Hay analisis que incomodan. No porque sean alarmistas, sino porque estan respaldados por datos concretos y los formulan personas que llevan anos en el centro mismo de la industria. El publicado esta semana por Jack Clark, cofundador de Anthropic, la empresa creadora del asistente de inteligencia artificial Claude, es uno de ellos.
A traves de Import AI, el boletin de referencia para investigadores y ejecutivos del sector, Clark ha expuesto su conclusion: existe una probabilidad superior al 60 por ciento de que antes de que termine 2028 exista un sistema de inteligencia artificial capaz de entrenar de forma autonoma a su propio sucesor, sin intervencion humana significativa. Un 30 por ciento de probabilidad lo situa ya en 2027.
"Es una opinion que no me gusta dar", escribe Clark en su ensayo publicado en jack-clark.net, "porque las implicaciones son tan enormes que me siento abrumado por ellas, y no estoy seguro de que la sociedad este preparada para los cambios que implicaria lograrlo."
Esta no es una prediccion de ciencia ficcion. Es una extrapolacion fria y analitica de tendencias que cualquiera puede verificar en fuentes publicas. Y tiene consecuencias directas para los despachos de abogados, las asesorias fiscales y las gestoras que hoy se preguntan hasta donde llegara la inteligencia artificial.
Los datos que hacen tomarse en serio esta prediccion
El argumento de Clark se sostiene sobre una aceleracion de capacidades sin precedentes. En 2023, cuando se presento SWE-Bench, un test que mide la capacidad de los modelos de inteligencia artificial para resolver problemas reales de ingenieria de software, Claude 2 resolvio correctamente alrededor del 2 por ciento de los casos. El ultimo modelo publicado por Anthropic, Claude Mythos Preview, alcanza el 93,9 por ciento. En menos de tres anos, la capacidad se ha multiplicado por casi cincuenta.
Pero el dato que mas deberia llamar la atencion no es ese. Es el seguimiento que hace la organizacion de evaluacion independiente METR sobre cuanto tiempo puede trabajar un sistema de inteligencia artificial de forma autonoma en tareas complejas. En 2022, GPT-3.5 podia completar de forma fiable tareas que a un humano le llevaban unos 30 segundos. En 2023, con GPT-4, esa cifra subio a 4 minutos. En 2024, a 40 minutos. En 2025, a unas 6 horas. En lo que va de 2026, Claude Opus 4.6 ha llegado a las 12 horas de trabajo autonomo sostenido.
Ajeya Cotra, investigadora de METR, calcula que antes de que acabe este ano algunos sistemas podrian alcanzar las 100 horas de autonomia. Si ese umbral se cruza, una parte enorme de la investigacion en inteligencia artificial, que en su mayor parte consiste en tareas que a un humano le llevan entre unas pocas horas y varios dias, quedaria dentro del alcance de los propios modelos.
En diciembre de 2025, el test CORE-Bench, que evalua si una inteligencia artificial puede reproducir los resultados de un articulo cientifico instalando dependencias, ejecutando codigo y verificando los resultados, fue declarado "superado" tras conseguir Opus 4.5 un 95,5 por ciento de exito. Cuando se presento ese test en septiembre de 2024, el mejor sistema apenas llegaba al 21,5 por ciento.
Esta no es una tendencia lineal. Es una curva exponencial que lleva varios anos acelerando.
Que significa esto para un despacho profesional
Clark identifica tres consecuencias concretas si su prediccion se cumple, y las tres tienen traduccion directa al entorno de los despachos, asesorias y gestoras espanolas.
La primera es la del alineamiento. Si un sistema de inteligencia artificial empieza a influir en el entrenamiento de su propio sucesor, los errores y sesgos del modelo actual se acumulan y amplian con cada generacion. Un sistema entrenado con un 99,9 por ciento de precision en valores seguros se convierte, tras 500 generaciones de autoentrenamiento, en uno que solo los respeta el 60,5 por ciento de las veces. Para los profesionales del derecho y la asesoria, donde la fiabilidad de la informacion es una obligacion deontologica y no una preferencia, esto significa que la supervision humana no solo seguira siendo necesaria, sino que se convertira en una competencia aun mas critica y valorada.
