Competências em pós-edição: uma proposta didático-metodológica para a formação de tradutores

Abstract

Os avanços recentes da IA e da automação têm promovido transformações estruturais nos processos de trabalho tradutório e nas abordagens de formação de tradutores, exigindo a revisão de modelos de competência e de práticas pedagógicas no campo dos Estudos da Tradução (Prieto Ramos, 2024; Tian, 2024). Nesse contexto, a tradução deixa de ser entendida como atividade predominantemente manual e individual para se constituir como um processo mediado por tecnologias, no qual ferramentas de apoio, memórias de tradução e sistemas automatizados passam a integrar, de modo central, o fluxo de trabalho do tradutor. Parte-se do pressuposto de que a PE de traduções geradas por sistemas de IA não deve ser compreendida como uma etapa meramente operacional, mas como uma prática tradutória especializada que mobiliza competências linguísticas, tecnológicas, cognitivas e metacognitivas específicas (Moorkens, 2020; Prieto Ramos, 2024; Jiménez-Crespo, 2025). O objetivo central da pesquisa consiste em desenvolver propostas didáticas voltadas à formação de tradutores e linguistas para a atuação em contextos de tradução e PE mediadas por IA, alinhando competências profissionais às demandas contemporâneas do mercado. Embora a discussão dialogue com formulações clássicas sobre competência tradutória e pedagogia da tradução (Kiraly, 2000; Hurtado Albir, 2005), busca-se atualizá-las à luz das transformações tecnológicas recentes que impactam o campo profissional e educacional da tradução (Prieto Ramos, 2024; Rothwell et al., 2023). Trata-se de uma pesquisa de natureza teórico-propositiva, fundamentada em revisão bibliográfica, sem pretensão de validação empírica nesta etapa. Fundamentada nos Estudos da Tradução, especialmente nas discussões sobre competência tradutória (CT), didática da tradução e tecnologias aplicadas, a investigação articula aportes teóricos que sustentam a necessidade de domínio instrumental, capacidade crítica e gestão estratégica de recursos tecnológicos na atuação do tradutor no século XXI. Demonstra-se que a evolução dos sistemas de tradução automática (TA), impulsionada por técnicas de aprendizado de máquina e redes neurais profundas, ampliou a fluidez e a coerência das saídas automatizadas, mas não suprimiu limitações relacionadas a aspectos pragmáticos, culturais e discursivos da linguagem (Nitzke; Hansen-Schirra, 2021; Prieto Ramos, 2024). Nesse cenário, a figura do tradutor é progressivamente ressignificada como profissional altamente qualificado, responsável por avaliar, corrigir e reformular produções geradas por sistemas automatizados, assumindo decisões que envolvem responsabilidade ética, adequação textual e negociação de sentidos. Defende-se, portanto, que a PE exige um julgamento profissional complexo, não podendo ser reduzida à mera correção superficial de erros. Evidencia-se também que o trabalho tradutório contemporâneo está inserido principalmente em um ecossistema tecnológico que envolve ferramentas de tradução assistida por computador (CAT Tools), bancos terminológicos, memórias de tradução e ambientes colaborativos. Tais recursos, embora otimizem o processo e favoreçam a consistência terminológica, influenciam escolhas linguísticas, métricas de produtividade e condições de trabalho, demandando reflexão crítica sobre qualidade, autoria e ética profissional (Tassara; Vasconcellos, 2020; Moorkens, 2020). A gestão terminológica e a padronização conceitual são consideradas eixos estruturantes da qualidade tradutória em contextos de PE, uma vez que contribuem para assegurar consistência terminológica e adequação comunicativa em ambientes de tradução tecnologicamente mediados (Mossop, 2019; Rico Pérez, 2024). Com base nesse percurso, apresenta-se uma proposta didática (Arcego; Costa, 2020; Nogueira, 2020) estruturada por competências e orientada à integração entre a linguagem humana e os sistemas automatizados. Conclui-se que a incorporação sistematizada da PE nos currículos de formação em tradução constitui condição necessária para uma atuação crítica, produtiva e socialmente responsável em ambientes híbridos hum

Abstract: Recent advances in AI and automation have driven structural transformations in translation workflows and translator training, requiring revisions to competence models and pedagogical practices in Translation Studies (Prieto Ramos, 2024; Tian, 2024). In this context, translation is no longer understood as a predominantly manual and individual activity but rather as a technology-mediated process in which support tools, translation memories, and automated systems play a central role in the translatorâ s workflow. It is assumed that the PE of translations generated by AI systems should not be understood merely as an operational stage, but as a specialized translation practice that mobilizes linguistic, technological, cognitive, and metacognitive competences (Moorkens, 2020; Prieto Ramos, 2024; Jiménez-Crespo, 2025). The main objective of this research is to develop didactic proposals to train translators and linguists to operate in translation and PE contexts mediated by AI, aligning professional competences with contemporary market demands. Although the discussion draws on classical formulations of translation competence and translation pedagogy (Kiraly, 2000; Hurtado Albir, 2005), it seeks to update them in light of recent technological transformations shaping the professional and educational landscape of translation (Prieto Ramos, 2024; Rothwell et al., 2023). This study is theoretical and propositional in nature, based on a literature review, and does not aim for empirical validation at this stage. Grounded in Translation Studies, particularly in discussions on translation competence, translation pedagogy, and translation technologies, the research articulates theoretical contributions that support the need for instrumental mastery, critical capacity, and strategic management of technological resources in the translatorâ s professional practice in the twenty-first century. The study demonstrates that the evolution of machine translation (MT) systems, driven by machine learning techniques and deep neural networks, has increased the fluency and coherence of automated outputs but has not eliminated limitations related to pragmatic, cultural, and discursive aspects of language (Nitzke; Hansen-Schirra, 2021; Prieto Ramos, 2024). In this scenario, the role of the translator is progressively redefined as that of a highly qualified professional responsible for evaluating, correcting, and reformulating outputs generated by automated systems, making decisions that involve ethical responsibility, textual adequacy, and negotiation of meaning. It is therefore argued that PE requires complex professional judgment and cannot be reduced to mere error correction. The study also highlights that contemporary translation work is embedded in a broader technological ecosystem involving computer-assisted translation (CAT) tools, terminology databases, translation memories, and collaborative environments. Although such resources optimize processes and foster terminological consistency, they also influence linguistic choices, productivity metrics, and working conditions, thus requiring critical reflection on quality, authorship, and professional ethics (Tassara; Vasconcellos, 2020; Moorkens, 2020). Terminology management and conceptual standardization are considered key elements in ensuring translation quality in PE contexts, as they contribute to terminological consistency and communicative adequacy in technologically mediated translation environments (Mossop, 2019; Rico Pérez, 2024). Based on this theoretical framework, the study presents a didactic proposal (Arcego; Costa, 2020; Nogueira, 2020) structured around competences and oriented toward integrating human language with automated systems. It concludes that the systematic incorporation of PE into translation training curricula is essential for enabling critical, productive, and socially responsible professional practice in hybrid humanâ machine environments, reaffirming the translator's role as a qualified mediator between languages, cultures, and technologies (Rothwell et al., 202