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Convierte cualquier documento en un ejercicio para detectar errores con Claude o ChatGPT.

Crea actividades de formación en revisión con lenguaje natural. Los alumnos detectan problemas en contratos, gráficos, fragmentos de código, textos publicitarios o historias clínicas. La IA los evalúa según tu rúbrica y premia a los alumnos por los problemas que encuentran y los falsos positivos que evitan.

¿Qué es?

¿Qué es una actividad de formación en revisión de documentos?

Una actividad de formación en la que el alumno lee un documento —un contrato, un gráfico, un fragmento de código, un texto publicitario, una nota de laboratorio— y marca los problemas. Se evalúan tanto los hallazgos correctos como las marcas de falsos positivos, de modo que el alumno aprende a ser preciso además de exhaustivo.

  • Interfaz para resaltar y anotar sobre documentos de aspecto real: contratos, gráficos, código, textos, historias clínicas
  • Problemas insertados por la IA a partir de las rúbricas que proporcionas, con control sobre la dificultad y la densidad
  • Retroalimentación por problema: los alumnos ven qué se les pasó, qué detectaron correctamente y qué marcaron por error
  • Penalización por falsos positivos configurable para reflejar el peso de las consecuencias del mundo real
  • Se exporta como paquete SCORM 1.2 para Cornerstone, Moodle, Canvas, TalentLMS y cualquier LMS
  • El mismo paquete funciona de forma independiente en cualquier navegador para el autoaprendizaje sin un LMS
Cómo funciona

Cómo crear una actividad de revisión de documentos
en cuatro pasos.

Desde una descripción en lenguaje natural de qué es correcto y qué no, hasta un ejercicio de revisión listo para SCORM. Sin necesidad de integrar ninguna herramienta de anotación de PDF.

01

Proporciona el documento de origen

Pega un contrato, un fragmento de código, un gráfico, un texto publicitario o una historia clínica. La herramienta lo muestra en una interfaz pensada para la revisión, con funciones para resaltar y anotar.

02

Define los tipos de problemas

Indica qué cuenta como problema: una cláusula de indemnización ausente, un error de desfase por uno, una afirmación vaga, una llamada a la acción que falta. La IA los inserta con la densidad y la dificultad que establezcas.

03

Ajusta desde el chat

«Añade un hueco sutil en la indemnización.» «Mete dos elementos trampa que parezcan arriesgados pero no lo sean.» Itera hablando con tu agente de programación, no editando el marcado.

04

Expórtala como paquete SCORM 1.2

Un solo comando genera un zip SCORM 1.2. Súbelo a cualquier LMS con SCORM. La precisión, la exhaustividad y la puntuación total se registran automáticamente en el cuaderno de calificaciones.

Casos de uso por rol

Formación en revisión de documentos
para todo trabajo de lectura minuciosa.

La misma cadena de herramientas impulsa la formación en revisión de contratos, la incorporación en revisión de código, el control de calidad de textos publicitarios, la auditoría de historias clínicas y los ejercicios de verificación de datos editoriales.

Formación en revisión de contratos

Practica la detección de cláusulas de indemnización ausentes, términos de propiedad intelectual ambiguos y renovaciones automáticas ocultas. Entrenado con contratos que se parecen a los que ven realmente los abogados júnior.

Incorporación en revisión de código

Los nuevos ingenieros practican la detección de errores, problemas de seguridad e infracciones de estilo en diffs realistas antes de revisar PR reales. Calibra la densidad de problemas según los estándares del equipo.

Revisión de textos publicitarios y afirmaciones

Forma a los revisores para detectar afirmaciones sin fundamento, señales de alerta normativas y problemas de tono en textos publicitarios y páginas de producto. Especialmente útil en sectores regulados.

Auditoría de historias clínicas

Practica la detección de errores de documentación, discrepancias de codificación y problemas de calidad clínica en las notas de las historias, justo la formación en revisión que necesitan las aseguradoras y los equipos de calidad.

Ejercicios de verificación de datos

Forma al personal editorial para señalar afirmaciones sin verificar, falta de fuentes y problemas de exactitud en las citas. Artículos realistas con errores insertados en la densidad que elijas.

Revisión de estados financieros

Practica la detección de errores de clasificación, movimientos interanuales sospechosos y omisiones en la información a revelar en estados financieros realistas.

Revisión evaluada por precisión y exhaustividad

Cada pasaje marcado se evalúa por su exactitud: tanto los aciertos como las marcas erróneas.

