La IA tradueix molt bé, fins a un cert punt. Hi ha quatre escenaris concrets en què deixar-la anar sola et pot sortir car: contractes i documents legals, màrqueting i branding, manuals tècnics i de seguretat, i qualsevol cosa que contingui informació confidencial. T’expliquem per què falla en cadascun, amb casos reals, i què fem a Overseas perquè no acabis pagant dues vegades la mateixa traducció.
La IA no és el problema; deixar-la anar sense xarxa, sí
A Overseas fem servir la IA cada dia. La integrem amb postedició humana professional (ho expliquem al nostre article sobre IA i revisió humana) i la combinem amb el criteri del traductor segons el document, com vam veure a DeepL, ChatGPT o traductor humà. Però hi ha terrenys en què deixar-la treballar sola és directament un mal negoci. No per ideologia, sinó per experiència.
Escenari 1: contractes i documents legals
Aquí el problema no és que la IA tradueixi malament, sinó que tradueixi de manera plausible. Una frase legal es pot llegir bé i, alhora, haver canviat qui respon de què. Una obligació es converteix en una recomanació, un termini absolut es torna relatiu, una clàusula d’indemnització es queda curta. I això no ho veus fins que arriba la disputa.
Un cas documentat: en un programa de traducció automàtica per a tribunals dels Estats Units, el sistema traduïa la paraula anglesa court (tribunal) com a pista esportiva en diversos contextos. Ho recull un informe del National Center for State Courts, i va generar prou confusió entre el personal i els usuaris perquè es replantegessin tot el flux.
Per a textos legals, el mínim és un traductor humà especialitzat en dret i, si el destí ho requereix, traducció jurada amb responsabilitat professional al darrere.
Escenari 2: màrqueting, branding i copy emocional
La IA tradueix paraules; el teu màrqueting necessita que es tradueixi la intenció. No és el mateix. Un eslògan, un claim publicitari o un copy de campanya funcionen perquè tenen ritme, dobles sentits i una promesa concreta. Això ho detecta una persona que coneix el teu sector i el teu client, no un model entrenat amb milers de milions de frases que no tenen res a veure amb la teva.
L’exemple de manual de com es fa malament continua sent el de KFC entrant al mercat xinès: el seu mític Finger-lickin’ good va quedar en mandarí com una cosa semblant a «menja’t els dits». És antic, però el patró es continua veient cada setmana en webs i campanyes traduïdes amb DeepL sense revisar.
I hi ha un cost mesurable. Nimdzi calcula que les marques que se salten la localització professional d’eslògans, imatges i experiència d’usuari perden fins a un 25% en engagement i conversió.
Escenari 3: manuals tècnics i documentació de seguretat
En un manual d’instal·lació, una fitxa de seguretat o un plec tècnic, una paraula pot significar dues coses molt diferents segons el sector. La IA no sap en quin ets.
Un parell d’exemples del sector industrial i mèdic: la paraula anglesa clearance pot voler dir «autorització regulatòria» o «espai lliure». En el manual d’un dispositiu mèdic, traduir malament aquest terme pot fer entendre que el producte no està autoritzat quan sí que ho està, o a l’inrevés. En manuals mecànics, nuts i washers haurien de ser «femelles» i «volanderes», però la IA, sense context, els ha traduït com a «fruits secs» i «rentadores».
A l’obra, en una instal·lació industrial o en una etiqueta de seguretat, això deixa de ser una errata. És un risc de seguretat, un problema de compliment o una rectificació cara. Per al sector industrial, una de les nostres especialitzacions (enginyeria, construcció, materials, transport), la regla és traductor humà especialitzat o, com a mínim, IA amb postedició completa per part d’un traductor del sector.
Escenari 4: informació confidencial o subjecta a regulació
Aquest és el menys comentat i, en molts casos, el més seriós. Quan enganxes un text en un servei públic d’IA, aquestes dades viatgen als servidors del proveïdor. Per a esborranys interns no importa; per a un contracte signat, dades personals subjectes al RGPD, un historial mèdic o informació financera no pública, sí.
