Impacto de la IA en la profesión de traductor.

La inteligencia artificial (IA) data de  la década de 1950. Se refiere a todos los métodos y herramientas utilizados por una máquina para imitar la inteligencia humana. En la actualidad la IA se utiliza en muchos campos de actividad (transcripción, traducción, comercio minorista, banca, producción, etc.).

Así, la inteligencia artificial puede hacer uso de tecnologías como el deep learning, big data, cloud computing o machine learning.

Los profesionales de la traducción llevan muchos años utilizando soluciones digitales en su profesión, con la TAO (traducción asistida por ordenador).

Hace unos quince años apareció la traducción automática, con Google Translate, que marcó el inicio de la traducción con IA. Sin embargo, este método pronto tuvo considerables limitaciones: la traducción era literal y a menudo contenía graves errores lingüísticos.

La IA entró de lleno en el campo de la traducción en 2017 con DeepL. Este software de traducción neuronal se basa en datos del sitio web de traducción Linguee, un diccionario multilingüe que compara traducciones en casi 20 idiomas. La traducción neuronal es un gran avance tecnológico que permite obtener un texto mucho más cualitativo y fluido que la traducción automática.

Como otros ejemplos de programas de traducción basados en IA podemos citar: Microsoft Translator, Systran, Meta, ChatGPT de OpenAI.

La IA permite traducciones extremadamente rápidas y de gran volumen que son cada vez más exactas y precisas. El software de traducción con IA que utiliza el aprendizaje automático tiene la capacidad de autocorregirse y mejorar la calidad de las traducciones generadas.

Otra ventaja para los usuarios es que son muy baratos (o incluso gratuitos) y abarcan una gama muy amplia de lenguas.

A pesar de sus numerosas ventajas, la IA dista mucho de ser infalible y sigue teniendo limitaciones en el campo de la traducción. Por ejemplo, esta tecnología no es capaz de adaptar la traducción al público destinatario.

Tampoco puede tener en cuenta los códigos y costumbres culturales locales, las expectativas del cliente, el estilo, la intención de la traducción, etc.

Tomado de: https://www.alphatrad.es/noticias/impacto-inteligencia-artificial-traductor