Localizar los mensajes de su marca a solo 10 idiomas le permitiría llegar al 90% de su mercado objetivo. Es impresionante si se tiene en cuenta que se hablan nada menos que 7.000 idiomas en todo el mundo.
Pero incluso la localización de contenidos y experiencias de usuario en cinco idiomas es una tarea titánica. A menudo implica la adaptación de cientos de páginas de texto del sitio web, materiales de marketing, copia de la interfaz de usuario, etc. Como sabe, esto requiere una inversión considerable de tiempo, dinero y esfuerzo con un enfoque de localización tradicional.
Entonces, ¿cuál es el enfoque más eficiente y cómo se compara con el proceso tradicional?
Qué es la localización con inteligencia artificial
La localización por IA utiliza inteligencia artificial (IA) para llevar a cabo y automatizar diversos aspectos del proceso de localización . La localización es el proceso de adaptar el significado completo de un contenido para una nueva región o público objetivo, incluida la traducción, las imágenes asociadas y los elementos culturales que influyen en cómo se percibirá su contenido. El proceso es integral e implica adaptar lo siguiente para garantizar la claridad, así como la relevancia y adecuación cultural:
- Idioma
- Messaging
- Voz y tono de la marca
- Visuals
- Interfaces de usuario (para sitios web, aplicaciones web y aplicaciones de software)
- Formatos de fecha, hora, medición y número
- Moneda y métodos de pago
Analicemos dónde entra en juego la inteligencia artificial aquí, así como cómo es beneficiosa.
¿Qué papel desempeña la inteligencia artificial en la localización?
La inteligencia artificial se refiere a máquinas o sistemas informáticos capaces de comprender y emular el comportamiento humano. Dos de sus principales funciones son:
- Reducir la carga de trabajo manual de los humanos, liberándolos para que se concentren en tareas de alto impacto que requieren experiencia humana
- Permitir una ejecución más rápida y optimizada de los procesos
Dentro del campo de la IA, hay tres subcampos que hacen posible lo anterior, incluidos los proyectos de localización.
Los 3 subcampos de la IA y sus aplicaciones en la localización
¿Qué abarca la IA y cuáles son algunos de sus casos de uso relacionados con la localización?
1. Aprendizaje automático (ML): Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan con conjuntos de datos extensos que a menudo contienen millones de parámetros. Usan lo que aprenden para hacer predicciones o decisiones similares a las que tomaría un ser humano, solo que de manera más eficiente y, en algunos casos, más precisa.
Los algoritmos de aprendizaje automático son las fuerzas detrás de la memoria de traducción y otras características que se encuentran comúnmente en los sistemas de gestión de traducción. Esto incluye las evaluaciones de calidad automatizadas de Smartling, que comprueban problemas como inconsistencias en el objetivo y la fuente, términos en la lista de bloqueo, errores ortográficos y más.
2. Aprendizaje profundo (DL): El aprendizaje profundo es una forma más compleja de ML que permite a las computadoras imitar la forma en que funciona el cerebro humano. Lo hace a través de redes neuronales, que pueden procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones y hacer predicciones o tomar las medidas adecuadas basadas en el análisis.
En la industria de la localización, la traducción automática neuronal (NMT) es una aplicación popular de las redes neuronales profundas. Los motores NMT no solo pueden comprender el significado y el contexto de una oración y traducirla con precisión, sino que también retienen el conocimiento, lo que les permite ofrecer mejores traducciones con el tiempo.
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT también son una clase de modelos de aprendizaje profundo que pueden procesar y comprender datos de lenguaje natural. Los LLM se utilizan cada vez más para tareas como la preedición del texto de origen para dar lugar a traducciones de mayor calidad.
3. Procesamiento del lenguaje natural (PNL): La PNL es la capacidad de los ordenadores para comprender y utilizar el lenguaje humano. Ha visto esta técnica de aprendizaje automático en funcionamiento a través de la coincidencia de cadenas aproximadas, que identifica coincidencias parciales con cadenas traducidas anteriormente (a pesar de las variaciones ortográficas, errores tipográficos, abreviaturas, etc.).
Pero una aplicación que quizás aún no haya visto es la inserción automática de términos del glosario. Smartling cuenta con una tecnología única impulsada por NLP que extrae su terminología personalizada de su contenido para facilitar la máxima relevancia de la marca en sus traducciones.
Estos son solo algunos ejemplos de localización de IA. Pero ¿la tecnología de IA es simplemente una característica opcional o realmente hace una diferencia en los resultados que se pueden obtener?
Localización con IA vs. localización tradicional: ¿Cuáles son las diferencias?
Así es como se comparan los dos procesos.
1. Velocidad
La IA puede localizar grandes lotes de contenido en una fracción del tiempo que le tomaría a uno o más traductores profesionales. Nuestro Centro de Traducción Automática Neuronal, por ejemplo, puede traducir instantáneamente miles de millones de palabras. Por lo tanto, cuando se trata de eficiencia, la localización de IA gana la mayoría de las veces. La IA también puede acelerar otras partes del proceso:
- Automatización de la ingesta de contenido
- Optimización del contenido de origen antes de la traducción
- Realización de estimaciones de calidad después de la traducción
Con el Hub NMT de Smartling, puede automatizar el 90% o más de su esfuerzo laboral. Más de la mitad de nuestros clientes automatizan un impresionante 99%+, lo que se traduce en un ahorro de tiempo y costes.
