¿Valieron madre los traductores? Un análisis del estado actual de la traducción realizada o asistida por IA

Alejandro Zenker

¿Se imaginan un mundo donde las barreras del idioma se desvanezcan por completo? Un mundo donde la comunicación fluya libremente entre personas de diferentes culturas, sin importar su lengua materna. La inteligencia artificial (IA) nos acerca cada vez más a esta realidad, transformando la traducción de maneras que antes solo podíamos soñar. Pero, ¿significa esto que los traductores humanos han “valido madre”? En este artículo, exploraremos el estado actual de la traducción realizada o asistida por la IA, analizando su evolución, capacidades, limitaciones e impacto en el mercado laboral, para comprender mejor el papel de la traducción en la era de la IA.

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Evolución de la traducción en la era de la computadora

El anhelo de superar las barreras lingüísticas ha existido durante siglos. Ya en el siglo XVII, filósofos como Leibniz y Descartes reflexionaron sobre un lenguaje universal o sistemas lógicos que pudieran relacionar palabras entre idiomas, al menos en el plano teórico 1. Sin embargo, no fue hasta la década de 1950 que la traducción automática se convirtió en una realidad de investigación 2. Incluso antes, en el siglo IX, el criptógrafo árabe Al-Kindi sentó precedentes en el análisis de textos y el criptoanálisis con su estudio de la frecuencia de letras 2, técnicas que luego influirían en el tratamiento lingüístico, aunque no eran propiamente métodos de traducción.

En la década de 1930, Georges Artsrouni —y de forma paralela, Petr Smirnov-Troyanskii— patentaron las primeras “máquinas de traducir” en forma de diccionarios bilingües automáticos 2. Y en 1947, A. D. Booth y Warren Weaver propusieron el uso de computadoras digitales para la traducción 3. Weaver publicaría en 1949 su famoso “memorando”, considerado un hito en la historia de la traducción automática 4.

Uno de los primeros grandes avances fue el experimento de Georgetown-IBM en 1954, donde una computadora IBM 701 tradujo con éxito 60 oraciones del ruso al inglés 1. Aunque este experimento tenía un vocabulario limitado (250 palabras) y se basaba en tarjetas perforadas, su repercusión inspiró a otros países (Alemania, Francia, Canadá, Japón) a invertir en la traducción automática, especialmente durante la Guerra Fría 1.

Los primeros sistemas de traducción automática se basaban en reglas lingüísticas predefinidas y diccionarios, con un enfoque de traducción directa palabra por palabra 5. Sin embargo, la complejidad del lenguaje —homónimos, metáforas, ambigüedades— representaba un reto para estos sistemas 5. Aparte de los enfoques basados en reglas, surgieron tecnologías como la traducción automática basada en ejemplos (EBMT) y la traducción automática basada en reglas (RMBT) 6. A finales del siglo XX, con el auge de la informática, aparecieron modelos estadísticos para procesar grandes corpus paralelos y así identificar patrones de traducción 7.

La década de 1990 trajo las herramientas de traducción asistida por computadora (CAT), que revolucionaron el trabajo de los traductores 7. Desarrolladas en parte durante la Guerra Fría como un esfuerzo de Estados Unidos para descifrar códigos de la URSS 8, estas herramientas incorporaron memorias de traducción y funciones para mejorar la eficiencia y la coherencia 7.

Ya entrado el siglo XXI, la traducción automática neuronal (NMT) impulsó el uso de aprendizaje profundo para analizar y traducir textos completos 1. Su calidad superó a los modelos estadísticos anteriores 7. Un hito clave en la popularización masiva de la traducción en línea fue el lanzamiento de Google Translate en 2006, que inicialmente usaba métodos estadísticos (PBMT). En 2016, este servicio adoptó redes neuronales y alcanzó mejor rendimiento 7.

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Estado actual de la traducción por IA

La traducción por IA ha experimentado un crecimiento notable en los últimos años, alentado por el desarrollo de modelos de lenguaje extensos (LLM) 9. Ejemplos como PaLM 2 de Google han facilitado la expansión de la cobertura lingüística y la mejora de la precisión 10. Además, el auge responde al incremento en la demanda de traducciones en modelos de trabajo híbridos y remotos 11.

