La IA en 2035 y su posible efecto en el sector legal
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El 29 de septiembre de 2026, el McKinsey Global Institute publicó Workforce in motion: Skills and pathways to future jobs in the United States (Una fuerza laboral en movimiento: competencias y trayectorias hacia los empleos del futuro en Estados Unidos), firmado por María Jesús Ramírez, Kweilin Ellingrud, Tanguy Catlin, Diego Castresana y Anna Kortis.
La pregunta de fondo es la de siempre: ¿cuántos empleos se va a llevar la IA por delante?
La respuesta es más interesante que la pregunta, porque el informe distingue dos cosas que solemos mezclar: automatizar una tarea y prescindir de quien la hacía.
Pero obviamente no son lo mismo.
Vamos de lo general a lo jurídico.
Las cifras gruesas o el 54% que se queda en 21%
El informe continúa el anterior Agents, robots, and us (noviembre de 2025), que estimaba en un 57% las horas de trabajo automatizables en teoría con la tecnología disponible.
Ahora baja a tierra: la adopción de automatización podría afectar al 54% de las horas de trabajo actuales en 2035, pero el impacto neto sobre la demanda de trabajo se quedaría en torno al 21%. En empleos: unos 36 millones restados por la automatización frente a más de 40 millones de nueva demanda en la próxima década.
¿Dónde está la diferencia? En cuatro mecanismos compensatorios: la IA alivia el exceso de trabajo, la demanda que induce la productividad generada por la IA (si el servicio es más barato, se consume más), las nuevas tareas que crea la propia IA y las barreras al desplazamiento, entre ellas las "restricciones regulatorias" (esto nos afecta).
Vamos, que comprar un lavavajillas automatiza el 100 % de fregar platos, pero nadie en casa ha dejado de tener tareas por ello 🤷🏻♀️
Quién se mueve o el camino sin asfaltar
El segundo bloque va de transiciones. Unos 11 millones de trabajadores (el 7% del empleo actual) podrían tener que cambiar de ocupación en 2035, lo que exige unos 770.000 cambios de grupo ocupacional al año, 3,6 veces la media histórica.
Más del 75 % se concentran en apoyo administrativo, comercio y transporte. El apoyo administrativo es el más expuesto: alrededor del 80 % de sus horas.
El dato incómodo: los salarios bajos tienen 7,6 veces más probabilidades de cambiar por completo de ocupación que los altos, y casi la mitad de quienes se muevan lo harán por un camino "sin asfaltar", con reciclaje profundo.
Mientras, la demanda de fluidez en IA se ha multiplicado por 11 desde 2022.
¿Y el abogado? Automatizado, pero no sustituido
McKinsey no dedica un análisis específico a la abogacía, conviene decirlo claro, pero sí la menciona expresamente en el apartado "Automation affects labor demand differently across occupations", justo después del gráfico 4 (Exhibit 4):
"By contrast, occupations in the legal, management, and engineering and architecture professions may have meaningful automation adoption but substantially lower reduction in labor demand because productivity gains are more often absorbed through augmentation, new AI-enabled work, and human oversight rather than through workforce reduction."
En español: las profesiones jurídicas, de dirección y de ingeniería y arquitectura pueden tener una adopción de automatización significativa, pero una reducción de la demanda de trabajo sustancialmente menor, porque las ganancias de productividad se absorben más a menudo mediante el aumento de capacidades, nuevo trabajo habilitado por IA y supervisión humana que mediante la reducción de plantilla.
Es decir, parece que al abogado la IA le tocaría mucho, pero en general no le quita el sitio. Al menos, según este modelo.
Ahora bien, el grupo más golpeado, el apoyo administrativo, incluye buena parte del secretariado y la gestión documental de un despacho. El impacto en el sector no será homogéneo.
Y el informe describe bien el trabajo que queda: más tiempo "revisando resultados generados por IA, gestionando excepciones, asegurando la calidad, coordinando flujos de trabajo con IA, documentando decisiones y supervisando sistemas inteligentes" (en el original, "reviewing AI-generated outputs, handling exceptions, assuring quality, coordinating AI-enabled workflows, documenting decisions, and supervising intelligent systems"). Y añade un ejemplo que parece escrito para nosotros: el profesional que dedica menos tiempo a redactar documentos puede dedicar más a asesorar a sus clientes.
Si lo llevamos al día a día, es el socio que ya no redacta el primer borrador del contrato de encargado del art. 28 RGPD, pero responde de cada coma. O el asociado que pasa de buscar sentencias a comprobar que las que ha encontrado la máquina existen y dicen lo que dicen 🫣
Vamos, dejar de cocinar para ser el jefe que prueba cada plato antes de que salga.
