Biblioteca práctica de prompts jurídicos: 30 ejemplos para plazos, urgencias y despachos

Los prompts jurídicos son instrucciones estructuradas para que una inteligencia artificial analice publicaciones, despachos y movimientos procesales con un objetivo definido. Una buena instrucción no pide simplemente que la IA "resuma el texto": indica qué debe buscar, cómo debe presentar la respuesta y cuándo debe declarar que necesita revisión humana.

En un despacho o departamento jurídico, esa diferencia es decisiva. Una publicación puede mezclar la identificación del proceso, una orden judicial, una referencia a un documento anterior y una fecha que no representa el inicio del plazo. El modelo debe distinguir cada elemento antes de sugerir una acción.

La extracción de plazos procesales exige todavía más cuidado porque el vencimiento puede depender del tipo de acto, de la forma de comunicación, de días hábiles, de feriados, de suspensión del expediente o de reglas específicas del tribunal. El Código de Proceso Civil disponible en el Planalto es una referencia primaria para revisar conceptos generales, pero no sustituye el análisis profesional del caso concreto.

Por eso, un prompt de producción debe devolver también la evidencia utilizada. En lugar de entregar solo "plazo: 15 días", conviene exigir: fragmento citado, fecha del acto, evento que inicia el cómputo, fecha final estimada, nivel de confianza y motivo para escalar a una persona.

La inteligencia artificial reduce lectura repetitiva, pero no elimina la responsabilidad del abogado. El objetivo correcto es acelerar la triage, organizar el contexto y reservar la revisión especializada para las situaciones ambiguas o de alto impacto.

Los siguientes prompts están pensados para publicaciones brasileñas y pueden adaptarse al estilo de cada equipo. En un entorno real, sustituye las variables entre llaves por el texto de la publicación, los metadatos del proceso y, cuando exista, el histórico de movimientos.

Cada prompt incluye una regla de prudencia: no inventar fechas, artículos, partes, obligaciones o conclusiones que no estén en la entrada. Los ejemplos de texto procesal conservan expresiones habituales del portugués jurídico brasileño porque representan la fuente que la IA recibirá.

Extracción de plazos

1. Plazo general: "Extrae todos los plazos expresamente indicados en la publicación. Devuelve: plazo en días, destinatario, acto que debe realizarse, fecha que inicia el cómputo, vencimiento si puede calcularse y cita textual. Si falta un dato, escribe 'no identificado'. Texto: {publicación}."

2. Intimación para manifestarse: "Analiza si la expresión 'intime-se para manifestação' genera un plazo. Identifica quién debe manifestarse, sobre qué asunto y qué información falta para calcular el vencimiento. No conviertas una fecha de audiencia en plazo de manifestación. Texto: {publicación}."

3. Contestación: "Busca órdenes relacionadas con contestación, defensa o respuesta del demandado. Devuelve únicamente los plazos que estén expresos o que puedan inferirse con seguridad de la norma indicada en el texto. Separa inferencia de dato literal y solicita revisión cuando el procedimiento no esté claro."

4. Recurso: "Detecta si la publicación abre plazo para interponer, responder o preparar un recurso. Clasifica el acto, identifica el destinatario y cita el fragmento que sustenta la conclusión. No calcules el vencimiento sin fecha válida de publicación o disponibilidad."

5. Cumplimiento de sentencia: "Extrae cualquier orden de pagar, hacer, entregar, presentar cálculos o demostrar cumplimiento. Indica si existe multa, valor, fecha límite o condición de inicio. Señala por separado obligaciones principales y accesorias."

6. Plazo laboral: "Analiza esta publicación laboral y extrae plazos para audiencia, defensa, documentos, depósitos o manifestaciones. Devuelve un objeto con plazo, unidad, parte responsable, evento inicial, vencimiento estimado y nivel de confianza. Si hay ambigüedad, marca revisión humana."

