La base de cualquier estrategia eficaz cuyo objetivo sea internacionalizar un negocio es la comunicación. Proveedores, distribuidores y clientes potenciales buscan, cada vez más, información en su propio idioma a la hora de establecer relaciones comerciales fructíferas con el fin de sentirse más cómodos y valorados.
Para superar la barrera cultural en los negocios, las empresas deben tener en cuenta numerosos aspectos, entre ellos, el conocimiento contextual e idiomático de cada lugar y sector. Por eso, la traducción empresarial supone un reto complejo que requiere amplios recursos.
La traducción basada en IA es aquella que utiliza herramientas digitales de inteligencia artificial para poder traducir no solo palabras escritas o habladas, sino también el significado y el sentimiento de los mensajes. Su misión principal es que la información global sea accesible a todo el mundo, independientemente del idioma o lugar de nacimiento de los usuarios.
Esta tecnología ha derivado en un avance clave para los nuevos sistemas inteligentes de traducción: la traducción automática neuronal (NMT, por sus siglas en inglés). Se trata de un nuevo enfoque de traducción automática mucho más preciso y sofisticado, que hace que las máquinas aprendan a traducir a través de una gran red neuronal formada por múltiples dispositivos de procesamiento modelados para imitar el cerebro humano.
El proceso de traducción basada en IA comienza con la limpieza de los datos y el entrenamiento de sistemas específicos para cada sector. Después, a través de herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), la IA es capaz de convertir el lenguaje humano en lenguaje comprensible para las máquinas, lo que permite a estos sistemas convertir datos de texto no estructurados en datos significativos.
La traducción basada en IA está diseñada para mejorar continuamente, con el tiempo, el resultado generado a partir de los datos. Esto se consigue a través del aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés), un concepto clave en el ámbito de la IA desde sus comienzos, ya que en este proceso se emplean algoritmos informáticos que mejoran automáticamente los resultados a medida que van aprendiendo de la información proporcionada por los datos.
Su uso puede resumirse en dos funciones principales. Por una parte, el aprendizaje automático puede utilizarse como herramienta independiente para traducir a gran escala; por otra, puede emplearse como herramienta para ayudar a los traductores humanos, con lo que estos podrán aumentar su productividad y producción diaria y hacer más eficiente el proceso de traducción.
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La IA automatiza las traducciones que son coherentes con cada cliente y con el contexto del encargo de traducción y del negocio. Al desarrollar algoritmos cada vez más precisos, la IA aumenta enormemente la exactitud de sus resultados y, en muchos casos, logra alcanzar el mismo rendimiento que los traductores humanos.
Los motores de traducción automática neuronal impulsados por IA pueden entrenarse continuamente mediante retroalimentación humana utilizando contenido propio de los clientes o incluso ejemplos de otras traducciones o activos lingüísticos. Gracias a estos flujos de trabajo, los resultados de la traducción automática son más precisos y la calidad es mucho mayor.
Los editores avanzados de IA ofrecen bases de datos terminológicas que permiten gestionar la terminología de forma más eficaz al organizar los términos con metainformación personalizable. De esta forma, los usuarios pueden importar terminología con metacampos o agregar nuevos campos, con lo que se incrementa la concordancia y la especificad de las traducciones, sobre todo en textos técnicos y dominios de contenido especializado.
A medida que la traducción impulsada por la IA mejora y aprende, la tarea de posedición de la traducción automática se hace más sencilla, por lo que los altos costes y el tiempo requerido por los traductores humanos se reduce enormemente. Así, las empresas con recursos limitados tienen también la oportunidad de brindar una experiencia global personalizada.
Mediante el uso de herramientas gratuitas de Internet se corre el riesgo de exponer datos confidenciales privados, pues la nube abierta presenta aún en la actualidad problemas a la hora de proteger datos habilitados en tiempo real. El uso de una plataforma de confianza con servicios de anonimización y un cuerpo robusto de protección de datos es la única forma efectiva de abordar el desafío en materia de confidencialidad al que las empresas se enfrentan en los negocios multilingües.
Ciertos tipos de textos siempre dependerán de la revisión humana si las empresas quieren asegurar la calidad de las traducciones. Es poco probable, por ejemplo, que la IA pueda rivalizar con un traductor humano en la traducción y transcreación de textos emotivos, impactantes y persuasivos, el tipo de texto que se necesita en marketing, publicidad o comunicaciones de riesgo. Por esta razón, recomendamos que traductores humanos revisen y editen las traducciones basadas en IA.
Si se buscan resultados de gran calidad, las empresas deben invertir tiempo en preparar y nutrir las herramientas de IA desde el principio. Algunos ejemplos incluyen la creación de bancos de memorias o de terminología de uso común en un sector específico. La IA no es magia aunque a veces pueda parecerlo, por lo que dar a los sistemas de traducción automática la información que necesitan para poder aprender se traducirá en un gran ahorro de tiempo y de costes a largo plazo.
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Debido al estado de la evolución de los sistemas, incluida la falta de transparencia en el aprendizaje profundo (DL, por sus siglas en inglés), muy pocas empresas utilizan hoy en día exclusivamente la traducción impulsada por IA.
Sin embargo, no cabe ninguna duda de que esta tecnología ha llegado para quedarse. La inteligencia artificial es y seguirá siendo la base de modelos híbridos de traducción, que nos permiten obtener traducciones cada vez más perfectas al combinar las tecnologías de IA con la traducción humana.
Con el tiempo, la traducción basada en IA, además de ser incluso más accesible, permitirá a clientes y lingüistas interactuar de manera más eficiente. De este modo, se convertirá en una solución a medida que fomentará la colaboración entre humanos y máquinas para aprovechar al máximo el tiempo y los recursos limitados de un traductor humano cualificado.