- Utilizar la IA para traducir y adaptar textos, conociendo sus límites según las lenguas y los temas.
- Organizar una revisión humana proporcionada al riesgo de cada texto.
- Producir mensajes claros, adaptados y probados para las comunidades, respetando la rendición de cuentas a las poblaciones afectadas.
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1La traducción automática hoy
Claude y Gemini traducen muy bien entre las lenguas ampliamente presentes en Internet (inglés, francés, español, portugués, árabe estándar y muchas otras) para textos corrientes: correos, procedimientos, informes, términos de referencia. También saben adaptar el registro (formal, sencillo, técnico).
La calidad baja claramente:
- para las lenguas menos dotadas: numerosas lenguas nacionales y locales de África, Asia y América Latina, algunas muy habladas;
- para las variantes dialectales (árabe dialectal, criollos, variantes regionales);
- para los textos muy técnicos (médicos, jurídicos) o muy culturales (proverbios, humor, temas tabú);
- para los nombres propios y los términos locales.
El peligro principal: una traducción fluida parece correcta incluso cuando contiene un contrasentido. Cuanto más fluido es el texto, menos se piensa en verificarlo.
La fluidez no es prueba de exactitud. Toda traducción destinada a personas afectadas la revisa un hablante nativo que conoce el contexto.
2Revisión proporcionada al riesgo
No todas las traducciones exigen el mismo control. Una rejilla sencilla:
- Riesgo bajo (comprensión interna, lectura de un documento en lengua extranjera, correo informal entre colegas): traducción por la IA, revisión rápida por el usuario.
- Riesgo medio (informes, procedimientos internos, correspondencia con socios o donantes): revisión por una persona que domine las dos lenguas.
- Riesgo alto (mensajes de salud, consentimiento informado, información sobre los derechos y el acceso a la ayuda, mecanismos de quejas, documentos jurídicos, mensajes de seguridad): traducción profesional o revisión a fondo por un hablante nativo cualificado, y prueba con miembros de la comunidad.
Método útil: la retrotraducción. Otra persona (u otra conversación de IA, como complemento) vuelve a traducir el texto a la lengua de origen; se comparan para detectar diferencias de sentido. Ayuda a detectar los contrasentidos, pero no garantiza ni la naturalidad ni la adecuación cultural.
3Glosarios y coherencia terminológica
Los términos humanitarios tienen equivalentes precisos y a veces sensibles: «persona desplazada interna», «refugiado», «solicitante de asilo», «sobreviviente», «hogar», «transferencia monetaria multipropósito». Una traducción incoherente crea confusión y a veces riesgos jurídicos o de protección.
- Elabore un glosario bilingüe o multilingüe validado (partiendo de los glosarios existentes de las agencias y los clústeres cuando sea posible).
- Proporciónelo al asistente: «Utiliza obligatoriamente este glosario; si un término no figura en él, señálalo».
- Colóquelo en un Proyecto de Claude o en un Gem para que sirva a todo el equipo.
- Hágalo evolucionar con las observaciones de los traductores y de las comunidades.
Ejemplo. En árabe, la traducción de «desplazado interno» debe mantenerse constante en todos los documentos; en francés, «survivante» se prefiere a «victime» en los programas de lucha contra la violencia de género, según las directrices utilizadas por la organización.
4Escribir para las comunidades
La comunicación con las comunidades y la rendición de cuentas a las poblaciones afectadas (compromisos de la Norma Humanitaria Esencial) exigen mensajes comprensibles, útiles y respetuosos. La IA ayuda a:
- simplificar un texto técnico en lenguaje claro (frases cortas, palabras corrientes, una idea por frase);
- adaptar el formato: cartel, mensaje de radio de 30 segundos, mensaje de voz, SMS de 160 caracteres, guion para animadores;
- proponer respuestas a las preguntas frecuentes («¿Quién tiene derecho? ¿Cuándo? ¿Dónde quejarse?»).
Pero solo las comunidades pueden decir si un mensaje se entiende y es aceptable. Etapas indispensables:
- probar el mensaje con algunas personas de perfiles diferentes (mujeres, hombres, jóvenes, personas mayores, personas con discapacidad);
- verificar los canales preferidos y la tasa de alfabetización (datos de las evaluaciones, perfiles lingüísticos existentes);
- prever formatos no escritos (audio, imágenes, presentación oral);
- indicar siempre cómo hacer una pregunta o presentar una queja.
5Interpretación, voz e imágenes
Las aplicaciones móviles de Claude y de Gemini ofrecen modos de voz, y otras herramientas hacen interpretación en tiempo real. Pueden servir para una conversación sencilla, pero:
- para una entrevista de protección, una consulta médica, una entrevista de registro o una queja, hace falta un intérprete humano formado (confidencialidad, ética, matices);
- la voz y el contenido de la conversación los procesa el proveedor: se aplican las mismas reglas de datos que para el texto;
- las voces sintéticas y las imágenes generadas para mensajes comunitarios deben señalarse como tales y validarse en cuanto a su aceptabilidad cultural.
