La Inteligencia Artificial y el mundo de la traducción: caso de estudio de las percepciones Linda Estefanía Ayala Montenegro, Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales, Universidad Ean, layalam12666@universidadean.edu.co Santiago Buitrago Celis, Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales, Universidad Ean, sbuitra12959@universidadean.edu.co Sharon Mariana García Ordosgoitia, Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales, Universidad Ean, sgarcia88368@universidadean.edu.co Andrés Eduardo Salavarrieta Cordón, Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales, Universidad Ean, asalava76715@universidadean.edu.co Resumen En el área de la traducción, la Inteligencia Artificial permite que el ejercicio de traducir se dé de manera sencilla e instantánea por medio de herramientas de traducción asistida y de traductores automáticos. Sin embargo, el empleo de estas herramientas genera la visión incierta de un futuro laboral para los traductores humanos. Con el objetivo de identificar las percepciones de los traductores en formación y los expertos en el área frente a dicho futuro incierto, se realizó una investigación cualitativa con un diseño investigación-acción. Esta se llevó a cabo por medio de la aplicación de una encuesta a los estudiantes de Lenguas Modernas con énfasis en Traducción de la Universidad Ean y a los traductores profesionales de la empresa Tvains International. En su mayoría, se hallaron más oportunidades que retos y una percepción positiva. Esto contribuye a un panorama optimista para el futuro académico y laboral de los traductores. Introducción El campo de la informática relacionado con la Inteligencia Artificial (IA) ha generado grandes avances en el campo de la traducción, desde el cual vale la pena analizar cómo pueden cambiar las habilidades y requisitos que se les exigirá a los traductores en el futuro. A pesar de que la complejidad lingüística de los seres humanos no pueda ser completamente asimilada por las máquinas, el avance tecnológico es visto como una amenaza para este campo (Luo, 2018). Por eso se propone conocer las percepciones de estudiantes y profesionales en traducción acerca del impacto tecnológico reciente en su campo de acción, saber si se están acoplando a las nuevas demandas de la industria, y qué tan bien lo están haciendo. mailto:layalam12666@universidadean.edu.co mailto:sbuitra12959@universidadean.edu.co mailto:sgarcia88368@universidadean.edu.co mailto:asalava76715@universidad.edu.co El desarrollo de la IA y su impacto en la traducción es el punto de partida de discusiones sobre cómo debería ser el futuro de esta disciplina, para así cumplir de forma eficiente con la demanda de servicios de traducción en constante crecimiento debido a la globalización (Nicol, 2022). Además, puede ser un primer paso para indagar sobre el impacto que se tiene en otros sectores, no solo laborales, sino de la actividad humana en general. Si bien es imposible hablar de verdades absolutas, es importante tener conocimiento y claridad del verdadero trabajo del traductor humano. Por consiguiente, esta investigación propone la siguiente pregunta: ¿Qué percepciones tienen los estudiantes de Lenguas Modernas de la Universidad Ean y los profesionales en traducción respecto a la incertidumbre generada en el campo laboral por el rápido avance de la Inteligencia Artificial (IA)? Marco de referencia Para la elaboración de este trabajo se tuvieron en cuenta los siguientes conceptos sobre los cuales se fundamentó la teoría desde la que se buscó responder a la pregunta de investigación: inteligencia artificial (según Rouhiainen, 2018), la traducción automática (según Jurafsky y Martin, 2009. Cita referida de Zhang 2018), la traducción automática neuronal (según Pym y Torres-Simón, 2021) y estación de trabajo de traducción (según Vargas-Sierra, 2020). La IA es la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar los aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano (Rouhiainen, 2018). En diferentes industrias la IA ha hecho presencia y ha logrado reemplazar a los humanos en tareas de producción, es el caso de Foxconn, que en el 2016 reemplazó 60.000 empleados con robots para la ejecución de tareas repetitivas (Corvalán, 2019). Google o DeepL también hacen uso de la IA y han mejorado sustancialmente sus herramientas de traducción. La creciente implementación de la IA, debido a factores positivos como la eficiencia y productividad, además de grandes ventajas económicas, ha alterado y seguirá alterando el trabajo humano (Anderson