Las plataformas de traducción por IA ofrecen funciones de traducción de texto, voz, imágenes y traducción en tiempo real para conversaciones 12. Algunas, como Google Translate, admiten más de 100 idiomas, mientras que otras se centran en idiomas principales o sectores específicos 12. Google Translate, por ejemplo, incluye un “modo conversación” para transcribir y traducir en tiempo real, así como la traducción de imágenes a través de la cámara de un teléfono inteligente 14.

El mercado global de la traducción por IA está en constante expansión. Se espera que alcance los 42,750 millones de dólares para 2030, con aplicaciones en la traducción de texto, voz y video multilingües 15. Un estudio de Wordly señala que el 62% de las empresas ya utilizan la IA en reuniones internas, capacitación de clientes y conferencias 16. El 96% de los encuestados en este mismo estudio afirma que la IA ofrece mayor retorno de inversión que los traductores humanos, principalmente por ahorro de tiempo, reducción de costos y simplificación logística 16.

A pesar de los avances, la traducción por IA aún enfrenta limitaciones. La comprensión del contexto, la sensibilidad cultural y el manejo de expresiones idiomáticas siguen siendo áreas a mejorar 17. La traducción de contenido muy especializado, como el legal o el médico, puede ser un desafío, pues la IA puede malinterpretar la terminología o el contexto 18. Además, existen preocupaciones sobre la posibilidad de perpetuar sesgos en los datos de entrenamiento, lo que podría generar traducciones inexactas o incluso ofensivas 20.

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Cobertura lingüística de la IA

La cobertura lingüística de la IA ha crecido de forma notable en los últimos años. Meta AI desarrolló NLLB-200, un modelo que traduce entre 200 idiomas con una calidad de vanguardia 21, superando en un 44% los resultados previos 21. Meta también presentó M2M-100, capaz de traducir entre 100 idiomas sin depender de datos en inglés 22. Por su parte, Google Translate añadió 110 nuevos idiomas gracias a modelos de IA avanzados como PaLM 2 10.

Aun así, la calidad de la traducción varía según el par de idiomas. Hay plataformas de amplio espectro, como Google Translate o Smartling, que abarcan más de 100 lenguas 12, frente a DeepL Translator, que se enfoca en menos idiomas pero con mayor precisión 13.

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Interpretación por IA

La IA también se ha introducido en el ámbito de la interpretación, tanto consecutiva como simultánea. En la interpretación consecutiva, el intérprete escucha primero al hablante y luego traduce 24. Esto duplica el tiempo de las reuniones, y la IA puede ayudar mediante reconocimiento de voz y transcripción en tiempo real, haciendo más eficiente el trabajo 25. Herramientas como DeepL pueden usarse para preparar terminología y glosarios en tiempo real 26. Además, existen técnicas híbridas como SightConsec, donde el intérprete se apoya en la transcripción automática y posteriormente interpreta a partir de ese texto 25.

La interpretación simultánea requiere traducir al mismo tiempo que se habla 27. La IA puede ofrecer traducciones simultáneas en tiempo real con plataformas como Wordly e Interprefy 28. Wordly, por ejemplo, permite a los asistentes escuchar la interpretación en su idioma preferido desde sus propios dispositivos 29. Meta también desarrolló un modelo de IA capaz de traducir el habla en más de 100 idiomas 30. Sin embargo, la precisión y fluidez en entornos complejos aún están en desarrollo, y los intérpretes humanos siguen siendo esenciales en eventos de alta exigencia cultural o temática 28. La integración de datos, la privacidad y la confidencialidad son otros retos pendientes 32.

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Plataformas de traducción e interpretación por IA

Existen numerosas plataformas para traducción e interpretación con IA, con distintas funciones e integraciones. Suelen dividirse según el uso principal: traducción en vivo, de texto o de documentos 34.

Plataformas de traducción en vivo:

Stenomatic: Traducciones de audio y subtítulos en tiempo real para más de 130 idiomas; se adapta a eventos presenciales, virtuales o híbridos 34.
Microsoft Translator: Integrado con el ecosistema Microsoft, admite traducción de voz a texto y voz a voz en tiempo real, compatible con Skype y Teams 34.
Wordly: Ofrece interpretación simultánea en tiempo real en más de 50 idiomas; los asistentes pueden escucharla en sus propios dispositivos 29.
Interprefy: Solución de interpretación simultánea y traducción con IA, que se integra en múltiples plataformas de videollamada 34.
Boostlingo AI Pro y Clevercast: Capacidades de interpretación y traducción en vivo, con integración en Zoom, Webex, etc. 35.

