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¿Qué es exactamente la traducción automática? Características y usos de la herramienta más controvertida en el campo de la traducción

Seguramente ya hayas oído hablar de traducción automática, aunque no sepas al 100 % qué es, y seguramente te suenen nombres como Google Translate o DeepL. Sin embargo, el funcionamiento y uso de la traducción automática, así como su relación con la traducción profesional, siguen siendo desconocidos para la mayoría del público general. Por ello, en este artículo, intentaremos dar respuesta a esta y a otras preguntas relativas a este tema, en ocasiones tan controvertido.

¿Qué es la traducción automática?

La traducción automática (o TA) es el área de la lingüística computacional que investiga el uso de la tecnología para traducir textos o discursos de una lengua natural (la lengua de origen) a otra (la lengua meta).

Tipos de traducción automática

A grandes rasgos, se suelen diferenciar tres tipos de traducción automática:

Traducción automática basada en reglas (RBMT)

También llamada Rule-Based Machine Translation, este tipo de traducción automática funciona analizando la sintaxis de la lengua de origen y utilizando reglas lingüísticas y diccionarios bilingües para determinar la traducción en la lengua de llegada. Tiene la ventaja de que las reglas se pueden programar y, una vez establecidas, crear y mantener nuevos proyectos es bastante sencillo. En cambio, las traducciones son extremadamente literales y las reglas dependen mucho del contexto, con lo que no siempre son de aplicación. El modelo RBMT fue uno de los primeros en desarrollarse pero ya apenas se utiliza hoy en día.

Traducción automática basada en estadística (SMT)

Como su propio nombre indica, la traducción automática basada en estadística (o Statistical Machine Translation) se basa en la probabilidad de que una palabra o conjunto de palabras sea la traducción de otra para establecer equivalencias entre lenguas. Tiene la ventaja de que la programación es más rápida que la de RBTM y el resultado es menos literal. Sin embargo, es un modelo difícil de mantener, ya que el motor debe ser entrenado periódicamente y necesita millones de palabras para crear su corpus bilingüe. Esto implica que solo puede ser entrenado para las lenguas mayoritarias (inglés, español, francés…), ya que no hay suficiente documentación en lenguas minoritarias como para alimentar al motor de traducción.

Traducción automática neuronal o basada en redes neuronales (NMT)

Por último, la traducción automática neuronal o NMT, por las siglas del inglés Neuronal Machine Translation, utiliza redes neuronales artificiales para aprender de los corpus paralelos que recibe y traducir el texto/discurso correspondiente. Esto permite que su aprendizaje sea más profundo, pero también obliga a que los corpus que la entrenan sean enormes, por lo que sigue teniendo el mismo problema cuando se traducen lenguas minoritarias. Además, estos motores están entrenados como modelos de lenguaje, lo que implica que los resultados que ofrecen son estéticamente naturales, pero no necesariamente correctos. Esto lleva a que, en ocasiones, se den por buenos resultados que en un determinado contexto son erróneos, inexactos o están desactualizados. Un buen ejemplo de traductor automático neuronal es DeepL.

En la actualidad se está intentando incorporar la IA a estos sistemas de traducción automática neuronales. Si quieres saber mejor cómo funciona la IA en la traducción, echa un vistazo a nuestro blog sobre IA y traducción. 

Es importante tener en cuenta que la Traducción Automática es una herramienta diferente de las herramientas TAO (Traducción Asistida por Ordenador). Mientras que las herramientas TAO son programas que facilitan y hacen el proceso de traducción más eficiente (gestión documental y terminológica, cálculo de plazos y presupuestos, etc.), la Traducción Automática se centra únicamente en el paso de un idioma a otro. Para comprender mejor las diferencias, puedes consultar nuestro blog sobre TA y TAO.

Traducción automática: usos y limitaciones

Así pues, la traducción automática puede ser una herramienta útil en determinados contextos. Sin embargo, como toda herramienta, hay que saber cuándo y cómo utilizarla.

En ocasiones vemos casos en los que se evidencia un uso erróneo de la traducción automática, como es el caso de algunas cartas en bares o restaurantes, carteles publicitarios e incluso en los subtítulos de algunas plataformas de streaming. En estos casos, los errores son bastante evidentes y empeoran notablemente la experiencia de los usuarios o consumidores. En casos extremos, pueden tener consecuencias más graves, como veremos más adelante.

Entonces ¿cuándo puede sernos útil la traducción automática? A continuación, tenemos algunos ejemplos:

  • Documentos de uso interno: en muchas empresas, especialmente en las multinacionales, se envían documentos entre departamentos para informar o colaborar en proyectos conjuntos. Estos documentos suelen tener el único fin de dar información y no se suelen conservar durante mucho tiempo, por lo que no suele ser necesaria una traducción profesional. Además, en estos casos la inmediatez es una característica vital, por lo que una traducción automática puede ser suficiente.
  • E-mails, SMS u otro tipo de mensajería instantánea: Cuando las empresas contactan con clientes o proveedores extranjeros, se suelen intercambiar e-mails o mensajes en uno o varios idiomas. La traducción automática te puede ayudar a comprender rápidamente ese mensaje que no terminabas de entender.
  • Otros textos temporales de carácter meramente informativo: en general, la traducción automática puede ser útil en cualquier texto que no esté destinado al público o sea simplemente de uso puntual.

