La máquina
La persona
Cómo lo hace
Traducir es, antes que nada, resolver ambigüedades. La misma palabra inglesa pide palabras distintas en español según lo que la rodea, y la máquina solo tiene el contexto para decidir:
Míralo
Una palabra, dos traducciones
«I went to the bank…»
Fui al banco a ingresar mi sueldo.
«Deposit» y «salary» empujan hacia la entidad financiera.
Fui a la orilla del río a pescar.
«River» y «fish» hacen que «bank» sea la orilla.
Fui al banco.
Sin más contexto, el sistema elige lo más frecuente en sus datos. Puede ser lo correcto o no.
La idea: Un traductor automático no busca palabras en un diccionario: elige la traducción que mejor encaja con todo lo que hay alrededor. Si el contexto no basta, gana lo frecuente.
Cómo se toma esa decisión ha cambiado mucho. Así habría traducido cada época una frase hecha inglesa que equivale a nuestro «estirar la pata»:
Míralo
011950-1990
Reglas
Diccionarios bilingües y reglas gramaticales escritos a mano.«He kicked the bucket last year»
«Él pateó el cubo el año pasado.» Palabra por palabra, gramatical y absurdo.021990-2016
Estadística
Tablas de equivalencias aprendidas de millones de frases ya traducidas (corpus paralelos).«He kicked the bucket last year»
«Pateó el balde el año pasado.» Mejora la fluidez, no el sentido.032016-2022
Neuronal
Redes que leen la frase entera antes de traducir. Llegan a los grandes traductores en línea.«He kicked the bucket last year»
«Estiró la pata el año pasado.» Reconoce la frase hecha porque la ha visto traducida.042022-hoy
Modelos de lenguaje
Los LLM traducen como parte de su generación general y aceptan instrucciones sobre registro o variedad.«He kicked the bucket last year»
«Murió el año pasado», o «estiró la pata» si le pides conservar el tono coloquial.
Dónde falla
En la práctica profesional, casi nadie traduce contra la máquina: se trabaja con ella. El motor produce un borrador y una persona lo revisa. Esa revisión se llama posedición, y quien la hace bien sabe qué errores buscar. Este borrador contiene los más habituales:
Interactivo
Posedita esta traducción
Original en inglés (un prospecto y un aviso de cliente, tratado de usted)
Please do not hesitate to contact us. The patient should not take this medication with alcohol. The device must be charged before use. Your account will be closed on Monday.Pulsa los fragmentos que te parezcan mal. Hay 3.
La calidad se mide con métricas automáticas como BLEU (cuántos trozos coinciden con una traducción humana de referencia) o COMET (que usa un modelo para estimar si el sentido se conserva), y con evaluación humana. Las métricas sirven para comparar sistemas entre sí, pero no detectan una negación perdida en un prospecto: eso sigue siendo revisión humana.
Las decisiones lingüísticas
- Posedición con criterio: saber dónde busca errores un motor y cuáles son graves según el tipo de texto.
- Terminología y registro: mantener un término igual en todo el documento y el tratamiento que pide el destinatario.
- Variedades: decidir si una traducción es para España, México o Argentina, y pedirlo explícitamente.
- Evaluación: diseñar las pruebas y las escalas con las que se compara un motor con otro.
En sistemas reales
- DeepL: motor de traducción neuronal especializado, con opciones de registro formal o informal y glosarios propios. Destaca en fluidez, que es también lo que hace menos visibles sus errores de sentido.
- Google Traductor: el traductor de mayor alcance, con más de cien lenguas. La calidad varía mucho entre pares: es alta entre lenguas con muchos textos paralelos y baja en las que tienen pocos.
- Asistentes conversacionales: los modelos de lenguaje traducen como parte de su generación general y aceptan indicaciones sobre variedad, registro o destinatario, algo que los motores clásicos no permiten. A cambio, son menos constantes de una ejecución a otra.