La segunda consecuencia es economica. Clark anticipa el crecimiento de lo que denomina "economia de maquinas" dentro de la economia humana mas amplia: empresas con mucho capital y pocos humanos en plantilla, cuyos sistemas de inteligencia artificial realizan e incluso encargan trabajo entre ellos. Segun datos del Foro Economico Mundial, la automatizacion de tareas rutinarias con inteligencia artificial podria ahorrar 78 millones de horas semanales de trabajo solo en Estados Unidos para 2026. La pregunta para los despachos espanoles no es si esto les afectara, sino como y cuando.
La tercera es la de la creatividad como ventaja humana irreducible. El propio Clark reconoce que los sistemas actuales, por potentes que sean, no han demostrado aun la capacidad de generar saltos conceptuales genuinamente nuevos, como lo fueron en su momento la arquitectura de transformadores o los modelos de mezcla de expertos. Lo que hacen bien es el trabajo sistematico, metodico y de alta precision sobre grandes volumenes de informacion. Para un abogado o un asesor fiscal, eso tiene una implicacion clara: las tareas de alto valor no seran las que requieran mas informacion, sino las que requieran mas criterio.
El ritmo del sector confirma la trayectoria
Lo mas relevante del analisis de Clark no es solo su prediccion, sino el hecho de que las principales compañias del sector estan actuando como si fuera cierta. Sam Altman, presidente de OpenAI, ha reconocido publicamente que quiere tener un "asistente de investigacion en IA automatizado" antes de septiembre de 2026, y un investigador completamente automatizado antes de marzo de 2028. Anthropic ha publicado trabajos sobre automatizacion de investigacion en alineamiento. La startup Recursive Superintelligence acaba de cerrar una ronda de financiacion de 500 millones de dolares con el objetivo explicito de automatizar la investigacion en inteligencia artificial.
Estas no son declaraciones de intencion. Son hojas de ruta con fechas y presupuestos. En el sector legal espanol, el Informe de Innovacion y Tendencias 2026 de la Fundacion Aranzadi LA LEY advierte ya que la inteligencia artificial generativa sera el gran protagonista de la transformacion del modelo de negocio de los despachos en los proximos anos, y que la gobernanza de estos sistemas se convertira en un nuevo reto estrategico para las firmas.
Que deberia hacer un despacho con todo esto
La respuesta no es entrar en panico, pero tampoco es no hacer nada.
El primer aprendizaje de este analisis es que la autonomia de los sistemas de inteligencia artificial va a crecer de forma sostenida durante los proximos dos o tres anos. Eso significa que las tareas que hoy realiza un asistente o un tecnico junior, desde la revision de contratos hasta la preparacion de documentacion fiscal o la investigacion de jurisprudencia, estaran crecientemente automatizadas. En palabras del IESE, los abogados y asesores que asuman roles de supervision, criterio y estrategia seguiran siendo esenciales; quienes se limiten a ejecutar tareas rutinarias de alta sustituibilidad se enfrentaran a una presion creciente.
El segundo aprendizaje es que la formacion ya no puede esperar. La brecha entre los despachos que saben usar la inteligencia artificial con criterio y los que no va a seguir creciendo. Segun datos recogidos por el Informe Future Ready Lawyer 2026 de Wolters Kluwer, el 92 por ciento de los profesionales del Derecho ya utiliza al menos una herramienta de inteligencia artificial, pero la diferencia entre usarla y usarla bien sigue siendo enorme.
El tercer aprendizaje es que el momento de actuar es ahora, no cuando el escenario que describe Clark se materialice. Las firmas que ya esten adaptadas, con flujos de trabajo claros, profesionales formados y una cultura interna que combine la confianza en las herramientas con el criterio necesario para supervisarlas, seran las que mejor posicionadas estaran cuando la curva se acelere.
Si te interesa comprender mejor como han evolucionado los modelos que hoy usan los despachos y hacia donde se dirigen, te recomendamos nuestro articulo sobre la comparativa de modelos de ChatGPT para despachos profesionales, y si quieres entender el impacto practico de la autonomia de la IA en entornos de trabajo reales, nuestro analisis sobre GPT-4.1 y su aplicacion en despachos es un buen punto de partida.
La inteligencia artificial no va a esperar a que los despachos esten listos. La pregunta no es si va a cambiar el sector. Es si tu despacho estara entre los que lideran ese cambio o entre los que lo padecen.
