La IA en la traducción: respuestas a 8 preguntas clave

La IA sigue dominando las agendas de los consejos de administración y la presión sobre los equipos para que utilicen la IA en beneficio de la eficiencia no hace más que aumentar. Pero, ¿es posible aplicar la IA a la traducción de una manera práctica, de bajo riesgo y alta recompensa?

En la sesión de lanzamiento de la nueva serie AI Translation 101 de Smartling, el CEO Bryan Murphy y el Director Senior de Soluciones de IA, Alex Yanishevsky, desmitificaron el papel de la IA en la traducción. Desde explorar casos de uso reales hasta ofrecer consejos prácticos sobre la adopción, compartimos lo último que hemos estado viendo y cómo puede aplicarlo.

A continuación, recapitulamos la conversación, abordando 8 preguntas clave para ayudarlo a abordar la IA con confianza.

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1. ¿Cuál es el revuelo actual sobre la IA en la traducción?

La IA está en todas partes: en los escenarios de las conferencias, en las reuniones de inversores y en las listas de tareas de los líderes. Desafortunadamente, este rumor a menudo se convierte en presión: "¿Cómo podemos usar la IA para traducir más y más rápido?"

Al principio, la gran pregunta era si la IA era lo suficientemente fiable como para utilizarla. Hoy en día, sabemos que es eficiente, escalable y rentable. 

Ahora, las verdaderas preguntas son:

• ¿Cómo lo aprovechamos de manera efectiva? 
• ¿Cómo lo escalamos? 
• ¿Y cómo lo usamos mientras salvaguardamos la calidad, la seguridad y la privacidad?

2. ¿Dónde está impulsando realmente la IA la eficiencia en la actualidad?

Los casos de uso más eficientes de la IA se producen durante la pretraducción y la postraducción para ayudar a ofrecer traducciones de la más alta calidad. La IA funciona especialmente bien en tareas repetitivas basadas en reglas, como la estimación de proyectos, la clasificación de contenidos y la posedición. Alex destacó varios ejemplos en los que los clientes utilizaron recursos lingüísticos, como glosarios y guías de estilo, para entrenar la IA y acelerar sus flujos de trabajo, sin sacrificar la calidad. La IA puede ofrecer un valor inmediato y medible para abordar los cuellos de botella del flujo de trabajo, como los lentos pasos de revisión humana, que consumen mucho tiempo.

Uno de los mayores resultados que los equipos pueden esperar de la traducción impulsada por IA es que el contenido de alta calidad y de marca se entregue a una fracción del costo y el tiempo de respuesta de la traducción tradicional. Las empresas pueden traducir 8 veces el contenido por el mismo costo, liberando presupuesto para contenido aún más multilingüe.

Punto de prueba: Secret Escapes utilizó la traducción humana con IA (AIHT) de Smartling para reducir el tiempo de traducción en un 25% en todos los idiomas, con ganancias aún mayores en italiano y holandés. Sus editores ahora tienen más tiempo para centrarse en el trabajo de localización creativo o estratégico.

3. ¿Qué tan avanzada está la traducción de LLM? ¿Y la TA sigue siendo mejor en algunos casos?

La IA está evolucionando rápidamente, pero no es magia. Mientras que los grandes modelos lingüísticos (LLM), como GPT-4, pueden generar traducciones más naturales y expresivas, la traducción automática (TA) tradicional sigue sobresaliendo en dominios muy regulados y con mucha terminología. 

Si bien los LLM todavía alucinan, es un problema solucionable. Alex comparó este problema con un niño de ocho años muy superdotado: el hecho de que sobresalgan intelectualmente no significa que estén listos para conducir un automóvil. Del mismo modo, aunque los LLM pueden rendir a un alto nivel, siguen haciendo cosas tontas, como alucinar. Alex aseguró que cuando ocurre este problema, "tenemos suficientes herramientas, algoritmos y lógica para detectar tales tonterías cuando se descarrilan". En Smartling, cuando recibimos las traducciones de los LLM, si no cumplen con nuestros estándares, los empujamos al siguiente paso de agregar a un humano en el bucle. En última instancia, utilizamos un enfoque de "confiar pero verificar" con los resultados de LLM.

Bryan lo expresó de manera simple, diciendo que la traducción automática es excelente para "traducciones precisas, mientras que los LLM tienden a ser mejores en traducciones más específicas de la marca, fluidas y culturalmente adaptables". No se trata de elegir LLM o MT; Se trata de usar cada uno de los que mejor se desempeñan.

4. ¿Cuál es la ventaja de utilizar la IA en tus flujos de trabajo?

Los beneficios de la IA van mucho más allá de la velocidad y la escala. También está cambiando el cómo de la traducción. Desde la velocidad hasta la escalabilidad y el ahorro de costos, la IA abre la puerta a programas globales de localización y contenido más eficientes. Cuando se combina con flujos de trabajo humanos y avisos bien elaborados, también ofrece una mayor calidad, más rápido.

Hasta que surgieron los LLM, obteníamos una traducción automática y nos quedábamos con eso; No había mucho que pudieras hacer si no estabas contento con el resultado. Pero ahora, con los LLM, tenemos indicaciones que nos permiten controlar el estilo y el tono de las traducciones, con un enfoque personalizado. Esto no era posible antes, y las implicaciones son bastante profundas. 