2. Costo
La traducción humana suele costar entre 0,15 y 0,30 dólares por palabra. Por el contrario, la MT está en el rango de $0.000010 a $0.000020 por palabra. Para poner esto en perspectiva, la traducción automática puede ser la diferencia entre pagar 150.000 dólares para traducir un millón de palabras o pagar 10 dólares por la traducción y quizás una tarifa adicional nominal por la posedición y localización de imágenes.
La IA también es la fuerza impulsora detrás de la memoria de traducción. Como su nombre indica, memoriza el contenido traducido, incluida la voz de la marca y la terminología, para que no tenga que volver a pagar por las mismas traducciones. En Smartling, nuestro objetivo es un mínimo del 40% de memoria de traducción, lo que no solo puede contribuir a traducciones consistentes y de alta calidad, sino que también puede reducir los costos a casi la mitad.
3. Escalabilidad
Las marcas están utilizando la inteligencia artificial para lanzarse rápidamente a nuevos mercados debido a la naturaleza rentable y escalable de la IA. Como sabes, el proceso tradicional requiere mucha participación humana y trabajo manual, incluso con herramientas TAO y similares. Esto hace que sea demasiado costoso y/o demasiado lento para muchas empresas realizar la localización de marketing u otros tipos de localización a mayor escala.
4. Personalización
Además de crear eficiencias para las marcas, la inteligencia artificial también puede ser una solución orientada al cliente. Por ejemplo, los chatbots de IA conversacional utilizan el NLP para comprender las preguntas o preocupaciones de los clientes y responder con mensajes personalizados similares a los humanos. También hay soluciones de atención al cliente impulsadas por IA que traducen los tickets de soporte y los mensajes de chat en vivo.
5. Calidad
La calidad es uno de los principales factores influyentes en su decisión de aprovechar la IA para la localización o no, y con razón. Trabajar con traductores y lingüistas nativos que tienen experiencia local es muy valioso. Pueden captar matices lingüísticos y culturales que la tecnología de IA a veces no puede. Pero eso no quiere decir que la inteligencia artificial no pueda seguir siendo útil para adaptar el contenido y las experiencias de los usuarios a nuevas audiencias.
A medida que la IA continúe avanzando, también lo harán sus capacidades. Ya hemos visto cómo la calidad y la precisión de la traducción automática han mejorado con los avances en la traducción automática neuronal en los últimos años. Y esto sólo continuará. Mientras tanto, es esencial adoptar un punto de vista equilibrado sobre el aprovechamiento de la IA. Andrew Batwash, nuestro director asociado de servicios lingüísticos, lo expresó de esta manera durante nuestro seminario web sobre inteligencia artificial lingüística: “Cuando las personas hablan sobre sistemas de IA, a veces [esperan que] tengan que estar completamente automatizados [sin] ningún tipo de intervención humana. [Pero] se pueden diseñar sistemas de IA para que tengan una intervención humana efectiva y significativa”.
Los sistemas de IA no están pensados para sustituir a los traductores y otros profesionales que participan en el proceso de localización. Andrew dice:
"Estos sistemas, en muchos sentidos, van a ayudar a las personas a ser más productivas. Su trabajo va a ser más valioso, más significativo y va a dar un mejor resultado a los clientes. Los clientes se van a dar cuenta de muchas eficiencias de un sistema de IA [con humanos en el circuito]".
El impacto actual y futuro de la IA en el sector de la localización
La industria ya está viendo el impacto de la IA descrito anteriormente por Andrew. Esta tecnología ha permitido todo lo siguiente:
- Ahorro de costes gracias a soluciones impulsadas por IA, como memorias de traducción, servidores proxy de traducción y evaluaciones de calidad automatizadas, todas ellas disponibles en Smartling
- Amplia automatización del flujo de trabajo con la capacidad de automatizar el 90% o más del contenido
- Traducción en tiempo real de grandes volúmenes de texto con una calidad que aumenta constantemente a medida que avanza la tecnología
Como resultado, el papel de los traductores está cambiando. Solían asumir la mayor parte del trabajo con la ayuda de algunas herramientas. Ahora, la IA puede hacer gran parte del trabajo con los traductores, incitando a la IA en la fase inicial del proceso y aplicando su experiencia para pulir las traducciones en la parte posterior. Así, entre los cambios de 2023 y más allá, veremos una mayor demanda de servicios de posedición.
Según las predicciones de Olga Beregovaya, nuestra vicepresidenta de IA y traducción automática, también veremos otros cambios. La IA será más capaz de manejar formatos mixtos y multimedia. Las funciones de gestión de proyectos evolucionarán para centrarse más ampliamente en la gestión de programas. Y habrá un mayor enfoque en las iniciativas de diversidad, equidad e inclusión, ya que la reducción del sesgo de la IA sigue siendo un tema candente.
Aproveche la IA lingüística en cada paso del proceso de localización
Es posible que haya escuchado recientemente el término IA lingüística en la industria. Muchos piensan que se trata de una simple traducción automática. En realidad, abarca mucho más. Debido a que seguimos estando a la vanguardia de la tecnología de localización y traducción, los clientes de Smartling pueden aprovechar la inteligencia artificial en todas las etapas del proceso de localización. Tú puedes hacer lo mismo.
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