Por Carl Benedikt Frey y Pedro Llanos-Paredes
Los avances en inteligencia artificial (IA) están transformando aceleradamente el mundo laboral (Acemoglu et al. 2022; Brynjolfsson et al. 2025). A medida que la IA progresa, continúa el debate sobre si esta tecnología complementará o sustituirá al trabajo humano (Autor 2015; Frey 2019; Susskind 2020). En los últimos años han crecido las preocupaciones sobre su impacto en distintas profesiones. Un ejemplo notable es el sector de la traducción, donde las herramientas de traducción automática (TA) han mejorado con gran rapidez. Una encuesta de 2024 reveló que más de tres cuartas partes de los traductores esperan que la IA generativa afecte negativamente a sus ingresos futuros, y algunos incluso cuestionan el valor de las competencias lingüísticas en el largo plazo. No en vano, The Economist señalaba recientemente que “la IA podría hacer menos necesario aprender idiomas extranjeros” – una idea reforzada por la demostración de Sky de OpenAI, capaz de traducir en tiempo real conversaciones entre italiano e inglés.
No obstante, los avances en traducción automática no son nuevos. El IBM701, el primer sistema de TA, se presentó en 1954 en colaboración entre IBM y la Universidad de Georgetown. Posteriormente llegaron hitos como el servicio gratuito Babel Fish (1997) y Google Translate (2006). Sin embargo, fue el lanzamiento de la app de Google Translate para Android e iOS en 2010, junto con su integración en navegadores como Chrome, lo que desencadenó una adopción masiva. Como muestra la Figura 1, las búsquedas de “Google Translate” se dispararon en ese momento, mientras que las de “Translator” disminuyeron.
La traducción automática en el trabajo
En un artículo reciente (Frey y Llanos-Paredes 2025), estimamos el impacto de esta transición sobre el empleo de traductores y la demanda de habilidades lingüísticas.
Para ello construimos una base de datos a nivel de ciudad con registros individuales de la American Community Survey (ACS, 2010–2023), que ofrece muestras anuales representativas del 1 % de la población estadounidense. Estos datos fueron combinados con indicadores del uso geográfico de Google Translate (a partir de búsquedas en internet), ofertas de empleo de Lightcast y estadísticas locales de empleo y salarios de traductores e intérpretes del Occupational Employment and Wage Statistics (OEWS).
Aprovechando la variación en la adopción de TA en 696 mercados laborales locales tras 2010, comparamos regiones con alta y baja utilización de Google Translate para identificar su efecto sobre el empleo y los salarios. Para evitar sesgos derivados de factores no observados, instrumentan el interés por Google Translate con los cambios locales en las búsquedas de “Google Drive”, ya que ambos productos son “bienes de experiencia” cuya adopción depende sobre todo del reconocimiento de marca de Google (Barwise y Watkins 2018).
Figura 1. Búsquedas en Google de “translator” y “Google Translate”, 2004–2024
Los resultados muestran que las regiones con mayor uso de Google Translate experimentaron un menor crecimiento del empleo de traductores e intérpretes. En concreto, por cada aumento de un punto porcentual en el uso de TA, el crecimiento del empleo se redujo en unos 0,7 puntos porcentuales. En conjunto, esto implica la pérdida de unas 28 000 nuevas plazas de traductores que de otra forma se hubieran creado entre 2010 y 2023.
Efectos sobre la demanda de idiomas
Los efectos de la traducción automática se extienden más allá del sector de la traducción. Tradicionalmente, la competencia en idiomas extranjeros ha sido muy valorada en ámbitos como la atención al cliente, los negocios internacionales, la sanidad o la educación. Sin embargo, conforme mejora la precisión y accesibilidad de la TA, esta demanda disminuye.
El análisis de millones de ofertas de empleo muestra que las regiones con alta adopción de TA registran un crecimiento más lento en los anuncios que requieren competencias lingüísticas.
Esto se cumple para todos los idiomas analizados: en las zonas con mayor uso de Google Translate, las ofertas que exigen fluidez en español crecieron un 1,4 puntos menos que en el resto; para el chino y el alemán, la caída fue de 1,3 y 0,8 puntos respectivamente, con efectos también observables en japonés y francés.
Aunque este patrón se da en la mayoría de las ocupaciones, el efecto sobre el chino es más débil en los sectores de tecnología, ciencia e ingeniería, donde el idioma sigue siendo importante para la transferencia de conocimiento. En conjunto, los resultados sugieren que la demanda de habilidades bilingües continuará descendiendo a medida que avance la IA en traducción.
Implicaciones más amplias: traducción y comercio
Estos hallazgos tienen implicaciones significativas para el futuro de la globalización. Las diferencias lingüísticas han sido históricamente un obstáculo importante para el comercio: compartir un idioma puede aumentar el comercio bilateral en torno a un 50 % (Frankel y Rose 2002; Baldwin 2018). En muchos casos, los costes derivados de las barreras lingüísticas han sido comparables o superiores a los de los aranceles o las cuotas.
La mejora de la traducción automática podría, por tanto, impulsar el comercio global de servicios, ofreciendo a los países en desarrollo una nueva vía de crecimiento económico. Tradicionalmente, muchas economías de bajos ingresos han crecido gracias a la industrialización y a los bajos costes laborales, pero este modelo enfrenta crecientes desafíos por la automatización y la robótica (Rodrik 2015). Como consecuencia, los servicios comercializables emergen como un nuevo motor de desarrollo (Baldwin 2020). Al reducir las barreras lingüísticas, la traducción automática podría permitir que miles de millones de personas que no hablan inglés participen en el mercado global de servicios, compitiendo en los campos de ingeniería, diseño, marketing y consultoría.
Perspectivas futuras
Aunque hasta ahora los efectos de la traducción automática sobre el empleo de traductores y la demanda de idiomas han sido moderados, es probable que se intensifiquen conforme la tecnología continúe mejorando. En particular, los avances en interpretación simultánea representan una nueva frontera. Tradicionalmente, el trabajo de los intérpretes había estado protegido frente a la automatización, pero innovaciones recientes —como la demostración de Sky de OpenAI— muestran que incluso la traducción de voz en tiempo real empieza a competir en ese terreno.
Estos desarrollos tienen implicaciones importantes para la política educativa, especialmente considerando que casi el 20 % de los estudiantes estadounidenses están matriculados en cursos de idiomas extranjeros. A medida que la traducción por voz en tiempo real se perfeccione, sus efectos sobre el mercado laboral —incluyendo los posibles impactos sobre los intérpretes— merecen un seguimiento más detallado.
Este post resume una columna publicada en VoxEU el 22 de Marzo del 2025.
