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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›Intérprete›En qué nos basamos

Intérprete — 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
2026-09-30
Con evidencia
2/5
Hechos verificados
11

Qué tecnologías importan aquí#

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

Automatización cognitiva
Interpretación judicial y jurídicaInterpretación sanitariaInterpretación de conferencias y simultáneaInterpretación de lengua de signosPreparación y terminología
Automatización física
Interpretación de lengua de signos

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. 22 → 44.
1007550250
El empleo de intérpretes y traductores crecerá un 2% de 2025 a 2035, con la demanda de lengua de signos al alza por los servicios de videorretransmisión, estimó la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados UnidosEl modo de voz de Google Translate tuvo errores lingüísticos o clínicos en el 33,3% de los segmentos de habla clínica real frente al 4,8% de los intérpretes médicos cualificados, constató un estudioLas herramientas de IA pueden ayudar a preparar la interpretación y apoyar el trabajo en cabina, dice a los intérpretes el servicio de interpretación de la Comisión Europea, que los orienta hacia sus propias herramientasLos tribunales no deberían usar nunca la traducción automática para actos judiciales ni para transmitir información jurídica o procesal, aconsejó el National Center for State CourtsInvestigadores de ByteDance informan de que su sistema CLASI obtuvo un 81,3% y un 78,0% en su propia métrica de calidad para la interpretación simultánea chino–inglés de habla realLos programas sanitarios cubiertos deben ofrecer un intérprete cualificado, y la traducción automática de textos críticos requiere la revisión de un traductor humano cualificado, según la norma de la Section 1557Ninguna aplicación de interpretación automática alcanzó el umbral de no inferioridad frente a intérpretes médicos profesionales en intercambios clínicos sencillos, constataron investigadores de la UCSF123456789sin evaluar
2022 S22024 S2Ahora

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

● 7 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 22 porque la interpretación telefónica y la interpretación remota por vídeo ya habían cambiado cómo se presta la interpretación antes de que empiece este gráfico, mientras la interpretación en sí la hacían personas. Sube con los lanzamientos capaces de traducir el habla en tiempo real y de apoyar la preparación de los intérpretes, y se queda por debajo del medio porque los juzgados y los servicios sanitarios exigen por ley intérpretes cualificados, y los estudios clínicos siguen constatando que la interpretación automática comete muchos más errores que las personas cualificadas.

12022 S222La 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 S125Un 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 S228Entrada 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 S132La 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 S235Modelos 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 S138Los 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 S241El 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 S143Los 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
2026-09-30
Base de los juicios de tarea
2 con evidencia · 3 inferencia de la plataforma · 0 sin evidencia suficiente
Hechos verificados
11

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