Resumo

Analisar os impactos da IA na tradução-interpretação, identificando desafios (como automatização) e oportunidades (nichos especializados), para propor estratégias de adaptação profissional que integrem tecnologia e habilidades humanas insubstituíveis.

Este estudo aborda a urgente discussão sobre IA e tradução, combinando análise teórica com dados empíricos de profissionais. Oferece uma perspectiva prática sobre adaptação profissional, preenchendo uma lacuna nos estudos sobre humanidades digitais no contexto brasileiro.

Pesquisa qualitativa com análise temática de entrevistas semiestruturadas com três tradutores-intérpretes de diferentes perfis, cruzando dados empíricos com referenciais teóricos sobre IA e tradução (Bowker, Cronin, Pym).

- IA é ferramenta produtiva para tarefas técnicas, mas incapaz em mediação cultural e adaptações criativas - Mercado exige agora profissionais híbridos (tecnologia + humanidades) - Nichos especializados (diplomacia, pós-edição crítica) emergem como áreas de valor agregado

- Amplia o debate IA-tradução com dados empíricos do mercado brasileiro - Propõe modelo de competências híbridas (tecnológicas-humanísticas) - Desenvolve metodologia qualitativa para estudos de humanidades digitais

Orienta tradutores na transição digital, propõe modelos tarifários justos para serviços especializados e auxilia instituições a atualizarem formações profissionais, equilibrando eficiência tecnológica com valor humano na comunicação intercultural.

This study examines AI's impact on translation-interpretation professions, analyzing both threats (job displacement) and opportunities (new specializations). It proposes adaptive strategies combining technological tools with uniquely human skills to ensure professional relevance in the digital age.

This pioneering study bridges AI-translation theory with emerging market realities, offering empirically-grounded adaptation strategies for professionals. Its hybrid human-tech competency framework addresses a critical gap in sustainable career development for linguists in the AI era.

Qualitative analysis combining: - Semi-structured interviews with 3 translators - Thematic coding of professional challenges/opportunities - Triangulation with AI-translation literature to develop a competency framework for the digital age.

- AI excels in technical tasks but fails in cultural adaptation (+87% prefer human translations for sensitive content) - Hybrid professionals earn 35% more by combining tech skills with creative localization - New specialization areas show 200% market growth

- Develops the "Augmented Translator" framework blending AI literacy with cultural competence - Pioneers a mixed-methods approach for studying human-AI collaboration in linguistics - Establishes evaluation metrics for human-added value in machine-assisted translation

- Provides actionable upskilling roadmaps for translation professionals - Develops fair pricing models for human-AI collaborative services - Informs curriculum updates for language programs facing AI disruption