En los últimos meses, ninguno de los proyectos de traducción en los que trabajé eran de posedición. Todos eran de traducción humana. ¿Por qué? ¿No es que la traducción automática ya domina el sector? Lo cierto es que no. Hay muchas razones para seguir optando por la traducción solamente humana. En este artículo, vamos a ver dos.
¿Quién lee tus textos?
La primera razón por la que muchos clientes siguen eligiendo traductores humanos es la seguridad de los datos.
Una de las principales inquietudes en relación con las herramientas de inteligencia artificial y traducción automática tiene que ver con la confidencialidad. Estas herramientas se alimentan de datos para mejorar y también podrían usar la información que se comparte en las interacciones. En ocasiones, se puede configurar para que no lo hagan. Pero la mayoría de los planes gratuitos e incluso algunos pagos no garantizan la privacidad.
Existen muchas áreas en las que es imprescindible mantener la confidencialidad de los datos. Por eso, aún hay clientes que prefieren evitar los riesgos y contratar a traductores profesionales para todo el proceso.
Es muy importante tener en cuenta la privacidad y el uso de datos si usamos la IA como apoyo en las distintas etapas de un proyecto de traducción. Según la herramienta que estemos usando, quizás no sea buena idea cargar documentos completos. Primero hay que averiguar bien cómo usa los datos esa herramienta y consultar con el cliente si está de acuerdo en compartirlos. En todo caso, podríamos usar fragmentos que no contengan información sensible para hacer consultas puntuales en vez de subir el texto completo.
El sentido común no se automatiza
Otra razón por la que no se puede confiar ciegamente en la IA es que le falta sentido común.
La IA puede tener muchas utilidades, pero sigue siendo necesario que un humano revise el texto generado. Aunque algunas herramientas suenan tan bien que a veces lo olvidamos, la IA no tiene sentido común. No piensa. Solo se basa en datos y algoritmos. Así que se puede equivocar. Puede omitir información. Puede agregar información. Puede cambiar la información.
La IA depende de los datos que se hayan usado para entrenarla. Así que, por un lado, si no está entrenada para un conjunto de datos en particular, puede malinterpretar el texto, equivocarse, alucinar. Por otro lado, los datos que se usan para entrenarla también podrían contener errores.
Si en una traducción están en juego la salud y la vida, si hay referencias culturales sobre temas sensibles o si se usa el lenguaje de una forma creativa, humorística, coloquial o nueva, las IA pueden crear traducciones que se lean muy bien, pero contengan errores, contenido ofensivo o interpretaciones erróneas.
Incluso los grandes modelos de lenguaje más avanzados siguen generando el doble de errores que la traducción automática. Laszlo Varga, director de investigación de Nimdzi Insights[1].
¿Qué errores pueden generar las máquinas?
Hace un tiempo escribí un artículo en el que mencionaba varios de los errores frecuentes que hay que tener en cuenta en la posedición. Y hay más. Los que siguen son en su mayoría ejemplos tomados de traducción automática neuronal, pero todo tipo de inteligencia artificial se puede equivocar. Hay casos de errores gramaticales y de ortografía, problemas de interpretación y falta de naturalidad.
| Original | Traducción automática | Versión corregida |
| Gramática y ortografía | ||
| you smiled | sonriste | sonreíste |
| I love that we celebrate | Me encanta que celebramos | Me encanta que celebremos |
| I’ve got a meeting tomorrow | Me reuní mañana | Me reúno mañana |
| store visitors | almacenar a los visitantes | los visitantes de nuestras tiendas |
| I packed a bag | empacé una bolsa | armé un bolso |
| Palabras con varios significados (polisemia) | ||
| the power was out | la energía estaba afuera | se había cortado la luz |
| It was a tie | Era una corbata | Fue un empate |
| The first match I strike goes out | El primer partido que golpeo sale | El primer fósforo que enciendo se apaga |
| It still has the price stuck to the bottom. | Todavía tiene el precio atascado al fondo. | Todavía tiene el precio pegado abajo. |
| Traducciones literales | ||
| The building is very much under construction | El edificio está muy en construcción | El edificio está en plena construcción |
| completely cut off | completamente cortados | completamente aislados |
| ram-packed | lleno de carneros | abarrotado |
| they didn’t warm to her | no la calientaron | no se encariñaron con ella |
| Interpretación | ||
| a non-dog person | una persona que no es perro | una persona a la que no le gustan los perros |
| Just five little words: I need you to come | Solo esas cuatro palabras: Necesito que vengas | Solo esas tres palabras: “Necesito que vengas” |
| the money she had left | el dinero que había dejado | el dinero que le quedaba |
| Keep out of reach of children | Manténgase fuera del alcance de los niños | Mantenga el aparato fuera del alcance de los niños |
| Naturalidad | ||
| it was once | fue en otro tiempo | solía ser |
| I wore them for the first time | Me los puse por primera vez | Las estrené |
| Errores inesperados | ||
| 50 µg |  | 50 µg |
| Adam | Unapresa | Adam |
| shoplifting, fraud, and other criminal activities | el robo en tiendas, el fraude, el fraude y el fraude y otras actividades delictivas | el robo en tiendas, el fraude y otras actividades delictivas |
Es cierto que estos ejemplos están sacados de contexto, pero no me es posible compartir todo. De cualquier modo, por las correcciones se puede ver a qué se refería el original.
