Um estudo comparativo entre tradutores humanos e sistemas de inteligência artificial mostrou que a tradução com IA já supera profissionais em quatro de seis categorias de conteúdo localizado do inglês para o chinês. A pesquisa avaliou 774 traduções produzidas por sete modelos de fluxo de trabalho diferentes, incluindo humanos, modelos de linguagem chineses e ocidentais, tradução automática e versões pós-editadas por profissionais.
O resultado interessa diretamente a empresas de marketing, e-commerce e conteúdo que atuam em mercados internacionais. Ele indica que contratar tradutores humanos pode não valer o investimento em determinados tipos de texto, enquanto para outros a experiência profissional segue sendo insubstituível.
Como funcionou o teste de tradução com IA
A pesquisa foi conduzida pela EC Innovations, empresa de serviços de localização, em parceria com a Jademond Digital. Cada saída de texto foi avaliada de forma cega por localizadores profissionais nativos do chinês, considerando três critérios com peso igual: precisão e consistência, fluência e qualidade de linguagem, e estilo com adaptação cultural.
Foram analisados seis tipos de conteúdo: informativo, SEO, técnico, interface de produto (UI), conteúdo gerado por usuário (UGC) e marketing. Ao todo, 15 fluxos de trabalho competiram entre si, somando humanos, modelos de IA usados de forma bruta e modelos revisados por profissionais depois da tradução automática (prática conhecida como pós-edição).
Em quais tipos de conteúdo a tradução com IA venceu?
A tradução com IA superou os profissionais humanos em conteúdo técnico, interface de produto, conteúdo gerado por usuário e, principalmente, em textos de marketing. Nessa última categoria, os humanos ficaram na 10ª colocação entre 15 fluxos avaliados, com pontuação de 53,7, muito atrás do modelo Qwen pós-editado, que alcançou 75,9 pontos, uma diferença de 22,2 pontos.
A EC Innovations, responsável pela pesquisa, apontou uma explicação para esse resultado:
Os tradutores humanos tendem a corrigir demais a linguagem, deixando o texto mais formal e retirando o tom contemporâneo que o conteúdo de marketing exige. O mesmo instinto que torna um linguista excelente em disciplina terminológica o torna menos adequado para escrever de um jeito que soe como a internet.
Nas outras três categorias em que perderam (técnico, UI e UGC), os humanos ficaram nas posições 7ª, 7ª e 9ª, respectivamente, atrás de versões pós-editadas de modelos como Qwen e Doubao.
Onde os humanos ainda vencem na tradução com IA
Os profissionais humanos ficaram em primeiro lugar em apenas duas categorias: conteúdo informativo e conteúdo de SEO. No informativo, a pontuação humana foi de 76,9. Em SEO, chegou a 74,1.
Porém, a vantagem sobre a inteligência artificial foi pequena. Em SEO, a diferença para o segundo colocado, o modelo Qwen pós-editado, foi de apenas 2,8 pontos. Segundo a pesquisa, essa margem é considerada estreita demais para embasar sozinha decisões de contratação de alto valor sem antes replicar o teste com conteúdo próprio.
Também chamou atenção o desempenho da tradução automática do Google (Google MT) quando revisada por um profissional depois do processo: pontuou 66,7 em conteúdo de SEO, superando até a versão bruta do modelo Qwen. Isso sugere que empresas com sistemas de tradução automática já estabelecidos, com memória de tradução e banco de termos próprio, podem obter mais ganho adicionando uma camada de revisão humana do que trocando toda a infraestrutura por um modelo de linguagem bruto.
Diferença de qualidade significa melhor posição no Google?
Não. O próprio estudo faz questão de deixar isso claro: a pesquisa mediu apenas qualidade de localização, sem acompanhar posições em buscadores, tráfego ou conversões. Segundo os autores, não existe base sólida o suficiente para afirmar que essa diferença de pontos representa impacto direto no ranqueamento de páginas.
O texto original cita ainda um levantamento da empresa Portent, de 2021, que analisou 756.297 páginas ranqueadas e não encontrou correlação entre legibilidade do texto e posição no Google. Esse dado é usado como alerta contra a ideia de que qualidade de conteúdo, por si só, determina o desempenho nos resultados de busca.
O que isso muda na prática
Para empresas que produzem conteúdo em múltiplos idiomas, o estudo sugere que vale a pena revisar onde o dinheiro é investido. Em textos técnicos, interfaces de produto e conteúdo gerado por usuários, fluxos com pós-edição por IA podem entregar resultado igual ou superior ao humano, a um custo menor.
Já em conteúdos informativos e de SEO, a experiência humana ainda faz diferença, embora a margem sobre a inteligência artificial venha diminuindo. A recomendação dos próprios pesquisadores é tratar os números como hipótese a ser testada por cada empresa em seu próprio contexto, e não como regra definitiva de mercado.
Com informações de searchenginejournal.com.
