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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›Asistente jurídico›En qué nos basamos

Asistente jurídico — 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
2026-09-10
Con evidencia
3/5
Hechos verificados
4

Qué tecnologías importan aquí#

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

Automatización cognitiva
Primera revisión documentalRedactar a partir de precedentesLlevar el asuntoTrato con clientes y testigosComprobar lo que produjeron las herramientas
Procesos y autoservicio
Llevar el asunto

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. 38 → 70.
1007550250
El empleo en los servicios jurídicos de EE. UU. pasó de 1.180.400 en noviembre de 2022 a 1.245.900 en agosto de 2026, su valor más alto de la serieEl proveedor de IA jurídica Legora dijo que su plataforma de investigación, revisión y redacción la usan decenas de miles de profesionales del derecho en más de 800 despachos y equipos internos de más de 50 mercadosLa salida de las herramientas de pago de investigación jurídica con IA de LexisNexis y Thomson Reuters contenía alucinaciones entre un 17% y un 33% de las veces en una evaluación de StanfordUn tribunal federal de EE. UU. multó con 5.000 dólares a dos abogados y a su despacho por un escrito que citaba seis sentencias inexistentes generadas por ChatGPT, y señaló que usar una herramienta de IA fiable no es en sí mismo indebido123456789sin evaluar
2022 S22024 S2Ahora

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

● 4 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.

La codificación predictiva para la fase de descubrimiento le dio una línea de partida alta. El tramo plano de 2023 S2 es la marca visible de un caso estadounidense en el que unas citas inventadas llegaron a un escrito judicial: los despachos frenaron la adopción para todo aquello sobre lo que hubiera que jurar, y esa pausa está en los datos.

12022 S238La 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 S146Un 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 S248Entrada 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 S156La 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 S262Modelos 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 S166Los 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 S268El 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 S169Los 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) ↗
9Ahora70La 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.

Escrito sobre esto#

Estos textos argumentan a partir de los mismos registros que tiene esta página, y cada una de sus secciones nombra aquello en lo que se apoya.

  • ¿Cuántos empleos se ha llevado la IA? Las cifras verificadas

Método y fuentes#

Fecha de la evaluación
2026-09-10
Base de los juicios de tarea
3 con evidencia · 2 inferencia de la plataforma · 0 sin evidencia suficiente
Hechos verificados
4

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