El impacto de la IA en la demanda de conocimiento de idiomas

En su artículo «Lost in Translation: Artificial Intelligence and the Demand for Foreign Language Skills» Carl Benedikt Frey y Pedro Llanos-Paredes investigan los efectos de la traducción automática (TA), específicamente la adopción de Google Translate, en el mercado laboral de Estados Unidos. En concreto, examinan dos cuestiones principales: a) el impacto en el empleo y los salarios de los traductores profesionales, y b) la demanda de habilidades en idiomas extranjeros en diversas ocupaciones y sectores.

El estudio se centra en el período posterior a 2010, aprovechando la variación en el uso de la traducción automática en 695 mercados laborales locales de EE.UU., coincidiendo con el lanzamiento de Google Translate como aplicación. Aunque el sector de la traducción en EE.UU. ha crecido en general, pasando de 33.500 millones de USD en 2012 a 37.000 millones de USD en 2021, existe una preocupación considerable sobre el futuro del empleo para los traductores humanos. Una encuesta de 2024 reveló que más de las tres cuartas partes de los traductores creen que la IA generativa afectará negativamente sus ingresos futuros.

La historia de la traducción automática comenzó con sistemas tempranos como el IBM701 en 1954. Los servicios de traducción en línea gratuitos surgieron a finales de la década de 1990 y principios de la de 2000. Sin embargo, fue con el lanzamiento de Google Translate como aplicación en Android e iOS en 2010, y su integración en navegadores como Chrome, que la tecnología alcanzó un uso generalizado. Las búsquedas de «Google Translate» aumentaron drásticamente alrededor de 2010, mientras que las búsquedas de la palabra «Translator» cayeron en paralelo. Google Translate pasó de utilizar traducción automática estadística (SMT) a traducción automática neuronal (NMT) en 2016, mejorando significativamente su rendimiento, con investigaciones que sugieren resultados casi indistinguibles entre la NMT de Google y la traducción humana para algunos idiomas. La precisión de Google Translate en la comunicación médica, por ejemplo, mejoró del 57,7% en 2014 al 82,5% en 2021.

Para analizar los impactos en el mercado laboral, el estudio combina tres fuentes de datos: datos de búsqueda de Google Trends para medir el uso de TA en mercados laborales locales («ciudades»), datos de empleo a nivel ocupacional del American Community Survey (ACS) y Occupational Employment and Wage Statistics (OEWS), y datos de ofertas de empleo en línea de Lightcast (anteriormente Burning Glass Technologies) para capturar patrones de contratación y demanda de habilidades lingüísticas.

El análisis inicial documenta una relación negativa entre el empleo de traductores y la adopción de Google Translate. En concreto, un aumento de 1 punto porcentual en el uso de Google Translate redujo el crecimiento del empleo de traductores en 0,71 puntos porcentuales. Un escenario contrafactual sugiere que se crearon aproximadamente 28.000 puestos de traductor menos debido a la tecnología de traducción automática en comparación con la trayectoria de crecimiento más amplia de la profesión. Mientras que el empleo general en EE.UU. creció alrededor del 13% entre 2010 y 2023, el empleo de traductores e intérpretes solo creció un 3%.

En cuanto a los salarios de los traductores, el estudio encontró que el crecimiento salarial se desaceleró inicialmente después de la adopción de Google Translate, pero comenzó a recuperarse alrededor de 2016, lo que resultó en ningún impacto estadísticamente significativo en los salarios durante todo el período de la muestra (2010-2023). Esta recuperación salarial podría explicarse por una demanda creciente de tareas de traducción de mayor cualificación que la TA no puede reemplazar fácilmente, o por rigidez salarial.

El estudio también analizó la demanda de traductores utilizando datos de ofertas de empleo. Los resultados mostraron que los mercados laborales con más búsquedas de Google Translate experimentaron una desaceleración significativa en el crecimiento de las ofertas de empleo para traductores. El análisis sugiere que un aumento de 10 puntos porcentuales en el interés en Google Translate llevó a una reducción de 0,17 puntos porcentuales en la tasa de crecimiento de las ofertas de empleo de traductores. Se estima que la reducción real en el crecimiento de las ofertas de empleo de traductores fue de -1,09 puntos porcentuales, lo que implica una pérdida de casi 10.000 vacantes de traductor durante el período de la muestra en comparación con un escenario sin Google Translate.

Para probar la robustez de estos hallazgos, se realizaron regresiones placebo en ocupaciones similares que no deberían verse afectadas directamente por la TA, como editores, correctores de pruebas, redactores técnicos y maquetadores. Como se esperaba, no se encontró ningún impacto en la demanda laboral de estas profesiones. El efecto sobre la demanda de traductores se volvió significativo después de que Google Translate comenzó a utilizar NMT en 2016. No se encontraron pre-tendencias significativas antes de 2010.

La segunda parte del análisis investigó el impacto de la traducción automática en la demanda de habilidades en idiomas extranjeros en general, no solo para traductores profesionales. Utilizando datos de ofertas de empleo que especifican habilidades lingüísticas, el estudio examinó los cinco idiomas extranjeros más comunes en EE.UU.: español, chino, japonés, alemán y francés.

