El texto de origen determina la calidad, tanto para las máquinas como para las personas

La traducción, ya sea humana o automática, no puede recuperar un significado que el texto de origen nunca hizo explícito. Si su oración en inglés puede leerse de dos maneras, el traductor tiene que adivinar cuál interpretación quiso decir usted, y una suposición equivocada se convierte en un error seguro y fluido en el idioma de destino. La ambigüedad, la lógica enterrada y las expresiones poco familiares no son problemas de estilo que un buen traductor simplemente suaviza. Son decisiones que usted está trasladando a alguien con menos contexto del que usted tiene.

Para la traducción automática, esto es medible. Los investigadores pusieron a prueba el mismo contenido escrito de dos maneras, una vez incumpliendo un conjunto de reglas simples de escritura controlada y otra vez cumpliéndolas, y luego pasaron ambas versiones por un sistema de traducción. El texto de origen que seguía las reglas produjo traducción automática de mayor calidad en cuatro idiomas de destino tipológicamente distintos: neerlandés, chino, árabe y francés (Aikawa et al., 2007). Un trabajo posterior aisló el efecto de reglas individuales y confirmó que las restricciones sobre el texto de origen, como oraciones más cortas y menor ambigüedad, cambian el resultado de la máquina de maneras identificables (Marzouk, 2021). El campo profesional de la localización llama a esta práctica "preedición" (pre-editing): depurar el inglés antes de la traducción en lugar de solo corregir el resultado después.

Los traductores humanos se benefician por las mismas razones, más una adicional. Un traductor que trabaja a partir de una oración corta, directa e inequívoca dedica su esfuerzo a encontrar las palabras correctas en el idioma de destino, no a descifrar lo que usted quiso decir. Un texto de origen claro reduce a la vez el costo de la traducción y la tasa de error. La calidad del texto de origen también importa de manera desigual entre idiomas: los sistemas de traducción automática aprenden de grandes colecciones de texto, e incluso los sistemas modernos más grandes, diseñados para cubrir 200 idiomas, reportan una calidad sistemáticamente menor para los idiomas de bajos recursos, porque los datos subyacentes son escasos (NLLB Team et al., 2024). Usted no puede corregir la cantidad de datos de entrenamiento detrás de una herramienta, pero sí puede controlar cuánto trabajo le entrega. Escribir bien desde el origen es una forma de equidad para los idiomas que hablan sus clientes, a quienes la tecnología atiende peor.

Los puntajes de legibilidad: una señal útil, una meta deficiente

Muchas agencias pasan sus borradores por una fórmula de legibilidad, como Flesch-Kincaid o SMOG, y apuntan a un nivel de grado escolar. Use esto como una alarma de humo aproximada, no como una meta. Las fórmulas de legibilidad se desarrollaron en gran parte para materiales educativos infantiles, cuentan características superficiales como la longitud de las palabras y de las oraciones, e ignoran si el lector realmente entiende el contenido, cómo está diseñada la página y quién es el lector (Redish, 2000).

Usted puede bajar un puntaje de nivel de grado escolar cortando las oraciones por la mitad y dejando el significado igual de confuso, y puede escribir una oración genuinamente clara que una fórmula penalice por tener una palabra larga pero común. Trate un puntaje alto como una señal para revisar la redacción, y luego júzguela según las prácticas anteriores y, cuando pueda, poniéndola a prueba con lectores reales. Un número es una pista, no un veredicto.

Cómo se conecta esto con su glosario

Piense en dos documentos que trabajan juntos. El glosario comunitario es la lista acordada de términos y sus traducciones aprobadas. El inglés de origen es donde se usan esos términos. Las prácticas anteriores mantienen su inglés lo bastante consistente para que el glosario pueda cumplir su función: un término por concepto, escrito completo, sin que se cuelen sinónimos, sin modismos que introduzcan de contrabando un significado que el glosario nunca aprobó. Cuando aparece un término nuevo en un borrador que no está en el glosario, esa es la señal para agregarlo de manera deliberada, decidir su traducción una sola vez y reutilizarla, en lugar de dejar que cada traducción invente la suya.

Un orden práctico de operaciones: redacte el material, páselo por la siguiente lista de verificación, concilie cada término con el glosario, y solo entonces envíelo a traducción, humana o automática. Si usa traducción automática, esta depuración previa es el paso de preedición que, según la investigación, reduce los errores posteriores (Aikawa et al., 2007; Marzouk, 2021). Si usa traductores humanos, es la cortesía que les permite hacer su verdadero trabajo.