Módulos


INFORMÁTICA Y PROGRAMACIÓN PARA LINGÜISTAS (EQUIVALENCIA: 2 ECTS)

    PROFESORADO

    José Antonio Rosado (Universidad Pablo de Olavide)

    Dra. Andrea Vázquez Ingelmo (Universidad de Salamanca)


    CONTENIDO

    Fundamentos de hardware, software y seguridad

  • Funcionamiento básico del hardware (CPU, RAM, almacenamiento) y cómo afecta en el rendimiento de herramientas de traducción
  • Codificación de caracteres y errores de formato
  • Instalación y gestión de software: local vs. nube y copias de seguridad
  • Seguridad básica (phishing, gestión de contraseñas) y resolución de problemas comunes (archivos corruptos y formatos incompatibles)

    • Tecnologías web y sistemas de gestión de datos

  • Estructura y sintaxis de HTML y XML: manejo de etiquetas, atributos, variables y placeholders
  • Arquitectura web: diferencia entre webs estáticas y dinámicas, y fundamentos de los gestores de contenido
  • Sistemas de gestión de datos: conceptos de tablas, registros y consultas en memorias y glosarios
  • Preparación de archivos: importancia de la limpieza de datos para evitar errores de importación y de procesado.

    • Interoperabilidad y automatización de flujos de trabajo

  • Qué es una API y para qué sirve
  • Introducción a REST y JSON
  • Expresiones regulares aplicadas al procesamiento de texto
  • Ejemplos prácticos de automatización: conexión con herramientas de TAO y flujos de traducción simples

    • COMPETENCIAS

    Con la superación de la presente asignatura, el alumnado tendrá los conocimientos y competencias necesarios para comprender fundamentos de hardware, software y ciberseguridad, gestionar datos y contenidos web básicos, preparar información para su procesamiento, y aplicar principios de interoperabilidad y automatización mediante API, JSON, expresiones regulares y flujos de trabajo sencillos.


FUNDAMENTOS DE TRADUCCIÓN Y NUEVAS TECNOLOGÍAS (EQUIVALENCIA: 2 ECTS)

    PROFESORADO

    Dra. Cristina Huertas Abril (Universidad de Córdoba)

    José Antonio Rosado (Universidad Pablo de Olavide)

    Rosario de Zayas Rueda (Tatutrad)


    CONTENIDO

    Traducción e interculturalidad

  • Tipos y modalidades de traducción
  • Estrategias para la traducción
  • Nuevas tendencias en traducción
  • La calidad en la traducción
  • Cultura y lenguaje
  • La competencia traductora intercultural
  • La traducción de culturemas: distintos enfoques y principales estrategias

    • Herramientas TAO y flujos de traducción con IA

  • Introducción a las herramientas TAO
  • TA e IA generativa
  • Automatización y asistencia inteligente
  • Flujos de trabajo híbridos humano-IA
  • Calidad y evaluación
  • Retos éticos y profesionales

    • Gestión terminológica con IA

  • Comunicación especializada y terminología
  • La lengua general y la lengua de especialidad
  • Término y concepto: definiciones
  • Terminología y traducción: la terminología y la traducción especializada
  • Glosarios
  • Gestión terminológica (MultiTerm)
  • IA para la extracción automática de términos, validación y coherencia terminológica
  • Creación asistida de glosarios

    • Métricas de calidad y productividad en tiempos de IA

  • Normas ISO
  • MQM
  • LLM as a judge para estimación de la calidad

    • COMPETENCIAS

    Con la superación de la presente asignatura, el alumnado tendrá los conocimientos y competencias necesarios para resolver problemas de interculturalidad, integrar herramientas TAO en flujos de trabajo híbridos con IA, gestionar terminología especializada utilizando bases de datos y herramientas de IA para la extracción automática, validación y creación de glosarios y evaluar la calidad y productividad mediante distintos parámetros.


TRATAMIENTO DE DATOS LINGÜÍSTICOS MEDIANTE IA (EQUIVALENCIA: 8 ECTS)

    PROFESORADO

    Rubén de la Fuente (Senior Data Scientist)

    José Antonio Rosado (Universidad Pablo de Olavide)

    Dra. Andrea Vázquez Ingelmo (Universidad de Salamanca)


    CONTENIDO

    Introducción a la lingüística de corpus y gestión de datos textuales

  • Familiarizar al alumnado con los datos lingüísticos
  • Tipos de corpus y sus usos
  • Formatos, limpieza y organización textual
  • Identificación de problemas habituales de calidad de datos
  • Preparación de textos

