Lawyers
Legal Occupations- O*NET-SOC-Code
- 23-1011.00
Represent clients in criminal and civil litigation and other legal proceedings, draw up legal documents, or manage or advise clients on legal transactions. May specialize in a single area or may practice broadly in many areas of law.
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Sehr hoch· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)
831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03
0.167
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
Veröffentlicht je SOC-2018-Beruf; jeder O*NET-Beruf mit demselben SOC-2018-Code erhält diesen Wert
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025
0.36
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht
Veröffentlicht je ISCO-08-Berufsgattung. Mit diesem Beruf ganz oder teilweise verknüpft durch Anwendung der Umsteigeschlüssel des U.S. Bureau of Labor Statistics (ISCO-08 zu SOC 2010, SOC 2010 zu SOC 2018) in veröffentlichter Form
Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht
Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.
Task-level exposure
16 ausgeblendete Aufgaben anzeigen22 bewertete Aufgaben · 19 Aufgaben mit β ≥ 0,5 (86.4%)
β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.
- Quelleinheit: Aufgaben aus O*NET 27.2 → Berufscode aus O*NET 31.0
- 1 bewertete Aufgabe steht nicht in der Aufgabenliste von O*NET 31.0; ihr Wert bleibt wie für O*NET 27.2 veröffentlicht.
- Quelle
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- Ausgabe
- gh-main-0471612
- Lizenz
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
| Task (O*NET 30.2) | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Advise clients concerning business transactions, claim liability, advisability of prosecuting or defending lawsuits, or legal rights and obligations.23-1011.00 | 0.260041.9 | 0.040040.0 |
Interpret laws, rulings and regulations for individuals and businesses.23-1011.00 | 0.240038.7 | 0.030030.0 |
Prepare, draft, and review legal documents, such as wills, deeds, patent applications, mortgages, leases, and contracts.23-1011.00 | 0.080012.9 | 0.020020.0 |
Evaluate findings and develop strategies and arguments in preparation for presentation of cases.23-1011.00 | 0.02003.2 | 0.010010.0 |
Study Constitution, statutes, decisions, regulations, and ordinances of quasi-judicial bodies to determine ramifications for cases.23-1011.00 | 0.01001.6 | 0.00000.0 |
Analyze the probable outcomes of cases, using knowledge of legal precedents.23-1011.00 | 0.01001.6 | —0 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task (O*NET 27.2) | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Advise clients concerning business transactions, claim liability, advisability of prosecuting or defending lawsuits, or legal rights and obligations.O*NET Task ID 3773 | 0.5 |
Interpret laws, rulings and regulations for individuals and businesses.O*NET Task ID 3774 | 0.5 |
Analyze the probable outcomes of cases, using knowledge of legal precedents.O*NET Task ID 3775 | 0.5 |
Present and summarize cases to judges and juries.O*NET Task ID 3776 | 0.5 |
Evaluate findings and develop strategies and arguments in preparation for presentation of cases.O*NET Task ID 3777 | 0.5 |
Gather evidence to formulate defense or to initiate legal actions by such means as interviewing clients and witnesses to ascertain the facts of a case.O*NET Task ID 3778 | 0.5 |
Examine legal data to determine advisability of defending or prosecuting lawsuit.O*NET Task ID 3780 | 0.5 |
Present evidence to defend clients or prosecute defendants in criminal or civil litigation.O*NET Task ID 3782 | 0.5 |
Study Constitution, statutes, decisions, regulations, and ordinances of quasi-judicial bodies to determine ramifications for cases.O*NET Task ID 3783 | 0.5 |
Prepare legal briefs and opinions, and file appeals in state and federal courts of appeal.O*NET Task ID 3785 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
Alle Aufgaben aus O*NET 31.0 (22)
Alle Aufgaben dieses Berufs aus O*NET 31.0 (englisch, wie veröffentlicht; Aufgabentyp Kern- oder Zusatzaufgabe). Expositionswerte stehen nicht in dieser Liste, sondern in der Tabelle oben, neben jeder Aufgabe im Wortlaut der O*NET-Version, die die jeweilige Quelle verwendet hat.
