Que entendemos por dataset no contexto da IA
Un dataset é un conxunto estruturado de datos que serve como a materia prima fundamental para construír sistemas de intelixencia artificial (IA). No ámbito do procesamento da linguaxe natural (PLN) —a disciplina que permite ás máquinas entender e xerar linguaxe humana—, estes datos adoptan a forma de textos, diálogos ou instrucións. A súa función é permitir que os modelos de IA identifiquen padróns e aprendan a realizar tarefas específicas, desde traducir un documento ata manter unha conversa fluída.
Historicamente, o foco do desenvolvemento tecnolóxico centrábase na arquitectura do modelo (a súa estrutura interna e a súa capacidade de cómputo). Porén, hoxe sabemos que o comportamento e o éxito dunha IA non dependen só do seu deseño, senón directamente dos datos cos que se adestra. Esta relación é tan estreita que o modelo se converte nun reflexo do seu dataset: se os datos son nesgados ou incompletos, a IA tamén o será (Bender et al., 2021; Paullada et al., 2021).
Este vínculo impulsou un cambio de paradigma cara á calidade sobre a cantidade. Xa non abonda con procesar volumes masivos de información; para que un modelo sexa eficaz, os datasets deben ser relevantes, de alta calidade e estar aliñados coa lingua e co contexto cultural do mercado obxectivo (Blasi et al., 2022; Kreutzer et al., 2022). Así, o dataset deixou de ser un compoñente técnico secundario para converterse na peza que realmente determina o bo funcionamento dunha IA.
O dataset como guía: adestramento e avaliación
No desenvolvemento dunha IA, o dataset cumpre unha dobre función: é o libro de texto do que aprende o modelo e, ao mesmo tempo, o exame co que se mide o seu éxito. Se o libro contén erros ou o exame é demasiado sinxelo, o modelo resultante será pouco fiable en contornos reais.
Durante o adestramento, o modelo interioriza padróns e comportamentos baseándose nos datos que recibe. Se estes datos non están perfectamente revisados ou carecen de matices culturais, a IA simplemente replicará e amplificará eses defectos. Unha vez adestrada, a fase de avaliación é a que determina se o modelo está listo para o mercado. Aquí, o uso de datasets xenéricos ou «contaminados» (datos que o modelo xa viu antes) pode dar unha falsa sensación de precisión, ocultando limitacións que só lingüistas expertos poden detectar (Dong et al., 2024; Samuel et al., 2024).
En última instancia, o modelo é o reflexo do dataset que o alimenta. Se entendemos os datos como a base do seu razoamento, semella evidente que o seu traslado a outras linguas non pode deixarse ao azar. Para que unha IA sexa realmente eficaz nun novo contorno, non abonda con traducir os textos palabra por palabra; hai que adaptalos para que a IA entenda o contexto local e se comporte como se espera dela.
Por que os datasets esixen un enfoque de tradución específico
A primeira vista, traducir un dataset pode parecer similar a calquera outro proxecto lingüístico. Porén, mentres que nunha tradución tradicional traballamos con textos coherentes e obxectivos claros, os datasets adoitan ser conxuntos de datos fragmentados. Esta estrutura presenta retos que os métodos convencionais non sempre poden resolver:
- Contexto limitado. Moitos datasets conteñen frases soltas sen información adicional sobre quen fala, con que intención ou en que situación. Isto obriga a interpretar a función de cada segmento para que o modelo aprenda a resposta axeitada na lingua de destino.
- Elementos técnicos non traducibles. É frecuente atopar fragmentos de código, variables, placeholders ou etiquetas. Identificar que partes deben traducirse e cales deben permanecer intactas é vital para que o dataset siga sendo funcional tras o proceso.
- Amplificación da coherencia. Decisións que noutros textos serían simplemente estilísticas (como o uso de «ti» ou «vostede»), aquí reprodúcense a grande escala. Se non se mantén unha coherencia estrita, o modelo pode interiorizar padróns inconsistentes.
- Diversidade de dominios. Nun mesmo proxecto poden combinarse diálogos de atención ao cliente con consultas médicas ou instrucións técnicas. Esta variedade limita o uso de memorias de tradución tradicionais e esixe unha adaptación constante ao rexistro e á temática de cada dato.
- Fidelidade vs. corrección. A diferenza da tradución editorial, ás veces é necesario conservar erros gramaticais ou linguaxe informal do orixinal. «Mellorar» o texto pode ser contraproducente se o obxectivo é que o modelo aprenda a identificar ou xestionar a linguaxe real dos usuarios.
