Revisitando a competência tradutória na era da inteligência artificial: o caso da tradução legal e institucional

Modelos multicomponentes de competência tradutória são amplamente utilizados na formação de tradutores como um parâmetro para o design curricular e de syllabus. Esses modelos devem ser adaptados para refletir tendências profissionais, como o impacto da inteligência artificial, e da tradução automática em particular, nos métodos de trabalho. Este artigo descreve o processo de adaptação de um modelo pioneiro de competência na tradução legal para o escopo mais amplo da tradução institucional à luz das tendências recentes, conforme verificado pela triangulação de informações de múltplos entrevistas, análises de volumes de tradução e descritores de trabalho e outros insumos profissionais. O descritor revisado resultante foi validado através de uma pesquisa com 474 profissionais da tradução de 24 organizações internacionais de diversos tamanhos e especializações de domínio. A adequação do descritor foi corroborada de forma geral, mas foram encontradas variações nas percepções da relevância das subcompetências para garantir a qualidade da tradução. Perfis com especialização mais forte em tradução legal ou mais experiência em tradução institucional mostraram maior consciência da relevância de todas as subcompetências, especialmente as competências centrais linguística, estratégica e temática, e ainda mais para a tradução de textos de natureza legal ou administrativa. As implicações dessas descobertas para fins de treinamento em particular são discutidas.