Uno de los conceptos más ambiciosos en el sector de la traducción automática, es la paridad humana. En el artículo de hoy exploramos los límites de...
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03/02/2022
La industria de la traducción vive un periodo de profundas transformaciones impulsadas por los cambios tecnológicos. Así, posibilidades como la traducción automática son ya una realidad a través de softwares de traducción cada vez más precisos.
La irrupción de estas tecnologías ha provocado que el discurso sobre el futuro de la industria de la traducción se divida entre quienes abrazan propuestas futuristas y quienes son más escépticos respecto al rol de la tecnología.
¿Cuáles son las tendencias clave que van a alterar de forma significativa el sector de la traducción profesional en los próximos años? Lo analizamos.
La industria de la traducción, un vistazo rápido a los últimos años
Hay una conclusión indiscutible en el panorama de la industria de la traducción en los últimos años: la tendencia al alza y el crecimiento del sector de la traducción del lenguaje impulsado en un mundo cada vez más conectado y global.
La industria de la traducción ha pasado de estar valorada en más de 49.000 millones en 2019 y más de 56.000 millones en 2021 a estarlo en más de 67.000 millones en 2022. Un crecimiento de más de 18. 000 millones en tan solo tres años.
A su vez, hay que remarcar que el de la traducción fue de los pocos sectores que, no solo no disminuyó, sino que creció durante la pandemia, con un desarrollo del 40% durante la crisis del COVID-19.
Más allá de estas cifras, la incorporación de tecnologías como motores de traducción y el avance hacia la traducción automática han supuesto una verdadera revolución para la industria de la traducción.
El potencial de la traducción automática es tal que desde el año 2019, el volumen de traducciones llevadas a cabo por motores de traducción automática es mayor que el de los traductores profesionales humanos a nivel global.
Esta automatización ha traído una serie de transformaciones para el sector, a las que los proveedores de servicios de traducción (TSP) han debido adaptarse.
De este modo, la incorporación de la tecnología ha jugado un papel clave en los siguientes procesos:
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Traducción automática. El papel del traductor humano se minimiza. Si bien algunas plataformas hablan de la total eliminación de la intervención humana, este punto no se ha alcanzado todavía, especialmente en las traducciones que buscan la mayor precisión.
No obstante, la adopción de herramientas de traducción digitales sí ha supuesto que los agentes humanos hayan tenido que ajustar sus tareas y comportamientos para eliminar estructuras y acciones obsoletas entre muchas otras cosas.
La diversificación de servicios para los TSP también se encuentra entre estas transformaciones ofreciendo, por ejemplo, servicios complementarios a la traducción automática como los servicios de detección de lenguaje.
- Traducciones más rápidas y económicas. Gracias a la digitalización, el sector de la traducción automática está pudiendo ofrecer traducciones en menos tiempo y a menor coste.
De nuevo mirando al futuro, se habla de la posibilidad de eliminar los costes marginales en traducción: una vez que se haya establecido la estructura de traducción, la producción de nuevos textos será ilimitada y sin costes.
- La incorporación de Inteligencia Artificial en los motores de traducción ha permitido también ir un paso más allá en la rapidez y precisión de las traducciones.
Posibilidades como la traducción automática adaptativa profunda imitan el trabajo de un traductor humano de manera cada vez más precisa, incluyendo cuestiones más complejas como el estilo y las expresiones.
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Traducción instantánea: Google vs Apple
Google y Apple son dos compañías clave que están avanzando en las posibilidades de la industria de la traducción. En concreto, estas dos empresas compiten por lanzar el software de traducción instantánea más preciso.
Por un lado, Apple incorpora esta posibilidad desde el iOS 15 beta, que permite traducir cualquier texto incluso en modo sin conexión de forma instantánea.
Por otro lado, Google ha ido más allá con su línea Pixel 6, ampliando las posibilidades de la traducción instantánea al permitir la traducción de texto, voz e imágenes sin necesidad de conexión a internet.