7. Plazo civil: "Analiza el despacho civil sin asumir que toda mención temporal es un plazo. Distingue fecha de audiencia, fecha de documento, plazo procesal y simple referencia histórica. Presenta evidencia textual para cada clasificación."

8. Plazo en días hábiles: "Identifica si la publicación menciona días hábiles, días corridos o una regla distinta. No transformes la unidad. Si se solicita calcular la fecha final, utiliza solo el calendario proporcionado por el sistema y reporta la premisa utilizada."

9. Plazos múltiples: "Enumera todos los plazos en el orden en que aparecen. Para cada uno, identifica si es simultáneo, sucesivo o condicionado a una actuación anterior. Advierte si dos plazos pueden recaer sobre responsables diferentes."

10. Fecha de vencimiento: "Calcula el vencimiento únicamente si recibes fecha de inicio, unidad, calendario aplicable y regla de conteo. Muestra el cálculo en una línea y devuelve 'no calculable' cuando falte cualquiera de esos elementos."

Clasificación y urgencia

11. Acción urgente: "Clasifica la publicación como urgente, prioritaria o rutinaria. Considera vencimiento próximo, riesgo de pérdida de una medida, audiencia, bloqueo de activos, orden de hacer o multa. Explica la razón con una cita de la publicación."

12. Medida cautelar: "Determina si existe una orden cautelar, tutela de urgencia, bloqueo, embargo, restricción o liberación inmediata. Separa una decisión concedida de una solicitud todavía pendiente. Marca urgente cuando exista una obligación actual."

13. Audiencia próxima: "Busca audiencia, sesión, pericia o acto presencial o virtual. Extrae fecha, hora, modalidad, participantes y preparativos exigidos. Si la zona horaria o el enlace no aparecen, indícalo claramente."

14. Riesgo de multa: "Detecta multa diaria, sanción, astreinte, honorarios adicionales o advertencia de consecuencias. Indica el evento que puede activar la penalidad y si la publicación fija un límite o valor."

15. Orden de pago: "Identifica si el tribunal ordena pagar, depositar, liberar o garantizar una cantidad. Distingue una orden dirigida al cliente de una orden dirigida a un tercero o al tribunal. Extrae valor, destinatario y fecha, sin completar datos ausentes."

16. Documento faltante: "Compara los documentos exigidos en la publicación con la lista adjunta {documentos}. Devuelve faltantes, documentos ya presentes y dudas que requieran confirmación del abogado. No declares un documento inexistente solo porque no fue encontrado en el texto."

17. Cambio de estrategia: "Indica si el movimiento puede exigir una decisión estratégica, como presentar recurso, negociar, contestar, producir prueba o solicitar aclaración. No recomiendes una medida definitiva; presenta la cuestión que debe evaluar el abogado."

18. Prioridad por fecha: "Ordena las tareas de esta publicación por proximidad del vencimiento y por impacto procesal. Si una fecha no es segura, colócala en una sección separada llamada 'requiere confirmación'."

19. Conflicto entre actos: "Compara la publicación con los movimientos anteriores {histórico}. Identifica posibles conflictos entre plazos, decisiones, partes o documentos. Cita ambos fragmentos y no resuelvas la contradicción por cuenta propia."

20. Derivación al responsable: "Asigna la publicación a una categoría de responsable: litigios, laboral, tributario, contratos, financiero o administrativo. Justifica la clasificación con el objeto del acto y menciona la información necesaria para confirmar la asignación."

Resumen y comprensión del despacho

21. Resumen ejecutivo: "Resume el despacho en cinco líneas para un abogado que no leyó el expediente. Incluye contexto, decisión, obligación, plazo y próximo paso. Si alguno no aparece, escribe 'no consta'."

22. Resumen para el cliente: "Explica la publicación en lenguaje claro y profesional, sin prometer resultados. Separa hechos, consecuencias prácticas y decisiones que el cliente debe tomar. Conserva nombres, valores y fechas exactamente como aparecen."

