La implantación de la inteligencia artificial (IA) ha supuesto una revolución social a tantos niveles que ríete tú de la irrupción de la cantante Rosalía hace unos años. La tenemos en todas partes (a la IA, queremos decir, porque a Rosalía ya un poquito menos) y hay quienes la defienden como una madre defendería a sus retoños: con uñas y dientes. Otros, en cambio, consideran que ya se está pasando de ubicua y la observan con la ceja levantada.
Motivos no les faltan a unos ni a otros, seguramente.
La IA está demostrando ser una herramienta muy útil, con bastantes posibilidades (y no pocas áreas grises desde el punto de vista ético, dicho sea de paso), que parece ofrecer múltiples ventajas en cuanto a velocidad, coste y eficiencia. Muchos la usan a diario y la han integrado entre bien y muy bien en su flujo de trabajo. Hay decenas y decenas de cursos que te enseñan a exprimirla al máximo porque ya no es que sea el futuro, sino el presente. De hecho, pocos pondrán en duda que ha llegado para quedarse.
Pero, por otro lado, empiezan a surgir voces que lamentan ese estar en todas partes y, en el caso específico de los textos producidos con ella, se quejan de lo que algunas personas, no exentas de malicia, ya han dado en llamar «estilo ChatGPT». Seguro que empieza a sonarte: esos textos que son muy correctos, incluso intachables desde varios puntos de vista, pero que también son un poco… ¿cómo decirlo?… grises, demasiado homogéneos. Como esos actores de películas «slasher» que son todos muy «monos» y jóvenes pero todos son iguales; que saben hacer bien su trabajo, pero tampoco les pidas mucho más.
Pues bien, en el caso de las traducciones hechas con IA, estas tienen sus propios problemas específicos. Y sí, está claro que la herramienta evoluciona a una velocidad pasmosa, pero hoy por hoy (septiembre de 2025) dichos problemas siguen ahí. De modo que, si te parece, echémosles un vistazo a cuatro de los principales problemas y estudiemos posibles soluciones.
PROBLEMAS PARA TRADUCIR TEXTOS COMPLEJOS: A ChatGPT, por ejemplo, se le da de cine traducir frases más o menos sencillas y textos sin muchas vueltas. Lo hace con una precisión bastante asombrosa. Sin embargo, cuando la cosa se torna un pelín más compleja, ya puede suponerle cierto reto. Es lo que ocurre con textos literarios o periodísticos, sin ir más lejos, donde puede haber matices y referencias que van más allá del contexto puro y duro que se le da por escrito a la máquina. Pero, como sabemos que no es lo mismo decírtelo que mostrártelo, hemos hecho una prueba. Le hemos pedido a ChatGPT que nos traduzca al inglés el siguiente texto que nos hemos inventado: «Verónica Echegui ha sido una actriz de enorme talento a la que nos han arrebatado demasiado pronto. Desconozco todo lo que podría haber hecho, pero para nosotros ella siempre será la Juani». La traducción que propone ChatGPT es esta: «Verónica Echegui was an actress of enormous talent who was taken from us far too soon. I don’t know everything she could have done, but to us, she will always be Juani». Aparte de ese «Desconozco todo lo que podría haber hecho» traducido de forma bastante pobre e imprecisa como «I don’t know everything she could have done» (más atinado habría sido algo así como «I can’t imagine all the things she could have done»), el notorio detalle que se le ha escapado a la IA es ese juego de palabras de la última oración: «ella siempre será la Juani», que hace referencia muy directa al debut cinematográfico de la actriz en la película «Yo soy la Juani», de Bigas Luna. La IA ha optado por traducirlo como «she will always be Juani», obviando que el título oficial en inglés de esta misma película no fue «I am Juani», sino «My name is Juani» (con lo que, para mantener de forma adecuada el juego de referencias, debería haberlo traducido como «her name will always be Juani»).
