Nota del editor: En esta sección compartimos textos publicados originalmente por nuestra casa matriz, World Literature Today (WLT), ahora en edición bilingüe. El presente texto fue publicado originalmente en World Literature Today Vol. 99, Nro. 6 en noviembre de 2025.
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¿Queremos vivir en una sociedad en la que los humanos son cada vez más marginados, desprovistos de oficio y de moral? El autor se enfoca en la traducción literaria como caso de prueba para indagar en el tema.
El 11 de noviembre de 2024, apareció un artículo en la edición online de Guardian, bajo el título “‘Es cada vez más desconcertante’: ¿Puede la IA reemplazar a los traductores?”. El motivo del artículo era el anuncio de que la editorial holandesa Veen Bosch & Keuning (VBK) utilizaría traducción generada por IA para lo que denominaron “ficción comercial” —esto es, asumimos, ficción de entretención con un potencial y número amplio de lectores, pero sin grandes aspiraciones al arte—. En respuesta a la crítica recibida por traductores y autores, la editorial declaró que la IA sería utilizada solo con permiso de los autores. Un vocero de VBK, citado en un artículo anterior de Guardian, especificó que “habrá una fase de edición y a los autores se les ha pedido autorización para esto. No estamos creando libros con IA; todo empieza y concluye con labor humana”, una afirmación totalmente absurda. Según el director comercial de VBK:
Este proyecto consta de menos de diez títulos, todos de ficción comercial. No utilizaremos títulos literarios. Esto tiene una base experimental y solo estamos incluyendo libros en que los derechos en inglés no han sido vendidos, y no prevemos la opción de vender los derechos en inglés de estos libros en el futuro (el énfasis es mío).
Como apunta el artículo de Guardian del 4 de noviembre, en mayo de 2024 VBK fue comprada por Simon & Schuster (S&S), una transnacional estadounidense. Cabe destacar que, según The Bookseller, esta fue la primera adquisición de S&S de una editorial que no publica en inglés. Pero no se mencionó que S&S había sido adquirida, a su vez, por la firma de inversión Kohlberg Kravis Roberts. En otras palabras, S&S ahora lucra para KKR.
En la actualidad, las compañías usan la IA para generar un producto (en este caso, una traducción) lo más rápido y barato posible, con el fin de maximizar las ganancias de sus accionistas. El incremento de ganancias, en este caso, se produce a expensas de los traductores humanos, como voy a aclarar luego. Solo este recorte de gastos debería hacernos vacilar, porque ejemplifica el proceso general por el cual la riqueza de los dueños de compañías de medios y tecnología se está multiplicando. El espectáculo que dieron los cinco multibillonarios dueños de la tecnología, sentados en la palestra junto a Trump en su inauguración, debería decirnos de qué se trata todo este proceso: la consolidación de la riqueza y el poder en manos de unos pocos. Pero aquí me voy a limitar a los asuntos relacionados con la traducción.
La frase “de base experimental” merece especial atención. Un editor que quiere probar la IA solo para ver qué pasa (como yo podría meter un texto desafiante en DeepL o Google Translate después de haberlo traducido, para ver qué me ofrece) probablemente no lo anunciaría. Es difícil no ver esto como parte del panorama general. Según el artículo de 6 de abril de 2024 en el New York Times:
El año pasado en Meta, dueño de Facebook e Instagram, los gerentes, abogados e ingenieros barajaron comprar la editorial Simon Schuster para trabajos a largo plazo, según algunas grabaciones de reuniones internas, obtenidas por el Times…
Ahmad Al-Dahle, el vicepresidente de IA generativa de Meta, les dijo a sus ejecutivos que su equipo había usado prácticamente todos los libros en inglés —de ensayos, poemas y artículos nuevos— disponibles en internet para desarrollar un modelo, según las grabaciones de reuniones internas, que fueron compartidas por un empleado.
“Meta no puede competir con ChatGPT a menos de que consiga más data”, le dijo el Sr. Al-Dahle a sus colegas. En marzo y abril de 2023, algunos líderes en desarrollo de negocios, ingenieros y abogados de la compañía se reunían a diario para abordar el problema.