23. Decisión interlocutoria o trámite: "Clasifica el acto como decisión interlocutoria, sentencia, despacho de mero trámite, certificación o movimiento administrativo. Explica qué elementos del texto sustentan la clasificación y marca 'incierto' cuando no sea posible concluir."

24. Decisión versus solicitud: "Distingue lo que el tribunal decidió de lo que una parte pidió. Devuelve dos listas tituladas 'decidido' y 'solicitado', con citas textuales y la situación actual de cada punto."

25. Obligación por parte: "Crea una tabla con parte responsable, acción, plazo, documento o prueba exigida, consecuencia del incumplimiento y evidencia. No atribuyas obligaciones a una parte si el texto usa una referencia ambigua."

26. Historial del movimiento: "Relaciona esta publicación con los tres movimientos anteriores {histórico}. Resume qué cambió, qué permanece pendiente y qué actuación parece seguir. Declara cuando el histórico sea insuficiente."

27. Preguntas para el abogado: "Después de leer la publicación, formula hasta cinco preguntas objetivas que deben responderse antes de actuar. Prioriza preguntas sobre plazo, destinatario, alcance de la orden, documentos y estrategia."

28. Registro para agenda: "Convierte las obligaciones de la publicación en eventos de agenda. Para cada evento devuelve título, responsable, fecha o fecha estimada, recordatorio recomendado, proceso y evidencia. No crees eventos si el vencimiento no tiene base suficiente."

29. Control de calidad: "Revisa la respuesta {resultado} frente a la publicación {texto}. Lista errores de fecha, parte, plazo, tipo de acto, cita o nivel de urgencia. Devuelve 'aprobado', 'corregir' o 'revisión humana obligatoria'."

30. Salida para sistema: "Devuelve exclusivamente JSON válido con las claves process_id, act_type, summary, deadlines, urgent_actions, missing_data, confidence y human_review. Cada deadline debe contener description, responsible_party, start_event, due_date, evidence y confidence. No incluyas texto fuera del JSON."

Para obtener respuestas consistentes, combina un prompt de extracción con uno de control de calidad. Por ejemplo, el número 1 puede producir la primera lectura y el número 29 puede revisar si el modelo confundió la fecha de una audiencia con el inicio del plazo.

El error más común es pedir una conclusión sin definir el criterio. "Dime cuál es el plazo" no explica si deben considerarse solo plazos expresos, reglas legales, fechas del tribunal o información del histórico. Una instrucción precisa reduce la libertad de interpretación donde el riesgo es mayor.

Otro problema aparece cuando el sistema recibe una publicación aislada. Un despacho puede decir "manifiéstese en el plazo legal" y no indicar cuál es la actuación anterior que determina el cómputo. En ese caso, el resultado correcto no es una fecha aproximada, sino una solicitud de contexto o revisión humana.

También conviene evitar que el resumen mezcle hechos y recomendaciones. La frase "el abogado debe recurrir" puede ser una decisión estratégica que el despacho todavía no tomó. Es mejor devolver "la publicación puede requerir evaluar un recurso" y señalar el fundamento textual.

La gobernanza debe incluir anonimización, control de acceso, registro de consultas y retención definida. Para operaciones sujetas a la legislación brasileña, consulta la Ley General de Protección de Datos en el portal oficial del Gobierno Federal y adapta las reglas a la naturaleza de los datos tratados.

La revisión humana debe ser selectiva y visible. El abogado necesita saber qué produjo la IA, qué fuente utilizó, qué nivel de confianza asignó y por qué el caso fue escalado. Ocultar la incertidumbre hace que una automatización parezca más cómoda, pero mucho menos segura.

Finalmente, no uses el resumen como sustituto del documento original. La publicación íntegra, el expediente y las normas aplicables siguen siendo las fuentes para decidir. La IA debe reducir el tiempo de localización y lectura, no convertir una síntesis en la única base de actuación.

