Scoprite le ultime tendenze nel settore della traduzione

L'industria della traduzione sta attraversando un periodo di profonda trasformazione guidata dai cambiamenti tecnologici. Pertanto, opportunità come l'utilizzo della traduzione automatica sono già una realtà grazie a software di traduzione sempre più precisi.

L'irruzione di queste tecnologie ha provocato una divisione tra coloro che abbracciano proposte futuristiche nel settore della traduzione e coloro che sono più scettici sul ruolo che la tecnologia dovrebbe svolgere.

Quali sono le tendenze chiave che modificheranno in modo significativo il settore della traduzione professionale nei prossimi anni? Analizziamole.

Un rapido sguardo agli ultimi anni nel settore della traduzione

C'è almeno una conclusione indiscutibile da trarre dagli ultimi anni nel settore della traduzione: la crescita del settore della traduzione linguistica, guidata da un mondo sempre più connesso e globale. Infatti, l'industria della traduzione è passata da un valore di 49 miliardi nel 2019 a oltre 56 miliardi nel 2021, con un aumento di oltre 5 miliardi in soli due anni. Si parla anche di uno sviluppo del 40% del settore durante la crisi del COVID-19.

Al di là di queste cifre, l' incorporazione di motori di traduzione tecnologici e il passaggio alla traduzione automatica hanno rappresentato una vera e propria rivoluzione per l'industria della traduzione.

Nel 2019, a livello globale, il volume di traduzioni effettuate dai motori di traduzione automatica ha già superato quello dei traduttori umani professionisti.

Questa automazione ha indotto una serie di trasformazioni nel settore, alle quali i fornitori di servizi di traduzione (TSP) hanno dovuto adattarsi.

Di conseguenza, l'incorporazione della tecnologia ha svolto un ruolo chiave nei seguenti processi:

• Con la traduzione automatica, l'uso dei traduttori umani viene ridotto al minimo e il loro ruolo sta cambiando. Sebbene alcune piattaforme parlino di eliminare completamente l'intervento umano, questo punto non è ancora stato raggiunto, soprattutto quando si tratta di traduzioni che richiedono la massima precisione. Tuttavia, l'adozione di strumenti di traduzione digitale ha fatto sì che gli agenti umani abbiano dovuto adattare il loro lavoro e il loro comportamento, eliminando strutture e azioni obsolete.

Tra queste trasformazioni rientra anche la diversificazione dei servizi per i FST, che ora offrono, ad esempio, servizi complementari alla traduzione automatica, come i servizi di rilevamento linguistico.

• Grazie alla digitalizzazione, l'industria della traduzione automatica è in grado di offrire traduzioni più veloci ed economiche. Questo è possibile solo grazie alla digitalizzazione e all'automazione di parte dei processi.

Sempre guardando al futuro, si parla della possibilità di eliminare i costi marginali della traduzione: una volta creata la struttura di traduzione, la produzione di nuovi contenuti è illimitata e gratuita.

• L'incorporazione dell' intelligenza artificiale nei motori di traduzione ha permesso di fare un ulteriore passo avanti in termini di velocità e precisione. Possibilità come la traduzione automatica adattiva profonda imitano sempre più precisamente il lavoro di un traduttore umano, includendo questioni più complesse come lo stile e le espressioni.

Cosa riserva il futuro all'industria della traduzione?

Traduzione istantanea: Google contro Apple

Google e Apple sono due aziende chiave che stanno facendo progressi nel settore della traduzione. In particolare, queste due aziende sono in competizione per il lancio di software di traduzione istantanea più precisi.

Da un lato, Apple sta incorporando questa funzione in iOS 15 beta, che consente di tradurre istantaneamente qualsiasi testo anche in modalità offline.

D'altra parte, Google si è spinto oltre con la linea Pixel 6, ampliando le possibilità di traduzione istantanea con la traduzione di testo, voce e immagini, sempre senza la necessità di una connessione a Internet.

