La brecha de género en la inteligencia artificial: análisis de traducciones de textos sanitarios para la población migrante
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemEditorial
Universidad de Antioquia
Fecha
2025-05-22Referencia bibliográfica
Gutiérrez-Artacho, J. y Ruiz-Rodríguez, F. (2025). La brecha de género en la inteligencia artificial: análisis de traducciones de textos sanitarios para la población migrante. Íkala, Revista de Lenguaje y Cultura, 30(2), e358677. ISSN: 0123-3432
Patrocinador
Proyecto Pid 2022-140115OB-100Resumen
Chatgpt es una herramienta de inteligencia artificial que se ha convertido en una
de las más utilizadas por el público a nivel mundial. Entre sus diversas utilidades,
cuenta con la capacidad de traducción de textos a diferentes lenguas. El presente
estudio cualitativo se propuso analizar la capacidad de Chatgpt para traducir textos
del inglés al español, relacionados con la migración y la salud, haciendo uso del
lenguaje inclusivo, con el fin de evaluar su eficacia y consistencia en dicho contexto
lingüístico y temático. Para ello, se partió de un corpus de 12 687 palabras de
textos sanitarios traducidos para la población migrante que cuenta con el español
entre sus lenguas. Los textos fueron trabajados con y sin preedición, de modo que
se pudo evaluar y analizar los sesgos previos del sistema. Los resultados muestran
una brecha del 100 % en la traducción de textos sin prompts (indicaciones) específicos,
y del 54,5 % a la ahora de traducir párrafos completos, que se reduce al 9,1 %
en el caso de oraciones. Del análisis de los resultados se dedujo que, si bien la inteligencia
artificial puede ser una herramienta útil para profesionales de la traducción,
la supervisión humana sigue siendo clave, especialmente en los ámbitos de diversidad
cultural y sexual, como es el caso del uso del lenguaje inclusivo de género en
español. Con los resultados mostrados pretendemos generar una reflexión crítica
ante los retos que plantea el uso de la inteligencia artificial en la traducción y, por
tanto, los futuros retos en su implementación, así como evidenciar sesgos de género
en estos procesos automatizados y aportar una valoración real de su incidencia
en los actuales estudios de género.