Localizar datasets: o valor da adecuación cultural
Neste contexto, a localización emerxe como a resposta natural. O obxectivo non é só trasladar palabras, senón axustar o dataset para que o modelo resultante se comporte de maneira orgánica no mercado de destino.
Localizar un dataset implica, por exemplo, adaptar referencias culturais, marcas ou institucións que non existen na cultura de chegada. Tamén supón axustar elementos locais como formatos de data, moedas ou unidades de medida e reflectir as convencións sociais de cada rexión.
No caso dos grandes modelos de linguaxe (LLM), este enfoque é fundamental. Non se trata de producir un texto final estático, senón de ensinar o modelo a interactuar correctamente nunha lingua determinada. Un dataset ben localizado garante que a IA non só fale a lingua, senón que sexa coherente e estea aliñada coas expectativas dos seus futuros usuarios.
Preparación e validación: garantir a integridade do dataset
Antes de comezar a tradución, a fase de preparación é fundamental. En proxectos deste volume, un criterio mal definido ao inicio pode derivar en centos de horas de corrección posterior. Por iso, é esencial establecer de antemán:
- Criterios lingüísticos e técnicos. Definir o nivel de literalidade, o uso de variantes rexionais ou o tratamento do xénero, así como identificar que elementos (código, etiquetas ou variables) deben permanecer intactos.
- Xestión do erro. Decidir que ambigüidades ou fallos gramaticais do orixinal deben conservarse para non alterar o valor pedagóxico do dato.
- Recursos específicos. Alén das guías de estilo convencionais, é necesario contar con glosarios de terminoloxía controlada e ferramentas de control de calidade (QA) adaptadas a grandes volumes de datos.
Unha vez traducido, a comprobación da calidade tamén esixe un enfoque diferente. Non abonda cunha revisión humana tradicional; a validación dun dataset combina revisións lingüísticas especializadas con controis automáticos de consistencia e mostraxes estatísticas. No fondo, este proceso aseméllase máis a un control de calidade de datos que a unha corrección editorial clásica.
A nosa metodoloxía na localización de datasets
En imaxin, contamos con máis de 25 anos de experiencia en localización de software e tradución de contidos multilingües de gran volume, traballando en contornos onde o contexto é limitado, a coherencia é crítica e cada decisión lingüística ten un impacto directo no funcionamento do produto final.
Esta bagaxe permitiunos evolucionar cara á tradución e curación de datasets, combinando o criterio humano coa potencia da tecnoloxía. Aplicamos os mesmos estándares de calidade que nos definen desde hai décadas, apoiándonos nas ferramentas de tradución asistida (TAO) e nos sistemas de tradución automática (TA) máis avanzados do mercado. Cunha metodoloxía clara desde o inicio, aseguramos que cada dato sexa exacto, coherente e funcional en calquera lingua.
Bibliografía
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? FAccT
Paullada, A., Raji, I. D., Bender, E. M., Denton, E., & Hanna, A. (2021). Data and its (dis) contents: A survey of dataset development and use in machine learning research. Patterns, 2(11).
Blasi, D., Anastasopoulos, A., & Neubig, G. (2022, May). Systematic inequalities in language technology performance across the world’s languages. In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) (pp. 5486-5505).
Lavie, A., Hanneman, G., Agrawal, S., Kanojia, D., Lo, C. K., Zouhar, V., … & Deutsch, D. (2025, November). Findings of the WMT25 shared task on automated translation evaluation systems: Linguistic diversity is challenging and references still help. In Proceedings of the Tenth Conference on Machine Translation (pp. 436-483).
Kocmi, T., Artemova, E., Avramidis, E., Bawden, R., Bojar, O., Dranch, K., … & Zouhar, V. (2025, November). Findings of the wmt25 general machine translation shared task: Time to stop evaluating on easy test sets. In Proceedings of the Tenth Conference on Machine Translation (pp. 355-413).
Dong, Y., Jiang, X., Liu, H., Jin, Z., Gu, B., & Yang, M., & Li, G. (2024). Generalization or Memorization: Data Contamination and Trustworthy Evaluation for Large Language Models. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024.
Samuel, V., Zhou, Y., & Zou, H. P. (2025). Towards Data Contamination Detection for Modern Large Language Models: Limitations, Inconsistencies, and Oracle Challenges. Proceedings of the 31st International Conference on Computational Linguistics (COLING 2025).
Liu, Y., Cao, J., Liu, C., Ding, K., & Jin, L. (2025). Datasets for large language models: A comprehensive survey. Artificial Intelligence Review, 58(12), 403.
Kenny, D. (2022). Human and machine translation. Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence, 18, 23.