TRADUCCIONES DEMASIADO LITERALES: Este es un problema que se lleva arrastrando desde los inicios de la IA (cuántos chistes y memes a costa del traductor de Google nos han alegrado la vida, ¿verdad?). Y, si bien con el tiempo se ha logrado solucionar en muchos casos, la verdad es que sigue ocurriendo, sobre todo cuando el contexto desempeña un papel decisivo a la hora de interpretar ciertas expresiones. Pero, de nuevo, como sabemos que no es lo mismo decírtelo que mostrártelo, hemos hecho una prueba. Le hemos pedido a ChatGPT que nos traduzca al inglés el siguiente texto que nos hemos inventado: «Tu hermano es guapo pero más pesado que una vaca en brazos. Y para muestra un botón: ayer estuvo taladrándome el cerebro erre que erre hasta que logró que accediera a acompañarlo a cenar». La respuesta que nos ha dado es la siguiente: «Your brother is handsome but more annoying than carrying a cow in your arms. And here’s proof: yesterday he kept drilling into my brain, going on and on until he finally got me to agree to go to dinner with him». Parece que ha hecho muy buen trabajo, ¿cierto? Pues no, resulta que a simple vista ya vemos dos errores bastante serios: por un lado, ese «more annoying than carrying a cow in your arms» (frase hecha que no existe en inglés y que ni siquiera tendría razón de ser, pues en español sí se produce un juego de palabras con la doble acepción de ese «pesado», mientras que en el «annoying» inglés no lo hay en absoluto) y, por otro, ese «he kept drilling into my brain» (que podría servir como metáfora más o menos literaria, pero no tanto como expresión coloquial de uso común, que es como de verdad se utiliza en el texto original; así pues, cambio de registro no solicitado).
MATICES CULTURALES Y LOCALIZACIÓN: A la IA aún le cuesta muchísimo localizar, es decir, interpretar las referencias culturales y los matices locales del texto fuente y adaptarlos debidamente al texto meta. Esto adquiere una importancia decisiva cuando el texto original recurre a expresiones que solo una audiencia específica emplea y comprende. Una vez más, veámoslo con un ejemplo. Le hemos pedido a ChatGPT que nos traduzca al inglés el siguiente texto que nos hemos inventado: «Tengo muchas ganas de ver la nueva película de Emerald Fennell. En cuanto la estrenen…, ¡PEC!». Habrá algún lector que aquí se haya quedado con cara de «¿PEC? ¿Qué diablos significa eso?». Te lo explicamos, «boomer»: es nada más y nada menos que la sigla de la expresión «por el culo», que a su vez es una forma reducida de la expresión «me lo meto por el culo», usada por los jóvenes en la actualidad para referirse al modo en que consumen con gran entusiasmo un producto que les encanta (normalmente, uno de tipo audiovisual, aunque no tiene por qué). Pues bien, la traducción que ha sugerido ChatGPT para nuestro texto es esta: «I’m really looking forward to seeing Emerald Fennell’s new movie. As soon as it’s released… BAM!». ¿Podríamos considerar «BAM» una buena alternativa para «PEC»? Antes de responder a eso, veamos por qué la IA la ha usado (citamos literalmente de su propia explicación): «»¡PEC!» parece una onomatopeya o una expresión sonora que indica emoción o inmediatez, como «¡zas!» o «¡bam!», por lo que «BAM!» es una equivalencia posible en inglés». Salta a la vista que la IA no ha entendido qué significaba esa palabra ni mucho menos ha sabido traducirla, sino que se ha limitado a hacer una presuposición y cruzar los dedos esperando acertar. Dos opciones mucho más adecuadas para ese «PEC» habrían sido «I’ll devour it» o «I’ll eat that up», expresiones coloquiales más o menos equivalentes que también parecen usar bastante los jóvenes angloparlantes.
COHERENCIA Y FLUIDEZ: Son dos de las características que más diferencian un texto bien escrito. De hecho, cada lengua tiene su lógica interna a este respecto, y créenos que tampoco es fácil que una máquina se ajuste a ello. Al fin y al cabo, en el fondo esta se limita a replicar patrones. De modo que si un texto consta de, pongamos, cinco frases, la IA te va a traducir esas frases una detrás de otra. Pero quizá la lengua de destino permita unir dos de esas frases, de tal modo que incluso suene más natural y fluido. O al contrario: quizá en la lengua de origen hay una frase que, al traducirla, queda demasiado larga, por lo que convendría dividirla al menos en dos. Esto último ocurre mucho al traducir del inglés al español, de hecho, pues en la segunda lengua siempre se usa un mayor número de palabras (que, además, son bastante más largas), con lo que la frase que en inglés tal vez sonaba bien de pronto pierde mucha fluidez en el otro idioma y se vuelve muy engorrosa de leer. Desde luego, la IA no va a tomar esas decisiones por sí sola.
Ahora bien, ¿cómo solucionamos todo esto? Cualquier gurú de las IA te dirá que entrenando a la máquina, que dedicándole tiempo y esfuerzo (ambos en bastantes cantidades) para adiestrarla y refinar su uso. Nosotros te diremos que, si quieres ahorrarte quebraderos de cabeza e incertidumbres innecesarias, otra opción que vale la pena es recurrir a un profesional (humano) que sepa cazar al vuelo estos detalles y te pueda ofrecer servicios de posedición de traducciones generadas con IA. Y olvídate de preocupaciones.