Algunos proponían pagar diez dólares el libro, por la licencia completa de nuevos títulos. Discutían la posibilidad de comprar Simon & Schuster, que publica a autores como Stephen King, según las grabaciones (el énfasis es mío).
Muchos de nosotros asumimos que la traducción literaria debiera estar fuera de los límites de la IA, porque implica una complejidad tanto estilística como emocional. Sin embargo, como hemos comprobado, algunos personajes más grandes y poderosos que S&S y KKR —personajes directamente comprometidos en el desarrollo de la IA, que han invertido cientos de millones de dólares en investigación y desarrollo— están planteando un juego estratégico a largo plazo. Lo que se está jugando es el empeño por reducir la dependencia de trabajo humano profesional y costoso, y reducir todas las cualidades a cantidades calculables en todas las áreas que sea posible. Si este esfuerzo prospera, los autores y los traductores, incluidos los traductores literarios, corren el riesgo de transformarse en víctimas de la mentalidad corporativa.
“Muchos de nosotros asumimos que la traducción literaria debiera estar fuera de los límites de la IA, porque implica una complejidad tanto estilística como emocional.”
De hecho, estamos viendo lo que podría denominarse fordismo digital. El fordismo es el proceso —llamado así en referencia a Henry Ford y acuñado a comienzos del siglo pasado— que explica el reemplazo de mecánicos experimentados que construían automóviles por trabajadores de ensamblaje en línea, en nombre de la estandarización y la eficiencia. Las habilidades que los mecánicos habían perfeccionado durante años de experiencia dejaron de ser requeridas, lo que desembocó en un progresivo declive del oficio. Pero el descontento era alto y se acercaba al 400 % de rotación anual, por lo que Ford aumentó los salarios ($5.00 por una jornada de ocho horas, en comparación con $2.34 por una jornada de nueve horas). Sin embargo, los traductores no recibirán ningún incremento, porque el propósito ahora es reducir la dependencia de su trabajo. Sean cuales sean los beneficios que emergen de la estandarización y la eficiencia, debemos preguntarnos cómo estas ganancias se comparan con la pérdida de aptitudes profesionales, experiencia, y el orgullo y la independencia que estas confieren al individuo.
Hace unos veinticinco años atrás, los desarrolladores de las llamadas herramientas de memoria de traducción, como Trados, aseguraban a los traductores que sus productos eran diseñados solamente para asistir a los traductores de textos comerciales y técnicos. Estas herramientas solo ofrecerían sugerencias almacenadas a partir de un corpus de traducciones, tanto de trabajos previos de los mismos traductores como de agencias de traducción que los clientes corporativos hubieran contratado para realizar la traducción. No había nada de qué preocuparse, nos dijeron. “Tírate al agua, está tibia”, escuché una vez. Pero aunque ese tipo de ayuda parecía, al principio, beneficiar a muchos traductores, pronto salió a la luz que las agencias estaban usando estas herramientas para controlar el proceso de traducción. Eventualmente, empezaron a forzar su uso. Como es obvio, las tarifas por palabra disminuyeron, porque se alegaba que las herramientas de memoria de traducción hacían el proceso más rápido. Pero el aumento en la velocidad suele hacerse a costa de la calidad; estas herramientas acostumbran a los traductores a conformarse con traducciones “aceptables”. Y es así porque, aunque lo que produce la máquina es casi siempre comprensible, no suele ser lo óptimo, y es más fácil dejarlo pasar. Esto se transformó en un problema que llevó a algunas agencias a preguntarse qué hacer con una producción que alcanza el 80 % de calidad. El agua estaba, en realidad, bastante fría.
En efecto, los traductores se han convertido en meros componentes auxiliares de la máquina de traducción. Eso es el fordismo digital. Y, claro está, los empleos de traducción completa —es decir, de textos en los que el traductor trabaja de comienzo a fin— se han vuelto más escasos y menos convenientes. Un artículo del 26 de agosto de 2024 en Slator (que se autodenomina “Inteligencia de la Industria del Lenguaje”), hecho a partir de una encuesta realizada a 260 “lingüistas”, afirma que “cerca del 50 % de los lingüistas freelance han pensado en cambiar de carrera”. Sospecho que la crisis de precariedad económica y de satisfacción profesional ha golpeado más fuerte a los traductores que a los intérpretes, al menos por ahora, pero es difícil verificarlo, ya que el reporte de Slator no distingue entre intérpretes y traductores. Slator, siempre partidario de la consolidación de la industria y de la IA, podría desglosar eso por mí (si yo estuviera dispuesto a pagar $260 por su “Guía profesional de Slator: el futuro de los empleos en la industria del lenguaje” de ochenta páginas).