Para la radio comunitaria, un guion preparado con la IA, revisado por hablantes nativos y grabado por una voz humana de la comunidad suele inspirar más confianza.
6Rumores e información falsa en las comunidades
Durante las epidemias y las crisis, los rumores circulan rápido («las vacunas causan esterilidad», «la ayuda está reservada a un grupo»). Los mecanismos de seguimiento de rumores recogen esta información; la IA puede ayudar a:
- agrupar por tema los rumores señalados (a partir de datos anonimizados);
- preparar respuestas factuales a partir de la información oficial (Ministerio de Salud, OMS), en un lenguaje sencillo;
- proponer formatos adaptados (preguntas y respuestas en la radio, mensajes para los agentes comunitarios).
Cada respuesta la valida el especialista técnico (salud, protección) y se prueba. Una respuesta torpe puede reforzar un rumor. La semana 10 trata de la desinformación en línea y de los contenidos falsificados.
Ejercicio: preparar un mensaje de salud multilingüe
Situación. Una epidemia de cólera afecta a tres campos de personas desplazadas. El mensaje oficial del Ministerio de Salud, en francés, tiene 400 palabras. Las poblaciones hablan mayoritariamente dos lenguas locales con poca presencia en Internet; el 40 % de los adultos sabe leer. Un colega propone traducir el mensaje con la IA y colgarlo esta misma noche.
Trabajo solicitado. Proponga un procedimiento por etapas, con lo que hace la IA y lo que hacen las personas.
Corrección. 1) La IA ayuda a condensar el mensaje oficial en 5 mensajes clave en francés sencillo (síntomas, solución de rehidratación oral, adónde ir, higiene de manos, agua segura), validados por el responsable de salud frente al texto oficial. 2) Traducción a las dos lenguas por hablantes nativos cualificados (agentes de salud comunitarios, traductores); la IA puede proponer un primer borrador, pero la calidad en esas lenguas es incierta: riesgo alto, revisión obligatoria. 3) Formatos adaptados al 60 % de adultos que no leen: mensajes de audio y radio grabados por voces de la comunidad, imágenes explicativas probadas, sesiones con los agentes comunitarios. 4) Prueba rápida con algunas personas de perfiles variados, corrección y luego difusión. 5) Mención del número de la línea de información y seguimiento de los rumores. Hay que evitar colgar «esta misma noche» una traducción escrita no verificada: un contrasentido en un mensaje de salud puede hacer daño.
Puntos clave
- Traducción excelente entre lenguas bien dotadas, claramente menos fiable para las lenguas menos dotadas y los dialectos.
- La fluidez no prueba la exactitud; la revisión es proporcionada al riesgo.
- Mensajes de salud, consentimiento, derechos y quejas: revisión por un hablante nativo cualificado y prueba comunitaria.
- Un glosario validado garantiza la coherencia de los términos sensibles.
- Entrevistas de protección y consultas médicas: intérprete humano formado, sin IA.
Hágala a los demás participantes: siguen el mismo curso que usted.
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Para profundizar: referencias del curso
- CICR y Brussels Privacy Hub (2020). Manual sobre protección de datos en la acción humanitaria (2.ª edición). www.icrc.org
- Comité Permanente entre Organismos (IASC) (2023). Orientaciones operativas sobre la responsabilidad de los datos en la acción humanitaria. interagencystandingcommittee.org
- UNESCO (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. www.unesco.org
- Naciones Unidas (Junta de Jefes Ejecutivos) (2022). Principios para el uso ético de la inteligencia artificial en el sistema de las Naciones Unidas. unsceb.org
- Unión Europea (2024). Reglamento (UE) 2024/1689 sobre la inteligencia artificial (AI Act). eur-lex.europa.eu
- Unión Europea (2016). Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). eur-lex.europa.eu
- CHS Alliance, Groupe URD y Esfera (2024). Norma Humanitaria Esencial en materia de calidad y rendición de cuentas. www.corehumanitarianstandard.org
- Asociación Esfera (2018). Manual Esfera: Carta Humanitaria y normas mínimas para la respuesta humanitaria. spherestandards.org
- OCDE (2019). Mejores criterios para una mejor evaluación: criterios de evaluación del CAD revisados y principios para su uso. www.oecd.org
- National Institute of Standards and Technology (NIST) (2023). Marco de gestión de riesgos de la IA (AI RMF 1.0). www.nist.gov
- Anthropic (2026). Documentación y centro de ayuda de Claude (funciones, confidencialidad, planes). support.anthropic.com
- Google (2026). Centro de ayuda de las aplicaciones Gemini y de Gemini para Google Workspace. support.google.com/gemini
- Anthropic (2026). Guía de redacción de peticiones para Claude (documentación para desarrolladores). docs.anthropic.com
- OCHA (2026). ReliefWeb: informes y mapas humanitarios. reliefweb.int
Cuestionario de la semana
5 preguntas exigentes para comprobar lo aprendido. Responda a todas para validar la semana.