Construir vs. comprar en IA Traducción: elegir el camino que impulsa el ROI

Perspectivas de Laszlo Varga, jefe de investigación de Nimdzi Insights y Bryan Murphy, director ejecutivo de Smartling

A medida que la IA remodela la traducción, los líderes de la localización se enfrentan a una pregunta fundamental: ¿es mejor crear su propia pila de traducción de IA o comprar una plataforma especialmente diseñada?

En la sesión 4 de la serie AI Translation 101 de Smartling, el CEO de Smartling, Bryan Murphy, se sentó con Laszlo Varga de Nimdzi para analizar una de las decisiones más impactantes de la industria. Juntos, compartieron datos, lecciones ganadas con esfuerzo y un camino realista para que los equipos bajo presión ejecutiva usen la IA, sin arriesgar la calidad, la marca o el presupuesto.

📺 ¿Listo para verlo? Transmita la sesión completa a pedido.

🎧 ¿Prefieres escuchar? Mira el podcast aquí.

📘 Profundice con nuestro libro electrónico: Navegando por el cambio: por qué, cuándo y cómo adoptar la traducción de IA

Por qué ChatGPT por sí solo no es suficiente para la traducción empresarial

Es tentador preguntar: "¿Por qué no podemos usar ChatGPT para traducir?"

Laszlo explicó por qué ese enfoque rara vez funciona a escala:

"Incluso los modelos lingüísticos grandes más avanzados siguen produciendo el doble de errores que la traducción automática", señaló, citando la evaluación comparativa de Smartling.

ChatGPT tampoco está capacitado en la voz de su marca, la guía de estilo o la terminología y conlleva un alto riesgo de alucinación, especialmente a través de múltiples indicaciones o sesiones. Lo más importante es que algunas de las partes más importantes y complejas de la traducción se encuentran en los flujos de trabajo: integración de sistemas de contenido, preservación de etiquetas HTML, manejo del contexto y reutilización de activos lingüísticos. ChatGPT por sí solo no ofrece nada de eso.

Conclusión clave: ChatGPT es poderoso para los consumidores, pero sin integración de flujo de trabajo y salvaguardas de marca, no es apto para la traducción a escala empresarial.

Cómo los mejores usuarios utilizan realmente la traducción de IA

Bryan describió cómo las empresas líderes están estructurando la traducción de IA en la actualidad:

• Automatización de flujos de trabajo
• Creación de motores entrenados a medida que utilizan memoria de traducción, glosario y guía de estilo
• Adición de estimación de calidad, posedición y detección de alucinaciones
• Enrutamiento de contenido a un humano cuando sea necesario

Cuando se estructuran adecuadamente, estos enfoques ofrecen resultados dramáticos:

Bryan compartió que los clientes de Smartling casi han triplicado el contenido que han traducido, al tiempo que reducen el costo por palabra en aproximadamente un 60% y reducen el tiempo de respuesta en más del 50%, lo que hace que Smartling sea 4 veces más rápido que el LSP promedio.

Conclusión clave: Las plataformas de traducción de IA especialmente diseñadas combinan la automatización con la gobernanza del contenido, desbloqueando escala, ahorro de costos y ganancias de calidad.

Los costos ocultos de crear su propia solución

Crear una solución de traducción de IA internamente puede sonar atractivo. Pero como advirtió Bryan:

"Vas a necesitar ingeniería completa. Vas a necesitar ingenieros de integración... científicos de datos... un lingüista computacional... y recursos de control de calidad para validar y capacitar lo que acaba de hacer".

Es relativamente fácil crear un prototipo de una demostración de traducción. Pero la parte difícil (y la parte costosa) es moldearlo en una solución empresarial escalable, compatible y segura para la marca.

Bryan agregó el ángulo de oportunidad-costo:

"¿No hay algo mejor que [sus equipos internos] podrían estar haciendo que realmente generaría ingresos para su empresa?"

Conclusión clave: Las pilas de traducción de bricolaje a menudo subestiman el costo real y la carga de recursos. La combinación de escalado, actualización de la solución para mantenerse al día con los desarrollos tecnológicos y mantenimiento continuo suele ser tan costosa como la compilación inicial.

Los riesgos de saltarse el human-in-the-loop

Ambos oradores destacaron que la IA sin revisión presenta graves riesgos:

• Daño a la marca por traducciones inconsistentes o incluso ofensivas
• Exposición legal y de cumplimiento: GDPR, contenido regulado y frases sensibles en ciertos mercados
• Errores operativos: sin seguimiento de auditoría, control de versiones o administración de SLA

Como advirtió Laszlo:

"¿Cuáles son algunos de los riesgos de usar, por ejemplo, la salida de LLM sin procesar sin una plataforma o posedición? … Son alucinaciones. Es parcial. Son traducciones erróneas u omitidas, o en pocas palabras, sin traducciones. A veces, el modelo de lenguaje grande no devolverá nada, tal vez una de cada mil veces. Pero si lo haces a escala, es un número lo suficientemente grande... Y ese es el riesgo operativo que corres".

Y Bryan resumió el riesgo de la marca de manera sucinta:

"Ninguna gran marca se construyó sobre 'lo suficientemente bueno'. Ese es el objetivo de esto".

Conclusión clave: las herramientas especialmente diseñadas, la evaluación de la calidad y la posedición siguen siendo esenciales para el contenido de alto riesgo y alta visibilidad.

Decir "sí" a la alta dirección: de forma inteligente

Ambos estuvieron de acuerdo en que la respuesta correcta a la presión ejecutiva no es "no", es "sí, y así es cómo".

Bryan aconsejó enmarcar la traducción de IA de la misma manera que las empresas piensan en la IA para la ingeniería de software: acelera la producción, pero nada se envía a la producción sin revisión. Respalde sus recomendaciones con métricas que preocupan a los ejecutivos:

• Volumen de contenido: 2-8 veces más traducido, dependiendo de sus flujos de trabajo
• Ahorro de costes: 60% menos de coste por palabra
• Velocidad: tiempos de respuesta 4 veces más rápidos

Conclusión clave: Posicione la IA como un acelerador controlado, no como un atajo.

La conclusión

La sesión 4 de AI Translation 101 lo dejó claro: la decisión de construir o comprar tiene que ver realmente con el riesgo, los recursos y los resultados.

• ChatGPT por sí solo no está listo para el uso de traducción empresarial.
• Trabajar con una plataforma de IA especialmente diseñada ofrece ganancias tangibles y un ROI medible.
• Construir el suyo propio es costoso, complejo y rara vez sostenible.
• Las herramientas de medición de calidad y posedición no son negociables para la marca y el cumplimiento.

Como Laszlo recordó a la audiencia, "Los clientes no quieren comprar traducción. Los clientes quieren comprar clientes. Ese es el resultado final".

Con el enfoque correcto, los equipos de localización pueden decir "sí" a la IA mientras protegen la confianza en la marca, aceleran la producción y demuestran el retorno de la inversión.

Si te perdiste parte de la conversación, vuelve a reproducir el seminario web completo en cualquier momento o ve el podcast sobre la marcha.

¿Quiere una hoja de ruta práctica para adoptar la traducción de IA? Descargue nuestro libro electrónico, Navegando por el cambio: por qué, cuándo y cómo adoptar la traducción de IA.