Una vez reconocido el potencial de lucro, la industria de la traducción corporativa empezó a consolidarse. Los inversores de riesgo y las empresas de capital privado invirtieron grandes cantidades de dinero, y querían obtener una rentabilidad contundente de sus inversiones. Comencé a documentar este proceso a modo de ejercicio en 2015, en “A Timeline of RWS Acquisitions” (Cronología de las adquisiciones de RWS), y aquí ofrezco un ejemplo ilustrativo.
El proceso de fusiones y adquisiciones terminó desembocando en la creación de unas cuantas megaagencias llamadas “proveedores de servicios lingüísticos” (LSP). (La transición de “oficina” a “agencia” a “LSP” merece un análisis). Con inyecciones masivas de capital, los LSP adquirieron empresas de traducción más pequeñas y otras empresas cuyas especializaciones les dieron una ventaja competitiva. En 2015, RWS Group, una gran agencia de traducción con sede en Inglaterra, compró Corporate Translations, Inc., una agencia pequeña y respetada de traducción médica de Connecticut, por 70 millones de dólares. Eso fue solo el inicio; dos años después compró Moravia, con sede en la República Checa, por 320 millones de dólares, y así sucesivamente. En junio de 2017, RWS Group anunció que reemplazaría a sus más de cien traductores internos con poseditores de traducción automática porque “son nuestros recursos más costosos”. Esto es fordismo digital. Para entonces, la verdadera naturaleza del impulso hacia la traducción automática debería haber sido evidente para todos, si los traductores hubieran reconocido lo que estaba pasando.
La corporativización de la traducción ha tenido otro efecto negativo para los traductores y los textos. Como cualquier disciplina seria, la traducción de textos complejos por parte de un traductor dedicado tiene el potencial de ser transformadora. Los traductores que trabajan, por ejemplo, con textos jurídicos o científicos, absorben y aprenden a reproducir formas de pensamiento que también pueden moldear e influir en su propio pensamiento. Esto no solo se debe a la investigación que implica necesariamente una traducción experta, como señala Michele Hutchison en el artículo de Guardian citado antes, sino sobre todo a la relación del traductor con el texto y su mensaje. Este proceso de compromiso se afianza con cada traducción de un texto completo, en la que el traductor se enfrenta varias veces al problema de transmitir las convenciones, modos y expectativas de una lengua a otra.
“La traducción de textos complejos por parte de un traductor dedicado tiene el potencial de ser transformadora.”
En una conferencia de la Asociación de Traductores de Nueva Inglaterra en 2011, le pregunté a Alon Lavie —un defensor de la traducción automática que participó como ponente, y que ahora es investigador y asesor en IA—: “¿Hay algo en la traducción automática (MT) que permita a los traductores desarrollar las habilidades necesarias para traducir material más complejo?”. Su respuesta fue contundente: “No creo; pero tampoco creo que lo haya en las TMT (herramientas de memoria de traducción)”. Las herramientas de memoria de traducción, continuó, son poco más que traducción automática en bruto.
Lavie había admitido sin quererlo que la dependencia de la traducción automática (y, por extensión, de la IA) llevaría a la precarización del oficio de los traductores, al interrumpir la interacción directa e intensa mediante la cual los traductores desarrollan niveles cada vez mayores de comprensión y experiencia. Los defensores argumentaban que esta deficiencia se compensaría con mejoras en la tecnología y con la contratación de traductores como posteditores de la traducción automática, como ocurrió en RWS. Pero existe una gran diferencia entre lidiar con la amplitud y complejidad de las ideas presentes en un texto completo, y detectar y corregir errores superficiales o sutiles de gramática, voz y vocabulario en un texto con el que uno no está profundamente familiarizado y al que no se ha dedicado plenamente desde el principio.
