Poner en práctica la IA

Ha habido un mayor apetito dentro de la industria de la traducción por soluciones impulsadas por IA. Sin embargo, aunque las empresas están ansiosas por experimentar con esta nueva tecnología, también hay muchas preguntas sobre cómo poner en práctica la traducción de IA de manera efectiva. Si está buscando consejos y mejores prácticas, estos seminarios web de la Conferencia Global Ready 2024 de Smartling son un buen lugar para comenzar.

En primer lugar, escuche a Liliana Pardo-Becerra, directora sénior de localización de Vimeo, y a Juan Muñiz, director sénior de localización de Bluebeam, sobre cómo están experimentando con la IA para hacer más con menos. Hablan de sus prácticas actuales y de lo que hay en su hoja de ruta de traducción impulsada por IA.

A continuación, únase al panel de expertos en localización internos de Smartling, entre los que se encuentran Andrew Batwash (Director de Servicios Lingüísticos), Valerie Dehant (Directora Sénior de Servicios Lingüísticos) y Olga Beregovaya (Vicepresidenta de IA), mientras analizan cómo ampliar su programa de aseguramiento de la calidad y medir la calidad en un mundo impulsado por la IA.

Salvando las distancias: un tiempo de exploración y descubrimiento

Bluebeam desarrolla soluciones tecnológicas para el sector de la arquitectura, la ingeniería y la construcción. Su equipo de localización está formado por cuatro personas y los productos de la empresa están disponibles actualmente en 14 idiomas.

Vimeo ofrece a personas de todo el mundo una plataforma para crear, editar y compartir videos. Su equipo de localización de dos personas es responsable de traducir el contenido de la empresa de software de vídeo a siete idiomas y busca expandirse a más idiomas en el futuro.

Al describir sus incursiones en la traducción de IA, Liliana Pardo-Becerra (de Vimeo) y Juan Muñiz (de Bluebeam) mencionaron que han adoptado un enfoque cauteloso. Quieren aprovechar las nuevas tecnologías, pero mantener los estándares de calidad es primordial.

Sumergiendo los dedos de los pies

Los equipos de localización de ambas empresas comenzaron a experimentar con la IA en el último año. Querían ver cómo podían aprovechar los avances impulsados por la inteligencia artificial junto con la traducción automática (MT) para hacer más con menos.

En el caso de Bluebeam, sus experimentos se han centrado en el uso de un flujo de trabajo de posedición humano y TA para su material de soporte técnico. Los resultados hasta ahora han sido prometedores: están satisfechos con la calidad y han podido reducir su tiempo de respuesta de un promedio de nueve días a cinco.

Vimeo invirtió en capacitación de motor personalizada para MT a principios de este año. Al igual que Bluebeam, Vimeo comenzó a experimentar primero con su contenido de soporte y el equipo de localización quedó muy satisfecho con el resultado.

Aun así, Liliana Pardo-Becerra y Juan Muñiz hicieron hincapié en la importancia de mantener informados a los expertos en localización humana. Las tecnologías de traducción con IA pueden ser potentes, pero aun así pueden introducir errores. Para mitigar los riesgos del uso de la IA, Bluebeam y Vimeo siguen utilizando humanos para revisar y validar los resultados traducidos.

Mirando hacia el futuro

El siguiente paso para los equipos de localización es explorar qué otros tipos de contenido podrían beneficiarse de la traducción impulsada por IA. Por ejemplo, ambos planean experimentar con la introducción de contenido de marketing de baja visibilidad a través de un flujo de trabajo de traducción automática.

Además, Vimeo expresó interés en explorar cómo la IA puede ayudarlos a traducir ciertos recursos visuales y contenido de video. Lo que sería muy costoso, demandaría mucho tiempo y recursos traducir utilizando herramientas y flujos de trabajo tradicionales ahora puede ser más factible con IA, especialmente a la luz del ahorro de tiempo y costos que ya se está viendo al adoptar esta nueva tecnología.

Por último, Bluebeam y Vimeo están entusiasmados por entender de qué otra manera la IA puede ayudarles a ellos y a sus colegas a hacer su trabajo de manera más eficiente fuera del flujo de trabajo de traducción. Desde el uso de la IA para crear o internacionalizar el contenido de origen hasta la preparación de archivos para la traducción y aligerar su carga de trabajo administrativa, las posibilidades abundan.

