude combina comprensión lingüística robusta con capacidad de extraer y estructurar información legal no estandarizada. Permite normalizar lenguaje contractural diverso y priorizar hallazgos por impacto comercial, acelerando decisiones de dirección.

Contexto

Cuando usar este tutorial

✓ Usalo cuando...	× No lo uses cuando...
Venta o renovación masiva en temporada alta, cuando hay cientos de contratos por revisar Auditoría interna previa a cierre fiscal para identificar pasivos ocultos en patrocinios Necesitas estandarizar KPIs contractuales (cláusulas de performance, pagos, garantías)	Revisión de un único contrato con necesidad de negociación fina y redacción legal artesanal Consultas puntuales sobre obligaciones fiscales específicas que requieren asesoría tributaria local Casos que exigen interpretación jurisdiccional compleja sin contexto adicional

Paso 01

Preparar y clasificar el corpus de contratos

Organiza los contratos en un repositorio y clasifica por confidencialidad. Definir la estructura de metadatos permitirá automatizar ingestión y seleccionar la ruta de privacidad adecuada.

1
Centraliza los contratos Agrupa todos los contratos en un almacenamiento controlado (p. ej. bucket S3 interno o carpeta segura) y asigna identificadores únicos para trazabilidad.
2
Etiqueta la confidencialidad Marca cada contrato con una etiqueta de confidencialidad (ALTA/MEDIA/BAJA). Esta etiqueta decidirá si se usa la ruta con redacción/anonimización o la ruta directa a Claude.
3
Estandariza metadatos Crea un CSV con campos: ID, contraparte, fecha de firma, fecha de vencimiento, monto, tipo de patrocinio, confidencialidad. Servirá para mapear resultados y priorizar.

Checkpoint: Repositorio con contratos organizados y un CSV de metadatos listo para procesar; confidencialidad definida para cada archivo.

Paso 02

Seleccionar la ruta de privacidad y preparar transformaciones

Decide entre la ruta A (datos no sensibles o con consentimiento) y la ruta B (datos sensibles que requieren anonimización o ejecución on-prem/entorno privado). Prepara transformaciones de texto según la ruta.

1
Ruta A: carga directa a Claude Para contratos no sensibles, convierte PDFs a texto con OCR de calidad, normaliza formatos y sube lotes a Claude mediante API o interfaz. Asegura que los términos jurídicos no se pierdan.
2
Ruta B: anonimización o ejecución privada Para contenido sensible, aplica reglas de PII: sustituye nombres, números y datos financieros por tokens (p. ej. [NOMBRE_PARTE], [CIF], [IMPORTE]). Alternativamente, usa una instancia privada o entorno empresarial de Claude si está disponible.
3
Prueba de muestreo Procesa 10 contratos representativos por la ruta elegida, valida extracción de cláusulas y corrige reglas de parsing antes de escalar al total.

Checkpoint: Ruta de privacidad determinada, transformación y muestreo validados; reglas de anonimización confirmadas si procede.

Paso 03

Ejecutar el prompt principal

Este es el prompt central del tutorial. Cópialo completo, rellena las variables entre corchetes con los datos de tu empresa o situación, y envíalo.

1
Copia el prompt completo Selecciona todo el texto del prompt y cópialo. No modifiques la estructura — está diseñado para obtener el output más útil posible.
2
Rellena las variables entre corchetes Sustituye cada [VARIABLE] con información real de tu empresa. Cuanto más específico seas, mejor será el output.
3
Envía el prompt y espera la respuesta Pega el prompt en el chat o API de Claude y envíalo. El modelo puede tardar entre 10 y 60 segundos dependiendo de la complejidad y tamaño del lote.

Variables del prompt — sustituye cada [VARIABLE] con datos reales

[EMPRESA]Nombre de la empresa u organización que solicita el análisis (p. ej. Atlas Sponsorship Group SA).

[NUM_CONTRATOS]Número aproximado de contratos incluidos en este lote (p. ej. 200).

[CONFIDENCIALIDAD]Etiqueta 'ALTA' si los documentos están anonimizados o son sensibles; 'BAJA' si pueden procesarse sin anonimización.