    • Programación en Python aplicada al tratamiento de datos lingüísticos

  • Fundamentos de programación
  • Tratamiento de datos lingüísticos

    • Introducción al procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones para la traducción

  • Tareas fundamentales del PLN
  • Funcionamiento de herramientas basadas en IA lingüística
  • Manejo de librerías especializadas

    • IA responsable: ética, derechos y seguridad digital

  • Privacidad, copyright y responsabilidad profesional

    • Ética y gobernanza de datos en sistemas de IA aplicados a la traducción

  • Intraducibilidad y lenguaje inclusivo
  • Derechos de autor y marco normativo (AI Act, RGPD)
  • Introducción a la calidad y seguridad de datos: contaminación, privacidad y anonimización

    • Marco legal del tratamiento de datos y la IA

  • RGPD en corpus textuales: qué es un dato personal, anonimización / seudonimización...
  • Propiedad intelectual en corpus: límites de uso de obras protegidas para entrenamiento
  • Confidencialidad del traductor: riesgos al introducir textos de cliente en APIs externas
  • AI Act: visión general

    • COMPETENCIAS

    Con la superación de la presente asignatura, el alumnado tendrá los conocimientos y competencias necesarios para gestionar y preparar datos lingüísticos, aplicar fundamentos de programación en Python, utilizar herramientas y librerías de procesamiento del lenguaje natural orientadas a la traducción y comprender las principales implicaciones éticas, legales y de seguridad relacionadas con el uso de datos e inteligencia artificial lingüística.


SOLUCIONES LINGÜÍSTICAS AVANZADAS (EQUIVALENCIA: 8 ECTS)

    PROFESORADO

    Rubén de la Fuente (Senior Data Scientist)

    Jesús Maroto (Global Propaganda)

    Dra. Anjana Martínez Tejerina (Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya)

    José Antonio Rosado (Universidad Pablo de Olavide)


    CONTENIDO

    Aprendizaje automático en datos textuales

  • Vectorización
  • Clasificación (spam / no spam)
  • Clustering y detección de temas
  • Análisis de sentimiento

    • Historia y fundamentos del modelado de lenguaje

  • Modelado
  • Técnicas
  • Aplicaciones

    • Técnicas de prompt engineering

  • React
  • Chain of thought
  • Few shot

    • Fundamentos y aplicaciones de chatbots multilingües

  • Arquitecturas de sistemas conversacionales
  • Metodologías de multilingüismo
  • Herramientas comerciales
  • Retos
  • Evaluación

    • Diseño de asistentes de traducción basados en LLM

  • Fundamentos y aplicaciones de asistentes basados en LLM
  • Personalización para tareas de traducción
  • Integración en flujos de trabajo profesionales
  • Evaluación crítica y limitaciones

    • Localización de contenido para asistentes de voz

  • Funcionamiento interno de un asistente de voz
  • Modelos y lenguajes
  • Localización de contenido interno de asistentes de voz
  • Localización de apps para asistentes de voz

    • Doblaje sintético

  • Traducción de contenido para doblaje mediante soluciones sintéticas
  • Introducción a ElevenLabs

    • Diseño de flujos avanzados mediante agentes de IA

  • Orquestación
  • Arnés
  • Memoria y contexto
  • Librerías especializadas

    • Riesgos laborales, legales y éticos de la IA

  • Influencia de la IA en el sector profesional: tarifas, volumen de trabajo y carga cognitiva, entre otros aspectos
  • Propiedad intelectual y confidencialidad
  • Extracción y moderación de datos, sesgos e impacto ambiental

    • COMPETENCIAS

    Con la superación de la presente asignatura, el alumnado tendrá los conocimientos y competencias necesarios para aplicar técnicas de aprendizaje automático en textos y comprender los fundamentos del modelado de lenguaje. También podrá utilizar técnicas avanzadas de prompt engineering, así como diseñar chatbots multilingües y asistentes de traducción basados en LLM. Además, será capaz de localizar contenido para asistentes de voz, aplicar soluciones de doblaje sintético y crear flujos avanzados mediante agentes de IA. Por último, evaluará aspectos éticos, laborales y legales, abordando los sesgos, la confidencialidad, la propiedad intelectual y el impacto ambiental.