Plataformas de traducción de texto:

DeepL Translator: Reconocido por su precisión y comprensión contextual; ofrece ajustes de tono y glosarios 34.
Google Translate: Herramienta versátil con más de 100 idiomas, traducción de texto y voz, y modo sin conexión 34.
Reverso: Ideal para estudiantes y profesionales, brinda traducciones, ejemplos de uso y herramientas de aprendizaje 34.
QuillBot: Traductor basado en IA con soporte para 45 idiomas; útil en viajes, investigación o aprendizaje 36.

Plataformas de traducción de documentos:

Smartling: Emplea IA con modelos de lenguaje extensos (LLM), automatizando flujos de trabajo y control de calidad 37.
Lokalise AI: Usa IA generativa para traducir de forma rápida y precisa, integrado en un sistema de gestión de traducciones (TMS) 38.

Otras plataformas:
Amazon Translate, Yandex Translate, Promt, iTranslate, Papago, InterpretBank, entre otras, ofrecen distintos enfoques, desde APIs hasta traducción neuronal especializada 39.

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Áreas de especialización de la traducción por IA

La traducción por IA suele dar buenos resultados en dominios con terminología estable y patrones repetitivos:

Documentación técnica: Manuales y especificaciones técnicas 40.
Contenido legal: Traducciones de contratos o documentos jurídicos (se requiere revisión humana) 40.
Subtitulado y creación de subtítulos: Rápida generación de subtítulos para videos y películas 41.
Marketing y publicidad: Adaptación de textos a diferentes mercados 41.
Atención al cliente y chatbots: Interacciones multilingües en tiempo real 41.
Redes sociales: Creación de contenido multilingüe para audiencias diversas 41.

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Traducción literaria y la IA

La traducción literaria plantea retos singulares. La IA no domina del todo la complejidad estilística, las sutilezas idiomáticas y las emociones 42, menos aún en poesía 43. La literatura requiere comprender el contexto, la cultura y la intención del autor, algo que la IA, por muy entrenada que esté, aborda solo de forma parcial 43. En idiomas con estructuras morfológicas complejas, las dificultades se intensifican.

Aun así, la IA puede ofrecer un borrador que sirva de base para un traductor humano 44. Amazon KDP, por ejemplo, desaconseja el uso de IA para la traducción literaria y exige que se declare si se empleó 45, ante la relevancia de la “voz” del autor y cuestiones de derechos de autor 46. Algunos experimentos han incluido obras como La Ilíada, La Odisea o Cien sonetos de amor 47, con resultados muy variables. La mayoría coincide en que la IA aún no sustituye la calidad de un traductor literario 45.

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Perspectivas a corto, mediano y largo plazo de los traductores e intérpretes

El auge de la IA ha suscitado debates sobre el futuro de los traductores e intérpretes. Mientras algunos creen que la IA los reemplazará 48, otros la ven como una aliada que potencia su productividad 49.

Corto plazo:

Eficiencia y productividad: La IA agiliza la labor, permitiendo asumir más proyectos 50.
Nuevas oportunidades: Aparecen áreas como la posedición, la gestión de proyectos de TA y la preparación de datasets 51.
Mayor especialización: La IA no maneja bien contenidos highly specialized, lo que incrementa la demanda de expertos humanos 52.

Mediano plazo:

Transformación del mercado laboral: La IA traerá oportunidades, pero también requerirá nuevas destrezas tecnológicas 52.
Colaboración humano-IA: La máquina asume tareas de alto volumen y repetitivas; el profesional humano aporta sensibilidad cultural y creatividad 53.
Accesibilidad e inclusión: La IA facilita subtítulos, traducción en vivo y comunicación para personas con discapacidad auditiva o con otras necesidades lingüísticas 53.

Largo plazo:

Integración total de la IA: Se prevé un perfeccionamiento en calidad, eficiencia y cobertura.
Evolución de las habilidades: Los traductores deberán especializarse en posedición, gestión de proyectos y dominios muy complejos 52.
Posible desplazamiento laboral: Si bien no se espera una sustitución total, algunos puestos podrían automatizarse 54.

Aun así, la IA no lo resuelve todo; la figura del traductor humano sigue siendo vital para garantizar la precisión y la sensibilidad cultural. La colaboración humano-IA se perfila como la clave de un futuro conectado e inclusivo.