Prompt principal — Análisis masivo de contratos deportivos Eres un asistente legal corporativo especializado en contratos deportivos y patrocinios. Recibirás texto de contratos (ya sea texto original o versión anonimizada) y una tabla de metadatos. Tu tarea es: 1) extraer y normalizar cláusulas críticas; 2) identificar riesgos (alto/medio/bajo) con justificación breve; 3) calcular fechas clave y obligaciones de pago; 4) proponer mitigaciones operativas y legales; 5) producir un resumen ejecutivo por contrato y un consolidado prioritario. INPUT: [EMPRESA]: nombre de la empresa; [NUM_CONTRATOS]: número estimado de contratos en este lote; [CONFIDENCIALIDAD]: etiqueta 'ALTA' o 'BAJA' indicando si los textos están anonimizados. FORMATO DE SALIDA REQUERIDO (JSON): para cada contrato devuelve {"id": "", "contraparte": "", "tipo": "patrocinio/endorsement/otro", "vigencia_inicio": "YYYY-MM-DD", "vigencia_fin": "YYYY-MM-DD", "pagos": [{"fecha": "YYYY-MM-DD","importe": "EUR"}], "clausulas_clave": [{"nombre": "", "texto_resumido": "", "rubro": "exclusividad/indemnidad/bonificación/termino anticipado/otros"}], "riesgos": [{"area": "legal/comercial/financiero/operativo","nivel": "ALTO/MEDIO/BAJO","justificacion": ""}], "acciones_recomendadas": [{"accion": "", "prioridad": "ALTA/MEDIA/BAJA", "responsable": "Legal/Comercial/Finanzas"}], "resumen_ejecutivo": "máx 6 frases"}. Además, al final entrega un CONSOLIDADO que incluya: 1) Top 10 riesgos por impacto financiero y probabilidad; 2) Calendario de vencimientos críticos en los próximos 12 meses; 3) KPIs estandarizados (ej: % contratos con cláusula de exclusividad, % con penalidad por incumplimiento, exposición máxima estimada). Requisitos de estilo: lenguaje ejecutivo, directo; justificaciones breves y cuantificadas cuando sea posible; si el texto enviado está anonimizados, indica explicítamente los supuestos usados para cuantificar importes o partes. Prioriza claridad para un Comité de Dirección. Procesa hasta [NUM_CONTRATOS] contratos y marca en cada salida si detectas información incompleta que impida evaluaciones cuantitativas.

Checkpoint: El modelo ha respondido con un output estructurado que incluye las secciones solicitadas en el prompt.

Paso 04

Iterar, validar y generar el informe ejecutivo

Refina salidas, valida hallazgos con muestras humanas y genera el informe ejecutivo que se compartirá con Dirección. Define acciones y responsables.

1
Validación por muestreo Selecciona contratos críticos y compara extracción automática con revisión humana para medir precisión y ajustar prompts/reglas.
2
Generar informe y plan de acción Consolida hallazgos en un informe ejecutivo que incluya: resumen de riesgos, top 10 cláusulas problemáticas, impactos financieros estimados y recomendaciones concretas.

Checkpoint: Informe ejecutivo aprobado por Legal/Comercial y un plan de remediación con prioridades y responsables asignados.

Iteracion

Prompts para refinar el output

Estos son los ajustes mas frecuentes que se piden despues del primer output. Copialos directamente en el chat:

Hacer el output más específico

cuando el output es demasiado genérico. "Revisa el JSON anterior y amplia cada campo 'justificacion' con la referencia exacta a la cláusula (número o fragmento) y añade una estimación conservadora del impacto financiero en EUR. Mantén formato JSON y añade campo 'fuente_fragmento'."

Cambiar el nivel de detalle

cuando necesitas más o menos profundidad. "Reformula los resúmenes ejecutivos para que sean: a) 'Breve' = 2 frases por contrato, b) 'Detallado' = 6-8 frases por contrato incluyendo riesgos y mitigaciones técnicas. Entrega ambas versiones en campos separados 'resumen_breve' y 'resumen_detallado'."

Adaptar el tono

cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia. "Convierte el lenguaje del informe al tono solicitado: 'Comité de Dirección' (directo, decisiones y cifras) o 'Equipo Legal' (más técnico, referencias a normativa). Mantén la estructura JSON original."

Versión ejecutiva resumida

para compartir con el Comité de Dirección. "Genera una 'one-pager' ejecutiva por contrato y un resumen consolidado en máximo 2 páginas que incluya: riesgos top 5, exposición financiera total estimada y acciones críticas a 30/60/90 días. Provee bullets claros y responsables asignados."

Resultado

Que vas a obtener

Este es el tipo de output que genera Claude con el prompt de este tutorial. El contenido varia segun tu empresa y situacion, pero la estructura es siempre esta:

Ejemplo de output — Atlas Sponsorship Group SA, sector marketing y gestión de patrocinios deportivos

Estructura del output

El prompt genera un JSON por contrato con campos estandarizados (metadatos, cláusulas clave, riesgos, acciones) y un consolidado al final con top riesgos, calendario de vencimientos y KPIs. Diseñado para integración directa en un dashboard o hoja de cálculo.

Senales de un buen output

Presencia del campo 'resumen_ejecutivo' con observaciones ejecutivas claras
Campos de riesgo categorizados con nivel y justificación concreta
Calendario de vencimientos con fechas en formato ISO y responsables asignados
Campos 'acciones_recomendadas' con prioridad y responsable definidos

Senal de que el output es bueno: El consolidado incluye top 10 riesgos cuantificados y un calendario de vencimientos con responsables asignados.

Costes

Inversion y retorno

40$ Claude for Business - Standard / mes

5-20 min por lote de 20-50 contratos Por ejecucion del tutorial

∞ Reutilizaciones del prompt

ROI: Reducir revisiones manuales acelera ciclos de renovación y disminuye riesgo contractual. Para una media empresa con 400 contratos anuales, automatizar reduce tiempo legal en >60% y evita sanciones o costes de incumplimiento que superan el coste de la herramienta.