Un balance entre la traducción automática, traducción asistida por ordenador y traducción humana
Actualmente, en la industria de la traducción conviven tres enfoques:
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La traducción humana. Se trata de la opción más fiable y precisa hoy en día, sobre todo en contenidos a nivel creativo (traducción literaria o copywriting, por ejemplo) o más técnico (textos legales, traducción de manuales de uso).
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Traducción asistida por ordenador. Un híbrido entre la traducción automática y la realizada por humanos en el que el traductor humano recibe la ayuda de un software de traducción para agilizar los procesos.
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Traducción automática. Traducciones llevadas a cabo en un 100% de manera no humana.
En los próximos años, se espera que estos tres enfoques logren un equilibrio. Lo que sí está claro es que por ahora, el papel de las máquinas seguirá siendo el de agilizar y facilitar las traducciones (ofreciendo servicios más económicos, como consecuencia).
La generación de bases de datos cada vez más útiles y la incorporación de algoritmos de Inteligencia Artificial más potentes ampliarán las posibilidades de este tipo de traducción (la automática). Un ejemplo es que esta será capaz de desarrollar opciones de traducción predictiva precisa.
Por otro lado, el rol de los traductores humanos irá acercándose más a la supervisión y el uso de capacidades humanas únicas, como la escritura creativa o el uso de jergas o coloquialismos.
Además, se avanzará hacia un modelo de Traducción Automática Post Edición (MTPE), esto implica la edición y revisión de los resultados de traducción producidos por una máquina.
La consultora Gartner predice que el trabajo de los traductores humanos estará vinculado a la MTPE en un 75% para 2025, mientras que la Comisión Europea asegura que el 78% de los proveedores de servicios lingüísticos (LSPs) ya han empezado a derivar sus tareas hacia esta área.
Como ejemplo, desde Pangeanic tratamos de avanzar precisamente hacia este equilibrio en nuestros servicios de traducción automática:
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Proporcionamos soluciones de traducción utilizando tecnología punta.
Nuestros motores de traducción utilizan potentes redes neuronales en nuestra nube privada y segura o en la propia infraestructura de nuestros clientes.
Contamos a su vez con tecnología API y motores de traducción automática personalizados, que se pueden customizar y aplicar a diferentes niveles de agresividad e impacto de aprendizaje profundo a través de programas de entrenamiento para motores de traducción automática.
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Por otro lado, ofrecemos la supervisión, experiencia y conocimientos lingüísticos de nuestros más de 5000 traductores certificados.
Datos sobre el lenguaje
Contar con bases de datos relevantes es una de las necesidades para el desarrollo de la traducción automática. En los próximos años, se espera que esta área se desarrolle de varias maneras:
- Se contará con bases de datos más precisas gracias a la eliminación de repeticiones, errores o atributos irrelevantes. Se avanzará además, hacia técnicas más evolucionadas para seleccionar y agrupar datos.
La búsqueda de talento humano se centrará en gran medida en esta área.
Las dudas y tensiones sobre los datos de lenguaje y copyright podrían cristalizar en nuevas regulaciones y buenas prácticas.
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Aunque actualmente los datos de lenguaje son controlados por unas pocas grandes empresas, se espera que este recurso avance hacia un modelo de economía cooperativa y circular.
El avance en bases de datos cada vez más completas y exhaustivas también permitirá la traducción de lenguajes que aún desafían la traducción automática, siempre que sean acompañados por una demanda de traducciones en el mercado.
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Motores de traducción customizados
El avance en la precisión de la traducción automática pasará también por la construcción de motores de traducción personalizados para las organizaciones, un progreso impulsado a su vez por la creación de bases de datos de calidad.
Una de las ventajas principales de contar con motores de traducción customizados es una mayor flexibilidad y control sobre los resultados de la traducción. A su vez, la personalización estará estrechamente vinculada al entrenamiento de motores de traducción que cuenten con aprendizaje automático.
