Traduttori nell’era dell’Intelligenza artificiale: «Il fattore umano assicura precisione e riservatezza»
Il docente della Ssmlit Pontradolfo delinea lo stato dell’arte della professione
Tariffe in calo, integrazione dell’IA nei flussi di lavoro, ma anche una domanda crescente di intervento umano: il mercato dei servizi linguistici presenta un quadro più articolato di quanto la narrativa della «fine dei traduttori» lasci intendere. È quanto emerge dall’European Language Industry Survey 2026, il sondaggio annuale sul settore linguistico europeo, che Gianluca Pontrandolfo, professore associato alla Scuola superiore di lingue moderne per interpreti e traduttori dell’Università di Trieste, legge con pragmatismo: «Emerge una risposta al mercato attraverso la specializzazione». I professionisti indipendenti, pur nel sentimento di instabilità, stanno rivendicando con crescente consapevolezza il proprio ruolo sociale, quello di garanti di una comunicazione accurata tra lingue e culture diverse, costruendo al contempo nicchie di competenza difficilmente replicabili da una macchina.
Le figure professionali si stanno ridisegnando di conseguenza. Transcreazione, redazione tecnica multilingue, terminologia, project management, controllo qualità dei flussi automatizzati: il traduttore del XXI secolo opera su un perimetro molto più ampio di quello tradizionale. La Sslmit sta aggiornando i propri piani di studio in questa direzione, all’interno delle reti europee Emt, di cui Trieste è membro dal 2009, ed Emci, di cui l’ateneo è stato socio fondatore nel 2001.
Dietro questo adeguamento c’è una convinzione precisa: solo chi ha imparato a tradurre attraverso la fatica cognitiva, l’esposizione a generi testuali diversi, l’analisi dei propri errori, sarà in grado di valutare criticamente l’output di una macchina. «La competenza linguistica e culturale continua a rivestire un’importanza fondamentale», spiega Pontrandolfo. «Anzi, nell’era dell’IA diventa ancora più centrale la capacità di documentarsi e discernere tra le fonti infinite, molte di dubbia provenienza, che il web mette a disposizione». Lo stesso vale per l’interpretazione, che presenta sfide ulteriori legate all’oralità: accenti regionali, modi di dire, acronimi, nomi propri sono variabili che i modelli gestiscono con difficoltà crescente quanto più il contesto si fa specifico. In certi ambiti, però, non si può sbagliare. I Large Language Models producono testi scegliendo ciò che è statisticamente più probabile, non ciò che è corretto. In un contratto, tradurre un termine giuridico con il suo equivalente più frequente anziché con quello semanticamente preciso può stravolgere obblighi e responsabilità. «La revisione umana è l’unico solido nesso del testo alla realtà», dice Pontrandolfo: in contesti legali, sanitari o finanziari le allucinazioni dei modelli non sono un inconveniente tecnico ma un rischio concreto. A questo si aggiunge la questione della riservatezza: caricare documenti riservati su sistemi di traduzione automatica espone professionisti e aziende a rischi reali, spesso sottovalutati.
C’è infine una dimensione che riguarda la lingua in quanto tale. L’IA sta già riscrivendo il modo in cui scriviamo e parliamo. Pontrandolfo cita il recente volume della linguista Anna-Maria De Cesare sull’italiano sintetico dell’intelligenza artificiale generativa, che documenta come i modelli stiano diffondendo «impronte algoritmiche»: strutture sintattiche mutuate dall’inglese, calchi lessicali, un’inflazione di parole-ronzio. Il rischio non è solo l’impoverimento, ma l’uniformazione: si assottiglia così quella varietà che è il vero patrimonio delle lingue.
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