Curiosamente, el informe usa la abogacía como ejemplo de credencial que frena la movilidad: el examen estatal en EE. UU., el Referendariat alemán o el caso de Suecia, donde el título de Advokat está reservado pero el ejercicio del Derecho, salvo la defensa penal, está abierto a cualquiera.
Es decir, habrá diques regulatorios en el sector legal que protegerán determinadas tareas (las propias de una sala de vistas, por ejemplo). Pero quizá el consejo extrajudicial quedará bastante más expuesto a una herramienta que no se hace llamar abogado 🤔
Lo que dice Anthropic o la distancia entre poder y hacer
Para contrastar, Anthropic publicó el 5 de marzo de 2026 el estudio Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence (Maxim Massenkoff y Peter McCrory), que introduce la "exposición observada": no lo que un modelo podría hacer, sino lo que se está haciendo de verdad con Claude.
Lo jurídico aparece entre las categorías de mayor exposición teórica. Y el propio estudio pone "representar a clientes ante un tribunal" como ejemplo de tarea fuera del alcance de la IA.
Sus conclusiones casan con McKinsey en general: no hay más desempleo en las ocupaciones expuestas desde finales de 2022, pero sí "evidencia tentativa" de que la contratación de jóvenes de 22 a 25 años en ellas se ha frenado ligeramente.
Lo que dice Thomson Reuters o el despacho que usa IA pero no cobra distinto
El tercer vértice lo pone el Future of Professionals Report 2026 de Thomson Reuters (22 de junio de 2026), con más de 1.800 profesionales de 62 países encuestados entre marzo y abril.
El 74% usa IA varias veces por semana, pero el 91 % percibe en algún grado una "brecha de valor" entre lo que la tecnología promete y lo que su organización obtiene. Más de un tercio reconoce usar herramientas no autorizadas, lo que en un despacho es una pregunta directa sobre secreto profesional.
En su análisis para despachos (21 de julio de 2026), el 70% de los clientes corporativos espera ganancias de productividad, pero solo el 6% cree que la mayoría de sus firmas las entrega; y casi dos tercios de los despachos mantienen su modelo de precios intacto.
Es decir, el mecanismo de McKinsey de la "demanda inducida" solo funciona si el ahorro llega al cliente. Si no, el cliente cambia de proveedor, no de hábitos.
Si juntamos las piezas, la cosa queda así:
| FUENTE | DATO CLAVE | LECTURA PARA EL SECTOR LEGAL |
|---|---|---|
| McKinsey, Workforce in motion | 54% de horas automatizables en 2035; 21% de impacto neto | La abogacía, citada como profesión con mucha automatización y poca reducción de plantilla |
| McKinsey, nuevas tareas | Revisar, gestionar excepciones, supervisar | El abogado como supervisor y responsable final del resultado |
| McKinsey, barreras regulatorias | La credencial frena la movilidad y el desplazamiento | La reserva regulatoria protege el proceso y la denominación más que el asesoramiento |
| Anthropic, exposición observada | Lo jurídico, muy expuesto en teoría y bastante menos en la práctica | Margen de adopción enorme; menos contratación junior |
| Thomson Reuters, Future of Professionals 2026 | 74% de uso frecuente; 91% percibe una brecha de valor | El cliente espera productividad que el despacho no traslada al precio |
La consecuencia jurídica: si el valor se desplaza a la supervisión, la responsabilidad profesional también. Firmar lo que redactó la máquina sigue siendo firmarlo.
Moraleja
Seguramente lo útil del informe no son los 36 o 40 millones de empleos, lo que no deja de ser un escenario posible, sino la distinción entre automatizar y sustituir.
Como dice el informe: "Esta variación (sobre lo mucho o poco que se adopta la automatización) explica por qué las organizaciones no adoptan necesariamente la automatización aunque sea técnicamente viable. Las empresas la adoptan primero allí donde genera valor con un nivel aceptable de complejidad y de riesgo. Las actividades codificables, rutinarias, fáciles de verificar y que exigen un rediseño limitado de los flujos de trabajo suelen ser las primeras en usar IA. Por el contrario, las que implican juicio tácito, interacción física, regulación, confianza o una alta criticidad para el negocio adoptarán probablemente la automatización de forma más gradual, porque el coste de los errores es sustancialmente mayor".
Parece que la clave no estará en cuántas horas automatiza la IA, sino en quién firma las que quedan 🤖
Jorge Morell Ramos
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