Come ottenere il massimo dalla traduzione basata sull'intelligenza artificiale: pro e contro

La comunicazione è alla base di qualsiasi strategia efficace di internazionalizzazione di un'azienda. Fornitori, distributori e potenziali clienti sono sempre più alla ricerca di informazioni nella loro lingua per instaurare relazioni commerciali proficue , per sentirsi più a proprio agio e apprezzati.

Per superare la barriera culturale negli affari, le aziende devono tenere conto di molti aspetti, tra cui la conoscenza contestuale e linguistica di ogni luogo e settore. La traduzione commerciale è quindi una sfida complessa che richiede ampie risorse.

Cosa significa traduzione basata sull'intelligenza artificiale?

La traduzione basata sull'intelligenza artificiale è una traduzione che utilizza strumenti digitali di intelligenza artificiale per essere in grado di tradurre non solo le parole scritte o parlate, ma anche il significato e il sentimento dei messaggi. La sua missione principale è rendere le informazioni globali accessibili a tutti, indipendentemente dalla lingua o dal luogo di nascita degli utenti.

Questa tecnologia ha portato a una svolta fondamentale per i nuovi sistemi di traduzione intelligente: la traduzione automatica neurale ( NMT). Si tratta di un nuovo approccio alla traduzione automatica, molto più accurato e sofisticato, che fa sì che le macchine imparino a tradurre attraverso una grande rete neurale composta da più dispositivi di elaborazione modellati in modo da imitare il cervello umano.

Come funziona la traduzione basata sull'intelligenza artificiale?

Il processo di traduzione basato sull'IA inizia con la pulizia dei dati e la formazione di sistemi specifici per il settore. Successivamente, attraverso strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'IA è in grado di convertire il linguaggio umano in linguaggio comprensibile dalle macchine, consentendo a questi sistemi di convertire i dati testuali non strutturati in dati significativi.

La traduzione basata sull'IA è progettata per migliorare continuamente, nel tempo, il risultato generato dai dati. Ciò si ottiene grazie all'apprendimento automatico (ML), un concetto chiave nel campo dell'IA fin dai suoi inizi, che impiega algoritmi informatici che migliorano automaticamente i risultati imparando dalle informazioni fornite dai dati.

Il suo utilizzo può essere riassunto in due funzioni principali. Da un lato, l'apprendimento automatico può essere utilizzato come strumento autonomo per la traduzione su larga scala; dall'altro, può essere utilizzato come strumento per assistere i traduttori umani, consentendo loro di aumentare la produttività e la produzione giornaliera e di rendere più efficiente il processo di traduzione.

I vantaggi della traduzione basata sull'intelligenza artificiale

Assicura la coerenza e il tono comunicativo dei testi

L'intelligenza artificiale automatizza traduzioni coerenti con ciascun cliente e con il contesto dell'incarico di traduzione e dell'azienda. Sviluppando algoritmi sempre più precisi, l'IA aumenta notevolmente l'accuratezza dei suoi risultati e, in molti casi, raggiunge le stesse prestazioni dei traduttori umani.

Feedback per il miglioramento continuo

I motori di traduzione automatica neurale guidati dall'intelligenza artificiale possono essere continuamente addestrati dal feedback umano utilizzando i contenuti dei clienti o anche esempi tratti da altre traduzioni o risorse linguistiche. Grazie a questi flussi di lavoro, i risultati della traduzione automatica sono più precisi e la qualità è molto più elevata.

Consente l'uso di un vocabolario specifico

Gli editor AI avanzati offrono database terminologici che consentono di gestire la terminologia in modo più efficiente, organizzando i termini con meta-informazioni personalizzabili. In questo modo, gli utenti possono importare la terminologia con i meta-campi o aggiungerne di nuovi, aumentando la concordanza e la specificità delle traduzioni, soprattutto nei testi tecnici e nei domini di contenuto specializzati.

Risparmiare tempo e denaro

Con il miglioramento e l'apprendimento della traduzione assistita, il compito di post-editing della traduzione automatica diventa più semplice, riducendo così notevolmente i costi e i tempi elevati richiesti dai traduttori umani. In questo modo, anche le aziende con risorse limitate hanno la possibilità di offrire un'esperienza globale personalizzata.

I limiti della traduzione basata sull'intelligenza artificiale

Attenzione alla riservatezza

L'uso di strumenti Internet gratuiti rischia di esporre dati privati sensibili, in quanto l'open cloud attualmente presenta ancora problemi di protezione dei dati in tempo reale. L'utilizzo di una piattaforma affidabile con servizi di anonimizzazione e un solido corpus di protezione dei dati è l'unico modo efficace per affrontare la sfida della riservatezza che le aziende devono affrontare nelle attività multilingue.

Affidamento a traduttori umani

Alcuni tipi di testi dipenderanno sempre dalla revisione umana se le aziende vogliono garantire la qualità delle traduzioni. È improbabile, ad esempio, che l'IA sia in grado di competere con un traduttore umano nella traduzione e nella transcreazione di testi emotivi, d'impatto e persuasivi, il tipo di testo necessario nel marketing, nella pubblicità o nelle comunicazioni di rischio. Per questo motivo, raccomandiamo che i traduttori umani rivedano e modifichino le traduzioni basate sull'IA.

Preparazione iniziale e impegno

Per ottenere risultati di alta qualità, le aziende devono investire tempo nella preparazione e nella cura degli strumenti di IA fin dall'inizio. Ad esempio, la creazione di banche di memoria o della terminologia comunemente utilizzata in un settore specifico. L'IA non è una magia, anche se a volte può sembrarlo, quindi fornire ai sistemi di traduzione automatica le informazioni di cui hanno bisogno per imparare si tradurrà in un enorme risparmio di tempo e di costi nel lungo periodo .

Il futuro dell'intelligenza artificiale nella traduzione linguistica

A causa dello stato di evoluzione dei sistemi, compresa la mancanza di trasparenza nel deep learning (DL), poche aziende oggi utilizzano esclusivamente la traduzione guidata dall'IA.

Tuttavia, non c'è dubbio che questa tecnologia sia destinata a rimanere. L'intelligenza artificiale è e continuerà a essere la base dei modelli di traduzione ibrida, che ci permettono di ottenere traduzioni sempre più perfette combinando le tecnologie AI con la traduzione umana.

Col tempo, la traduzione basata sull'intelligenza artificiale diventerà ancora più accessibile e consentirà ai clienti e ai linguisti di interagire in modo più efficiente. In questo modo, diventerà una soluzione su misura che incoraggerà la collaborazione uomo-macchina per sfruttare al meglio il tempo e le risorse limitate di un traduttore umano qualificato.