Un payload de webhook puede tener esta estructura conceptual, adaptada a los nombres de campos de tu conector:

{
 "event": "publication.created",
 "publication_id": "pub_84721",
 "process_id": "0001234-56.2026.8.26.0100",
 "court": "TJSP",
 "published_at": "2026-10-14T08:30:00-03:00",
 "content": "Intime-se a parte autora para manifestação no prazo de 15 dias.",
 "prompt_id": "plazo-civil-v2",
 "requested_output": "deadlines_and_urgent_actions"
}

La respuesta debería preservar la trazabilidad, no solo el resultado: json { "publication_id": "pub_84721", "deadlines": [{ "description": "Manifestación", "responsible_party": "Parte autora", "start_event": "Publicación válida", "due_date": null, "evidence": "Intime-se a parte autora para manifestação no prazo de 15 dias.", "confidence": 0.88 }], "human_review": true, "review_reason": "Confirmar fecha de inicio y calendario aplicable" }.

El fallback debe ocurrir antes de crear un evento definitivo en la agenda. Puede crear una tarea con etiqueta "revisión de plazo", notificar al responsable y mantener el estado de la publicación como pendiente. Cuando el abogado confirme el dato, el sistema puede actualizar el evento y guardar quién realizó la validación.

Para estimar el costo, mide publicaciones procesadas, longitud media del texto, cantidad de llamadas al modelo y proporción de casos que necesitan una segunda revisión. Un flujo que envía el expediente completo en cada consulta será más caro que otro que utiliza la publicación, metadatos y contexto histórico solo bajo demanda.

En Pocket Jurídico, el costo operativo puede analizarse según el volumen de nombres y términos monitoreados y el uso de las funciones de IA. La plataforma concentra publicaciones y movimientos de más de 490 diarios y tribunales, permite consultar el contexto desde el feed y ofrece conexión por API y MCP con herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini. La cifra final depende del volumen configurado, del modelo elegido y de la frecuencia de análisis, por lo que debe estimarse con una muestra de tu propia operación.

Una prueba razonable consiste en seleccionar 100 publicaciones, ejecutar el prompt, medir campos correctos y calcular el costo por publicación válida. Después compara ese valor con las horas empleadas en la lectura manual, la revisión y la carga de tareas. La decisión no debe basarse solo en el precio de tokens, sino en el riesgo evitado y en el tiempo liberado para actividades jurídicas de mayor valor.

MCP funciona como una capa de conexión entre el modelo de IA y las herramientas que exponen publicaciones, procesos y acciones. En lugar de copiar una publicación en un chat y devolver el resultado a mano, el flujo puede consultar el contexto autorizado, ejecutar el prompt y registrar la salida en el lugar donde el equipo trabaja.

Esto es especialmente útil para operaciones con alto volumen, varias instancias, múltiples despachos externos o procesos distribuidos entre áreas. El equipo puede preguntar por una publicación concreta, resumir un despacho, localizar acciones pendientes o preparar una lista de plazos sin repetir consultas manuales en diferentes tribunales.

La integración no debe ocultar el origen de la información. Cada respuesta debe conservar el identificador del proceso, la publicación analizada, la fecha de captura y la versión del prompt. También debe limitar las acciones que la IA puede ejecutar, por ejemplo permitir crear una tarea de revisión, pero exigir aprobación para confirmar un vencimiento sensible.

El enfoque de Pocket Jurídico combina monitoreo, validación del proceso, histórico, documentos y publicaciones en una vista de trabajo. Su formato de feed facilita que el equipo comente una publicación, comparta una actualización y reciba alertas internas sin sacar el contexto del expediente.

Para una primera implementación, elige un flujo de bajo riesgo relativo y alto volumen, como resumen de publicaciones sin cálculo automático de vencimiento. Cuando la calidad esté medida, añade extracción de plazos, clasificación de urgencia y creación de tareas con reglas de fallback. Esa progresión evita transformar una prueba de IA en una dependencia operativa no auditada.