Cuando termina la revisión, la IA puntúa por separado la exhaustividad (problemas detectados) y la precisión (problemas identificados correctamente frente a los marcados por error). La puntuación total pondera ambas, así los alumnos no pueden hacer trampa marcándolo todo.

Actualiza la rúbrica, la densidad de problemas o la ponderación entre precisión y exhaustividad en cualquier momento. Vuelve a exportar el paquete SCORM y el siguiente intento se evaluará con las nuevas reglas.

Puntuación por precisión y exhaustividad

Cada problema detectado suma a la exhaustividad. Cada marca de falso positivo resta a la precisión. La puntuación total pondera ambas, así los alumnos no pueden hacer trampa marcándolo todo.

Problemas insertados por la IA

La IA inserta problemas en tu documento de origen a partir de la rúbrica y la dificultad que establezcas. Tú revisas los problemas insertados antes de publicar.

Dificultad por niveles

Empieza con problemas evidentes e introduce progresivamente otros más sutiles. El alumno comprueba cómo se degrada su precisión a medida que los problemas se vuelven más escurridizos.

Sesión completada

Tu resumen

9/10
★★★★★★★★★☆
Total 9 / 10

Detectó el hueco sutil de indemnización de la sección 7.2 que la promoción anterior pasó por alto en el 60% de los intentos.

No marcó como problema la cláusula de cesión con consentimiento y reconoció correctamente que es estándar.

Mantuvo la precisión por encima del 80% a medida que aumentaba la sutileza de los problemas en la segunda mitad del documento.

Creación en lenguaje natural

Crea actividades de revisión de documentos en lenguaje natural. Pega un documento y obtén un ejercicio SCORM.

Añade tipos de problemas, cambia la densidad, sube la dificultad o ajusta la ponderación entre precisión y exhaustividad: basta con describir el cambio con tus propias palabras. Tu agente de programación vuelve a insertar los problemas en el documento y reexporta el paquete SCORM sin que tengas que editar nunca el marcado.

Cuando estés satisfecho, expórtala como paquete SCORM 1.2 para tu LMS o usa el mismo paquete HTML de forma independiente.

chat de creación
Añade dos pasajes trampa sutiles que parezcan arriesgados pero que en realidad sean estándar.
Se han añadido 2 pasajes trampa: una cláusula típica de fuerza mayor y una disposición estándar de ley aplicable. Rúbrica de precisión actualizada.
Haz que la precisión cuente el 60% del total en lugar del 40%.
Reponderado: precisión 0.6, exhaustividad 0.4. Evaluador total recompilado.
Exporta como SCORM.
✓ document-review.zip listo (SCORM 1.2, 14 KB)
Biblioteca de revisiones

Empieza a partir de tareas
de revisión reales.

Pega cualquier prompt en tu agente de programación para obtener una actividad de revisión de documentos completa en un único archivo HTML autónomo. Ajusta el documento de origen, la rúbrica de problemas o las ponderaciones en lenguaje natural.

Legal

Revisión de un MSA de SaaS

Una actividad de revisión de nivel júnior sobre un MSA de SaaS de 6 páginas con 8 problemas insertados y 2 cláusulas trampa. La puntuación prioriza la precisión sobre la exhaustividad.

10 turnos - Difícil
Prompt

Using /document-review, crea una actividad de revisión de un MSA de SaaS con 8 problemas y 2 elementos trampa. Puntúa con una rúbrica ponderada por precisión.

Ingeniería

Revisión de un PR de backend

Un PR de backend de 200 líneas con 6 problemas insertados (uno de seguridad, dos de corrección, tres de estilo) y 3 pasajes trampa que parecen arriesgados pero no lo son.

9 turnos - Media
Prompt

Using /document-review, crea una actividad de revisión de un PR de backend con 6 problemas de seguridad, corrección y estilo. Puntúa la precisión y la exhaustividad por separado.

Marketing

Revisión de textos publicitarios farmacéuticos

Una revisión de textos publicitarios de un producto farmacéutico regulado con 7 problemas insertados (una afirmación sin fundamento, una insinuación de uso off-label, una omisión del equilibrio informativo) y 2 elementos trampa.

9 turnos - Difícil
Prompt

Using /document-review, crea una actividad de revisión de textos publicitarios farmacéuticos con 7 problemas y 2 elementos trampa. Puntúa según el equilibrio informativo, el uso dentro de indicación y la fundamentación.

Clínico

Auditoría de nota de hospitalización

Una nota de evolución de hospitalización de 1 página con 5 problemas insertados de documentación/codificación y 2 elementos trampa. El evaluador prioriza la exhaustividad en los errores de codificación.

