Inteligencia artificial en traducción: por qué la revisión humana sigue siendo esencial

La inteligencia artificial ha cambiado profundamente la forma en que producimos y traducimos texto.

Las herramientas de traducción automática y los modelos de inteligencia artificial generativa pueden hoy traducir miles de palabras en pocos segundos y producir resultados que, a primera vista, parecen naturales y convincentes.

Esto representa un avance tecnológico significativo.

Pero también introduce un problema menos evidente: cuanto más convincente parece una traducción, más fácil puede resultar confiar en un error que no parece un error.

Existe una diferencia fundamental entre producir un texto lingüísticamente plausible y garantizar que ese texto transmite con precisión el contenido del original.

Es en esa diferencia donde la revisión humana sigue siendo esencial.

El error más peligroso es el que parece correcto

Un error ortográfico o una frase mal construida son fáciles de identificar.

Una frase perfectamente escrita que transmite una idea diferente es mucho más problemática.

Un sistema de inteligencia artificial puede seleccionar una acepción incorrecta de una palabra, omitir una restricción, alterar una relación lógica, resolver una ambigüedad o añadir implícitamente una explicación que no figura en el original.

El resultado puede seguir sonando completamente natural.

Este problema es especialmente relevante porque los modelos generativos están diseñados para producir lenguaje coherente y plausible. La calidad de la formulación no constituye, por sí sola, una prueba de la calidad de la traducción.

Traducir no es sustituir palabras

Una traducción profesional no consiste en encontrar en otra lengua una palabra equivalente para cada palabra del original.

Las lenguas dividen la realidad de maneras distintas y los conceptos no siempre coinciden.

Esto resulta especialmente evidente en la traducción jurídica.

El término inglés consideration, por ejemplo, tiene un significado específico en el derecho contractual de los sistemas de common law. Traducir automáticamente la palabra por «consideración» puede producir una frase lingüísticamente posible en español sin transmitir el concepto jurídico en cuestión.

El problema no se resuelve buscando una correspondencia en un diccionario. Primero hay que comprender el concepto y solo después decidir cómo representarlo en la lengua de llegada.

El mismo principio se aplica a la terminología financiera, empresarial, administrativa, científica o técnica.

El contexto puede estar varias páginas atrás

Otra limitación de un enfoque puramente frase por frase es que el significado rara vez termina en la frase.

Un pronombre puede remitir a una entidad identificada anteriormente. Un término puede haber sido definido al inicio de un contrato. Una abreviatura puede adquirir un significado específico dentro del documento. Una decisión terminológica tomada en la página 2 debe mantenerse coherente en la página 40.

Por ello, la traducción debe analizarse como documento y no únicamente como una sucesión de segmentos independientes.

Esta lectura global permite valorar no solo si una frase es posible, sino si es la frase correcta en ese texto concreto.

La traducción automática y la IA generativa no son exactamente lo mismo

También es importante distinguir tecnologías diferentes que, en el lenguaje corriente, suelen agruparse bajo la denominación de «inteligencia artificial».

Los sistemas de traducción automática se desarrollan específicamente para transformar contenido de una lengua a otra.

Los grandes modelos de lenguaje utilizados en herramientas de IA generativa tienen una función mucho más amplia. Pueden traducir, resumir, explicar, reformular, desarrollar argumentos y producir contenido nuevo.

Esa versatilidad puede ser útil, pero crea una diferencia importante.

En un resumen o una explicación, hacer más clara una idea implícita puede ser deseable.

En una traducción fiel, puede constituir una alteración del original.

El traductor debe distinguir entre lo que dice el texto, lo que probablemente quiere decir y lo que podría añadirse para hacerlo más claro.

No siempre son lo mismo.

Entonces, ¿no debe utilizarse inteligencia artificial para traducir?

Esa conclusión sería excesiva.

La inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa en el trabajo lingüístico. Puede ayudar en la investigación, permitir comparar soluciones, contribuir a detectar incoherencias o producir una primera versión susceptible de posedición posterior.

La propia Dirección General de Traducción de la Comisión Europea utiliza este tipo de tecnología. La Comisión desarrolló eTranslation y sus traductores pueden consultar resultados de traducción automática como recurso opcional.

Este ejemplo es importante precisamente porque muestra que la tecnología y la intervención humana no tienen por qué ser alternativas.

El uso de una herramienta no determina, por sí solo, la calidad del resultado.

La determina el proceso en el que se integra esa herramienta.

¿Cómo evalúa la Comisión Europea la calidad de una traducción?

El enfoque de la Dirección General de Traducción resulta especialmente ilustrativo.

La Comisión define una traducción adecuada a su finalidad como aquella que transmite el mismo significado y efecto del original y, al mismo tiempo, funciona con naturalidad en la lengua de llegada. Su sistema de calidad tiene en cuenta el contexto, el público destinatario y el riesgo asociado a cada documento.

No todos los errores tienen las mismas consecuencias.

Una imprecisión en un texto informativo de uso efímero no presenta necesariamente el mismo riesgo que un error en un acto jurídico, contrato o documento destinado a producir efectos administrativos.

Por ello, los textos de mayor riesgo justifican profesionales más experimentados y controles de calidad más exhaustivos.