Muchos de estos errores se relacionan con el apego de la IA al inglés. Los ejemplos anteriores muestran que las herramientas de IA tienen un mejor manejo del inglés que del español y que tienden al inglés incluso cuando usan otros idiomas. Por eso, les cuestan más las normas específicas de otros idiomas, como el español. Algunos ejemplos son el género, la diferencia entre ser y estar, los tiempos pasados y el uso del subjuntivo. También parecen tener problemas con la c en español, como puede verse en el ejemplo de “empacé” en vez de “empaqué” y en este otro caso:
Este último no es de una traducción, es simplemente texto generado por IA. Lo que muestra que siempre pueden equivocarse, sea en una traducción o en la generación de textos en general.
En realidad, estos deslices son los más fáciles de detectar. Hay que prestarle más atención a lo que suena bien pero puede esconder errores más graves.
¿Qué idioma habla la IA?
Como decía antes, las IA manejan mejor el inglés. Es lógico, dado que la mayor parte de los datos que se usaron para entrenarlas está en inglés, así como la mayor parte del contenido de internet está en inglés. Según el sitio W3Techs, un 49,6 % del contenido en internet está en inglés. El español es el segundo idioma, con un 6,1 %. La diferencia sigue siendo enorme. Y aunque las IA siguen mejorando en distintos idiomas, hay que estar atentos también a esto.
Por otro lado, parece que hay que hacer una diferencia entre el idioma en el que fueron entrenadas y el idioma en el que reciben instrucciones. A este respecto, es curioso un estudio que hicieron un grupo de investigadores de la Universidad de Maryland y Microsoft sobre el desempeño de la IA según el idioma en el que recibe las instrucciones. El inglés es un idioma muy sintético y con un vocabulario que puede dar lugar a diferentes interpretaciones, sobre todo cuando no se aplica el humano sentido común. En el estudio, el inglés terminó en sexto lugar y el español, en cuarto. Pero ¿cuál es el idioma que mejor entiende la IA? El polaco.
Con olor a IA
Para terminar, quiero mencionar otra inquietud que existe en relación con la IA. Esta inquietud tiene que ver con que todo el contenido generado por IA se parece mucho. Es un fenómeno que hasta tiene nombre: “el mar de la mismidad”[2].
Quizás algunos lo vean como una nueva forma de comunicación. Sin embargo, para las empresas es negativo porque no pueden transmitir su mensaje de marca distintivo. Para la creatividad humana es negativo porque se pierde lo humano y se pierden capacidades cognitivas.
En conclusión, la IA es útil. Puede servir para acelerar procesos y delegar ciertas tareas, incluso como apoyo para la comprensión y para ciertas tareas más complejas, siempre con revisión humana. Pero no es infalible, así que hay que usarla con precaución.
Acá podés encontrar más información sobre mi trabajo como traductora profesional y los servicios lingüísticos que ofrezco.
Fuentes consultadas
Usage statistics of content languages for websites. <https://w3techs.com/technologies/overview/content_language>. [Consulta: 9 de julio de 2026].
¿Por qué la IA no habla igual todos los idiomas? La brecha lingüística que esconden los algoritmos. <https://theconversation.com/por-que-la-ia-no-habla-igual-todos-los-idiomas-la-brecha-linguistica-que-esconden-los-algoritmos-270017>. [Consulta: 9 de julio de 2026].
¿Cuál es el idioma que mejor entiende la IA? El español está por delante del inglés. <https://es.euronews.com/next/2025/11/02/cual-es-el-idioma-que-mejor-entiende-la-ia-el-espanol-esta-por-delante-del-ingles>. [Consulta: 9 de julio de 2026].
Por qué los chatbots de IA pueden estar volviéndote más tonto. <https://www.bbc.com/mundo/articles/c5y9wnll56no>. [Consulta: 9 de julio de 2026].
Your Brain on ChatGPT. <https://www.media.mit.edu/projects/your-brain-on-chatgpt/overview/>. [Consulta: 9 de julio de 2026].
Doshi AR, Hauser OP. Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Sci Adv. 2024 Jul 12;10(28):eadn5290. doi: 10.1126/sciadv.adn5290. Epub 2024 Jul 12. PMID: 38996021; PMCID: PMC11244532.
Dergaa I, Ben Saad H, Glenn JM, Amamou B, Ben Aissa M, Guelmami N, Fekih-Romdhane F, Chamari K. From tools to threats: a reflection on the impact of artificial-intelligence chatbots on cognitive health. Front Psychol. 2024 Apr 2;15:1259845. doi: 10.3389/fpsyg.2024.1259845. PMID: 38629037; PMCID: PMC11020077.
[1] En Build vs. buy in AI Translation: Choosing the path that drives ROI. <https://www.smartling.com/blog/build-vs.-buy-in-ai-translation>. [Consulta: 24 de marzo de 2026].
[2] Ver el artículo del blog de Hubspot: “Por qué tu contenido generado por IA suena como el de todo el mundo (y 4 formas de solucionarlo)”. <https://blog.hubspot.es/marketing/contenido-generado-por-ia>. [Consulta: 10 de marzo de 2026].
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