7 turnos - Media
Prompt

Using /document-review, crea una auditoría de nota de hospitalización con 5 problemas de documentación y codificación. Puntúa ponderando la exhaustividad en los errores de codificación.

Editorial

Verificación de datos de un artículo de prensa

Un artículo de prensa de 600 palabras con 6 problemas de datos insertados (una afirmación sin fuente, un error de atribución de una cita, una inconsistencia de fechas) y 2 elementos trampa.

8 turnos - Media
Prompt

Using /document-review, crea una actividad de verificación de datos de 600 palabras con 6 problemas de fuentes y exactitud. Puntúa según la atribución y la verificación.

Finanzas

Revisión de la información de un 10-K

Un extracto de 2 páginas de un 10-K con 5 problemas insertados (clasificación, anomalía interanual, omisión en la información a revelar) y 3 elementos trampa. Orientado a la formación del personal de auditoría.

8 turnos - Difícil
Prompt

Using /document-review, crea una revisión de la información de un 10-K con 5 problemas y 3 elementos trampa. Puntúa según la clasificación, la anomalía interanual y la exhaustividad de la información a revelar.

SCORM y LMS

Actividades de revisión de documentos en SCORM 1.2 para cualquier LMS.

Cada actividad de revisión de documentos se exporta como un paquete SCORM 1.2 conforme a los estándares. Sube el zip, asígnalo como cualquier otra actividad del curso y la precisión, la exhaustividad y las puntuaciones totales se registran automáticamente en el cuaderno de calificaciones.

  • Un único zip SCORM 1.2: súbelo a tu LMS, sin trabajo de integración, claves de API ni JavaScript personalizado
  • La finalización, la puntuación y el tiempo dedicado se registran mediante cmi.core.score.raw y cmi.core.lesson_status
  • Probado con Cornerstone OnDemand, Moodle, Canvas LMS, TalentLMS, Docebo, Brightspace, Absorb, 360Learning, SuccessFactors y Workday Learning
  • El mismo paquete HTML autónomo funciona de forma independiente en una página pública, en una intranet o como un iframe insertado
  • La interfaz, independiente del tipo de documento, funciona para contratos, código, gráficos, textos publicitarios e historias clínicas
  • La evaluación se ejecuta dentro del paquete: sin middleware, sin almacén de datos y sin necesidad de un SDK de analítica
FAQ

Preguntas frecuentes sobre
la revisión de documentos.

Creación, precisión y exhaustividad, compatibilidad con LMS, formatos de documentos y elección de modelo, respondido directamente.

Una actividad de formación en revisión de documentos es un ejercicio interactivo en el que el alumno lee un documento y marca los problemas. Se evalúan tanto los problemas detectados correctamente (verdaderos positivos) como los pasajes marcados por error (falsos positivos), lo que entrena al alumno para ser preciso además de exhaustivo.
Cualquier cosa basada en texto o estructurada: contratos, fragmentos de código, gráficos, textos publicitarios, historias clínicas, estados financieros, informes de laboratorio, artículos editoriales. La actividad muestra el documento en una interfaz pensada para la revisión y se adapta al tipo de documento.
La IA inserta problemas en tu documento de origen a partir de la rúbrica y la dificultad que especifiques. Tú revisas y apruebas los problemas insertados antes de publicar la actividad.
Cada problema detectado contribuye a la exhaustividad. Cada pasaje marcado por error contribuye a una penalización de la precisión. La puntuación total es una combinación ponderada que tú controlas, de modo que los alumnos aprenden a ser exactos, no solo exhaustivos.
Sí. Cada actividad se exporta como paquete SCORM 1.2, que funciona en Cornerstone, Moodle, Canvas, TalentLMS, Docebo, Brightspace y cualquier otro LMS compatible con SCORM. La precisión, la exhaustividad y la puntuación total se registran automáticamente.
Sí. Pega tus propios contratos, código o textos y deja que la IA les inserte problemas de práctica. Así es como los equipos crean formación en revisión que se parece exactamente a los documentos que los revisores verán en su trabajo.
Los paquetes funcionan con el modelo de vanguardia que configures: Claude, GPT, Gemini o un modelo autoalojado. El modelo es intercambiable; la rúbrica, los problemas insertados y la lógica de evaluación se guardan en texto plano y son independientes del modelo.
Revisión de documentos está en desarrollo activo. Se instalará a través de tu agente de programación con un solo comando, igual que funciona hoy la skill de juego de rol. Añade tu correo electrónico abajo y te avisaremos el día que se lance.