Desafíos de la traducción automática: la importancia de la intervención humana en la era de la inteligencia artificial

Abstract

El capítulo analiza los principales desafíos de la traducción automática en el contexto actual de la inteligencia artificial, destacando sus limitaciones en términos de precisión semántica, estilo y adecuación en textos especializados. A través de un estudio comparativo entre distintos motores de traducción automática y una traducción humana de referencia, se evalúa la calidad de los resultados mediante métricas automáticas como BLEU, METEOR o BERT Score. Los resultados evidencian que, aunque las herramientas automáticas han mejorado significativamente, siguen cometiendo errores relevantes, especialmente en ámbitos como el científico-sanitario. El estudio concluye que la intervención humana sigue siendo esencial para garantizar la calidad, fiabilidad y adecuación de las traducciones, subrayando la necesidad de colaboración entre traductores profesionales e investigadores en tecnologías del lenguaje.

This chapter analyzes the main challenges of machine translation in the current context of artificial intelligence, highlighting its limitations in terms of semantic accuracy, style, and adequacy in specialized texts. Through a comparative study between different machine translation engines and a human reference translation, the quality of the outputs is evaluated using automatic metrics such as BLEU, METEOR, and BERT Score. The results show that, although automatic tools have significantly improved, they still produce relevant errors, especially in fields such as scientific and medical domains. The study concludes that human intervention remains essential to ensure the quality, reliability, and adequacy of translations, emphasizing the need for collaboration between professional translators and language technology researchers.