La inteligencia artificial ha revolucionado el sector de la traducción. Las herramientas de traducción ayudadas por la IA, como las memorias de traducción y los sistemas de reconocimiento de voz, han facilitado el acceso a idiomas menos utilizados y han promovido un proceso de traducción que abarca cada vez mayores volúmenes de texto con una sorprendente precisión, naturalidad y coherencia en su resultado.
A su vez, la IA plantea desafíos porque todavía no es capaz de traducir interpretando el contexto y los matices culturales de cada sociedad. También supone consideraciones éticas sobre el manejo de datos que pueden ser confidenciales o sensibles.
Aunque la traducción sigue evolucionando a la par de las nuevas tecnologías, la experiencia y la creatividad humanas siguen siendo indispensables para garantizar traducciones precisas, culturalmente apropiadas y atractivas. La aparición de nuevos puestos de traducción pone de manifiesto la necesidad de un trabajo mixto entre hombre y máquina para asegurar producciones de calidad.
Nuevas oportunidades como traductor
Aunque empresarios y expertos en tecnología expresaron sus temores sobre las consecuencias negativas que la IA podría tener en la humanidad, especialmente luego del crecimiento exponencial de Chat GPT, la realidad es que en el campo de la traducción ha creado nuevas oportunidades laborales. Ahora es habitual que las agencias consulten a profesionales para conocer su experiencia trabajando con estas nuevas tecnologías, a la que consideran una aliada.
1. Posteditor de traducción automática
Los sistemas de traducción automática utilizan sofisticados algoritmos y redes neuronales para traducir textos automáticamente, pero a menudo producen resultados imperfectos. El papel de un posteditor de traducción automática consiste en revisar y editar el contenido traducido por la máquina, garantizando la precisión, la fluidez y el cumplimiento de la terminología específica del sector o las preferencias del cliente.
Los posteditores también tienen la tarea crucial de mantener el significado y el tono del texto original, al tiempo que mejoran la legibilidad y la naturalidad. Este trabajo combina las habilidades lingüísticas con la capacidad de comprender y trabajar con sistemas de IA de forma eficaz.
2. Especialista en datos y formador en IA
Los sistemas de traducción basados en IA dependen en gran medida de grandes cantidades de datos multilingües para mejorar su rendimiento y precisión. Los especialistas en datos y los formadores de IA desempeñan un papel fundamental en la recopilación y gestión de estos conjuntos de datos para entrenar eficazmente los modelos de IA.
Los especialistas en datos recopilan, limpian y organizan datos específicos de cada idioma procedentes de diversas fuentes, garantizando la disponibilidad de material de entrenamiento de alta calidad para los sistemas de IA. También colaboran con expertos lingüísticos para crear glosarios, guías de estilo y memorias de traducción, que contribuyen a la comprensión y precisión generales del sistema.
Los formadores de IA, por su parte, colaboran estrechamente con los equipos de desarrollo para ajustar y optimizar los modelos de IA. Analizan y evalúan los resultados generados por el sistema, identifican las áreas de mejora y actualizan los datos de entrenamiento en consecuencia. Este proceso iterativo de formación y perfeccionamiento de los modelos de IA ayuda a mejorar la calidad de la traducción con el paso del tiempo.
3. Traductor creativo y especialista en localización
Los sistemas de traducción basados en IA a menudo tienen dificultades con los contenidos creativos y los matices culturales. Esto ha dado lugar a un nuevo trabajo de traducción que implica adaptar y ajustar las traducciones a los mercados de destino específicos.
Los traductores creativos y los especialistas en localización colaboran con los creadores de contenidos, los profesionales del marketing y las empresas y son responsables de transmitir el mensaje original con precisión, teniendo en cuenta las sensibilidades culturales, las expresiones idiomáticas y las preferencias locales.
