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Recht

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: '26.08

    Hoch· relativ

    NiedrigVier relative BänderSehr hoch

    Wert 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

    Quelldatensatz (XLSX-Download)

  • Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: '26.03

    0.293

    0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745
    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht

    Auf O*NET-Aufgaben abgebildet

    Quelldatensatz

  • Datenquelle: ILOVeröffentlicht: '25

    0.39

    0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht

    ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert

    Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 44% diesen Wert.

    Quelldatensatz

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.

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Prepare legal documents, including briefs, pleadings, appeals, wills, contracts, and real estate closing statements.

O*NET Task ID 1634

1.0
Prepare affidavits or other documents, such as legal correspondence, and organize and maintain documents in paper or electronic filing system.

O*NET Task ID 18491

1.0
Gather and analyze research data, such as statutes, decisions, and legal articles, codes, and documents.

O*NET Task ID 1636

0.5
Direct and coordinate law office activity, including delivery of subpoenas.

O*NET Task ID 1639

0.5
Keep and monitor legal volumes to ensure that law library is up-to-date.

O*NET Task ID 1641

0.5
Appraise and inventory real and personal property for estate planning.

O*NET Task ID 1642

0.5
Prepare for trial by performing tasks such as organizing exhibits.

O*NET Task ID 18492

0.5
File pleadings with court clerk.

O*NET Task ID 18494

0.5
Arbitrate disputes between parties and assist in the real estate closing process, such as by reviewing title searches.

O*NET Task ID 18496

0.5
Investigate facts and law of cases and search pertinent sources, such as public records and internet sources, to determine causes of action and to prepare cases.

O*NET Task ID 21062

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf

Apr. 2026: OpenAI Jobs Transition Framework (April 2026) classifies paralegals in the 18% high-risk cluster: heavy document review, citation checking, and templated drafting are core LLM strengths.

[Quelle: OpenAI Jobs Transition Framework, April 2026]

März 2026: Brookings: regulated sectors (law) show constrained AI adoption due to privacy and liability concerns.

[Quelle: Brookings Institution]

März 2026: HBR: Paralegals classified as automation-vulnerable due to high text-processing task share. Job postings declining as AI handles document review and legal research.

[Quelle: HBR (Mar 2026)]