por Alison Rodriguez, presidenta de la FIT
Este año, la FIT organizó su segundo webinario para celebrar el Día Internacional de la Traducción (DIT), el más exitoso hasta ahora, con más de 850 participantes, gracias en parte a los y las ponentes que aceptaron participar. Dado que hubo más preguntas de los asistentes que las que pudimos responder, pedimos a cada ponente que respondiera aquí, en Translatio. Cristina Valentini, Jefa de la Unidad de Terminología de la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), accedió a entrevistarse conmigo.
Alison Rodriguez: Hola, Cristina. Gracias por participar en nuestro webinario DIT. Fue una conversación dinámica con amplias perspectivas y con excelentes impresiones.
Cristina Valentini: Gracias por invitarme. Efectivamente, fue una jornada apasionante.
AR: Pasemos a las preguntas que la audiencia dejó en el chat. Primero, ¿cómo se emplean las herramientas de IA en la labor terminológica?
CV: El potencial de las herramientas de IA aún no se ha explorado del todo en la gestión terminológica, pero es importante aprovecharlas.
Las nuevas herramientas de IA mejoran significativamente la labor terminológica porque aumentan la eficacia y ofrecen nuevas posibilidades. En la OMPI, la adopción temprana de IA, sobre todo la traducción automática neuronal (NMT), es muy útil para generar equivalencias multilingües. Por ejemplo, en el portal terminológico de la OMPI (WIPO Pearl) se pueden ver términos validados por personas y sus equivalentes traducidos automáticamente mediante WIPO Translate, el motor interno de traducción automática que desarrollamos.
La calidad de la NMT aumenta en forma significativa si: 1) los datos con que se entrena son de alta calidad (personas tradujeron los textos con los que se trabaja); y 2) si los modelos se forman con datos específicos de un ámbito, es decir, textos pertenecientes a un área concreta.
El aprendizaje supervisado facilita también la labor terminológica: amplía, por ejemplo, los mapas conceptuales de WIPO Pearl, que muestran relaciones entre conceptos de áreas temáticas específicas. Desde 2017, la función «nube conceptual» de la OMPI muestra las relaciones entre conceptos propuestos por un algoritmo de aprendizaje automático supervisado, entrenado con el corpus de contextos, y relaciones existentes en WIPO Pearl, validadas por humanos.
Además, las nuevas herramientas de IA generativa basadas en macromodelos lingüísticos (LLM) tienen potencial para tareas clave, como vaciado terminológico, desambiguación de significados o verificación de sinonimia. Aunque prometedoras, estas herramientas aún están en fase experimental y no se han estudiado a fondo sus ventajas frente a los corpus y extractores de términos elaborados por personas.
AR: ¿Cómo puede la terminología mantener la competitividad de traductores? ¿Ayuda el uso de herramientas de IA?
CV: En esta era de la automatización, los y las profesionales de la traducción que se dedican a la terminología adquieren habilidades vitales. Comprender los principios de la terminología es útil (diría que fundamental) para aprender a usar eficazmente las nuevas tecnologías de IA, en especial la generativa.
La formación terminológica les dota de competencias clave: amplía los conocimientos de lingüística, especialmente de semántica y morfología; mejora su capacidad para extraer conclusiones significativas mediante observación de datos (vital para dar instrucciones eficaces a la IA); y refuerza habilidades para navegar por el océano de información recibida y reconocer fuentes fiables.
La terminología, por su naturaleza, contrasta con la IA generativa. La primera consiste en estudiar, recopilar y organizar términos para su uso coherente por humanos y máquinas. Documenta el uso de términos en textos auténticos y fuentes autorizadas para encontrar el mejor término para un concepto determinado en un idioma concreto. Quienes se dedican a la terminología —al igual que al periodismo o a la historia— deben siempre verificar rigurosamente sus fuentes.
En cambio, las herramientas basadas en LLM son buenas para recopilar y presentar información, pero carecen de transparencia en su lógica, razonamiento y fuentes. Frente a respuestas efímeras e irrepetibles de la IA generativa, la labor terminológica pretende crear recursos documentados, fiables y duraderos.
AR: ¿Cómo interviene la OMPI en la formación terminológica y el desarrollo de competencias?
CV: La OMPI promueve iniciativas para fomentar la difusión de conocimientos y competencias terminológicas: proporciona formación terminológica continua a su personal de traducción y ofrece un programa interno de becas para recién graduados, abierto a candidaturas de todo el mundo; las solicitudes para participar se abrirán en enero. La OMPI colabora con universidades de todo el mundo para promover y enseñar sobre teoría terminológica y propiedad intelectual, incluso en lenguas y culturas en las que tradicionalmente no se enseña terminología. Por ejemplo, discentes pueden realizar trabajos de fin de máster o proyectos en cursos especializados en traducción o tecnologías de la traducción y acceder a un curso de autoaprendizaje en línea y retroalimentación profesional. Los términos de mayor calidad se publican en WIPO Pearl (citamos a la universidad).
La OMPI también contribuye a la normalización terminológica a través de ISO/TC 37 y, como sabrás, ha firmado un memorando de entendimiento con la FIT como parte de un compromiso conjunto para promover el conocimiento de la terminología. Como prueba de nuestra colaboración continua, la OMPI acogerá el XXIII Congreso Mundial de la FIT en septiembre de 2025, y estamos deseando reunirnos allí.
AR: Gracias por tu tiempo, Cristina. Nos vemos en el Congreso de la FIT en Ginebra el próximo año.
Para obtener más información sobre el XXIII Congreso Mundial de la FIT, visite www.fit2025.org.
Las universidades interesadas en colaborar pueden escribir a la OMPI: wipopearl@wipo.int.