et al., 2018). La influencia directa que la IA tiene sobre la labor y el empleo ha generado un debate acerca del futuro laboral de las personas, dominado por escenarios pesimistas sobre la extinción del trabajo (Kirov, 2022). De acuerdo con el estudio realizado por Pew Research Center, incluso los expertos han expresado preocupación por el impacto a largo plazo de estas nuevas herramientas. “Mientras que algunos esperan que surjan nuevos puestos de trabajo, otros se preocupan por la pérdida masiva de empleos” (Anderson et al., 2018). Consideran la posibilidad de que las máquinas igualen o superen la inteligencia y las capacidades humanas en tareas como la toma de decisiones complejas, el razonamiento y el aprendizaje y la traducción de idiomas. La traducción automática (TA, MT en inglés) consiste en utilizar ordenadores para automatizar algunos o todos los procesos que intervienen en la traducción de una lengua a otra (Jurafsky y Martin, 2009. Cita referida de Zhang 2018). Según Brian Green (2018), la Inteligencia Artificial busca recrear aspectos particulares de la inteligencia humana de forma computarizada. Refiriéndose al objetivo de tener la facultad de recrear capacidades humanas cognitivas como pensar, aprender e incluso razonar. De esta forma, la traducción automática ha ido avanzando cada vez más. Sin embargo, no ha llegado al punto donde por medio de la IA y la recolección de datos pueda traducir todo tipo de textos con el apropiado sentido cultural e intencionalidad. Actualmente el perfil del traductor e intérprete en Colombia es de carácter independiente. Son personas que no cuentan con un horario fijo diario, suelen adquirir conocimiento de lengua y cultura viviendo en otros países y tienen un buen conocimiento de recursos tecnológicos, a pesar de no contar con un perfil académico definido en esta área. No obstante, también se desempeñan en el campo de la docencia enseñando lenguas. (Quiñonez et. al, 2013 Referenciado por Giraldo-Ortiz et. al, 2020). Con respecto a la demografía de los profesionales en traducción, suelen ser mujeres y se encuentran en diferentes rangos de edad. El 44% son mayores de 50 años, el 30% se encuentran entre 40 y 49, el 18% entre 30 y 39 y el 8% entre 20 y 29 años. Por otro lado, la traducción que se presenta principalmente en Colombia es de inglés a español o de español a inglés, con un 82% de profesionales traduciendo en estos idiomas. Finalmente, las áreas en que se requieren las traducciones de estos profesionales son principalmente legal, comercial y negocios respectivamente. (Clavijo et. al, 2008 Referenciado por Giraldo-Ortiz et. al, 2020) Según Vargas-Sierra (2020), gracias al desarrollo de las tecnologías de la traducción se ha beneficiado a toda la industria, al punto que se cuenta con herramientas para casi todas las tareas de los proyectos de traducción. Normalmente, una estación de trabajo de traducción cuenta con: a) tecnologías de apoyo, b) tecnologías de comunicación y consulta, y c) herramientas centrales para la traducción (las tecnologías que proveen directa y concretamente el servicio de la traducción). En esta última categoría es donde se concentra el impacto de la IA en el campo de la traducción. En cuanto al funcionamiento de la traducción automática neuronal (la más avanzada por el empleo de la IA), se sabe que las propuestas de traducciones se generan por localizaciones de traducciones que ya existen (gracias a mapeos de grupos de palabras o fragmentos de textos) y su combinación para dar soluciones que no sean traducciones literales (Pym y Torres-Simón, 2021). Los autores también plantean que la traducción automática neuronal no llevará necesariamente a la desaparición de la profesión, sino que puede contribuir al crecimiento de ciertas áreas dentro de esta. Sin embargo, afirman también que, de no gestionarse y formarse correctamente en el uso de estas tecnologías, algunas tareas pueden verse afectadas. Según Luo (2018), la disciplina de los estudios de traducción evolucionará a la par con el desarrollo de las tecnologías de traducción. Será como un proceso de codependencia: con la introducción del pensamiento cuantitativo de las máquinas y una integración de datos más comprehensiva, surgirán nuevos paradigmas en el campo de la traducción. El consenso es que la IA, contrario a representar una amenaza para el trabajo humano, se presenta como un “organizador de nuevas tareas dentro de la profesión” (Kirov, 2022), pues se estima que a la par que las traducciones y otras actividades rutinarias pasen a manos de las máquinas, se crearán nuevos trabajos como respuesta a la demanda de nuevas actividades. Por otro lado, Restrepo (2019) llevó a cabo una investigación de gran aporte en la que indagó por el punto de vista de ocho traductores en Colombia frente al impacto de los traductores automáticos. La opinión es general: los traductores automáticos, por la pérdida de naturalidad y fidelidad al texto original, difícilmente pueden alcanzar la calidad de un traductor humano. Con el objetivo de conocer y comparar las percepciones del área de formación y del área laboral de los traductores, esta investigación tomará como base dos organizaciones: Desde el campo académico, la primera caracterización dentro de este marco institucional es de la Universidad Ean (Bogotá, Colombia), específicamente los estudiantes de Lenguas Modernas con énfasis en Traducción. La formación en este énfasis se enfoca en textos y documentos comerciales, empresariales, económicos, financieros y jurídicos. Los estudiantes adquieren competencias de análisis de los tipos de documentos mencionados y del manejo de proyectos y herramientas de traducción como SmartCat, MemoQ y Trados. Desde el campo profesional, se encuentra la empresa Tvains International. Opera en 18 países (incluido Colombia) y se encarga de prestar servicios lingüísticos orientados a soluciones empresariales por medio de la traducción, interpretación, localización (adaptación de contenido), edición y corrección de estilo, entre otros; en 10 idiomas, incluidos español, inglés, alemán, chino- mandarín, entre otros. Igualmente, emplea herramientas de traducción como SDL Trados 2021. Metodología Esta investigación es de corte cualitativo ya que permite recolectar y analizar vivencias o experiencias propias que, para el caso de este estudio, implica las percepciones, a través de una fase descriptiva. Además de un alcance descriptivo, tiene uno correlacional, pues parte de uno de sus objetivos que busca asociar las percepciones de su población objetivo. La población objeto de estudio se divide en dos grupos poblacionales: los estudiantes y los profesionales dedicados a la labor de la traducción. Se trabajó con una muestra de tipo no probabilístico y, con base en lo anterior, la muestra está constituida por los estudiantes de Lenguas Modernas de la Universidad Ean con énfasis en Traducción y los traductores profesionales de la empresa Tvains International. Para la selección de la muestra del primer grupo poblacional, se contactó a la directora académica del área de Traducción de la Universidad Ean, Bibiana Clavijo Olmos, quien brindó la información del número de estudiantes matriculados en el énfasis de Traducción en el presente semestre del año. Con respecto al segundo grupo, se contactó a la docente Diana Rodríguez Arévalo de dicho énfasis en la Universidad Ean y actual directora de aseguramiento de calidad de la empresa Tvains International. Por parte de ella se obtuvo la cantidad de profesionales que trabajan en la empresa, siendo esta un total de 25 traductores. Se decidió trabajar con esta totalidad. De esta forma, se optó por una muestra de 75 estudiantes y 25 profesionales seleccionados por conveniencia y por criterio de expertos. Para este estudio se consideró pertinente la aplicación de una encuesta como instrumento de recolección de datos más adecuado, debido a su capacidad de ser utilizada por un gran número de personas de manera fácil y organizada. Esta se compone de trece preguntas obligatorias, once de selección múltiple y dos preguntas abiertas, y de cuatro preguntas abiertas complementarias opcionales. Se trabajó con tres tipos de preguntas: generales, orientadas a conocer las percepciones de ambos grupos poblacionales frente a la IA, sus avances e implementación en el campo de la traducción; de contraste, respecto al alcance, las limitaciones, ventajas y desventajas de esas herramientas en comparación a la labor del traductor humano; y estructurales con el fin de conocer las herramientas y traductores automáticos más utilizados por los grupos poblacionales, y de esta manera obtener información más específica en cuanto al uso de estos, puesto que existe una gran variedad de tipos dentro de este grupo, así como de funcionalidades. En cuanto a la recolección de los datos correspondientes a la población estudiantil, se llevó a cabo un proceso de difusión masiva por medio de un correo electrónico enviado por el director del programa de Lenguas Modernas de la Universidad Ean, Carlos Alberto Franco. Fue él quien, bajo las recomendaciones dadas sobre la población objetivo, especificó que la encuesta solo estaba destinada para quienes hubiesen elegido el énfasis de Traducción de la carrera. En cuanto a los datos de la empresa, se contactó nuevamente con la docente Diana Rodríguez Arévalo para que remitiera la encuesta a los traductores que trabajan en la compañía. Para el análisis de la información, se tuvieron presentes las siguientes categorías de análisis. Referente a las herramientas de traducción asistida, se analizaron su utilidad y enriquecimiento a la labor, el grado de amenaza que representan para los traductores, sus limitaciones, su frecuencia de uso y uso según tipología textual, de la mano de los tipos de texto más traducidos. En cuanto a los traductores automáticos, se analizaron las implicaciones en la utilización de estos, más específicamente las ventajas y desventajas que se evidencian en su quehacer y, finalmente, la percepción acerca del futuro de los posibles cambios en el sector laboral y académico de la traducción. Una vez obtenidos los resultados, se hallaron relaciones entre las preguntas y respuestas. Por esta razón, se procedió a la reducción de estas a través de la identificación y formación de categorías, a partir de las cuales también surgieron subcategorías, con el fin de procesar de manera más coherente, eficiente y organizada la información y los resultados obtenidos. Se identificaron las siguientes cuatro categorías: Diferentes herramientas y tipos de texto, Calidad de las herramientas de traducción, Impacto en la labor del traductor y Percepción acerca del futuro. En segunda instancia, se elaboró una tabla inicial con todas las categorías y sus respectivas subcategorías. Por cada subcategoría se extrajeron las unidades de datos de significado, representadas por las opciones de respuestas tanto las propuestas como las recibidas en la encuesta en las preguntas abiertas, y descriptores representados por las percepciones “positiva” y “negativa”. Posteriormente, esta tabla se dividió en cuatro tablas correspondientes a las cuatro categorías seleccionadas para analizar. Discusión de los resultados En el presente trabajo de investigación se obtuvieron 77 datos considerados como una muestra representativa suficiente para llevar a cabo el estudio. Se halló una fuerte demanda de los traductores automáticos y las herramientas de traducción en ambas poblaciones. Respecto a los traductores automáticos, 74 de 77 sí hacen uso de estos, mientras que solo 3 personas, siendo 2 profesionales y una un estudiante, no los utilizan. En cuanto a las herramientas de traducción, solo 2 profesionales expresaron no utilizarlas en su labor y 3 estudiantes en su formación. De esta manera, se infiere la fuerte presencia de estas herramientas en el desarrollo del ejercicio de traducción. A continuación, en la Tabla 1 se presentan los resultados de la encuesta relacionados con la categoría de herramientas y tipos de texto, dividida en las subcategorías de traductores automáticos, herramientas de traducción y tipos de texto. Tabla 1. Diferentes herramientas y tipos de texto Como se ilustra en la Tabla 1, se presentó una variedad considerable de opciones. Al indagar por los traductores más utilizados, se encontró que el más recurrente en ambos grupos poblacionales es Linguee, también conocido como DeepL (40 respuestas), seguido de Google Translate (31 respuestas). En relación con las herramientas de traducción, dentro de la población estudiantil las más utilizadas son MemoQ (27 respuestas) y SmartCAT (23 respuestas), mientras que en la población de profesionales se dio una ligera variación, pues la más popular es Trados SDL (12 respuestas). Sin embargo, en segundo lugar también se encuentra MemoQ (6 respuestas). Esto sugiere que sí se está dando una correspondencia entre lo que se enseña a los estudiantes y los flujos profesionales, pues en el énfasis en traducción de la universidad Ean se capacita para usar MemoQ, SmartCAT y Trados SDL. En cuanto a los textos, ambas poblaciones trabajan principalmente con textos de tipo técnico con un total de 26 respuestas. El segundo tipo más trabajado por los profesionales es el científico (9 respuestas), mientras que en los estudiantes es más frecuente su uso en textos literarios (14 respuestas). Se indagó en la relación de estos tipos de texto y su nivel de dificultad con la utilidad de las herramientas mencionadas a través de la subcategoría Utilidad según tipo de texto analizada más adelante. A continuación, en la Tabla 2 se presentan los resultados de la encuesta relacionados con la categoría de calidad de herramientas de traducción, variable dividida en alcance y conveniencia. Categoría Diferentes herramientas y tipos de texto Subcategorías Traductores automáticos Herramientas de traducción Tipos de texto Datos unidades de significado Descriptores Datos unidades de significado Descriptores Datos unidades de significado Descriptores Google Translate Positiva MemoQ Positiva Literarios Positiva Linguee/DeepL SmartCAT Jurídicos Reverso Trados SDL Técnicos Systran MateCat Científicos ChatGPT Wordbee Humanísticos ProZ Wordfast Cambridge English Dictionary Phrase Oxford Learner's Dictionaries Memsource WordReference No las utilizo Negativa Yandex PONS Naver Papago No los utilizo Negativa Tabla 2. Calidad de las herramientas de traducción Categoría Calidad de las herramientas de traducción Subcategorías Alcance y limitaciones de traductores automáticos Conveniencia de uso Datos unidades de significado Descriptores Datos unidades de significado Descriptores Hay que acoplarlas a la labor Positiva Reducen el tiempo de la traducción Positiva Dependen de las actualizaciones de los traductores humanos Brindan sinónimos para un término Usan las preferencias del cliente Dan un borrador confiable del texto Solo se traduce literalmente Negativa Se garantiza una mejor calidad Falta de interpretación contextual y cultural Se guardan las configuraciones Traducción de elementos como nombres propios Dan la idea general de algo complejo Errores de sintaxis Corrigen la ortografía rápidamente Falta de coherencia y naturalidad Solucionan dudas gramaticales Errores en cuanto a cifras y fechas Deteriora la calidad Negativa Falta de léxico amplio y regional Reemplaza al traductor humano Algunas funciones cuestan El texto pierde naturalidad No se tienen en cuenta emociones, intenciones, sentimientos, matices Se crea dependencia a estos Pueden ser un impedimento para una oportunidad laboral accequible y estable El trabajo es más complicado Se necesita revisar mucho el texto Se puede perder la coherencia Hay que saber usarlas bien Como se puede observar en la Tabla 2, las respuestas acerca de la calidad de las herramientas de traducción varían con las ventajas y desventajas propuestas por los encuestados. Se encontró que, en general, se percibe una cantidad considerable de limitantes en estas herramientas, especialmente en la contextualización cultural y la traducción literal de los textos. Por ejemplo, presentan errores en la interpretación y omisión de análisis propios del lenguaje como las emociones, los matices de intención y los sentimientos errores de sintaxis. Además, el uso excesivo de estas conlleva a la dependencia. De esa manera, las mayores desventajas son: Pérdida de la naturalidad del texto (59 respuestas), dependencia por parte de los traductores (47 respuestas) y deterioro en la calidad de la traducción (26 respuestas). Por otro lado, en cuanto a las ventajas de su uso, el total de los encuestados coincide en que la mayor ventaja es la reducción de tiempo que estas ofrecen en el trabajo de un texto, seguida de ayudas como la ortografía y dudas gramaticales, la oferta de sinónimos (51 respuestas) y la posibilidad de guardar configuraciones para futuros trabajos y así, facilitar el flujo (27 respuestas). A continuación, en la Tabla 3 se presentan los resultados de la encuesta relacionados con la categoría de impacto en la labor del traductor, con las subcategorías de frecuencia de uso, utilidad según tipo de texto y utilidad de uso de herramientas. Tabla 3. Impacto en la labor del traductor Categoría Impacto en la labor del traductor Subcategorías Frecuencia de uso Utilidad según tipo de texto Utilidad de uso de herramientas Datos unidades de significado Descriptores Datos unidades de significado Descriptores Datos unidades de significado Descriptores Siempre los utilizo Positiva Son útiles para cualquier tipo de texto por la terminología o el corrector ortográfico Positiva Sí, los considero muy útiles Positiva Los utilizo casi siempre Sí, para algunos textos es más útil que para otros; entre más técnico el texto, más útiles las herramientas Sí, aportan a mi trabajo como traductor Los utilizo algunas veces No, su uso no es preciso para ningún tipo de texto Negativa No, no los considero para nada útiles Negativa No los utilizo Negativa No traen ningún impacto positivo al acto de traducir En cuanto a qué tanto impacto tienen las herramientas de traducción asistida en el trabajo de los traductores humanos, como se evidencia en la Tabla 3, se halló que 11 de los encuestados reconoce usarlos siempre durante el desarrollo de sus labores, mientras que 28 dicen usarlos casi siempre y 35 lo hace de manera ocasional. Es relevante mencionar que son los profesionales en traducción los que las utilizan mayormente, pues todos indicaron hacer uso de al menos una de estas herramientas, mientras que 3 estudiantes indicaron que no hacen uso de ninguna. Por último, ante la percepción del futuro, las respuestas variaron entre optimistas, a la expectativa de un futuro no drástico y otras de visión pesimista con la afirmación de amenaza y reemplazo laboral. No obstante, se halló una visión positiva en su mayoría por parte de ambos grupos encuestados, pues consideran que mientras las herramientas digitales no logren imprimir en las traducciones elementos humanos tales como sentimientos, emociones o el contexto de una cultura, que sí aporta un traductor humano, difícilmente estos podrán reemplazar la labor de un profesional de la traducción humana. Cabe señalar que consideran pertinente el uso de estas de manera profesional y adecuada para complementar la labor de los humanos. No se excluyen totalmente los aspectos negativos, pues se evidenció un temor en cuanto a la posibilidad de que este tipo de herramientas y el desarrollo que de ellas pueda hacerse de la mano de la IA, acarree pérdida de empleos y el reemplazo absoluto de los traductores humanos por este tipo de desarrollos tecnológicos. A partir de los datos anteriores y de las categorías de análisis planteadas, se puede establecer que, en general, es habitual la práctica y el uso de herramientas de traducción para el desarrollo de sus trabajos, tanto entre estudiantes como en profesionales, ya que el campo de la traducción es uno de los más fuertemente impactados por la digitalización, la automatización y la IA (Kirov, 2022), con lo cual se abre el debate sobre esta y su impacto en la profesión y en el rol del traductor humano en el futuro cercano, pues como lo señala (Hawking, 2017 en Luo, 2018) podemos estar frente al invento más grande de la civilización o al más peligroso. Es evidente e innegable que la tecnología avanza de manera imparable y esto tiene un gran efecto en la vida cotidiana y la forma de trabajar no es la excepción. El futuro del trabajo se suele encasillar en escenarios extremos y pesimistas debido al avance de las nuevas tecnologías y los procesos de automatización Kirov (2022). Sin embargo, como lo ilustra la presente investigación, para los traductores humanos, la IA es una herramienta que aporta y ayuda en su labor y esto se refleja en el uso que hacen de ella. Lo anterior refleja la categoría de análisis frecuencia y uso según tipología textual, puesto que la forma en cómo los traductores hacen uso de la IA sí influye de acuerdo con las necesidades que tienen de llevar a cabo. Además, para un trabajo más preciso en cuanto a, por ejemplo, la traducción de textos técnicos en los que los traductores digitales ofrecen exactitud en terminología, sinónimos, entre otras y aunque, como lo expresa (Luo, 2018), la riqueza y complejidad lingüística no puede ser completamente aprehendida por las máquinas; si es cierto que la IA brinda herramientas que resaltan y complementan el trabajo de los profesionales de la traducción Teniendo en cuenta esto, y referente a la categoría de análisis percepción acerca del futuro, queda en duda la idea expresada por (Luo, 2018) cuando expresa que este avance tecnológico es una posible amenaza bajo la concepción de que la IA reemplazará a los traductores humanos, pues lejos de este temor, los profesionales de las traducción conciben a los traductores inteligentes como herramientas que colaboran en su trabajo, pero deben ser usadas con responsabilidad y criterio por lo que, como lo señala (Bostrom, 2021), esta se viene desarrollando desde hace algunas décadas y actualmente ha generado grandes avances que vale la pena analizar a fondo por las implicaciones éticas, sociales y políticas que ello puede conllevar. Sin duda, la IA y el desarrollo tecnológico representan un cambio en la forma en que las personas viven, trabajan y se relacionan (Teigens et. al 2020), y es un reto para la sociedad y los profesionales del futuro adaptarse a ellos y tomar ventaja para usarlos a su favor para optimizar tiempo y elevar sus resultados en sus labores y en su profesión, pues la industria de la tecnología es imparable y una aliada para ser usada con responsabilidad y conciencia. Conclusiones El estudio da como resultado un panorama general de la visión actual que existe frente al uso de las herramientas de traducción automatizada y la IA en el campo de los traductores y los traductores en formación. Con base en la revisión de la literatura se esclareció el rol del traductor en Colombia, al igual que, la IA, sus usos, avances y funcionalidades enfocado hacia el campo de la traducción. De esta forma, se logró identificar según la investigación realizada y con base en los resultados obtenidos, que ambos grupos poblacionales hacen uso de las herramientas de traducción automática, y, son los profesionales en traducción quienes hacen un uso mayor y más frecuente de estas. A partir de esto, se infiere en el gran aporte de estas herramientas para la labor de un traductor. En general, se obtuvo una percepción positiva, pues estas herramientas optimizan el tiempo que toma realizar una traducción, les permite ampliar su vocabulario al proponer sinónimos y facilita soluciones gramaticales y ortográficas. Sin embargo, también es claro tanto para los profesionales en traducción y los futuros traductores, que actualmente estas herramientas presentan limitaciones. Pues, no pasan de ser máquinas que carecen de la capacidad de realizar un análisis contextual y cultural o comprender características humanas como razonar, y tener sentimientos o pensamientos. Así mismo, son los profesionales en traducción quienes más que ver las limitaciones de las herramientas de traducción automática, interpretan que estas deben ser acopladas a la labor del traductor, ya que son herramientas de apoyo para las tareas que debe realizar el traductor, y que han sido programadas para cumplir con ciertas funcionalidades. Sin embargo, su programación no les permite distinguir elementos no traducibles del lenguaje como nombres propios, coherencia, neutralidad y errores de sintaxis o interpretación. En cuanto a los retos y oportunidades que presentan las herramientas de traducción automática, se encontraron más oportunidades que retos. Puesto que, estas herramientas se ven como un aliado para el ejercicio profesional de los traductores. Aunque se encontró un panorama más pesimista en los estudiantes de Lenguas Modernas con énfasis en Traducción ya que, si bien es cierto que por temas más allá del lenguaje, como la confidencialidad, siempre debe existir el traductor humano, para los estudiantes, el campo laboral es bastante competitivo y podría serlo aún más con ayuda de la Inteligencia Artificial. Si bien el sector de la traducción está en constante crecimiento, los traductores humanos son muy necesarios y el apoyo de estas herramientas es óptimo para su labor. Trabajar de la mano con dichas herramientas es de gran utilidad, es por esto que es pertinente para los traductores, ya sea que estén en formación o profesionales, estar en constante capacitación en cuanto a las nuevas tecnologías y sus funcionalidades con el fin de darles un uso correcto y adecuado. Por esta razón, a futuro se propone trabajar frente a este aspecto y sugerir prácticas adecuadas sobre la implementación de los traductores inteligentes y de las herramientas de traducción automatizada. De igual manera, se propone especializar el estudio de estas nuevas tecnologías y analizarlas por separado, desde el panorama académico y profesional, para fundamentar todas las limitaciones y oportunidades que plantean estas herramientas. Agradecimientos Agradecemos a la docente Laura Patricia Mancera Valetts por su dedicación en la guía para la realización de este trabajo de investigación; a la directora del énfasis de Traducción, Bibiana Clavijo Olmos, por brindarnos información útil para el desarrollo y aplicación del instrumento; al director del programa de Lenguas Modernas, Carlos Alberto Franco Bello, por su colaboración en la difusión de la encuesta. Igualmente, a la comunidad de estudiantes de Lenguas Modernas de la Universidad Ean por su disposición y colaboración en el diligenciamiento de esta; y a la docente Diana Judith Rodríguez Arévalo por su gran ayuda en cuanto a la información de la empresa Tvains International, así como en el acceso a esta para el diligenciamiento de la encuesta por parte de los traductores profesionales. Referencias Anderson, J., Rainie, L., Luchsinger, A. (2018). Artificial Intelligence and the Future of Humans. Pew Research Center. Internet & Technology. http://tony- silva.com/eslefl/miscstudent/downloadpagearticles/AIhumanfuture-pew.pdf Brostom, Nick (2021). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press Corvalán, J. (2019). El impacto de la Inteligencia Artificial en el trabajo. 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