Los resultados mostraron que el aumento en las búsquedas de Google Translate correspondió a una disminución en la demanda de habilidades para todos los idiomas de los cinco principales socios comerciales de EE.UU., aunque el efecto no fue estadísticamente significativo para el francés. La demanda de trabajadores que hablaban español fue la más afectada, con una reducción en la tasa de crecimiento de ofertas de empleo de -1,37 puntos porcentuales. La demanda de hablantes de chino y alemán también disminuyó de manera considerable, -1,26 y -0,81 puntos porcentuales, respectivamente. El impacto en el japonés fue menos pronunciado, con reducciones de menos de 0,6 puntos porcentuales.

Estos efectos se volvieron detectables antes de la introducción de la NMT en 2016 para algunos idiomas. La demanda de habilidades en español comenzó a disminuir ya en 2013, mientras que la demanda de chino cayó a partir de 2015.

Al examinar el impacto en diferentes grupos ocupacionales, el estudio encontró que el efecto negativo en la demanda de habilidades en español fue económica y estadísticamente significativo en todas las categorías ocupacionales, siendo particularmente pronunciado en atención médica, alimentación y agricultura, e industria. Los coeficientes estimados fueron negativos para todos los idiomas y grupos ocupacionales, aunque no siempre estadísticamente significativos. Se observó un impacto insignificante en el japonés en los sectores de TI, ciencias e ingeniería, donde las habilidades lingüísticas podrían ser especialmente importantes para la transferencia de tecnología. En contraste, el impacto en el alemán y el francés fue más moderado en negocios y gestión, lo que podría indicar la continua relevancia de estos idiomas en el comercio internacional.

Para confirmar la robustez, se probaron habilidades comparables que no deberían verse afectadas por la TA, como las habilidades de software (Java, Oracle, SQL, Microsoft Excel). No se encontró una reducción estadísticamente significativa en la demanda de estas habilidades debido a una mayor exposición a Google Translate.

En definitiva, los hallazgos sugieren que la traducción automática ha tenido un impacto detectable en el mercado laboral, reduciendo tanto el empleo de traductores (en términos de crecimiento) como la demanda de habilidades en idiomas extranjeros en general. Si bien los efectos han sido moderados hasta ahora, es probable que se intensifiquen con los avances continuos en TA, incluida la traducción de voz en tiempo real, que podría afectar a los intérpretes. Esto tiene implicaciones importantes para la política educativa, dada la prevalencia de la enseñanza de idiomas extranjeros en las escuelas estadounidenses.

Relevancia para RRHH

La investigación de Frey y Llanos-Paredes aporta conocimientos valiosos para los profesionales de RRHH, ya que revela cómo la IA está transformando la demanda de habilidades en el mercado laboral. En el contexto actual, donde la adopción de tecnologías como la TA es cada vez más común, los responsables de gestión de personas necesitan comprender los efectos que estos avances tienen sobre los perfiles profesionales y la planificación de la fuerza laboral.

1. Redefinición de competencias y perfiles

La reducción de la demanda de habilidades en idiomas extranjeros plantea la necesidad de revisar los perfiles profesionales en diversas industrias. Los profesionales de RRHH deben cuestionar si algunas competencias lingüísticas siguen siendo esenciales para determinados roles, o si es más conveniente priorizar otras habilidades, como el manejo de herramientas de traducción automática o competencias interculturales que agreguen valor más allá de la traducción literal.

2. Impacto en los planes de desarrollo profesional

El hecho de que la TA reduzca el crecimiento del empleo para traductores y la demanda de habilidades lingüísticas debe alertar a los responsables de desarrollo de talento sobre la importancia de actualizar continuamente los planes de formación y desarrollo. Es crucial orientar a los empleados hacia el fortalecimiento de habilidades complementarias a la IA, como la gestión de contenidos multilingües, la adaptación cultural o el análisis de calidad de traducción automática.

3. Impulso de habilidades complementarias

Aunque la traducción automática ha disminuido el valor de algunas competencias lingüísticas, no ha eliminado por completo la necesidad de habilidades humanas en contextos específicos, como la traducción de alta precisión o la mediación intercultural. Los profesionales de RRHH deben identificar estos nichos donde la intervención humana sigue siendo crítica y fomentar el desarrollo de habilidades avanzadas que complementen el uso de herramientas automáticas.

4. Adaptación en los procesos de reclutamiento

Dado que el impacto varía según el sector y el tipo de ocupación, los responsables de selección deben prestar especial atención a los cambios en los requisitos de habilidades. Esto puede implicar ajustar los criterios de selección en industrias donde las competencias lingüísticas han perdido relevancia y enfatizar otras competencias que permitan una mejor integración de la TA en los procesos laborales.

5. Estrategia de movilidad y reubicación interna

En organizaciones multinacionales donde el dominio de idiomas extranjeros solía ser una habilidad clave para la movilidad interna, es posible que se deban reconsiderar estas políticas. Los equipos de gestión de talento pueden explorar cómo la traducción automática permite nuevas dinámicas de colaboración internacional, reduciendo las barreras lingüísticas pero también transformando los criterios de selección para puestos globales.

6. Reflexión sobre el futuro del trabajo

Este estudio resalta un cambio significativo en la naturaleza de ciertas competencias, lo cual refleja el impacto más amplio que la inteligencia artificial puede tener sobre el trabajo en el futuro. Para los profesionales de RRHH, esto subraya la importancia de anticiparse a las transformaciones tecnológicas y adaptar las estrategias de gestión de talento para responder de manera proactiva a los cambios en el mercado laboral.

Referencia

Frey, C.B. & Llanos-Paredes, P. (2025). Lost in Translation: Artificial Intelligence and the Demand for Foreign Language Skills. Working Paper. Oxford Martin School.

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Foto de Etienne Girardet en Unsplash