ENTRENAMIENTO DE SISTEMAS DE IA (EQUIVALENCIA: 6 ECTS)

    PROFESORADO

    Rubén de la Fuente (Senior Data Scientist)

    José Antonio Rosado (Universidad Pablo de Olavide)

    Dra. Andrea Vázquez Ingelmo (Universidad de Salamanca)


    CONTENIDO

    Anotación y etiquetado de corpus para el entrenamiento de modelos de IA

  • Tipos de anotación útiles en traducción (alineamiento bilingüe, post-edición, preferencias)
  • Diseño de guidelines y herramientas (Label Studio / Prodigy)
  • Acuerdo entre anotadores y control de calidad

    • Automatización de procesos lingüísticos con IA

  • Identificación de tareas lingüísticas automatizables
  • Automatización mediante IA generativa
  • Diseño y evaluación de flujos automatizados

    • Entrenamiento y evaluación de modelos

  • Entrenamiento
  • Ajuste fino
  • Rúbricas de evaluación

    • Retrieval augmented generation para traductores: fundamentos y aplicaciones

  • Búsqueda léxica
  • Búsqueda semántica
  • Chunking
  • Arquitectura híbrida

    • COMPETENCIAS

    Con la superación de la presente asignatura, el alumnado tendrá los conocimientos y competencias necesarios para anotar corpus lingüísticos, automatizar procesos con IA generativa, y entrenar, ajustar y evaluar modelos. Además, será capaz de implementar técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) para traducción..


ESCRITURA ESTRATÉGICA, SEO Y SEM (EQUIVALENCIA: 6 ECTS)

    PROFESORADO

    Marián Amigueti (traductora y coach estratégica)

    Carmen Domínguez Rodríguez (directora de SEO orgánico, internacional y de e-commerce)

    Maite Fernández (especialista en marketing digital)

    Laura Salesa (consultora internacional de branding y marketing)


    CONTENIDO

    UX writing en la era de la IA: diseñar lenguaje para productos inteligentes

  • Fundamentos del UX writing
  • Microcopy: tipos, relevancia y buenas prácticas
  • IA aplicada a UX writing: prompts, variantes y mejoras humano + IA
  • UX, IA e idiomas: adaptaciones, límites y oportunidades de IA multilingüe

    • SEO multilingüe y búsqueda con IA: fundamentos técnicos, AEO/GEO y estrategia de visibilidad orgánica

  • Fundamentos de SEO multilingüe
  • Intención de búsqueda y estrategia de contenidos
  • SEO técnico básico aplicado a la visibilidad orgánica
  • Nuevas tendencias de búsqueda: AEO, GEO y buscadores generativos

    • Investigación de palabras clave con IA: intención, agrupaciones temáticas y mapa de contenidos

  • Intención y semántica por idioma/mercado
  • Método con IA y validación: generar, depurar con criterio lingüístico, priorizar y comprobar en resultados del buscador
  • Agrupación por temas y asignación de palabras clave a su formato

    • Generación y adaptación de contenidos con IA: proceso práctico y control de calidad con supervisión humana

  • Riesgos reales de la IA en contenidos: invenciones, inconsistencias, tono inadecuado, afirmaciones no verificables, lenguaje genérico y poco alineado con la marca...
  • Proceso profesional: encargo y guía, redacción asistida, adaptación funcional al inglés británico y ajuste por objetivo del texto
  • Alineación de mensaje de marca, terminología y llamadas a la acción entre página web, FAQ, redes sociales y anuncios
  • Control de calidad y trazabilidad

    • SEM y analítica de rendimiento con IA: estructura de campañas, optimización y reporting

  • Fundamentos de SEM, PPC y estructura de campañas
  • Creación y optimización de anuncios con IA
  • Métricas clave y análisis de rendimiento
  • Reporting, toma de decisiones y supervisión humana

    • COMPETENCIAS

    Con la superación de la presente asignatura, el alumnado tendrá los conocimientos y competencias necesarios para diseñar contenidos y experiencias mediante UX writing, desarrollar estrategias de SEO y visibilidad orgánica con apoyo de IA, investigar y estructurar palabras clave y contenidos multilingües, generar y adaptar textos supervisando su calidad y alineación estratégica, y planificar, optimizar y analizar campañas de SEM mediante herramientas de IA.


