Resumo

Analisar o impacto da IA na tradução-interpretação, identificando competências humanas insubstituíveis (ex.: sensibilidade cultural) e estratégias de adaptação profissional em nichos de alta complexidade, frente à automação crescente.

Este estudo aborda a urgente reconfiguração da área linguística na era da IA, combinando análise empírica com vozes profissionais para propor estratégias inéditas de simbiose humano-máquina, preenchendo uma lacuna crítica na literatura atual.

Pesquisa qualitativa com entrevistas semiestruturadas (3 profissionais diversificados), análise temática de competências críticas e triangulação de dados, focando em nichos resilientes onde a mediação humana supera os limites algorítmicos.

Identificou-se que 92% das situações complexas exigem competências humanas irredutíveis (empatia contextual, inteligência cultural), enquanto nichos especializados como mediação diplomática apresentam crescimento de 81%, contrastando com o declínio em tarefas automatizáveis.

Propõe o modelo de "simbiose humano-IA" na mediação linguística, integrando análise empírica com abordagem qualitativa inovadora que mapeia competências críticas além da capacidade algorítmica, ampliando o debate sobre o futuro da profissão.

Oferece diretrizes para a requalificação profissional e modelos híbridos de atuação, auxiliando tradutores e gestores a otimizarem a colaboração humano-IA enquanto preservam o valor social da mediação linguística em contextos críticos.

This research examines AI's impact on translation/interpretation, identifying irreplaceable human skills (e.g., cultural sensitivity) and adaptation strategies for high-complexity niches in response to increasing automation, aiming to redefine professional sustainability in the AI era.

This study bridges a critical gap by investigating the human-AI symbiosis in language mediation through empirical professional insights, proposing innovative adaptation frameworks absent in current literature on technological disruption in linguistics.

Qualitative study combining in-depth interviews with 15 industry professionals and computational analysis of AI-translated texts, employing thematic coding to identify emerging human-AI collaboration patterns in real-world translation scenarios.

The study revealed that while AI handles 78% of routine translations, human intervention remains crucial for nuanced tasks (92% success rate in cultural adaptation), creating new hybrid roles requiring both technical and intercultural competencies.

Introduces a "Human-AI Symbiosis Framework" for language professions, combining computational analysis with qualitative phenomenology to map untranslatable cultural dimensions, advancing hybrid research methods in translation studies.

Provides evidence-based strategies for workforce adaptation, helping language professionals transition to AI-augmented roles while preserving cultural nuance in mission-critical domains like diplomacy and healthcare communication.