Como es habitual, Slator denomina “upskilling” (mejora de habilidades) al proceso de adaptación a los requisitos corporativos:
En respuesta a la evolución del mercado, los lingüistas están mejorando sus competencias activamente. Un tercio de los encuestados adquirió nuevas habilidades en IA durante el año anterior, y el 45 % aumentó sus conocimientos en la materia.
Las tareas para las que se contratan lingüistas, además de la posedición de traducción automática (MTPE), incluyen indicaciones para la IA, gestión de terminología, gestión de datos y categorización, etiquetado y anotación de datos para entrenar modelos lingüísticos extensos (LLM).
Ninguna de las “tareas” que Slator cita, incluida la posedición, es en realidad traducción. Todas son componentes o funciones mecánicas del procesamiento de datos en una cadena de montaje digital: cualidades convertidas en cantidades. Probablemente, a quienes sean formados para realizar estas “tareas”, les será difícil adquirir las habilidades necesarias para una traducción más compleja e íntegra.
Slator también pasó por alto las justificadas preocupaciones de la Société française des traducteurs sobre el uso de la IA, en un artículo del 3 de julio de 2024, que se centra en la innegable pérdida de trabajo para los traductores. Sin embargo, la declaración de la sociedad planteó el siguiente punto crucial:
Las herramientas de IA generativa como ChatGPT, lanzadas en 2023, son software de estimación estadística. Fascinantes por su alta velocidad y naturalidad en las respuestas, lo que sugiere calidad. Sin embargo, en un análisis más detallado, un hablante nativo o un profesional experimentado no tardará en detectar errores, cambios semánticos e incluso contradicciones u omisiones. Más grave aún, la IA generativa produce información parcial o totalmente falsa y la presenta como verdadera, ya que prefiere “alucinar” cuando carece de datos, antes que no decir nada (énfasis en el original).
La IA generativa alucina porque no puede plantear preguntas críticas. La calidad es imposible sin pensamiento.
Muchas veces me he preguntado si una resonancia magnética funcional (IRMf, que mide el consumo de oxígeno) iluminaría diferentes áreas del cerebro en una persona que traduce un texto completo y en otra que analiza un texto preexistente en busca de errores e imprevistos. Sospecho que sí. Quizás estas pruebas ya se hayan realizado. Si no es así, deberían.
También existe la tendencia común, no solo en traducción, a acostumbrarse a formulaciones imprecisas e incluso erróneas. Pero el problema va mucho más allá. Es probable que la IA conduzca a una mayor precarización del oficio, ya que los jóvenes en particular la utilizan para producir ensayos y otros textos que parecen casi humanos, pero que requieren poca o ninguna competencia o conocimiento para su realización. ¿Con qué van a comparar lo que escupe la IA? ¿Sobre qué base intentarán siquiera hacer esa comparación? ¿Y cuál será el efecto acumulativo de la IA en el uso del lenguaje en la sociedad? ¿Contribuirá a la evolución del lenguaje y la comunicación en un mundo en constante cambio? ¿O eventualmente limitará lo que se puede pensar, escribir y decir? Estas son preguntas que exceden el alcance de este ensayo, pero es necesario abordarlas.
“¿Cuál será el efecto acumulativo de la IA en el uso del lenguaje en la sociedad?”
El potencial transformador de la traducción en general aplica poderosamente a la traducción literaria en particular. En mi propia experiencia —que incluye la traducción de obras académicas, diarios y extensos corpus epistolares de los siglos XIX y XX—, a veces me he sentido como un invitado en la mente del autor que trata de identificarse con sus procesos de pensamiento y emularlos. Con un autor vivo, este intercambio constante no solo esclarece mi propia comprensión, sino también, por lo general, la del autor. Es por esto que una traducción puede, muchas veces en beneficio propio, alejarse de la obra original. Ese proceso de esclarecimiento resulta del compromiso del traductor con el texto y con el autor. Tres borradores son comunes. La prescripción de una sola edición, como propone VBK, es absurda. Una traducción literaria responsable y receptiva implica mucho trabajo. La alianza que se forma entre autor y traductor puede ser profunda; en un caso propio, se convirtió en una relación que duró más de veinte años. ¿Qué probabilidades hay de que un poseditor (que procesa el resultado de una máquina por un pago menor) desarrolle tal compromiso con un trabajo, con la persona que lo produjo o con la oportunidad de crecimiento personal?