GESTIÓN DE PROYECTOS CON IA (EQUIVALENCIA: 4 ECTS)

    PROFESORADO

    Juan José Arevalillo (Hermes Traducciones)

    Marco Cevoli (Qabiria)

    Óscar Frades (Intrawords / Welok Games / UCM / URJC)


    CONTENIDO

    Fundamentos de la gestión de proyectos

  • Introducción a la gestión de proyectos: definición de proyecto y conceptos generales
  • Marco interno y externo de la gestión de proyectos
  • Variables de la gestión de proyectos
  • Flujo de trabajo en traducción: fases y macrofases de la gestión de proyectos
  • Tipología de los proyectos de traducción
  • Fases del proyecto y plazos de entrega
  • Definición y elaboración del plan del proyecto
  • Fijación de precios: facturación y presupuestación

    • Nuevos roles y automatización de flujos de trabajo en la gestión de proyectos

  • Roles del gestor de proyecto en un proyecto de traducción
  • T(B)MS y formatos estándares
  • Evolución del papel del translation project manager (automatizaciones, herramientas low-code / no- code)

    • Gestión ágil de proyectos de localización en la era de la IA generativa

  • IA en el flujo de trabajo de la localización y la gestión de proyectos
  • Scrum, Kanban
  • Cuestiones éticas del human-in-the-loop y gestión de riesgos en los flujos de trabajo continuos
  • Caso práctico

    • COMPETENCIAS

    Con la superación de la presente asignatura, el alumnado tendrá los conocimientos y competencias necesarios para aplicar los fundamentos de la gestión de proyectos de traducción, abarcando desde la planificación hasta la presupuestación y fijación de precios. Además, podrá automatizar flujos de trabajo utilizando herramientas low-code / no-code y formatos estándares T(B)MS, adaptándose a la evolución del rol del gestor. Por último, será capaz de implementar metodologías ágiles en proyectos de localización con IA generativa, evaluando las cuestiones éticas y la gestión de riesgos.


TECHNICAL WRITERS EN LA ERA DE LA IA (EQUIVALENCIA: 4 ECTS)

    PROFESORADO

    Pablo de Eguileor (ISTEN-ct)

    Dr. Lance Cummings (UNC Wilmington)


    CONTENIDO

  • Valor y perfil del comunicador técnico
  • Conformidad legal de la comunicación técnica
  • Estructuras de publicaciones técnicas
  • Visualización y diseño de contenidos técnicos
  • Procesos y colaboración en comunicación técnica
  • IA para la redacción técnica



MÓDULO APLICADO (EQUIVALENCIA 10 CRÉDITOS)

    Para cumplimentar este módulo, el alumnado podrá elegir una (1) de las siguientes tres (3) opciones:


    Proyecto. Desarrollo de un proyecto en materia de inteligencia artificial aplicada a la lingüística. El desarrollo de esta opción será necesariamente a distancia.


    Prácticas. Esta modalidad está basada en la realización de un periodo práctico con una empresa del sector. El proceso de asignación y firma de convenio lo gestionará el Departamento de Prácticas y la modalidad será la que prefiera cada estudiante, teniendo en cuenta también las preferencias de las empresas disponibles en cada momento. La carga lectiva es de unas 250 horas de trabajo.


    Homologación. Se podrá convalidar un trabajo en plantilla o como autónomo previa acreditación requerida en su momento. Dicho trabajo tendrá que estar relacionado con las aplicaciones de la IA en el sector de la traducción o campos afines (revisión, control de calidad, gestión de proyectos...).



MÓDULO TFM (EQUIVALENCIA 10 CRÉDITOS)

    En función de lo elegido en el Módulo Aplicado, el alumnado llevará a cabo uno (1) de estos tres (3) tipos de trabajo:


    TFM de Proyecto. Este consiste en la redacción de una memoria que refleje el proceso seguido para la traducción del Proyecto. Constará de una parte teórica, en la que se deberán presentar los conceptos teóricos relacionados con la traducción del proyecto, y una parte más práctica en la que se analizarán los problemas y dificultades encontrados y las soluciones propuestas. Solo se realizará en caso de haber elegido la opción Proyecto en el Módulo Aplicado.


    TFM Prácticas. Este consiste en la redacción de una memoria que refleje el periodo en prácticas. Constará de una parte teórica, en la que se deberán presentar los conceptos teóricos relacionados con las actividades desarrolladas durante las prácticas (en caso de ser actividades variadas, se podrá elegir una sola o varias), y una parte más práctica en la que se analizarán los problemas y dificultades encontrados y las soluciones propuestas. Solo se realizará en caso de haber elegido la opción Prácticas en el Módulo Aplicado.


    TFM Homologación. Este consiste en la redacción de una memoria que refleje la actividad homologada. Constará de una parte teórica, en la que se deberán presentar los conceptos teóricos relacionados con las actividades desarrolladas durante el trabajo homologado (en caso de ser actividades variadas, se podrá elegir una sola o varias), y una parte más práctica en la que se analizarán los problemas y dificultades encontrados y las soluciones propuestas. Solo se realizará en caso de haber elegido la opción Homologación en el Módulo Aplicado.

Consulta el PDF del programa académico.