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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›Juez / magistrado›En qué nos basamos

Juez / magistrado — 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
5/5
Hechos verificados
10

Qué tecnologías importan aquí#

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

Automatización cognitiva
Conocer de los casos y dirigir los procedimientosInvestigar el derechoRedactar sentencias y resolucionesDecidir el caso
Procesos y autoservicio
Gestión y administración de los casos

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. 10 → 24.
1007550250
El empleo de jueces y funcionarios de audiencias crecerá un 2 por ciento entre 2025 y 2035, limitado por los presupuestos públicos, estimó la oficina de estadísticas laborales de EE. UU., sin mencionar la IALos jueces deben leer siempre los documentos subyacentes, y la IA es una mala forma de investigar información nueva que no pueden verificar, dijo a sus jueces la judicatura de Inglaterra y GalesTodo tribunal que no prohíba la IA generativa debe adoptar una política de uso para el personal y los cargos judiciales, dice la regla 10.430 de las California Rules of CourtUna herramienta privada, Copilot Chat, se puso a disposición en los dispositivos de los titulares de cargos judiciales, dijo la judicatura de Inglaterra y Gales en abril de 2025La IA que asiste a una autoridad judicial en la investigación y la aplicación del derecho es de alto riesgo, con obligaciones aplicables desde diciembre de 2027, según el Reglamento de Inteligencia Artificial de la UELas principales herramientas de investigación jurídica con IA de LexisNexis y Thomson Reuters alucinaron entre un 17% y un 33% de las veces, según halló un estudio de StanfordLos modelos de lenguaje de propósito general se equivocaron sobre casos aleatorios de tribunales federales entre un 58% y un 88% de las veces, según hallaron unos investigadoresUsar chatbots de IA generativa para el análisis jurídico no se recomienda porque generan texto por probabilidad, dijeron los tribunales de Nueva Zelanda a jueces y personal judicialPor mucho que avance la tecnología, la IA no debe ocupar el lugar del fallo de un juez, aunque puede ayudar en la redacción y en la gestión de los casos, dijo el Tribunal Supremo Popular de China123456789sin evaluar
2022 S22024 S2Ahora

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

● 9 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 10 porque las bases de datos jurídicas y la gestión electrónica de expedientes ya eran rutina antes de que empiece este gráfico, mientras que las vistas, la redacción y la decisión las hacían los jueces. Sube con los modelos de lenguaje capaces de resumir y redactar y con las judicaturas que proporcionan herramientas aprobadas, y se mantiene baja porque todas las judicaturas de aquí dejan la decisión en manos del juez, exigen que los jueces lean las pruebas por sí mismos y advierten de que las herramientas de investigación jurídica alucinan.

12022 S210La 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 S111Un 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 S212Entrada 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 S114La 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 S119Los 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 S221El 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 S123Los 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) ↗
9Ahora24La 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
5 con evidencia · 0 inferencia de la plataforma · 0 sin evidencia suficiente
Hechos verificados
10

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