Encara que la traducció surti impecable, has mogut informació sensible fora del teu control. Això et pot portar un problema de compliment (RGPD, normativa sectorial) o, segons el client, un incompliment de l’acord de confidencialitat que hi vas signar. Les grans eines ofereixen plans «enterprise» amb polítiques de no entrenament amb les teves dades, però cal activar-los i llegir-se la lletra petita.
Una agència professional ho gestiona amb fluxos tancats, traductors amb NDA signats i entorns controlats. No és un detall: forma part del servei.
I un apunt sobre les «al·lucinacions»
Els models generatius de vegades s’inventen el que no saben. Un estudi sobre Whisper, el model de transcripció d’OpenAI, va detectar frases inventades en entre el 38% i el 80% de les transcripcions analitzades, sobretot en entorns mèdics. La traducció amb grans models de llenguatge no és aliena a aquest problema: si una paraula estranya no encaixa amb el que el model espera, la pot substituir per una altra que sona bé però que no és la correcta. El «pitjor» és que cola aquestes invencions d’una manera tan subtil que et convenç del tot.
Per això, segons Slator (2025), entre el 90% i el 98% dels qui fan servir traducció automàtica o LLM apliquen algun nivell de revisió humana. Tot el sector, inclosos els que més empenyen la IA, la tracta com una eina supervisada.
El que la IA sí que fa bé
Perquè no sembli que anem en contra de la tecnologia, també l’altra cara: la IA va molt bé per entendre de què va un text en un idioma que no domines, per a esborranys interns, per a volums alts en què la qualitat publicable s’aconsegueix amb postedició i per accelerar la feina del traductor professional. Seria absurd no aprofitar-la. El parany és donar per fet que, com que funciona bé aquí, funcionarà bé en tot.
Com ho fem a Overseas
Quan entra un projecte, el primer és decidir quina via li toca segons el risc, el sector i la confidencialitat. Per a volum sense matisos, IA amb postedició i un traductor nadiu del sector revisant-la. Per a web, màrqueting o textos legals, traductor humà especialitzat, igual que per a dades sensibles, amb entorns controlats i NDA. I sempre amb la garantia de les ISO 9001:2015 i ISO 17100:2015 que tenim des del 2017, i aplicant els criteris de la ISO 18587:2020 com a bona pràctica en els projectes de postedició.
Si tens una traducció entre mans i dubtes en quin grup cau, escriu-nos i t’ho diem sense compromís. Clau en mà i en totes les combinacions d’idiomes.
Preguntes freqüents
Puc traduir un contracte amb ChatGPT per entendre’l jo?
Com a esborrany propi, sí. Com a document final que se signa o es lliura, no. I tingues en compte que enganxar-lo allà pot ser una fuga de confidencialitat si és un contracte real amb un tercer.
I si és només per a ús intern de l’empresa?
Depèn del document. Una nota interna, IA i prou. Un procediment operatiu o un manual tècnic intern que la gent aplicarà, millor amb revisió humana.
És segur enganxar documents confidencials a DeepL o ChatGPT?
A les versions gratuïtes i estàndard, no del tot. Els plans empresarials solen oferir més garanties, però cal activar-los i configurar-los. En projectes amb RGPD o NDA, ves sobre segur amb un proveïdor professional.
La IA millorarà i aquests problemes desapareixeran?
La qualitat continuarà pujant. El que passa és que els errors es fan més subtils, no més visibles. Això obliga a més revisió humana, no a menys.
Fonts
- National Center for State Courts — Machine Translation: Considerations and Cautions for Courts.
- Nimdzi Insights — dades d’adopció de la localització i de pèrdues en marques sense localitzar.
- Slator — Five Ways AI Reshaped the Translation Industry in 2025.
- Estudis sobre al·lucinacions de Whisper (OpenAI) en transcripció mèdica.
