L’auge de la intel·ligència artificial ha canviat radicalment la manera de produir contingut multilingüe arreu del món. Cada vegada més empreses recorren a eines automàtiques per generar traduccions ràpides, però sorgeix una pregunta fonamental: és possible confiar en la IA per garantir la qualitat d’una traducció?
La resposta no és senzilla. Depèn de la mena de contingut, de l’ús final del text i del nivell de precisió que s’espera. En aquest article explorem com avalua la IA la qualitat d’una traducció i per què l’aportació humana continua sent insubstituïble.
Què entenem per qualitat en una traducció?
Parlar de «qualitat» en l’àmbit de la traducció no és simplement avaluar si les frases estan ben construïdes o si el text és comprensible. En entorns professionals, la qualitat implica:
- Precisió terminològica
- Fidelitat al contingut original
- Adequació al registre i al context
- Fluïdesa en l’idioma de destinació
- Absència d’ambigüitats o errors que puguin afectar el significat
En camps com el jurídic, el mèdic o el financer, aquests criteris no són opcionals. Una traducció incorrecta no només perjudica la imatge d’una empresa: pot tenir conseqüències legals, contractuals o, fins i tot, clíniques.
Com avalua la IA la qualitat d’una traducció?
Hi ha sistemes automàtics que intenten avaluar la qualitat d’una traducció generada automàticament sense intervenció humana. Alguns dels més coneguts són:
- BLEU score: compara la traducció generada amb una de referència i en puntua la coincidència.
- COMET o BERTScore: empren models de llenguatge més avançats per avaluar la similitud semàntica entre textos.
- Sistemes propietaris com AIQE (AI Quality Estimation), que combinen dades lingüístiques i metadades per predir si una traducció és «bona» abans que algú la revisi.
Aquests sistemes són útils com a indicadors generals i funcionen bé en continguts repetitius o molt estructurats. No obstant això, tenen limitacions evidents.
Encerts i errors de la IA
La IA pot detectar errors bàsics, problemes de concordança o repeticions innecessàries. També pot facilitar la localització d’inconsistències en glossaris i ajudar a prioritzar revisions humanes en grans volums.
Però no comprèn el context, la intenció comunicativa ni les implicacions culturals o legals del contingut. Una frase pot estar gramaticalment ben construïda i, així i tot, transmetre un missatge incorrecte, confús o inadequat. I això no ho detecta un sistema automàtic.
El paper del revisor humà
En qualsevol entorn professional seriós, la figura del revisor lingüístic continua sent essencial. Especialment quan es tracta de:
- Contractes legals
- Informes mèdics
- Documents financers
- Certificats oficials
- Material de formació tècnica
El revisor no només valida la correcció lingüística, sinó que aporta judici professional, sensibilitat al context i coneixement del camp específic. La IA pot assistir, però no substituir.
La tendència més eficaç avui dia és la combinació d’IA i supervisió humana. La IA agilitza el procés: suggereix traduccions, detecta errors evidents i facilita l’anàlisi de grans volums. L’humà pren les decisions finals.
Aquest enfocament híbrid permet mantenir estàndards de qualitat elevats, reduir temps de lliurament i optimitzar recursos, sempre que hi hagi un equip professional al darrere.
En sectors on cada paraula compta, la qualitat no pot deixar-se en mans d’un algoritme.
