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कानूनी

AI एक्सपोजर

  • डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08

    उच्च· सापेक्ष

    कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्च

    व्यवसाय-समूह स्तर का मान

    मापक्रम, आधार और स्रोत

    चार सापेक्ष बैंड (कम / मध्यम / उच्च / बहुत उच्च)

    BLS रोज़गार पूर्वानुमान तालिका के 831 विस्तृत व्यवसायों के आधार पर। मान NEM (नेशनल एम्प्लॉयमेंट मैट्रिक्स) कोड के स्तर पर दिया जाता है, इसलिए एक ही NEM कोड वाले व्यवसायों को वही बैंड मिलता है

    स्रोत डेटासेट (XLSX फ़ाइल डाउनलोड)

  • डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: '26.03

    0.293

    0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745
    मापक्रम, आधार और स्रोत

    प्रेक्षित एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1

    O*NET कार्यों पर मैप किया गया

    स्रोत डेटासेट

  • डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25

    0.39

    0.09यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.70

    व्यवसाय-समूह स्तर का मान

    मापक्रम, आधार और स्रोत

    जेनरेटिव AI एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1

    ISCO-08 यूनिट समूह — समान कोड वाले सभी व्यवसायों को यही मान मिलता है

    यह इस साइट की गणना है, ILO द्वारा प्रकाशित आँकड़ा नहीं: इस साइट द्वारा ILO डेटासेट से जोड़े गए 1,012 व्यवसायों में से 44% इस मान के बराबर या उससे अधिक हैं।

    स्रोत डेटासेट

यह स्रोत किस प्रकार का आँकड़ा प्रकाशित करता है

BLS की श्रेणी सापेक्ष रैंक है, निरपेक्ष स्तर नहीं, और यह प्रथम-हस्त माप भी नहीं है: यह कई प्रकाशित अध्ययनों में व्यवसाय की पर्सेंटाइल रैंकों को चार बैंडों में बांटती है। यह रोज़गार या वेतन का पूर्वानुमान नहीं है, न अपनाए जाने की संभावना, और यह स्वचालन और संवर्धन में अंतर नहीं करती।

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

इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव

अप्रैल 2026: OpenAI Jobs Transition Framework (April 2026) paralegals को 18% high-risk cluster में classify करती है — heavy document review, citation checking, templated drafting LLM की core strengths हैं।

[स्रोत: OpenAI Jobs Transition Framework, April 2026]

मार्च 2026: ब्रुकिंग्स: विनियमित क्षेत्र (कानून) गोपनीयता और दायित्व चिंताओं के कारण सीमित AI अपनाने को दर्शाते हैं।

[स्रोत: Brookings Institution]

मार्च 2026: HBR: पैरालीगल को उच्च पाठ-प्रसंस्करण कार्य अनुपात के कारण स्वचालन-संवेदनशील के रूप में वर्गीकृत। AI दस्तावेज़ समीक्षा और कानूनी शोध संभालने से नौकरी पोस्टिंग घट रही है।

[स्रोत: HBR (Mar 2026)]