Errores frecuentes

Que hacer cuando algo no funciona

Sintoma	Causa probable	Solucion exacta
Output con campos vacíos o 'null' en pagos o fechas	OCR deficiente o texto incompleto en los PDFs	Reprocesar los documentos con OCR de mayor calidad y confirmar que el texto contiene fechas/importe legibles; para documentos escaneados, aumentar resolución y volver a subir.
Inconsistencias entre 'contraparte' y metadatos CSV	Mala correspondencia de IDs al mapear archivos y registros	Verificar el archivo CSV de metadatos y confirmar que los IDs de archivo coinciden exactamente con los identificadores enviados al modelo.
Resúmenes ejecutivos imprecisos o vagos	Prompt genérico o falta de ejemplos en la instrucción	Usar iteración 'Versión ejecutiva resumida' y proporcionar 2-3 ejemplos de resúmenes modelo en la entrada para alinear el estilo.
Detección de riesgo infraestimada en cláusulas complejas	Falta de contexto comercial (p. ej. montos reales, dependencia del sponsor)	Adjuntar metadatos financieros y contexto comercial relevantes; si no están disponibles, marcar como 'incompleto' y pedir revisión humana.
El modelo rehúsa procesar contenido o devuelve error de política	Contenido identificado como sensible o bloqueo por políticas del servicio	Cambiar a ruta B: anonimizar PII y/o ejecutar en una instancia empresarial de Claude con acuerdos de procesamiento apropiados.

Modo avanzado

Como hacer este tutorial con Claude en modo avanzado

En modo agente, Claude puede orquestar múltiples pasos: ingestión, preprocesado, extracción por lotes y consolidación automática, interactuando con APIs de almacenamiento y tablas de metadatos. Es útil para flujos continuos donde el asistente actúa con permisos ampliados y accesos controlados.

Modo avanzado

Flujo de trabajo avanzado

1
Conectar repositorio de contratos y leer CSV de metadatos
2
Aplicar reglas de anonimización según etiquetas de confidencialidad
3
Lanzar extracción por lotes y almacenar resultados en JSON estructurado
4
Generar consolidado y enviar notificación al equipo responsable

Actúa como orquestador: 1) Autentícate en el repositorio indicado y lista los archivos marcados para el lote; 2) Para cada archivo, aplica reglas de anonimización si la etiqueta de confidencialidad es 'ALTA'; 3) Envía el texto procesado al endpoint de Claude con el prompt principal y guarda la respuesta JSON en la ruta de salida; 4) Agrega los resultados al consolidado maestro y calcula top riesgos y calendario de vencimientos; 5) Si detectas más de 3 contratos con riesgo 'ALTO', crea automáticamente una notificación con resumen ejecutivo y responsables asignados. Variables: [EMPRESA], [NUM_CONTRATOS], [CONFIDENCIALIDAD], [RUTA_REPOSITORIO].

Cuando usar el modo avanzado en este tutorial: Especialmente valioso cuando se gestionan flujos recurrentes (p. ej. temporada de renovaciones) o cuando la carga supera la capacidad humana; también cuando se requiere trazabilidad y auditoría automática de cada ejecución.

Siguiente paso

Que hacer ahora?

Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales:

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Para sacarle mas partido: Integra los JSON resultantes con tu BI (p. ej. Power BI o un spreadsheet) y crea alertas automáticas para vencimientos y riesgos ALTO; revisa periódicamente las reglas de anonimización con el área Legal para evitar sesgos en la extracción.

Alternativa segura

Puedo hacer esto sin que mis datos salgan de la empresa?

Si. Este caso de uso trabaja con datos que, por su naturaleza confidencial, estrategica o regulada, son candidatos optimos para ejecutarse con un modelo de lenguaje open source desplegado en infraestructura propia (on-premises o nube privada). Con esta configuracion, ningun dato abandona nunca los servidores de tu organizacion y el modelo no puede ser entrenado con tu informacion.

Modelos recomendados

Llama 3.3 70B — Ideal para analisis de documentos largos y generacion de texto estructurado (contexto 128K tokens).

Mistral Large 2 — Excelente para extraccion de informacion y clasificacion con alta precision.

Qwen 2.5 72B — Especialmente potente para analisis de datos tabulares y financieros.

Plataformas de despliegue

Ollama — Para equipos pequenos o uso individual en hardware propio.

vLLM — Para entornos de produccion con multiples usuarios simultaneos.

LM Studio — Para pruebas y uso individual sin configuracion de servidor.

Infraestructura minima

Para un modelo de 70B parametros en produccion:

GPU: 2x NVIDIA A100 40GB o 4x RTX 4090.

RAM: 128GB minimo.

Alternativa cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing.

Garantia de privacidad: Con un modelo on-premises correctamente configurado, los datos nunca salen de tu red corporativa, el modelo no se entrena con tu informacion, no hay transferencia internacional de datos y el cumplimiento normativo es total incluso para datos del art. 9 RGPD.

Necesitas implementar esta solucion en tu organizacion?

La configuracion de modelos open source on-premises requiere un proveedor tecnico especializado. Agere puede ayudarte a desplegar esta solucion en tu infraestructura de forma segura, con garantias legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organizacion.

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