Los recientes avances en las tecnologías del lenguaje han alterado la profesión de la traducción. Tradicionalmente, tanto la investigación como la industria se han centrado en el uso de una mayor potencia computacional y en el entrenamiento de modelos lingüísticos más grandes, a menudo dejando de lado a los usuarios de estas tecnologías. Hasta la fecha, el objetivo del desarrollo tecnológico ha sido la creación de un agente inteligente que emule el comportamiento humano para aumentar la automatización. Como respuesta, recientemente ha ganado presencia un nuevo marco de diseño tecnológico: la inteligencia artificial centrada en las personas (HCAI), en la que, en lugar de sustituir a los seres humanos, el objetivo es alinear el desarrollo de las herramientas con los valores, las preferencias y las necesidades de los usuarios y, al mismo tiempo, aumentar sus capacidades y mejorar su rendimiento. Si se aplica a la traducción automática (TA), podemos hablar de traducción automática aumentada y centrada en las personas (HCAMT). Este cambio, que pasa de la emulación al empoderamiento, sitúa a las personas en el centro de la IA y de las tecnologías del lenguaje. Este artículo plantea el análisis de la experiencia de usuario en traducción automática (MTUX) como una vía para fomentar la HCAMT. Para demostrarlo, llevamos a cabo un estudio longitudinal con 11 traductores profesionales en la combinación lingüística inglés–español para analizar los efectos de la posedición tradicional (TPE) y la posedición interactiva (IPE) sobre la MTUX, la calidad de la traducción y la productividad. Los resultados de MTUX sugieren que los traductores prefieren la IPE a la TPE porque sienten que tienen más control sobre la interacción en esta forma más reciente de interacción traductor–ordenador y se sienten más empoderados en su relación con la TA. Los resultados de productividad también indican que los traductores que trabajan con IPE informan de una productividad significativamente mayor, a efectos estadísticos, que cuando trabajan con TPE. En cuanto a la calidad, los resultados indican igualmente que los traductores ofrecen traducciones más fluidas con IPE y traducciones igual de adecuadas en ambas modalidades de posedición. Todos estos resultados permiten reflexionar sobre la posible adopción de la IPE como una modalidad de TA para la posedición más centrada en las personas, que empodera a los usuarios, cada vez más reticentes a interactuar con la posedición de TA en los flujos de trabajo de la industria. El artículo también sienta las bases para explorar la HCAMT entre usuarios de TA más allá de los traductores profesionales, abriendo la puerta a una investigación en TA centrada en el usuario más inclusiva y diversa.
Els avenços recents en tecnologies del llenguatge han alterat la professió de la traducció. Tradicionalment, tant la recerca com la indústria s’han centrat en l’ús de més potència computacional i en l’entrenament de models lingüístics més grans, sovint passant per alt els usuaris d’aquestes tecnologies. Fins ara, l’objectiu del desenvolupament tecnològic ha estat la creació d’un agent intel·ligent que emuli el comportament humà per augmentar l’automatització. Com a resposta, recentment ha guanyat presència un nou marc de disseny tecnològic: la intel·ligència artificial centrada en les persones (HCAI), en què, en lloc de substituir els humans, l’objectiu és alinear el desenvolupament de les eines amb els valors, les preferències i les necessitats dels usuaris i, alhora, augmentar-ne les capacitats i millorar-ne el rendiment. Si s’aplica a la traducció automàtica (TA), podem parlar de traducció automàtica augmentada i centrada en les persones (HCAMT). Aquest canvi, que passa de l’emulació a l’empoderament, situa les persones al centre de la IA i de les tecnologies del llenguatge. Aquest article considera l’anàlisi de l’experiència d’usuari en traducció automàtica (MTUX) com una via per fomentar la HCAMT. Per demostrar-ho, duem a terme un estudi longitudinal amb 11 traductors professionals en la combinació lingüística anglès–espanyol per analitzar els efectes de la postedició tradicional (TPE) i de la postedició interactiva (IPE) sobre l’MTUX, la qualitat de la traducció i la productivitat. Els resultats de MTUX suggereixen que els traductors prefereixen la IPE a la TPE perquè senten que tenen més control sobre la interacció en aquesta forma més recent d’interacció traductor–ordinador i se senten més empoderats en la seva relació amb la TA. Els resultats de productivitat també indiquen que els traductors que treballen amb IPE informen d’una productivitat significativament més alta, a efectes estadístics, que quan treballen amb TPE. Pel que fa a la qualitat, els resultats indiquen igualment que els traductors ofereixen traduccions més fluides amb IPE i traduccions igualment adequades en ambdues modalitats de postedició. Tots aquests resultats permeten reflexionar sobre la possible adopció de la IPE com una modalitat de TA per a la postedició més centrada en les persones, que empodera els usuaris, cada vegada més reticents a interactuar amb la postedició de TA en els fluxos de treball de la indústria. L’article també estableix les bases per explorar la HCAMT entre usuaris de TA més enllà dels traductors professionals, obrint la porta a una recerca en TA centrada en l’usuari més inclusiva i diversa.
Recent language technology developments have disrupted the translation profession. Traditionally, the research and industry focus has been on using more computational power and training larger language models, often neglecting the users of such technology. To date, the goal of technology development has been the creation of an intelligent agent that emulates human behaviour to increase automation. As a response, a novel technology design framework has gained a foothold recently: human-centered artificial intelligence (HCAI), where, instead of human replacement, the aim is to align the development of tools with user values, preferences, and needs, at the same time as enhancing human capabilities and performance. If applied to machine translation (MT), we can talk about human-centered, augmented MT (HCAMT). This shift, moving from emulation to empowerment, places humans at the center of AI/language technology. This paper considers the analysis of machine translation user experience (MTUX) to be a way to foster HCAMT. To demonstrate this, we conduct a longitudinal user study with 11 professional translators in the English-Spanish language combination to analyse the effects of traditional post-editing (TPE) and interactive post-editing (IPE) on MTUX, translation quality, and productivity. MTUX results suggest that translators prefer IPE to TPE because they feel more in control in this newer form of translator-computer interaction and more empowered in their work with MT. Productivity results suggest that translators working with IPE achieve statistically significantly higher productivity than when working with TPE. Quality results indicate that translators offer more fluent translations in IPE, and equally adequate translations in both post-editing modalities. All these results allow for reflection on the potential adoption of IPE as a more human-centred MT modality for post-editing, one that empowers users, who have been increasingly reluctant to interact with MT post-editing in industry workflows. The paper also lays the basis for exploring HCAMT with MT users beyond professional translators, opening the door to more inclusive and diverse user-centred MT research.