Por qué la IA no ha reemplazado a los oficiales de notaría, ni lo hará
Lo que el sector con más uso de IA del mundo nos enseña sobre el futuro del trabajo en las notarías
Estos días, Narayanan y Kapoor (los autores de la afamada newsletter «AI Snake Oil») han publicado un ensayo que llevo todo el día rumiando [1]. Su pregunta: ¿por qué la IA no ha sustituido a los ingenieros de software? Es la profesión donde las capacidades de la IA están más avanzadas, donde la adopción ha sido más rápida y donde no hay ningún colegio profesional que frene nada. Si los despidos masivos por IA fueran a llegar a algún sitio, ya habrían llegado allí.
No han llegado. Y entender por qué dice mucho sobre lo que les espera a los oficiales de notaría.
El experimento ya está hecho
El software es el experimento natural perfecto. Agentes que programan solos, empresas que presumen de que la IA escribe el 80% de su código nuevo, titulares de despidos por las grandes tecnológicas cada mes. ¿Pero qué hay debajo de los titulares agoreros?
Block (empresa de infraestructura de pagos fundada por el fundador de Twitter, Jack Dorsey) despidió a 4.000 personas en febrero citando la IA; la prensa posterior reveló que la empresa que había triplicado (crecimiento del 200%) plantilla en la pandemia y estaba bajo presión financiera, con empleados que veían “ganancias de productividad muy limitadas” con la IA [2]. Intuit (empresa cotizada valorada en 78 mil millones de dólares, que hace tecnología financiera que ayuda a autónomos y pequeñas empresas a simplificar la gestión de su dinero, sus impuestos y sus negocios) recortó 3.000 puestos en mayo y su propio CEO desmontó el titular: «nada tuvo que ver con la IA» [1]. El patrón se repite tanto que tiene nombre, “AI washing”: el 59% de los directivos de contratación en EE. UU. admite que pone la IA por delante al explicar despidos porque queda mejor que admitir problemas de caja [3]. En una encuesta de Harvard Business Review a más de 1.000 ejecutivos, el 21% había hecho recortes grandes «en anticipación de» la IA. Solo el 2% los había hecho por una implantación real [4].
Mi dato favorito es el más aburrido de todos. Nueva York añadió en 2025 una casilla a sus notificaciones obligatorias de despidos colectivos: «¿es por automatización o IA?». Más de 160 empresas presentaron notificaciones el primer año. Ninguna marcó la casilla [5]. Una sola lo hizo después (Nespresso), y afectaba a 46 trabajadores de unos 25.000 despedidos en el estado. Un 0,184% de los despidos en Nueva York ligados a la implementación de IA.
¿Significa esto que la IA no está cambiando nada? No: el empleo en ingeniería de software crece más despacio (pero sigue creciendo) que en un mundo sin IA, alrededor de 3% al año según economistas de la Reserva Federal [6]. El efecto existe. Opera por la vía lenta (se contrata menos), no por la vía de los despidos. Y esto, en la profesión más expuesta del planeta. Las profesiones reguladas, dicen los autores, estarán aún más amortiguadas [1]. Pocas hay más reguladas que la actividad notarial.
“El sándwich” de la IA, versión notaría
La parte del ensayo que más me interesa es el modelo que proponen para explicar la resistencia del empleo a pesar de mejoras increíbles en la utilidad de la IA. Mucho “trabajo de conocimiento” (como es el caso de oficiales, abogados, consultores… - como se refieren en inglés al trabajo de oficina), dicen, es un “sándwich de decidir-ejecutar-entregar”. La IA comprime la capa del medio (ejecutar) y deja las otras dos casi intactas (por su propia naturaleza).
En software los números son elocuentes. Los estudios llevan años mostrando que los programadores dedican a escribir código entre el 9% y el 61% de su tiempo, según este estudio llevado a cabo por Microsoft [7]. Y cuando los agentes de IA llegaron en serio, un análisis de 100.000 desarrolladores en GitHub midió el efecto: 8x más líneas de código escritas (+700% de producción de software), pero solo un 30% más de versiones publicadas [8]. La máquina multiplicó por 8 la capa de ejecución. El cuello de botella estaba en los extremos del sándwich, y ahí sigue - decidir, y entregar.
Ahora traslademos el sándwich a una notaría. ¿Qué es «ejecutar» para un oficial? Redactar la escritura: transponer los datos a la plantilla, ajustar cláusulas, picar comparecencias, extraer manualmente una nota simple del registro, arrastrar y abrir documentos y carpetas desde el email y Dropbox... Es una parte muy visible del oficio y una parte en la que la IA aporta mucha mejora y productividad. ¿Y las otras dos capas?
Decidir es todo lo que pasa antes de que exista un borrador. Entender qué quieren realmente las partes, que rara vez coincide con lo que piden. Detectar que la compraventa esconde una donación, que falta un poder, que el certificado bancario no cuadra con la nota simple, que el régimen matrimonial del comprador alemán cambia la estructura. Un encargo mal calificado al principio se paga multiplicado al final (afecta directamente a la parte de “entrega” del trabajo). Es la misma lección que aprenden los ingenieros junior con la especificación de requisitos [1]: comprimir esa capa sale carísimo.
Entregar es todo lo que pasa después del borrador: coordinar con el cliente y/o sus asesores, verificar cargas, comprobar medios de pago, repasar la escritura aplicando juicio... Esa capa no la comprime ningún modelo, por muy “inteligente” que sea, porque esa capa no es de naturaleza puramente técnica. El notario da fe y tiene responsabilidad; el oficial es la primera línea de esa responsabilidad.
