El 8 de noviembre de 1519 se produjo un encuentro extraordinario: Hernán Cortés se reunió con el emperador Moctezuma II. Por supuesto, ni uno ni otro entendían nada de lo que decía su interlocutor: Hernán Cortés hablaba español y Moctezuma hablaba náhuatl, pero ese problema fue resuelto gracias a dos traductores en cadena: Malinche traducía del náhuatl al maya, y Jerónimo de Aguilar pasaba del maya al español, y viceversa.
La historia está llena de traducciones legendarias como aquella, y en todas ellas los seres humanos dependíamos de traductores humanos para llegar a entender a la otra parte. Eso ha ido cambiando con diversas tecnologías, pero la que realmente está a punto de cambiarlo todo es la IA.
Con la IA hemos topado (y traducido)
De hecho, la tecnología de traducción ha ido paralela a la propia evolución tecnológica. De la traducción basada en reglas de la segunda mitad del siglo XX pasamos en los 90 a las traducciones automáticas estadísticas que por ejemplo acabó usando Google Translate. Estos sistemas buscaban la traducción "más probable", no la "más correcta".
Esos modelos estadísticos mejoraron con la traducción basada en frases, pero el salto definitivo lo dio DeepL, que apareció en 2017 para cambiarlo todo con el uso de redes neuronales y de la traducción automática neuronal. Google también había comenzado a adoptar ese sistema en 2016, y quedaba claro cuál era el camino.
Con la llegada de la IA generativa nos hemos encontrado con un potencial salto más en este campo. Hay ,eso sí, diferencias: estos sistemas se basan en grandes modelos de lenguaje (LLM) que luego son entrenados y afinados específicamente para traducción, lo que a priori les da ventaja a la hora de conseguir traducciones más naturales y versátiles.
La aplicación de los modelos de IA al ámbito de la traducción parece estar siguiendo los pasos de lo que hemos visto con la programación. Los desarrolladores han abrazado esa revolución y muchos nos hemos dado cuenta gracias al vibe coding que es posible programar sin saber programar.
Lo mismo ocurre claramente con estos sistemas que habilitan que sepamos hablar idiomas que en realidad no sabemos hablar. Las máquinas lo hacen por nosotros, y cada vez lo hacen mejor y de forma más inmediata.
La traducción en tiempo real está muy de moda y tanto Google como Meta —que lleva tiempo avisando— la están integrando en sus gafas actuales o futuras de realidad aumentada. Apple, que no suele lanzar cosas que no estén maduras, la acaba de integrar en sus AirPods. Puede que la experiencia de uso no sea perfecta de momento, pero es evidente que este tipo de función se va a convertir en algo más y más común, en una commodity tecnológica más.
La transición
Y esa transición que quiere convertir el acceso a traducciones de calidad en algo "trivial" se ha puesto en evidencia estos días con el lanzamiento de dos plataformas. La primera, el Traductor de ChatGPT, que sorprende no por ser un caso de uso evidente y sencillo de IA, sino por ser una lógica copia indiscriminada de los servicios que ya funcionan, Google Translate y DeepL. Poder hacer lo mismo con IA demuestra que ese problema parece resuelto.
La traducción de Gemma 3 27B ya era buena. La de TranslateGemma es aún mejor, incluso con modelos más pequeños y con pares de idiomas que son todo un reto.
Y si no lo parecía lo suficiente, Google acaba de presentar sus nuevos modelos de IA generativa específicamente orientados a la traducción. Se trata de TranslateGemma, una familia con versiones 4B, 12B y 27B (este último, lógicamente, el más capaz) que permiten realizar estas tareas de forma local, privada y sin conexión a la nube.
Soportan 55 pares de idiomas y por supuesto están preparados para los más populares (inglés, espaól, chino, francés, hindi), pero sus creadores ya indican que están entrenándolos con 500 pares de idiomas adicionales de cara al futuro.
Estamos pues ante un momento en el que aprender un idioma probablemente se acabe convirtiendo en algo más algo vocacional o aspiracional que algo que realmente necesitemos en el día a día. Los traductores humanos, como los programadores humanos, seguirán teniendo valor, pero una vez más lo que queda claro es que la IA va a hacer que este tipo de capacidad sea más accesible que nunca.
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La noticia
La IA ya ha destruido el mundo de los programadores tal y como lo conocíamos. Ahora es el turno de los traductores
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Javier Pastor
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