Ampliación al tiempo que se garantiza la calidad de la traducción

Las soluciones impulsadas por IA están ayudando a Vimeo, Bluebeam y otros a escalar sus esfuerzos de traducción. Sin embargo, generar cada vez más contenido multilingüe conlleva sus propios desafíos, incluida la forma de garantizar que los programas de gestión de la calidad sigan el ritmo. Los expertos en Smartling Andrew Batwash, Valerie Dehant y Olga Beregovaya analizan cómo escalar y garantizar la calidad de la traducción en este mundo de IA. Estas son solo algunas de sus ideas.

La calidad se convertirá en la máxima prioridad

A medida que dependemos más de las soluciones basadas en IA, Smartling espera que tanto el costo de la traducción como los tiempos de entrega de la traducción disminuyan. Como resultado, la calidad se convertirá en la métrica clave a la hora de medir el ROI de la traducción en relación con los objetivos empresariales, y alcanzar el nivel de calidad adecuado para ciertos tipos de contenido será muy importante.

La pregunta que las empresas y sus proveedores de servicios lingüísticos tendrán que responder será la siguiente: ¿Cómo podemos desplegar procesos de gestión de la calidad en el lugar adecuado para que el contenido adecuado alcance el nivel de calidad adecuado para un público y un mercado específicos?

Con las nuevas tipologías de error

Las soluciones de traducción impulsadas por IA, como la traducción automática y los grandes modelos lingüísticos (LLM), son muy prometedoras. Muchas empresas están entusiasmadas con la idea de aprovechar la IA en diferentes lugares del flujo de trabajo de localización: de hecho, hay innumerables posibilidades, desde la automatización hasta la traducción y la creación de contenido localizado.

Pero, si bien estas herramientas son impresionantes y pueden producir resultados de alta calidad, es importante tener en cuenta sus limitaciones actuales. Por ejemplo, al igual que con cualquier solución de traducción, existe el riesgo de que los errores se filtren y aparezcan en el contenido localizado. Sin embargo, esos errores no son necesariamente los mismos errores de estilo y terminología que los profesionales de la localización están acostumbrados a buscar y corregir. Andrew Batwash y Olga Beregovaya mencionan varias tipologías de error nuevas a las que hay que prestar atención: alucinaciones, toxicidad en la traducción automática, traducciones culturalmente apropiadas, responsabilidad por derechos de autor, los sesgos inherentes a los resultados de la IA y mucho más.

El marco de calidad de la traducción actual debe evolucionar para gestionar la calidad a la luz de estas nuevas tipologías de errores. Además, las empresas tendrán que poner en marcha procesos ágiles de gestión de la calidad para asegurarse de que pueden identificar y abordar este tipo de errores.

Aquí es donde una empresa de traducción tecnológica como Smartling puede ayudar: Las herramientas de calidad están integradas en el sistema de gestión de traducciones de Smartling. Estas herramientas son capaces de aplicar marcos de evaluación reconocidos por la industria, que son muy personalizables y podrán evolucionar con la nueva tecnología. Smartling también puede ayudarlo a configurar su programa de gestión de calidad para que esté en la mejor posición posible para maximizar sus ganancias de estas emocionantes tecnologías mientras minimiza los riesgos.

El papel del traductor

Aunque parezca que las máquinas están tomando el control, los traductores humanos aún tienen un papel importante que desempeñar. De hecho, los traductores son más importantes que nunca.

Valerie Dehant explica este punto: "Los lingüistas altamente cualificados son más importantes porque realmente están retroalimentando y entrenando a la máquina y a los modelos de IA. Cada aporte que aportan va a ayudar con esos sesgos que vemos en la traducción de los modelos".

A continuación, describe cómo Smartling ve el papel del lingüista —tanto traductores como evaluadores de calidad— en este nuevo mundo de IA: el lingüista se convertirá más en un copiloto de los modelos de IA. Si bien las posibilidades de la IA son infinitas, está claro que se necesitarán humanos para garantizar que los datos de entrenamiento del modelo sean de primera calidad y para revisar, verificar y evaluar ciertos tipos de contenido traducido. Y no solo eso, sino que otros tipos de contenido, como los que implican bastante pensamiento creativo para localizar (por ejemplo, contenido de marketing de alto perfil), seguirán requiriendo un toque humano durante muchos años.

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¿Quieres saber más sobre cómo poner en práctica la IA? Vea la Conferencia Global Ready de este año en su totalidad. Todas las sesiones están disponibles bajo demanda aquí.