Cómo revisar traducciones asistidas por IA

Material de aprendizaje Español

Esta guía explica cómo revisar traducciones generadas por IA en cuanto a significado, terminología, accesibilidad, tono y necesidad de revisión humana.


Lista de revisión

  • revisar primero el significado y después el estilo
  • verificar la terminología frente al glosario del proyecto
  • revisar con especial cuidado la redacción sensible
  • confirmar que también se ha localizado el texto de accesibilidad
  • marcar con honestidad el nivel de madurez de la revisión

Caso de estudio esloveno

Borrador original de IA

Skrbniki morajo moči OCR, prevajanje in ocenjevanje stanja po potrebi tudi izklopiti. Plačljive obogatitve morajo biti izrecne, sledljive in stroškovno nadzorovane.

Versión eslovena corregida

Skrbniki morajo imeti možnost, da po potrebi izklopijo OCR, prevajanje in ocenjevanje stanja. Plačljive obogatitve morajo biti izrecno omogočene, sledljive in stroškovno nadzorovane.

Comentarios de revisión humana

Problema 1

  • original: morajo moči
  • corregido: morajo imeti možnost, da
  • categorías: gramática, modalidad
  • causa probable del error de IA: traducción literal de una construcción modal inglesa
  • razonamiento del revisor: la formulación original es agramatical en esloveno; la versión corregida usa la construcción natural para lenguaje normativo o de policy.

Problema 2

  • original: po potrebi tudi izklopiti
  • corregido: da po potrebi izklopijo
  • categorías: fluidez, orden de palabras
  • causa probable del error de IA: orden de palabras poco natural heredado de la lengua de origen y control débil del discurso
  • razonamiento del revisor: el orden corregido es más claro y elimina un énfasis innecesario.

Problema 3

  • original: morajo biti izrecne
  • corregido: morajo biti izrecno omogočene
  • categorías: terminología, registro, formulación de política de dominio
  • causa probable del error de IA: elección léxica de diccionario sin suficiente contexto de producto o política
  • razonamiento del revisor: el requisito trata de habilitar explícitamente enriquecimientos de pago, no de describirlos como «explícitos».

Categorías comunes de problemas

  • gramática
  • modalidad
  • terminología
  • registro
  • fluidez
  • traducción literal
  • ambigüedad
  • pérdida de contexto
  • orden de palabras
  • colocación
  • escritura u ortografía
  • formulación de política de dominio
  • redacción de accesibilidad

Guía de puntuación

Para revisiones repetibles, usa una escala sencilla de 0 a 3.

  • 0: inaceptable
  • 1: problemas importantes
  • 2: usable con ediciones de revisión
  • 3: sólido o casi listo para publicar

Dimensiones de puntuación recomendadas:

  • exactitud del significado
  • gramática y fluidez
  • terminología y ajuste al dominio
  • registro y estilo
  • esfuerzo de revisión necesario

Guía de recomendación de publicación

  • blocker: no apto para publicación o exposición a usuarios
  • major_revision: el significado puede ser cercano, pero aún hace falta una reescritura importante
  • minor_revision: borrador utilizable con correcciones puntuales de un hablante nativo
  • ready_with_review_signoff: apto una vez completada la aprobación normal del revisor

Documentar no solo la corrección, sino también la razón

Para trabajo de revisión reutilizable, registra:

  • texto original
  • texto corregido
  • categoría del error
  • hipótesis de causa raíz
  • razonamiento del revisor

Lecciones reutilizables del caso esloveno

El patrón del caso de estudio esloveno es ampliamente reutilizable en otros idiomas:

  • el significado gramatical puede estar cerca y, aun así, la frase seguir sin ser publicable para un hablante nativo
  • las construcciones modales son especialmente vulnerables a la traducción literal
  • la terminología y la redacción de políticas suelen requerir una reformulación consciente del dominio
  • el QA automatizado ayuda, pero rara vez basta para problemas sutiles de registro

Nota Localization-at-Scale

Incluso cuando se conserva el significado general, las traducciones generadas por IA pueden requerir revisión de un hablante nativo para corregir problemas sutiles de gramática, modalidad, terminología y registro específico del dominio. Estos problemas suelen ser difíciles de detectar de forma fiable solo con métricas automáticas de calidad.

Dónde reutilizar este tipo de ejemplos

  • materiales de formación para revisores de localización
  • conjuntos de datos de evaluación de traducción con IA
  • ejemplos en la guía de estilo
  • documentación human-in-the-loop
  • artículos de localization at scale y guías de buenas prácticas

Este tipo de ejemplos ayuda a los revisores a calibrar expectativas y proporciona a los responsables de localización material de referencia realista.

Páginas relacionadas

  • ../wiki/ai-assisted-translation-policy.md
  • ../wiki/translation-quality-assurance.md
  • ../style-guide/localization/ai-translation-review-records.md
  • ../blog/en/ai-will-not-replace-translators.md