La traducción, práctica que sostuvo la transmisión del saber desde la Septuaginta hasta la era digital, enfrenta hoy una transformación profunda. Un estudio de Microsoft Research, que analizó 200 mil interacciones con Copilot entre enero y septiembre de 2024, ubica a intérpretes y traductores como la ocupación más vulnerable ante la irrupción de la inteligencia artificial (IA) generativa.
La razón, según el informe, es técnica y contundente: casi todas las tareas nucleares del traductor coinciden con aquellas en las que los modelos de lenguaje ya obtienen altos índices de éxito.
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Cobertura, éxito y alcance: por qué la IA encaja con la traducción
El estudio evalúa la resiliencia laboral según tres ejes: si la IA ya se utiliza en esa ocupación, qué tan bien completa las tareas y qué proporción del trabajo puede asumir. En el caso de los traductores, la coincidencia es casi total. El 98% de las actividades profesionales aparece en el uso de Copilot, desde escribir y editar textos hasta reunir información y procesar significados culturales.
En estas áreas, la tasa de finalización y satisfacción es alta, lo que sugiere que la tecnología no solo asiste de manera puntual, sino que puede cubrir una fracción amplia del oficio. Esa combinación explica por qué la traducción se encuentra junto a escritores, editores y representantes de servicio al cliente entre las ocupaciones más expuestas, mientras que los oficios físicos o manuales figuran entre los menos vulnerables.
La voz del experto: matices que resisten la automatización
Eliezer Nowodworski, traductor e historiador de la Universidad de Tel Aviv, nacido en Argentina y residente en Israel desde 1980, reconoce que el uso de la inteligencia artificial ya es parte del presente de la profesión. “El uso de las IA para la traducción no es el futuro: es el presente”, afirma, aunque advierte que existen dimensiones humanas imposibles de reducir a instrucciones automáticas. “Hay matices que el traductor conoce o debe conocer, mientras que la IA requiere que se la alimente con prompts. Yo puedo saber de antemano que un texto es irónico o está dirigido a un público no especializado”, señala.
Para ilustrar la diferencia, propone un ejemplo cotidiano: “Si yo le digo a una persona ‘sube al quinto piso’, entiende de inmediato lo que debe hacer. Para un robot, en cambio, habría que detallar cada paso: llamar el ascensor, abrir puertas, verificar si hay pasajeros, cerrar todo y presionar el botón correcto. Esa es la distancia entre el entendimiento humano y la literalidad de la máquina”.
Para él, la sensibilidad contextual —reconocer ironía, identificar públicos o elegir registros adecuados— sigue siendo patrimonio del traductor humano. También alerta sobre riesgos de confidencialidad: “Imagina que debo traducir para la fiscalía unas escuchas telefónicas que implican a unos gángsters. Las IA suelen alimentar el algoritmo, lo que facilita que el texto se filtre”.
Además, recuerda que muchas decisiones lingüísticas son, en realidad, decisiones culturales y políticas. “Río Grande o Río Bravo pueden referirse al mismo cuerpo de agua, pero usar uno u otro nombre es una declaración de principios”. Su conclusión es clara: “Debemos asumir la realidad y considerarla herramienta de apoyo. Los luditas pueden ganar alguna que otra batalla, pero terminan perdiendo la guerra”.
Marco normativo: protecciones emergentes (y lagunas)
En México, un reciente documento legislativo, la “Propuesta de Marco Normativo para la Inteligencia Artificial” presentada en julio de 2025 en el Senado, anticipa parte del debate. Aunque no se dedica un apartado exclusivo a los traductores, reserva la protección de derechos de autor a las creaciones humanas y propone un registro obligatorio para aplicaciones de IA, incluidas las de traducción automática.
Esto garantiza que las traducciones realizadas por personas continúen reconocidas como obras protegidas y que las plataformas tecnológicas se sometan a mecanismos de certificación y transparencia. No obstante, persiste un vacío en torno al uso de traducciones humanas previas para entrenar modelos: la ley no aclara qué derechos corresponden a los traductores cuyo trabajo ha sido utilizado como insumo para algoritmos.
¿Amenaza o herramienta? Caminos para la profesión
El panorama muestra una doble realidad. Por un lado, la IA replica con eficacia la mayor parte de las funciones del traductor y amenaza con homogeneizar el lenguaje. Por otro, democratiza el acceso a servicios lingüísticos y abre nuevas oportunidades para quienes sepan integrarla.
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Sobre esto, Nowodworski comenta que las habilidades del traductor deben evolucionar: revisión crítica, curaduría de estilo y especialización temática son esenciales para no quedarse atrás frente a la IA.
“Como suele ocurrir, la academia suele atrasar con respecto al mercado y capacita a profesionales para una realidad del pasado (apenas unos años atrás). Claro que las viejas teorías deben ser estudiadas para entender, pero hay que reducir esa brecha,” comentó.
La estrategia de la profesión apunta, entonces, a dominar estas competencias y a aplicar estándares de transparencia que permitan rastrear cómo se llegó a una versión traducida.