| Aufgabe (O*NET 31.0) | Art |
|---|---|
| Advise clients concerning business transactions, claim liability, advisability of prosecuting or defending lawsuits, or legal rights and obligations. | Kern |
| Interpret laws, rulings and regulations for individuals and businesses. | Kern |
| Analyze the probable outcomes of cases, using knowledge of legal precedents. | Kern |
| Evaluate findings and develop strategies and arguments in preparation for presentation of cases. | Kern |
| Gather evidence to formulate defense or to initiate legal actions by such means as interviewing clients and witnesses to ascertain the facts of a case. | Kern |
| Represent clients in court or before government agencies. | Kern |
| Examine legal data to determine advisability of defending or prosecuting lawsuit. | Kern |
| Study Constitution, statutes, decisions, regulations, and ordinances of quasi-judicial bodies to determine ramifications for cases. | Kern |
| Negotiate settlements of civil disputes. | Kern |
| Confer with colleagues with specialties in appropriate areas of legal issue to establish and verify bases for legal proceedings. | Kern |
| Search for and examine public and other legal records to write opinions or establish ownership. | Kern |
| Supervise legal assistants. | Kern |
| Perform administrative and management functions related to the practice of law. | Kern |
| Prepare, draft, and review legal documents, such as wills, deeds, patent applications, mortgages, leases, and contracts. | Kern |
| Negotiate contractual agreements. | Kern |
| Present and summarize cases to judges and juries. | Ergänzend |
| Select jurors, argue motions, meet with judges, and question witnesses during the course of a trial. | Ergänzend |
| Present evidence to defend clients or prosecute defendants in criminal or civil litigation. | Ergänzend |
| Prepare legal briefs and opinions, and file appeals in state and federal courts of appeal. | Ergänzend |
| Act as agent, trustee, guardian, or executor for businesses or individuals. | Ergänzend |
| Probate wills and represent and advise executors and administrators of estates. | Ergänzend |
| Help develop federal and state programs, draft and interpret laws and legislation, and establish enforcement procedures. | Ergänzend |
0,00/ 3· Roboter-Expositionsindex
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Jede körperliche Tätigkeit wird von 0 bis 3 danach eingestuft, in welcher Umgebung Roboter, die bereits eingesetzt, verkauft oder vorgeführt wurden, sie ausführen könnten (0 keine · 1 eigens für Roboter eingerichtete Umgebungen wie eine umzäunte Maschinenzelle oder eine Abfülllinie · 2 strukturierte Einrichtungen wie eine Krankenhausapotheke oder ein Containerhafen · 3 unstrukturierte Umgebungen wie ein Privathaushalt oder eine Baustelle); die Stufen werden nach dem Anteil an der Arbeitszeit gemittelt
Körperliche Tätigkeiten unter den Tätigkeiten dieses Berufs in O*NET 29.3
Stufen und Zeitanteile hat Anthropic mit Claude Opus 5 per Websuche geschätzt (Stand 2026).
Der Roboter-Expositionsindex ist eine andere Kennzahl als die KI-Expositionswerte auf dieser Website und kann weder zu ihnen addiert noch mit ihnen verglichen werden. Er misst weder die tatsächliche Einführung noch die Kosten, und 0 umfasst auch Berufe ohne körperliche Tätigkeiten.
Stufe jeder körperlichen Tätigkeit
Keine der Tätigkeiten dieses Berufs in O*NET 29.3 ist als körperliche Tätigkeit klassifiziert.
Berufsinformationen
Datenquellen und Lizenzen dieser Seite sowie die Änderungs- und Übersetzungshinweise von AI Changing Work: Credits und Quellen