Human-centered AI

The integration of artificial intelligence (AI) and machine translation (MT) technologies into the language service industry is reshaping professional roles, workflows, and expectations. This study examines how AI is discursively constructed by two key groups within the translation profession: freelance translators and Language Service Providers (LSPs). Although both groups engage with similar AI tools, their perspectives differ due to varying professional priorities, constraints, and positionalities. Methodologically, the study uses a mixed-methods approach that combines sentiment analysis with qualitative linguistic and thematic analysis of online content, such as blog posts and social media discussions—to explore how these groups conceptualize AI’s impact on their work. Blogs, forums, and social media posts offer real- time reflections on technological change, making them valuable sources for understanding grassroots responses. The corpus is made up of a convenience sample of 45 blog and social media posts with comments discussing GenAI and new AI tools in the translation field. Findings reveal a clear divide in perceptions: LSPs tend to view AI as a beneficial tool that enhances efficiency, scalability, and competitiveness, while freelance translators often express concerns regarding translation quality, job insecurity, and diminishing professional standards. These concerns reflect broader anxieties about the technologization and platformization of the profession, with translators emphasizing the loss of control and autonomy in increasingly algorithm- driven workflows. An important insight from the study is the translators’ active resistance to anthropomorphizing MT, evident in their insistence that the designation of ‘translator’ applies exclusively to humans, and that translations are only those carried out by human translators. The research highlights the need for more inclusive, user-centered approaches in the design and implementation of AI tools. Specifically, it advocates for participatory design, usability testing, and greater engagement with diverse stakeholders to ensure AI technologies address both industry needs and the professional concerns of translators. By aligning with Human-Centered AI principles, future AI systems could better augment human capabilities, improve work conditions, and foster collaboration within the profession.

La integración de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y traducción automática (TA) en la industria de servicios lingüísticos está transformando los roles profesionales, los flujos de trabajo y las expectativas. Este estudio examina cómo se construye el discurso de la IA en entornos digitales por dos grupos clave dentro de la profesión de la traducción: traductores freelance y proveedores de servicios lingüísticos (LSPs, por sus siglas en inglés). Aunque ambos grupos utilizan herramientas de IA similares, sus perspectivas difieren debido a prioridades profesionales, limitaciones y posición en la industria. A través de un enfoque de métodos mixtos, combinando análisis de sentimiento con un análisis lingüístico y temático cualitativo de contenido en línea—como publicaciones en blogs y discusiones en redes sociales—esta investigación explora cómo estos grupos conceptualizan el impacto de la IA en su trabajo. Los blogs, los foros y las publicaciones en redes sociales ofrecen reflexiones en tiempo real sobre los cambios tecnológicos, lo que los convierte en buenas fuentes para comprender las respuestas a nivel de base. El corpus está compuesto por una muestra de conveniencia de 45 entradas de blogs y publicaciones en redes sociales, junto con sus comentarios, que abordan la inteligencia artificial generativa y las nuevas herramientas de IA en el ámbito de la traducción. Los resultados revelan una clara división en las percepciones: los LSPs tienden a ver la IA como una herramienta beneficiosa que mejora la eficiencia, la escalabilidad y la competitividad, mientras que los traductores freelance a menudo expresan preocupaciones sobre la calidad de la traducción, la precariedad laboral y la disminución de los estándares profesionales. Estas preocupaciones reflejan ansiedades más amplias sobre la tecnologización y la plataformaización de la profesión, donde se destacan la pérdida de control y autonomía en flujos de trabajo cada vez más impulsados por algoritmos. Un hallazgo importante del estudio es la resistencia activa de los traductores a la antropomorfización de la TA, evidente en su insistencia en que la denominación de “traductor” corresponde exclusivamente a los seres humanos y que las traducciones son solo aquellas realizadas por traductores humanos. La investigación destaca la necesidad de enfoques más inclusivos y centrados en el usuario en el diseño e implementación de herramientas de IA. En particular, aboga por un diseño participativo, pruebas de usabilidad y un mayor compromiso con diversos interesados para garantizar que las tecnologías de IA aborden tanto las necesidades de la industria como las preocupaciones profesionales de los traductores. Al alinearse con los principios de IA centrada en el ser humano, los futuros sistemas de IA podrían mejorar mejor las capacidades humanas, mejorar las condiciones laborales y fomentar la colaboración dentro de la profesión.