Un equilibrio tra traduzione automatica, post-editing e traduzione umana

Nell'attuale industria della traduzione coesistono i seguenti tre approcci:

• Traduzione umana. È l'opzione più affidabile e accurata al giorno d'oggi, soprattutto per i contenuti creativi (traduzione letteraria o copywriting, per esempio) o più tecnici (testi legali o manuali d'uso). Nella maggior parte dei casi, i traduttori umani utilizzano software di traduzione assistita per controllare la qualità del loro lavoro.
• Post-editing. Un ibrido tra traduzione automatica e traduzione umana in cui il traduttore umano riceve la traduzione automatica e la modifica o corregge quando necessario.
• Traduzione automatica. Traduzioni eseguite al 100% da una macchina.

Nei prossimi anni si prevede che questi tre approcci raggiungeranno un equilibrio. Da un lato, il ruolo delle macchine continuerà a essere quello di snellire e facilitare le traduzioni (offrendo di conseguenza servizi più economici).

La generazione di banche dati sempre più utili e l'incorporazione di algoritmi di intelligenza artificiale amplieranno le possibilità di questo tipo di traduzione. Ad esempio, sarà possibile sviluppare opzioni per una traduzione predittiva precisa.

D'altra parte, il ruolo dei traduttori umani si avvicinerà alla supervisione e all'uso di capacità umane uniche, come l'uso del gergo o dei colloquialismi, la scrittura creativa o l'interpretazione dello slang.

Inoltre, il settore si orienterà verso un modello di post-editing della traduzione automatica (MTPE), ovvero l'editing e la correzione dei risultati di traduzione prodotti da una macchina. La società di consulenza Gartner prevede che entro il 2025 il lavoro dei traduttori umani sarà legato per il 75% all'MTPE, mentre la Commissione europea sostiene che il 78% dei fornitori di servizi linguistici (LSP) ha già iniziato a spostare il proprio lavoro in questo settore.

Ad esempio, in Pangeanic stiamo cercando di progredire proprio verso questo equilibrio con i nostri servizi di traduzione automatica:

• Da un lato, forniamo soluzioni di traduzione utilizzando tecnologie all'avanguardia. I nostri motori di traduzione utilizzano potenti reti neurali nel nostro cloud privato e sicuro o nell'infrastruttura dei nostri clienti. Disponiamo anche di una tecnologia API e di motori di traduzione automatica personalizzati, che possono essere personalizzati e applicati a diversi livelli di aggressività e impatto del deep learning attraverso programmi di formazione per motori di traduzione automatica.
• D'altra parte, forniamo la supervisione, l'esperienza e la competenza linguistica dei nostri oltre 5000 traduttori certificati.

Dati linguistici

Disporre di banche dati rilevanti è una delle necessità per lo sviluppo della traduzione automatica. Nei prossimi anni si prevede che questo settore si svilupperà in vari modi:

• Ci saranno database più accurati grazie a una più efficiente eliminazione di ripetizioni, errori o attributi irrilevanti. Si progredirà verso tecniche più evolute di selezione e raggruppamento dei dati.

A questo proposito, la ricerca di talenti umani si concentrerà fortemente su questo settore.

• Dubbi e tensioni sui dati linguistici e sui diritti d'autore potrebbero comportare nuove normative e buone pratiche.
• Sebbene i dati linguistici siano attualmente controllati da poche grandi aziende, è possibile che questa risorsa si sposti verso un modello di economia cooperativa e circolare.
• I progressi di banche dati sempre più complete ed esaurienti permetteranno di tradurre anche lingue che ancora non riescono ad essere tradotte in modo automatico, a condizione che siano accompagnate da una domanda di traduzioni sul mercato.

Motori di traduzione personalizzati

I progressi nell'accuratezza della traduzione automatica passeranno anche attraverso la costruzione di motori di traduzione personalizzati per le organizzazioni, progressi guidati a loro volta dalla creazione di database di qualità.

Tra i vantaggi di avere motori di traduzione personalizzati ci sono una maggiore flessibilità e il controllo dei risultati di traduzione. A sua volta, la personalizzazione sarà strettamente legata alla formazione dei motori di traduzione con l'apprendimento automatico.