Es esencial recordar que la IA no sustituye a los traductores humanos; Les permite centrarse en un trabajo de mayor valor.

"Hasta ahora, si traducías a 50 idiomas, tenías que hablar con hasta 50 lingüistas diferentes y hablarles sobre el tono y el estilo que se iba a cambiar. 

Ahora, estamos incorporando eso directamente a la tecnología y nuestros clientes pueden tener un control muy preciso sobre las traducciones que estamos produciendo, de una manera altamente automatizada".

 – Bryan Murphy, director ejecutivo de Smartling

Punto de prueba: Therabody utilizó la traducción de IA para reemplazar los flujos de trabajo manuales, lo que redujo los costos de traducción en un 60 % y logró una tasa de entrega a tiempo del 99,7 %.

5. ¿Cuáles son los desafíos de implementar la IA por su cuenta?

La implementación de la traducción con IA no es plug-and-play. Requiere planificación estratégica, puntos de referencia de calidad y experiencia en ingeniería rápida, gobernanza de datos y selección de modelos. Existe el riesgo de subestimar la complejidad.

Alex trazó un paralelismo convincente entre "DIYAI" (IA de bricolaje) y el pickleball. Si bien la mayoría puede comprender los conceptos básicos con una coordinación mano-ojo fundamental y una habilidad atlética, el verdadero dominio exige una práctica dedicada. Del mismo modo, invertir e implementar la IA sigue el mismo principio. Puede lograr una traducción decente elaborando un mensaje en su propio idioma y proporcionando comentarios. Sin embargo, ¿realmente posee la experiencia para replicar esto en 50 idiomas? ¿Es usted un lingüista o un científico de datos con un profundo conocimiento de estas complejidades? Aquí es precisamente donde DIYAI se queda corto. El mejor camino es asociarse con expertos que entiendan tanto la tecnología como los matices lingüísticos o de marca necesarios para escalar con éxito.

Punto de prueba: Gemini, un exchange de criptomonedas, pasó de la traducción solo humana a AIHT y duplicó la velocidad de traducción mientras mantenía la calidad para el contenido altamente técnico.

6. ¿Cómo puede la IA elevar tu carrera?

La adopción de la IA es más que un aumento de la productividad de todo el equipo. También es un acelerador de carreras. Una distinción clave radica entre ser "IA primero" e "IA en todas partes". Para dar prioridad a la IA, considere si una tarea se puede abordar con la tecnología existente antes de recurrir a la IA.

Por el contrario, la IA en todas partes significa que se utilizan soluciones de IA sin importar cuál sea el problema, que en realidad puede ser ineficiente. Alex comparó este enfoque con el uso de un diamante para cortar vidrio: si bien este enfoque es posible, sería excesivo y bastante costoso. Del mismo modo, las tareas que se pueden realizar con una automatización simple no requieren la potencia (o el costo) de los LLM. En su lugar, guarde la IA para las áreas en las que otras herramientas se quedan cortas.

Comprender cómo hacer que tus tareas sean más eficientes, para que puedas hacer más, te hará avanzar en tu carrera. Bryan enfatizó que los profesionales que lideran la adopción de la IA hoy son los líderes de opinión del mañana en los próximos años.

7. ¿Cuál es la forma más inteligente de empezar a probar e implementar la IA?

Comience con algo pequeño, pruebe con frecuencia y escale en función de los datos. 

Es fácil sentirse abrumado por la IA. Si bien los ejecutivos ven la IA como una varita mágica para la productividad, muchos equipos de localización, productos y marketing aún no están seguros de cómo (o dónde) comenzar a usarla de manera efectiva. 

Para evitar el agobio, comience por definir sus objetivos: ¿está tratando de reducir el tiempo de respuesta? ¿Ampliar el volumen de contenido sin aumentar el presupuesto? Una vez que tengas claro el "por qué", es más fácil alinear a las partes interesadas y evaluar las herramientas adecuadas.

Las pruebas intencionales son clave. Construya una hoja de ruta, no una estrategia de conjeturas. Una vez que la IA demuestre su valor, expándalo estratégicamente.

Punto de prueba: Una empresa de tecnología de Fortune 100 comenzó probando Smartling AIHT en contenido seleccionado, luego amplió el uso, ahorrando $ 3.4 millones en el primer año mientras entregaba contenido un 50% más rápido y mantenía una puntuación MQM del 99% +.

8. ¿Qué consejo da a los equipos curiosos por la IA?

Contar con un asesor de confianza es clave. Si bien el bricolaje puede ser tentador, es esencial tener en cuenta la experiencia necesaria para traducir realmente a gran escala (y con precisión) antes de sumergirse en el bricolaje. 

El panorama general

La IA en la traducción no es una tendencia pasajera; Es un cambio transformacional. Si bien no reemplazará por completo al talento humano o a las herramientas tradicionales, ya está remodelando la forma en que las empresas escalan y mantienen su voz global. 

Tanto si estás empezando a explorar la IA como si ya estás en las trincheras de las pruebas, el mensaje de nuestros ponentes es claro: prioriza la claridad, piensa en sistemas y no tengas miedo de hacer las grandes preguntas.

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