La velocidad a la que avanza la traducción automática es increíble. Hace unos años, las traducciones que producían las máquinas eran prácticamente incomprensibles. Pero ¿ahora?, ahora pueden «parecer» bastante buenas. Como mínimo, te ayudan a entender de qué va el mensaje. No obstante, una vez que la máquina de traducción automática te entrega el texto, ¿de verdad el trabajo está terminado?
La respuesta es no. Al menos, no si quieres que tu contenido suene profesional, natural y, lo más importante, que sea correcto en español. Ahí es donde entra en juego la posedición de textos, también conocida como PE o MTPE (Machine Translation Post-Editing)
Conoce un poco más sobre la posedición de textos
Según la AIETI (Asociación Ibérica de Estudios de Traducción e Interpretación), la posedición es «la corrección que realiza un traductor profesional de una traducción “en bruto” generada previamente por un programa de traducción automática (TA)».
En otras palabras, es el proceso de revisar y perfeccionar un texto que se ha traducido automáticamente para que coincida con el significado del texto original, tenga sentido, se entienda y sea correcto en todos los aspectos.
Antes de la popularización de los grandes modelos lingüísticos (las inteligencias artificiales), la posedición se usaba, principalmente, para corregir traducciones de traductores automáticos como Google Translate o DeepL. Ahora, también se aplica a los textos traducidos por IA como Gemini, ChatGPT o Copilot, entre otros.
En resumen, puedes pensarlo de esta manera: la traducción automática hace el borrador y, después, el traductor profesional lleva a cabo la edición final para transformarlo en una traducción de calidad.
Los puntos ciegos de las herramientas de traducción automática
Un error muy común es pensar que los textos traducidos por IA o por máquinas son lingüísticamente perfectos. Si bien es cierto que, por norma general, no encontrarás errores como simples faltas de ortografía, las máquinas suelen fallar con las reglas más complejas o ambiguas de la gramática, la sintaxis y la puntuación.
Los errores gramaticales más comunes: el inglés detrás del español
El principal problema que surge cuando las máquinas traducen textos de inglés al español es lo que una buena amiga mía llama «el español transparente». Es decir, cuando detrás del texto en español, puedes ver claramente la estructura de la frase, las expresiones o el vocabulario en inglés. Te muestro algunos ejemplos.
Gerundios por todas partes, ya sean correctos o no
Uno de los errores más comunes de la traducción automática es el uso incorrecto del gerundio en español. En inglés, su uso es superflexible, justo lo contrario que en el español. En español, hay contadas ocasiones para usar el gerundio; es mucho más estricto. Así pues, en la posedición de los textos traducidos por IA o traducción automática desde el inglés, constantemente, me encuentro:
- Gerundio de posterioridad: uso del gerundio para describir una acción que ocurre después del verbo principal. Por ejemplo, «Me juró que vendría, no haciéndolo nunca» en lugar de «Nos juró que vendría, pero no lo hizo nunca» o «Hubo un accidente de coche, causando tres heridos» en vez de «Hubo un accidente de coche que causó tres heridos». Este tipo de gerundio solo es aceptable cuando las acciones ocurren prácticamente al mismo tiempo: «Salió de la oficina dando un portazo».
- Gerundio como modificador de un nombre: los gerundios en español no son adjetivos, por norma general. Podemos encontrar casos ya asentados como «agua hirviendo», pero generalmente, su uso como modificador de un nombre es incorrecto. No diríamos «El niño sujetando la pelota es rubio», diríamos «El niño que sujeta la pelota es rubio».
Los errores de puntuación, mayúsculas y estilo
Aunque los motores de IA y traducción automática se saben de pe a pa las reglas de ortografía, no lo tienen tan claro con las reglas estilísticas y ortotipográficas establecidas en el español.
- Las comillas: la mayoría de traductores automáticos usan, por defecto, las comillas inglesas (“”) en lugar de las recomendadas, las latinas («»).
- La coma antes de «y» en las enumeraciones: las traducciones automáticas, a menudo, mantienen la coma antes de la «y» final en las enumeraciones (la coma de Oxford, en inglés), y esto es, generalmente, incorrecto en español.
- El uso de las mayúsculas: cuando veo un título con todas las primeras letras de cada palabra en mayúscula, mi primer pensamiento es: «esto es una traducción automática o lo ha generado una IA». En español, el uso de las mayúsculas tiene unas reglas muy estrictas, y los títulos y encabezados también deben seguirlas. Otro caso es el de las mayúsculas tras el símbolo de dos puntos «:». En español, una frase que comienza después de dos puntos, casi siempre, debe empezar con una letra minúscula. La excepción es que se trate de una cita directa o un nombre propio. Las máquinas suelen utilizar por defecto una letra mayúscula, ya que el inglés lo hace.
La falta de naturalidad y matices
Las traducciones automáticas suelen tener dificultades con las expresiones, los verbos con matices y la fluidez de las frases. Aquí tienes algunos ejemplos.
- Traducciones literales: en ocasiones, las máquinas no entienden del todo el significado de una frase o, mejor dicho, la forma en la que lo diría un hablante nativo. Así pues, una máquina podría traducir «What do you mean we’re not going to the party?» literalmente como «¿Qué significa que no vamos a la fiesta?», lo cual resulta extraño. Un hablante nativo diría algo más parecido a «¿Cómo que no vamos a la fiesta?».
- Verbos reflexivos: los verbos reflexivos suelen ser subjetivos y complicados. Aunque «Él bebió su café» es gramaticalmente correcto, «Él se bebió el café» es mucho más natural y expresivo en español.
Para la posedición no solo basta con el ojo humano, tiene que ser un ojo humano profesional
Como has podido comprobar, la lista de errores que se cometen en los textos traducidos por IA o con traducción automática es larga. ¡Y me he dejado varios errores más fuera de la lista! Y es que, una máquina solo ve las reglas ortográficas literales; un traductor profesional ve el contexto, la intención y la naturalidad cultural de la frase. Y no solo eso, un corrector profesional se conoce las reglas de puntuación, mayúsculas, sintaxis, etc. como la palma de su mano. Así que puede ver los fallos y arreglarlos en la posedición de textos para que la traducción se adapte a las normas de la RAE.
Así pues, solo un humano profesional puede detectar el inglés que hay detrás del «español transparente» y transformar esas frases sin faltas de ortografía, pero poco naturales o con otro tipo de errores, en un texto de calidad que de verdad suene a español.