El oficial que solo ejecuta el que “pica plantillas”, sí podría tener un problema en el medio plazo, igual que lo está teniendo el “programador” frente al “ingeniero de software”: en EE. UU. llevan dos décadas midiendo por separado ambas ocupaciones, y la que solo ejecuta (el programador) lleva años encogiéndose y pagándose peor [1]. La IA acelera una tendencia que ya existía. El valor migra hacia los extremos del sándwich (el entendimiento, el criterio, el trato humano, el resolver problemas a medida que aparecen…).
Un documento sin revisar no llega al protocolo
En software, revisar es una buena práctica que la comunidad se autoimpone. En una notaría, el equivalente está escrito en la ley. El control de legalidad, el juicio de capacidad, la dación de fe: nada de eso es delegable en una máquina, por la sencilla razón de que su función es precisamente que un humano cualificado responda. Narayanan y Kapoor sostienen que la sociedad puede decidir mantener a humanos responsables mediante normas y regulación, y que esa es una barrera más robusta que cualquier límite técnico [1]. El notariado español lleva siglo y medio funcionando exactamente así.
¿Y la digitalización? Ya ocurrió, y conviene no confundirla con la sustitución. La Ley 11/2023 creó el protocolo electrónico, las copias autorizadas con firma electrónica y el otorgamiento por videoconferencia [10]. El soporte cambió de papel a bits sin que sobrara un solo oficial. Lo que la ley digitalizó fue el medio. La responsabilidad quedó donde estaba. Y así es como hay que conceptualizar la IA: como una herramienta (muy potente), pero nada más que otra herramienta de digitalización.
Más barato redactar, más cosas que redactar
Queda la pregunta de la demanda. Si redactar una escritura cuesta 3 veces menos esfuerzo, ¿hacen falta menos manos?
La historia del software sugiere lo contrario. Cuando la “producción” de software se abarató, el mundo compró mucho más software: el empleo de programadores pasó de casi cero en 1950 a millones hoy, y un coche moderno lleva unos cien millones de líneas de código [1]. Los economistas lo llaman elasticidad-precio; ahora está de moda hablar de “la paradoja de Jevons”. El nombre da igual: abaratar la ejecución expande el mercado en lugar de encogerlo.
El notariado tiene su propia versión de esa elasticidad, aunque más acotada: los casi 3.000 notarios de España autorizan millones de actos al año que alimentan el Índice Único [11], y buena parte de la demanda potencial se queda fuera por fricción (operaciones que se documentan en privado, sociedades que retrasan acuerdos, herencias que se eternizan). Si preparar una escritura impecable cuesta menos, cabe esperar más documentación pública, más personalización y plazos más cortos, no notarías más vacías. Quien haya esperado tres semanas para materializar una compraventa entiende dónde está el margen.
Esa es, de hecho, la apuesta detrás de herramientas como OficialLM: comprimir la capa de ejecutar (la extracción de datos de documentos, el procesamiento de los correos, el borrador, la plantilla, el volcado de datos…) asumiendo desde el diseño que decidir y responder se quedan en la notaría. La IA como ayudante del oficial, el oficial como operador de grúa: la máquina levanta el peso, la persona decide dónde se posa [1].
Referencias
[1] Why AI hasn't replaced software engineers, and won't — Arvind Narayanan y Sayash Kapoor — https://www.normaltech.ai/p/why-ai-hasnt-replaced-software-engineers
[2] Jack Dorsey's 4,000 Job Cuts at Block Arouse Suspicions of AI Washing — Bloomberg — https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-01/jack-dorsey-s-4-000-job-cuts-at-block-arouse-suspicions-of-ai-washing
[3] The Great Turnover: 9 in 10 Companies Plan to Hire in 2026 — ResumeTemplates — https://www.resumetemplates.com/the-great-turnover-9-in-10-companies-plan-to-hire-in-2026-yet-6-in-10-will-have-layoffs-2/
[4] Companies Are Laying Off Workers Because of AI's Potential, Not Its Performance — Harvard Business Review — https://hbr.org/2026/01/companies-are-laying-off-workers-because-of-ais-potential-not-its-performance
[5] New York WARN Act: No AI-Related Layoffs Reported in First Year — Hunton — https://www.hunton.com/hunton-employment-labor-perspectives/new-york-warn-act-no-ai-related-layoffs-reported-in-first-year-of-adding-ai-related-disclosure-to-the-system
[6] AI and Coder Employment: Compiling the Evidence — Federal Reserve — https://www.federalreserve.gov/econres/feds/ai-and-coder-employment-compiling-the-evidence.htm
[7] Today Was a Good Day: The Daily Life of Software Developers — Microsoft Research (TSE 2019) — https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2019/04/devtime-preprint-TSE19.pdf
[8] Writing Code vs. Shipping Code — NBER Working Paper 35275 — https://www.nber.org/papers/w35275
[9] SWE-chat: un dataset de interacciones con agentes de código — arXiv — https://arxiv.org/pdf/2604.20779
[10] Resumen de la Ley 11/2023, de 8 de mayo: digitalización de actuaciones notariales y registrales — Notarios y Registradores — https://www.notariosyregistradores.com/web/normas/destacadas/resumen-de-la-ley-11-2023-de-8-de-mayo-digitalizacion-de-actuaciones-notariales-y-registrales-y-otros-contenidos/
[11] Centro de Información Estadística del Notariado (CIEN) — Consejo General del Notariado — https://www.notariado.org/liferay/web/cien