Inglés, multilingüismo y tecnología: Su rol en la comunicación laboral contemporánea

Maya Scortinio-Contreras

Resumen


El lenguaje se ha convertido en un recurso estratégico en la economía digital y en el trabajo global. Este artículo analiza el papel del inglés, el multilingüismo y las tecnologías lingüísticas en la comunicación laboral, a partir de una revisión sistemática de literatura publicada entre 2010 y 2025. Los hallazgos confirman que el inglés funciona como lengua franca indispensable para la empleabilidad y la integración en redes internacionales, aunque su hegemonía también reproduce desigualdades y exclusiones. La gestión consciente del multilingüismo, mediante políticas lingüísticas corporativas, capacitación y apoyos transitorios, se presenta como vía para equilibrar eficiencia y equidad. Asimismo, la traducción automática y la inteligencia artificial generativa emergen como herramientas transformadoras que incrementan la productividad y la colaboración, aunque requieren supervisión humana y auditorías éticas para mitigar sesgos y riesgos de dependencia. En conjunto, el estudio subraya la centralidad del lenguaje en los dilemas de equidad, identidad y justicia social del futuro laboral

Recibido: 10-12-25
Revisado: 24-01-26
Aceptado: 29-03-26


Palabras clave


Inglés global; multilingüismo; inteligencia artificial; discurso; comunicación labora

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Referencias


Bijker, W. E., Hughes, T. P., & Pinch, T. J. (Eds.). (1987). The social construction of technological systems: New directions in the sociology and history of technology. MIT Press.

Bijker, W. E., & Pinch, T. J. (1984). The social construction of facts and artefacts: or how the sociology of science and the sociology of technology might benefit each other. Social Studies of Science, 14(3), 399-441.

Blommaert, J. (2010). The sociolinguistics of globalization. Cambridge University Press.

Brynjolfsson, E., Hui, X., & Liu, M. (2019). Does Machine Translation Affect International Trade? Evidence from a Large Digital Platform. 10.3386/w24917

Brynjolfsson, Erik and Li, Danielle and Raymond, Lindsey, Generative AI at Work (2023). NBER Working Paper No. w31161, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4426942

Cambridge English & QS. (2016). English at Work: Global analysis of language skills in the workplace. Cambridge English. https://www.cambridgeenglish.org/english-atwork.

Castells, M. (1996). The rise of the network society (Vol. 1). Blackwell.

Castells, M. (2009). Communication power. Oxford University Press.

Crystal, D. (2003). English as a global language. Cambridge University Press.

Fairclough, N. (1995). Critical discourse analysis: The critical study of language. Longman.

Fairclough, N. (2001). Language and power (2nd ed.). Longman.

Fairclough, N. (2006). Language and globalization. Routledge.

Ginsburgh, V., & Weber, S. (2020). The economics of language. Journal of Economic Literature, 58(2), 348-404.

Koenecke, A., Nam, A., Lake, E., Nudell, J., Quartey, M., Mengesha, Z., Toups, C., Rickford, J. R., Jurafsky, D., & Goel, S. (2020). Racial disparities in automated speech recognition. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(14), 7684-7689. https://doi.org/10.1073/pnas.1915768117.

Luo, Y., & Shenkar, O. (2017). The multinational corporation as a multilingual community: Language and organization in a global context. In Language in International Business: Developing a Field (pp. 59-92). Cham: Springer International Publishing.

McKinsey & Company. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey Global Institute.

MIT Technology Review. (2023). The future of language AI in the workplace. MIT Technology Review.

Neeley, T. (2012). Global business speaks English. Harvard Business Review, 90(5), 116-124.

Neeley, T. (2011). Language and Globalization:'englishnization'at rakuten (pp. 412-002). Harvard Business School (HBS Case 412-002)

Neeley, T. (2017). The language of global success: How a common tongue transforms multinational organizations. Princeton University Press.

Neeley, T. B., & Dumas, T. L. (2016). Unearned status gain: Evidence from a global language mandate. Academy of Management Journal, 59(1), 14-43.

Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654), 187-192. https://doi.org/10.1126/science.adh2586.

Organización Internacional del Trabajo (OIT). (2021). Teleworking in the COVID-19 pandemic and beyond. OIT.

Organización Internacional del Trabajo (OIT). (2025). World employment and social outlook: Trends 2025. OIT.

Peltokorpi, V., & Vaara, E. (2014). Knowledge transfer in multinational corporations: Productive and counterproductive effects of languagesensitive recruitment. Journal of International Business Studies. (Vol. 45, No. 7, pp. 791-811)

Pennycook, A. (2010). Critical Applied Linguistics: A Critical Introduction. Routledge.

Piekkari, R., Welch, D. E., & Welch, L. S. (2014). Language in international business: The multilingual reality of global business expansion. In Language in International Business. Edward Elgar Publishing.

Ridala, S. (2020). Language skills and labour market returns: A meta-regression analysis. Language Problems and Language Planning, 44(2), 200-241.

Seidlhofer, B. (2011). Understanding English as a Lingua Franca. Oxford University Press.

Steyaert, C., Ostendorp, A., & Gaibrois, C. (2011). Multilingual organizations as ‘linguascapes’: Practicing language in everyday business. Journal of World Business, 46(3), 270-278.

Tenzer, H., & Pudelko, M. (2020). The influence of language barriers on trust formation in multinational teams. Journal of International Business Studies.

Tenzer, H., Terjesen, S., & Harzing, A. W. (2017). Language in international business: A review and agenda for future research. Management International Review, 57(6), 815-854.

TFE Times. (2025). Multilingual Teams Work Faster With AI Translation—Here’s the Proof. TFE Times.

Xu, F. F., Liu, Q., Neubig, G. Jiang, Z., Gao, L., Sun, Z., & Dwivedi-Yu, J., (2023).Active retrieval augmented generation. In Proceedings of the 2023 conference on empirical methods in natural language processing (pp. 7969-7992).




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