La IA y el futuro de las carreras de traductores

La traducción automática ha pasado por tres grandes etapas: sistemas basados ​​en reglas, sistemas estadísticos que dominaron la década de 2000 y traducción automática neuronal. Los sistemas neuronales se generalizaron alrededor de 2016, cuando Google trasladó Google Translate a su sistema neuronal. Le siguió DeepL en 2017. Ahora también se utilizan modelos de lenguaje grandes para la traducción y pueden recibir instrucciones sobre tono, audiencia y terminología. El mayor cambio en la profesión es la posedición de la traducción automática. En lugar de traducir desde cero, un lingüista corrige el resultado de la máquina. La posedición ligera tiene como objetivo lograr un texto comprensible y preciso. La posedición completa tiene como objetivo una calidad comparable a la traducción humana. La norma internacional ISO 18587, publicada en 2017, establece requisitos para una posedición completa. La posedición a menudo se paga a tarifas más bajas que la traducción, y muchos traductores reportan presión sobre los precios y un trabajo menos satisfactorio. Parte del contenido, como documentos internos o grandes volúmenes de reseñas de usuarios, ahora se traduce automáticamente sin ningún ser humano. Algunos trabajos siguen siendo humanos por razones claras. Las traducciones certificadas o juradas necesitan una persona que asuma la responsabilidad legal. El contenido médico, legal y crítico para la seguridad conlleva altos costos por errores. La traducción literaria y la transcreación de marketing dependen de la voz y el juicio cultural. La interpretación en tribunales y hospitales implica responsabilidad e interacción humana en vivo, incluso cuando la traducción de voz mediante IA mejora. Los lenguajes de bajos recursos con pocos datos de entrenamiento a menudo obtienen resultados de máquina más débiles. La idea errónea clave es que una producción fluida significa una producción precisa. Los sistemas neuronales producen texto fluido que puede ocultar omisiones, negaciones invertidas, números incorrectos o terminología inconsistente. Es posible que un lector que no conozca el idioma de origen nunca se dé cuenta. Es por eso que la revisión profesional es más importante precisamente cuando los errores son costosos. Los traductores se están adaptando especializándose en un dominio, desarrollando habilidades en gestión terminológica y control de calidad, trabajando como revisores y evaluadores de resultados de máquinas, asumiendo proyectos de localización y roles de ingeniería, u ofreciendo transcreación y consultoría.