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Consideraciones éticas de la traducción por IA

La IA aplicada a la traducción plantea desafíos éticos:

Privacidad de datos: El procesamiento de grandes volúmenes de información en servidores ajenos puede comprometer la confidencialidad 33.
Sesgos en los algoritmos: Si los datos de entrenamiento contienen prejuicios, la IA puede reproducirlos 20.
Responsabilidad por la precisión: ¿Quién responde si la IA comete errores graves? ¿El desarrollador, el usuario, el traductor que hace posedición? 57.
Otras consideraciones: Interpretaciones erróneas, gestión de presupuestos y transparencia en el uso de IA 58.

Resolver estas cuestiones éticas requiere la colaboración de lingüistas, informáticos y expertos en ética, en busca de modelos justos y transparentes.

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Aspectos adicionales

Hay otros elementos relevantes en la intersección de la traducción, la interpretación y la IA:

Calidad: Pese a los progresos, la intervención humana todavía marca la diferencia en la precisión final 59. Los estudios muestran que la traducción humana supera a la IA en ciertos aspectos lingüísticos y de contenido 60, si bien la IA destaca en velocidad y consistencia 59.
Posedición: Revisar y corregir las traducciones de la IA se ha convertido en una habilidad esencial para los traductores 62. Se contemplan distintos niveles de posedición (ligera o completa) y estándares como la norma ISO 18587 65.
Impacto en el mercado laboral: La IA crea nuevas oportunidades, por ejemplo, en la generación de datos o la gestión de proyectos 66. Aquellos que no se adapten a las tecnologías emergentes podrían quedar rezagados 67.
Impacto en la industria de la traducción: Las mejoras en rapidez y eficiencia permiten a las empresas traducir más contenido y llegar a audiencias antes inalcanzables 11.

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Investigaciones y publicaciones

La investigación sobre traducción, interpretación y IA crece cada año. Aumenta el número de modelos de código abierto y se publican cada vez más estudios 68. Algunas áreas de interés:

Evaluación de la calidad de la TA: Desarrollo de nuevas métricas que midan precisión, fluidez y adecuación cultural 42, así como pruebas con grandes modelos de lenguaje (LLM) 69.
Formación de traductores en la era de la IA: Adaptación de planes de estudio para incluir posedición y tecnología lingüística 70.
Ética de la IA aplicada a la traducción: Privacidad, sesgos y responsabilidad legal 71.
Futuro de la traducción: Tendencias laborales y emergentes tecnologías 72.
Otras líneas: Aplicación de la IA en la academia, aprendizaje automático, creación de activos digitales 73 75. Una revisión reciente apunta que la IA mejora la velocidad, consistencia y rentabilidad, aunque persisten desafíos en la calidad 76.

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Conclusiones

La IA está revolucionando la traducción y la interpretación de maneras inimaginables hace apenas unas décadas. A pesar de sus limitaciones (falta de contexto profundo, sensibilidad cultural, matices creativos), su capacidad para procesar grandes volúmenes de texto, traducir en tiempo real y abaratar costos ha transformado la industria. Además, ha generado nuevas oportunidades profesionales, como la posedición y la gestión de proyectos 51.

El futuro de la traducción apunta a una colaboración humano-IA, donde la IA gestione tareas automatizadas y de gran escala, mientras que los traductores aporten creatividad, sensibilidad cultural y validación final. Para estos profesionales, será clave adquirir nuevas habilidades, especializarse en dominios específicos y mantenerse al día con las tecnologías más recientes.

Por lo tanto, no, los traductores no han “valido madre”. Se han transformado en un perfil más versátil y tecnológico, que trabaja codo a codo con las máquinas para derribar las barreras lingüísticas en un mundo crecientemente globalizado.

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Mutatis mutandis

Alejandro Zenker: editor, librero, traductor y fotógrafo.

¿Valieron madre los traductores? Un análisis del estado actual de la traducción realizada o asistida por IA

Alejandro Zenker

Evolución de la traducción en la era de la computadora

Estado actual de la traducción por IA

Cobertura lingüística de la IA

Interpretación por IA

Plataformas de traducción e interpretación por IA

Áreas de especialización de la traducción por IA

Traducción literaria y la IA

Perspectivas a corto, mediano y largo plazo de los traductores e intérpretes

Consideraciones éticas de la traducción por IA

Aspectos adicionales

Investigaciones y publicaciones

Conclusiones

Obras citadas

Alejandro Zenker

Evolución de la traducción en la era de la computadora

Estado actual de la traducción por IA

Cobertura lingüística de la IA

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Áreas de especialización de la traducción por IA

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Conclusiones

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