En cualquier caso y sea cual sea el uso que le queramos dar, es crucial revisar el texto que nos proporciona, ya que, por muy eficiente que pueda ser, la traducción automática no deja de ser un programa y puede cometer errores. Además, tiene sus limitaciones, entre otras:

No tiene en cuenta los elementos extralingüísticos

La traducción no solo consiste en trasladar palabras de una lengua a otra sino en trasladar significados. Un traductor humano tiene en cuenta elementos como el contexto del texto, el estilo del autor (formal o informal, enrevesado o directo, etc.) e incluso la sensibilidad cultural (especialmente importante en textos de marketing). La TA no puede integrar esos conocimientos, por lo que el texto final muchas veces resulta plano, inapropiado o chocante para el público objetivo.

Problemas terminológicos

La traducción automática no presta gran atención a la terminología que emplea en sus textos. Esto puede provocar dos problemas: por un lado, una falta de coherencia y unificación terminológica que lleve a confusión o errores en el lector, y por otro, terminología errónea, es decir, palabras cuyo significado no sea el del texto original. Esto es especialmente peligroso en ámbitos como el jurídico o el económico, donde un error de precisión en la terminología puede provocar pérdidas económicas o consecuencias legales.

Falta de información en idiomas minoritarios

Como hemos visto al principio del artículo, los motores de traducción necesitan millones de términos para poder configurar sus bases de datos. Para ello, suelen utilizar textos de internet, sin embargo, la mayor parte de estos textos está en unas pocas lenguas mayoritarias (inglés, francés, español) por lo que los motores no tienen material para elaborar los corpus que necesitan en otras lenguas más minoritarias. La traducción automática no puede, por lo tanto, ofrecer resultados mínimamente fiables salvo en las lenguas más habladas.

Falta de confidencialidad

Muchos de los documentos que se traducen contienen datos confidenciales que deben ser tratados con cuidado. Los motores de traducción automática gratuitos almacenan los datos sin tener en cuenta su carácter confidencial y, por lo tanto, sin el tratamiento correspondiente de acuerdo con la Ley Orgánica de Protección de Datos y el Reglamento General de Protección de Datos. Esto puede traer consecuencias, en ocasiones legales, ya que los motores disponibles en línea utilizan toda la información que adquieren de manera indistinta para alimentarse y dicha información puede quedar expuesta.

¿Qué ocurre cuando no se utiliza la traducción automática correctamente?

Como hemos comentado, en ocasiones se utiliza la traducción automática de manera errónea, generalmente por desconocimiento. Incluso instituciones públicas (ayuntamientos, organismos estatales…) han cometido errores en este sentido. A veces las consecuencias son simpáticos errores como estos que dan lugar a chistes y memes al respecto y solo afectan a la imagen, pero por desgracia, otras veces las consecuencias son más graves. 

En Estados Unidos, por ejemplo, hace apenas unos meses salió a la luz el escándalo de las peticiones de asilo rechazadas por culpa del uso de la traducción automática. Al parecer, el gobierno utilizaba un traductor automático para las entrevistas con las personas que solicitaban asilo. El traductor automático producía incongruencias, cambios de sentido y omitía información, lo que provocaba el rechazo de la petición de asilo. Así pues, numerosas personas en situación de inmigración quedaban desamparadas y sin poder comprender el motivo de su rechazo. En este artículo de The Guardian se denuncia este hecho. Sin embargo, no es la primera vez que se denuncia, incluso bufetes de abogados especializados en inmigración han expresado su descontento con las barreras lingüísticas que se imponen para todos estos procesos.

En resumen

Como vemos, hay varios tipos de traducción automática que han ido evolucionando con el tiempo. Sin embargo, y a pesar de su evolución, no es una herramienta que se pueda utilizar sin supervisión humana alguna ni en todos los contextos debido a sus limitaciones en cuanto a las lenguas minoritarias, la terminología o la confidencialidad, entre otros. De hecho, cuando se utiliza de manera equivocada, puede acarrear consecuencias más graves de lo que podemos pensar, especialmente en ámbitos como el jurídico o el económico, pero también en la traducción para marketing.

Por ello, en Lingua recomendamos contar siempre con la ayuda de un profesional que vele por que tus textos sean lo más fieles y exactos con respecto del original como sea posible. Tanto si lo que necesitas es una traducción, una revisión u otro servicio lingüístico, estamos aquí para ayudarte. Ponte en contacto con nosotros y te asesoraremos.

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