Construir vs. comprar en la traducción de IA: Cómo elegir el camino que impulsa el ROI

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

A medida que la IA transforma la traducción, los líderes de localización enfrentan una pregunta fundamental: ¿es mejor construir 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 director ejecutivo 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 aprendidas con esfuerzo y un camino realista para que los equipos bajo presión ejecutiva empleen IA sin arriesgar la calidad, la marca ni la cotización.

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

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

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

“Incluso los modelos de lenguaje más avanzados y de mayor tamaño producen el doble de errores que la traducción automática”, señaló, citando la evaluación comparativa de Smartling.

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

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

Cómo emplean realmente las traducciones con IA los profesionales de alto rendimiento

Bryan describió cómo las compañías líderes están estructurando la traducción de IA hoy en día:

• Automatización de flujos de trabajo
• Creación de motores personalizados que emplean memoria de traducción, glosario y guía de estilo
• Agregando estimación de calidad, posedición y detección de alucinaciones
• Dirigir contenido a un humano cuando sea necesario

Cuando se estructuran adecuadamente, estos enfoques producen resultados espectaculares:

Bryan compartió que los clientes de Smartling casi triplicaron el contenido que tradujeron, al tiempo que redujeron el costo por palabra en aproximadamente un 60% y el tiempo de entrega 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 de contenido, lo que permite aumentar la escala, ahorrar costos y obtener ganancias de calidad.

Los costos ocultos de construir su propia solución

Desarrollar una solución de traducción de IA internamente puede parecer atractivo. Pero como advirtió Bryan:

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

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

Bryan agregó el ángulo del costo de oportunidad:

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

Conclusión clave: las pilas de traducción de bricolaje a menudo subestiman el costo real y la carga de recursos. La combinación de escalabilidad, actualización de su solución para mantener al día con los avances tecnológicos y mantenimiento continuo suele ser tan costosa como la creación inicial.

Los riesgos de omitir la intervención humana

Ambos presentadores destacaron que la IA sin revisión introduce graves riesgos:

• Daño a la marca por traducciones inconsistentes o incluso ofensivas
• Exposición legal y de cumplimiento: RGPD, contenido regulado y frases sensibles en determinados mercados
• Fallos operativos: No hay registro de auditoría, control de versiones ni gestión de SLA

Como advirtió Laszlo:

“¿Cuáles son algunos de los riesgos de emplear, por ejemplo, material sin procesar de un LLM sin una plataforma ni posedición? …Son alucinaciones. Es parcialidad. Se trata de traducciones erróneas o traducciones omitidas, o, dicho de forma muy sencilla, de falta de traducciones. A veces, el modelo de lenguaje grande no devolverá nada (quizás una vez cada mil). Pero si lo estás haciendo a gran escala, es una cifra suficientemente grande… Y ese es el riesgo operativo que estás corriendo”.

Y Bryan resumió sucintamente el riesgo de la marca:

“Ninguna gran marca se construyó jamás sobre la base de 'lo suficientemente bueno'”. Ése es el objetivo de todo esto”.

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

Decir “sí” a los altos ejecutivos: la manera inteligente

Ambos coincidieron en que la respuesta correcta a la presión ejecutiva no es “no”, sino “sí, y aquí está el cómo”.

Bryan recomendó enmarcar la traducción de IA de la misma manera que las compañías conciben la IA para la ingeniería de software: acelera la producción, pero nada se envía a producción sin revisión. Respalde sus recomendaciones con métricas que interesen a los ejecutivos:

• Volumen de contenido: 2 a 8 veces más traducido, según sus flujos de trabajo
• Ahorro de costos: 60% menos de costo por palabra
• Velocidad: tiempos de respuesta 4 veces más rápidos

Conclusión clave: posicionar 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 es realmente una cuestión de riesgo, recursos y resultados.

• ChatGPT por sí solo no está listo para el uso en traducciones empresariales.
• Trabajar con una plataforma de IA especialmente diseñada ofrece ganancias tangibles y un ROI medible.
• Construir uno 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 traducciones. Los clientes quieren comprar clientes. “Éste es el resultado final”.

Con el enfoque correcto, los equipos de localización pueden decir “sí” a la IA y, al mismo tiempo, proteger la confianza de la marca, acelerar la producción y demostrar el retorno de la inversión.

Si te perdiste parte de la conversación, reproduce el seminario sitio web completo en cualquier momento o escucha el podcast mientras estás en movimiento.

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