Es una lógica que también se aplica fuera de las instituciones europeas: el método de traducción debe ser adecuado a la finalidad y al riesgo del documento.

La propia traducción automática advierte de que puede equivocarse

Hay un detalle especialmente revelador.

En sus páginas Europa traducidas automáticamente, la Comisión Europea explica que la calidad y exactitud de la traducción automática pueden variar considerablemente entre textos y pares de lenguas y que no garantiza la exactitud de los resultados producidos automáticamente. Para la legislación de la Unión remite a las versiones auténticas disponibles en EUR-Lex.

Esto no significa que la traducción automática sea inútil.

Significa que una traducción automática y una traducción validada no son lo mismo.

¿Qué es la posedición?

Cuando una traducción automática constituye una base suficientemente buena para trabajar, puede someterse a posedición.

La posedición profesional no consiste simplemente en hacer que el texto sea más elegante.

Implica cotejar la traducción con el original, corregir errores de sentido y terminología, eliminar omisiones o adiciones indebidas, garantizar la coherencia y obtener un texto adecuado a la finalidad definida.

La importancia de esta actividad está suficientemente reconocida como para que exista una norma internacional específica.

La ISO 18587:2017 establece requisitos para la posedición humana completa de resultados de traducción automática y para las competencias de los profesionales responsables de esa tarea. La norma publicada se encuentra actualmente en proceso de revisión.

¿Por qué es especialmente importante en la traducción jurídica?

Un documento jurídico no es solo lenguaje.

Es lenguaje inserto en un sistema conceptual.

Términos aparentemente similares pueden representar instituciones jurídicas diferentes en distintos ordenamientos. Palabras corrientes pueden adquirir un significado técnico. Una modalidad verbal puede alterar el alcance de una obligación. Una traducción demasiado explicativa puede eliminar deliberadamente una ambigüedad presente en el original.

En estos casos, no basta con preguntarse si la solución elegida es lingüísticamente probable.

Es necesario determinar si es jurídicamente adecuada en ese contexto.

Esto puede exigir la consulta de legislación, jurisprudencia, bases terminológicas institucionales, documentación oficial u otras fuentes especializadas.

La revisión profesional añade precisamente esa capa de investigación y validación.

También existe una cuestión de confidencialidad

Antes de introducir un contrato, escrito procesal, informe, documento de identidad u otro contenido de un cliente en una herramienta externa de IA, existe una cuestión anterior a la propia calidad de la traducción:

Siempre que haya datos personales, el tratamiento sigue sujeto al Reglamento General de Protección de Datos.

El artículo 5 del RGPD establece, entre otros, los principios de licitud, lealtad y transparencia, limitación de la finalidad, minimización de datos y exactitud.

El Supervisor Europeo de Protección de Datos también ha publicado orientaciones específicas sobre IA generativa y protección de datos, señalando, entre otras cuestiones, la necesidad de considerar la finalidad del tratamiento, las responsabilidades de las entidades implicadas y los derechos de los interesados. Estas orientaciones se dirigen directamente a las instituciones, órganos y organismos de la Unión Europea, pero constituyen una referencia institucional útil para comprender los problemas que plantea el uso de IA generativa.

¿Y el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial?

La Unión Europea también dispone de un marco jurídico específico para la inteligencia artificial.

El Reglamento (UE) 2024/1689 — Reglamento de Inteligencia Artificial establece normas armonizadas en materia de IA en la Unión Europea y adopta un enfoque diferenciado en función de los riesgos asociados a los sistemas y a sus usos.

Sin embargo, el Reglamento de Inteligencia Artificial no funciona como una norma de calidad de traducción y su existencia no significa que una traducción producida por un determinado sistema haya sido validada lingüísticamente.

La calidad de la traducción sigue teniendo que evaluarse de forma independiente.

El verdadero papel del traductor está cambiando

Durante mucho tiempo, la imagen tradicional del traductor era la de una persona que producía por sí misma cada frase de la traducción.

Las herramientas actuales hacen que esa descripción sea cada vez menos completa.

Las memorias de traducción, las bases terminológicas, la investigación automática, la traducción automática y la inteligencia artificial pueden intervenir, en distintos grados, en el proceso de trabajo.

El valor profesional se desplaza cada vez más hacia aquello que la tecnología no resuelve automáticamente: seleccionar, interpretar, verificar, contextualizar y asumir la responsabilidad de las decisiones tomadas en el texto.

Esto hace que la competencia humana sea menos visible en algunas fases del proceso, pero no menos importante.

En determinados documentos, la hace aún más importante.

La pregunta correcta

Preguntar simplemente «¿esta traducción se ha realizado con inteligencia artificial?» dice hoy relativamente poco sobre la calidad del resultado.

Hay preguntas mejores:

¿Qué herramienta se utilizó?

¿Con qué finalidad?

¿El documento era adecuado para ese proceso?

¿El resultado se cotejó íntegramente con el original?

¿Se validó la terminología?

¿Se tuvieron en cuenta el contexto y la finalidad del documento?

¿Hubo un profesional responsable del resultado final?

Al final, sea cual sea la tecnología utilizada, la cuestión esencial sigue siendo muy sencilla: