Publicado el 21 de mayo de 2026 Actualizado el 21 de mayo de 2026
En el mundo de los servicios lingüísticos, hay un tema que está en el centro de los debates: ¿qué pasará con la profesión de traductor en un contexto en el que motores de traducción como Deepl, Google Translate y otras nuevas herramientas son cada vez más potentes? Estas tecnologías se acercan a la traducción humana, sin algunas de sus limitaciones.
Aunque estamos de acuerdo con Claire Larsonneur (2023), que opina que "el mercado de la traducción es complejo y la historia de la gran sustitución [sigue siendo] en gran medida una ficción", dado que la demanda ha aumentado, podemos seguir planteándonos la pregunta cuando se trata de lenguas menores. De hecho, con esta creciente demanda, las lenguas menores también se están convirtiendo en oportunidades para los traductores.
Sin embargo, la tecnología tiende a ignorarlas, por lo que surge una paradoja: estas lenguas pueden desaparecer ante la omnipresencia de la tecnología, pero también pueden convertirse en nichos de empleo.
Una lengua menor es aquella que sólo existe en un contexto en el que domina una lengua mayor. Definir una lengua menor es definir una lengua mayor. Giles Deleuze y Félix Guatari (1978:28) consideran que una lengua mayor es una
"lengua que en un contexto sociocultural dado, ejerce alguna forma de dominio y está en una posición hegemónica con respecto a otra"
(lengua que, en un contexto sociocultural dado, ejerce alguna forma de dominio y está en una posición hegemónica con respecto a otra).
De esta definición se deduce que las lenguas menores son aquellas que sufren la hegemonía de las lenguas dominantes. Es el caso, por ejemplo, de la lengua bubi en Guinea Ecuatorial, la lengua fang en Camerún y la lengua ibo en Nigeria, donde las lenguas mayoritarias son el español, el francés y el inglés, respectivamente.
Se trata de lenguas poco habladas, no normalizadas o menos normalizadas y, sobre todo, con escasa presencia numérica. Además, están en proceso de institucionalización, con trabajos sobre su alfabeto, gramática, etcétera. Estas lenguas también sufren dificultades relacionadas con su accesibilidad. Entre ellas, la falta de corpus, de recursos pedagógicos, de normas ortográficas, etc. Pero todas estas carencias no significan que no deban tenerse en cuenta en la traducción, sobre todo porque los hablantes también deben beneficiarse de los intercambios con los demás.
Antes de exponer las dificultades que pueden encontrar las lenguas minoritarias en la traducción, conviene detenerse en el proceso de traducción automática. La IA traduce principalmente a través de sistemas de traducción automática que han evolucionado desde enfoques estadísticos hasta modelos neuronales (y ahora sistemas más recientes basados en IA generativa). La idea clave es que estos modelos aprenden de los datos: cuantos más textos, corpus y recursos de calidad tenga una lengua, más fiable será la traducción producida (Alida Maria Silletti, 2023-2024).
En el caso de las lenguas menores, esta dependencia es un problema básico, ya que la falta de datos puede dar lugar a traducciones aproximadas, o incluso a errores que corren el riesgo de convertirse en la norma.
La preponderancia de las lenguas principales puede llevar a la IA a utilizar las estructuras gramaticales ortográficas de las lenguas dominantes o traducciones aproximadas. Esto se ha notado especialmente en el proyecto de IA MLO, que pretende traducir textos en varias lenguas africanas. Estas lenguas, como el hausa, el ibo y el swahili, no son necesariamente minoritarias en cuanto al número de hablantes, pero no tienen una presencia numérica suficientemente fuerte. Ante esta falta de datos, se produce una pérdida de diversidad: las IA tienden a simplificar o estandarizar las traducciones de estas lenguas.
El sesgo de los datos conduce a una mala calidad de la traducción. Esto significa que la IA puede producir errores, inventar términos o "pasar por alto" el significado, lo que da lugar a traducciones erróneas que pueden convertirse en referencias "de referencia". En efecto,
"Las IA lingüísticas forman parte, pues, de la economía de los datos, tanto en sentido ascendente como descendente. En sentido ascendente, y dado que la calidad de las producciones de la Inteligencia Artificial está directamente vinculada a la calidad de los corpus, el mercado de corpus paralelos es esencial. Construir buenos corpus exige un gran trabajo sobre los datos lingüísticos. Hay que recopilar millones de ejemplos de frases o sintagmas, generalmente en la web: así se explotan declaraciones o intercambios que se han colgado libremente sin pagar a los autores". (p4).
Aunque la tecnología todavía no puede hacer desaparecer el oficio de traductor, hay que reconocer que los nuevos servicios relacionados con la traducción están peor remunerados:
"La actividad se está desplazando hacia otros tipos de servicios: postedición, transcreación, gestión de proyectos, cálculo lingüístico. No obstante, cabe señalar que las tarifas aplicadas a la revisión y postedición de textos pretraducidos son muy inferiores a las de la traducción humana (Larsonneur, 2023: 5).
En consecuencia, los traductores que deseen seguir beneficiándose de las tarifas favorables pueden recurrir a las lenguas minoritarias. Christian Élongue, director de Kabod Group, una empresa de traducción de Ghana, nos confió a menudo que le resultaba difícil contratar traductores para varias lenguas africanas en un contexto en el que las lenguas de colonización son las principales. Se trata, pues, de un nicho de mercado para la traducción. Además de la traducción, también es una oportunidad para los responsables de la recogida de datos y la estructuración de estas lenguas.
La creación de corpus a partir de grabaciones, la transcripción asistida, la elaboración de diccionarios, léxicos, terminología (sobre todo digital, médica, etc.) son otros campos de trabajo para quienes se dedican a los servicios lingüísticos. Sin embargo, no hay que engañarse, ya que este trabajo requiere grandes inversiones y una verdadera voluntad política o un gran interés por parte de las industrias responsables del desarrollo de tecnologías en este ámbito.
Las lenguas minoritarias están bajo presión. El peligro ya no es sólo la hegemonía de los hablantes de lenguas mayores, sino también el desarrollo tecnológico. El desarrollo tecnológico puede favorecer la estructuración de las lenguas menores porque ofrece herramientas para integrarlas más plenamente, pero al mismo tiempo esas mismas tecnologías son un riesgo para ellas.
Sólo el tiempo lo dirá. El peligro y las oportunidades están ahí, pero todo depende de las opciones (datos, gobernanza,validación) que se tomen y se persigan a partir de ahora.
Fuente de la imagen, Copilote: El impacto de la IA en las lenguas minoritarias
Referencias
Larsonneur, Claire, "¿Cuáles son los retos de la IA lingüística? Retribution, risks, regulations", De Europa - Revista de Estudios Europeos y Globales, 2023, pp 37-60. ⟨hal-05121276⟩
https://hal.science/hal-05121276v1/file/article%20Larsonneur%20droit%20ia%20langues%20.pdf
Silletti, Alida Maria, "L'intelligence artificielle et la traduction générée automatiquement", 2023-2024,
https://www.uniba.it/it/docenti/silletti-alida-maria/attivita-didattica/silletti-a-a-2023-2024/la-traduction-generee-automatiquement.pdf
Deleuze, Gilles y Guattari, Félix, Por una literatura menor, México, 1978.
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