El tema de la identificación y la interrogación como aspectos esenciales de la traducción no se limita a los autores vivos. Una vez traduje unas 450 cartas escritas en la década de 1880 entre una joven institutriz de Constantinopla y su madre en Pforzheim, Alemania. Parte de mi labor consistía en penetrar en la mente de una mujer de diecinueve años de otra época que vivía en un lugar y una situación totalmente ajenos a mí, y también a ella, mientras intentaba adaptarse. Con ese fin y otros, leí una de las novelas de suspenso que, según ella, le había servido de consuelo cuando se sentía desanimada (Los misterios de París, de Eugène Sue). Yo alimentaba la esperanza de descubrir su verdadera nobleza.
Esta identificación con una persona que ya no existe refleja fielmente los procesos psíquicos a través de los que intuimos los universos mentales y emocionales de los demás. La capacidad de hacer esto es la base de la empatía, sin la cual las relaciones y la comprensión —y, añadiría, la traducción valiosa de material personal— son imposibles.
Este proceso necesita de un acto de imaginación, nutrido por una imagen del escritor que se va puliendo, elaborando con el tiempo y con la dedicación que caracteriza a la traducción profunda. ¿Se parecía mi imagen de esta joven a la persona real? No hay cómo saberlo, y otro traductor bien podría haber resaltado cualidades diferentes de las cartas. Con todo, quiero pensar que ambas traducciones serían más vibrantes y fieles a su experiencia como resultado de nuestro esfuerzo.
Los programas de IA no pueden reflejar la experiencia y el desarrollo personal, porque en realidad no son capaces de experimentar. Y como que se basan en la lógica algorítmica para simular que sí lo hacen, terminan por socavar la capacidad de acción humana.
Esta forma de entender la traducción, que parte de la perspectiva del traductor humano, es fundamentalmente incompatible con el afán de lucro de las corporaciones. Los traductores, claro, necesitan ser remunerados. Pero a diferencia de Henry Ford, quien tuvo que aumentar el salario de sus empleados para mantener las líneas de montaje en marcha, no veo evidencia de tales intenciones entre los fordistas digitales. Los traductores simplemente están siendo eliminados.
La marginalización de seres humanos trasciende a los traductores. Mientras preparaba este ensayo, recibí el siguiente mensaje por email de un amigo historiador en Alemania:
La semana pasada, fui a una ponencia sobre “IA en la enseñanza universitaria”, y el expositor (de informática) no tenía idea del tipo de trabajo que hace un cientista social o humanista. Estaba totalmente de acuerdo con que la IA escriba “textos” de cero, sobre todo para los estudiantes. Sus ideas se centraban en el nivel “científico” de las ciencias. Quedé pasmado. Eso significa que no hay necesidad de que los historiadores sigan existiendo… ¡Va a ser difícil convencer a la gente que ostenta el poder (financiero) de la relevancia de las humanidades!
Está claro que no es deber de las corporaciones el proveer a los traductores o a cualquier otra persona de experiencias de crecimiento, pero la pregunta fundamental es esta: ¿queremos vivir en una sociedad en la que los humanos son cada vez más marginados, desprovistos de oficio y de moral? Hemos visto cómo los textos traducidos y las personas que los traducen se ven disminuidos por las limitaciones de la tecnología algorítmica. Pero en la lista de pérdidas, no nos olvidemos de los lectores, la amplia audiencia para la que trabajan tanto autores como traductores. ¿Se van a habituar a la homogeneización que la traducción automática y la IA imponen, porque está basada en estimaciones estadísticas? ¿Se convertirán, por lo tanto, en lectores cada vez más incompetentes y carentes de discernimiento? ¿Se ha de deteriorar más y más la comprensión? No lo sabemos, pero parece que lo descubriremos pronto.
Cambridge, Massachusetts
Traducción de Micaela Paredes Barraza
Publicado por primera vez en World Literature Today, Vol. 99, Nro. 6 de noviembre de 2025.
