Una simple búsqueda de vocabulario ha encendido el debate en Reddit: usuarios del foro r/French, dedicado al aprendizaje del idioma, detectaron que Google Translate mostró una traducción errónea y extrañamente confusa para la palabra “skeleton”. El sistema tradujo el término como “las squelette”, una combinación gramaticalmente imposible en francés que ha dejado perplejos a hablantes nativos y aprendices por igual.
Aunque puede parecer un desliz menor, el error ha avivado una discusión mayor: ¿está Google Translate perdiendo precisión? ¿Se trata de una falla puntual o el reflejo de una tendencia preocupante en las herramientas automáticas de traducción?
Una traducción sospechosa: “las squelette”
En el caso concreto, Google Translate detectó erróneamente el término “las squelette”, mezclando un artículo inexistente en francés (las, que suena más a español) con un sustantivo masculino como le squelette (el esqueleto).
“Esto parece más una interpolación entre idiomas que una traducción válida”, comentaba un usuario nativo. “Las no existe como artículo en francés, y además squelette es masculino, por lo que la tampoco sería correcto”.
Lo más llamativo es que el error no aparecía para todos los usuarios. Algunos no lograban replicarlo, lo que sugiere que Google podría estar haciendo pruebas A/B o sirviendo versiones distintas del motor de traducción a diferentes regiones o dispositivos.
¿Error puntual o síntoma de algo mayor?
La traducción errónea, aunque anecdótica, no es un caso aislado. Varios usuarios de Reddit compartieron ejemplos donde Google Translate mostraba inconsistencias cuando se traducía entre idiomas que no incluían el inglés como intermediario.
“Entre español y francés, a menudo veo traducciones que claramente pasan por el inglés primero, y pierden sentido en el proceso”, explicaba un participante del hilo.
Este comportamiento no es nuevo. Google Translate utiliza modelos multilingües que a veces intermedian por el inglés, lo que puede afectar la precisión en pares de idiomas menos frecuentes. A medida que la inteligencia artificial se vuelve más compleja, también lo hacen los errores, que ya no son tan evidentes como los de los primeros años, pero sí más sutiles y difíciles de detectar.
¿Estamos usando los traductores automáticos de forma responsable?
El error ha reabierto un viejo debate entre los usuarios más avanzados del idioma: la confianza ciega en traductores automáticos.
“Google Translate puede ser útil para captar el sentido general de un texto o salir de un apuro, pero no debe usarse como fuente definitiva de aprendizaje”, insiste Last_Butterfly, una de las usuarias más activas del hilo.
Frente a la popularidad de Google Translate, otros traductores como DeepL o Reverso han ganado prestigio por ofrecer traducciones más contextualizadas. Algunos, sin embargo, critican sus limitaciones detrás de muros de pago o su rendimiento en idiomas menos comunes.
La gramática también importa
Otro aspecto que salió a la luz es la necesidad de comprender la estructura gramatical del idioma que se estudia. En el caso de “squelette”, muchos usuarios discutieron cómo el sufijo “-ette” suele asociarse a sustantivos femeninos en francés, pero en este caso es masculino, lo que puede llevar a errores de deducción incluso entre estudiantes avanzados.
El debate, lejos de resolverse, pone sobre la mesa una verdad incómoda: ni la inteligencia artificial ni la traducción automática han alcanzado todavía la competencia lingüística humana en todos los niveles.
Lecciones para estudiantes y desarrolladores
Para estudiantes de idiomas, este incidente es un recordatorio útil: usar traductores automáticos como apoyo, pero no como única fuente de conocimiento. Complementarlos con diccionarios, ejemplos en contexto y, si es posible, la ayuda de hablantes nativos o docentes.
Para desarrolladores de modelos de lenguaje, el caso revela que aún hay trabajo por hacer en la curación de datos, la transparencia del proceso de inferencia y la gestión de errores gramaticales básicos, especialmente en modelos que son usados por millones de personas a diario.
Conclusión: ¿Puede fallar la IA con lo más básico?
En una era donde la inteligencia artificial ya redacta correos, resume artículos y hasta traduce novelas, encontrar errores como “las squelette” es, cuanto menos, preocupante.
No porque la IA no tenga derecho a equivocarse —también lo hacen los humanos—, sino porque este tipo de fallos nos recuerdan que los modelos de traducción son herramientas, no oráculos. Y como tales, requieren supervisión, criterio y aprendizaje constante… también por parte del usuario.
¿Has detectado errores similares en tus traducciones con IA? ¿Cuál es tu herramienta preferida para aprender idiomas? Cuéntanos en redes sociales usando el hashtag #TraducciónConIA.
