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Entender cómo la automatización cambia el trabajo, tarea por tarea, con la evidencia a la vista y la incertidumbre admitida.

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Ocupaciones›Redactor de solicitudes de subvención / técnico de subvenciones›En qué nos basamos

Redactor de solicitudes de subvención / técnico de subvenciones — en qué nos basamos

La página en sí da los juicios. Esta da aquello sobre lo que se apoyan: qué tecnologías inciden en el trabajo, cómo se movió la estimación desde que los modelos de lenguaje llegaron al público, y el método detrás de ambas cosas.

Evaluado
2026-10-01
Con evidencia
2/4
Hechos verificados
5

Qué tecnologías importan aquí#

Cuatro señales separadas. Deliberadamente no se suman: un trabajo expuesto a dos tecnologías no está expuesto al doble.

Automatización cognitiva
Buscar y seleccionar financiaciónRedactar la memoria de la propuestaPresupuestos, normas y cumplimientoInformar a los financiadores

Cómo se llegó hasta aquí#

El índice no es un número fijo. Esto es donde habría estado en cada hito de capacidad desde ChatGPT: reconstruido, y etiquetado como tal.

Reconstruido · inferencia de la plataformaEstimado hoy para cada hito pasado, no medido entonces. 12 → 44.
1007550250
El empleo en captación de fondos, que incluye a los redactores de solicitudes de subvención, crecerá un 6 por ciento de 2025 a 2035, estimó la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos, sin mencionar la IAEl uso de modelos de lenguaje en las propuestas de investigación federales de Estados Unidos aumentó con fuerza desde 2023 y se divide entre un uso mínimo y uno sustancial, halló un estudio en PNAS sobre propuestas confidenciales y públicasUna herramienta de IA de una facultad de medicina señaló con precisión total la redacción restringida por normativas en borradores de subvención, pero pasó por alto cerca de una cuarta parte de los términos, informaron sus desarrolladoresLas solicitudes desarrolladas sustancialmente con IA no se considerarán ideas originales de los solicitantes, y cada investigador podrá presentar seis al año, afirmaron los Institutos Nacionales de Salud de Estados UnidosLos solicitantes no deben usar la IA generativa para producir una solicitud entera o secciones de ella sin intervención humana y deberían declarar su uso, establece la política de UK Research and Innovation123456789sin evaluar
2022 S22024 S2Ahora

—— este tramo contiene un hecho verificado- - - sin hechos en este tramo — solo reconstrucción0 = ninguna tarea expuesta, 100 = todas expuestas

● 5 hechos verificados de esta ocupación, dibujados en la fecha en que ocurrió: los tramos de la línea cercanos a una marca están anclados a algo comprobable.

Empieza en 12 porque las plantillas, las bases de datos de convocatorias y los sistemas de presentación en línea ya eran habituales antes del inicio de este gráfico, aunque cada solicitud la escribían personas. Sube con fuerza desde 2023, cuando los modelos de lenguaje entran en la redacción de propuestas, y los financiadores responden con normas sobre la originalidad, la declaración de uso y límites al número de solicitudes. Se queda por debajo del medio porque los financiadores prohíben las solicitudes generadas íntegramente por IA, elegir y ajustar las oportunidades e informar siguen en manos de personas, y cumplir las nuevas normas añade trabajo.

12022 S212La generación de texto de propósito general llega al público. Antes de este punto, la exposición venía de automatización ya desplegada: reconocimiento óptico, RPA, visión artificial, cajas de autoservicio, algoritmos de asignación. ChatGPT research preview (2022-11-30) ↗
22023 S113Un modelo general que aprueba exámenes profesionales. La calidad del primer borrador cruza el umbral en el que el trabajo cualificado empieza a usarlo. GPT-4 (2023-03-14) ↗
32023 S214Entrada de imagen, contexto largo y llamada a herramientas. A los modelos se les puede apuntar a documentos y conectarlos a sistemas, que es lo que mueve el trabajo de proceso y no el de escribir. GPT-4 Turbo:128k 上下文、视觉、工具调用(DevDay) (2023-11-06) ↗
42024 S115La misma capacidad se vuelve mucho más barata y más rápida. No se vuelve posible nada nuevo; se vuelve asequible mucho a gran volumen, que es cuando cambian las decisiones de despliegue.
52024 S217Modelos de razonamiento que trabajan problemas de varios pasos, y los primeros modelos que manejan un ordenador mirando la pantalla. Lo segundo es lo que alcanza a los trabajos que consisten en operar software. OpenAI o1(推理);同期 Claude 的 computer use 进入公测 (2024-09-12) ↗
62025 S120Los agentes empiezan a operar software real de principio a fin, en vez de producir texto para que una persona lo pegue. Es también cuando aparecen las primeras marchas atrás públicas: organizaciones que automatizaron y lo deshicieron en parte. Claude 3.7 Sonnet 与 Claude Code:混合推理 + 命令行编码代理 (2025-02-24) ↗
72025 S230El contexto largo y el uso de herramientas pasan a ser lo normal, no una función aparte. Las mejoras de capacidad siguen; la restricción visible se desplaza de lo que los modelos pueden hacer a la responsabilidad legal, la compra y el coste. GPT-5(2025-08-07);Claude Opus 4.5(2025-11-24) (2025-08-07) ↗
82026 S138Los agentes de horizonte largo aterrizan dentro de flujos de trabajo de sectores concretos. La adopción pasa a ser sectorial y no general. GPT-5.5:「专为实际工作打造」 (2026-04-23) ↗
9Ahora44La evaluación actual: este punto es el índice de impacto publicado en la página de la ocupación, así que la curva queda anclada a un número que el sitio ya sostiene. Para las curvas planas conviene anotar una cosa: en esas mismas semanas se abrió a laboratorios de investigación y a fabricantes una vista previa de investigación de una especificación compartida para que agentes de IA manejen dispositivos físicos. Es la primera clase de capacidad apuntada a las ocupaciones físicas cuyas líneas aquí apenas se mueven. GPT-6 Astra(2026-09-03);Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1(2026-09-01);Model Hardware Standard 研究预览(2026-08-27) (2026-09-03) ↗

Una línea plana no es un pronóstico de seguridad. Dice a qué tareas ha llegado la automatización hasta ahora: las ocupaciones que menos se movieron aquí son aquellas en las que la restricción es física o normativa, y las dos pueden cambiar.

Método y fuentes#

Fecha de la evaluación
2026-10-01
Base de los juicios de tarea
2 con evidencia · 2 inferencia de la plataforma · 0 sin evidencia suficiente
Hechos verificados
5

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