¿Qué tan preciso es Google Translate? Lo que necesitas saber

La expansión global ofrece oportunidades emocionantes para cualquier empresa, pero llegar a nuevas audiencias en todas las culturas conlleva distintos desafíos. El éxito depende de superar las barreras lingüísticas y forjar conexiones genuinas con los mercados objetivo. Esto va más allá de las simples traducciones palabra por palabra: requiere transmitir el contexto cultural y el tono adecuados para garantizar que su marca resuene con los hablantes nativos.

A pesar de estas complejidades, muchos recurren a Google Translate para obtener soluciones rápidas. Si bien puede alcanzar una precisión impresionante, a veces superior al 94 %,su eficacia para la traducción y localización empresarial depende de los idiomas, las estructuras de las oraciones y las circunstancias específicas.

Entonces, ¿qué tan preciso es Google Translate para localizar su sitio web y otros materiales de la empresa? En algunos casos, un traductor humano u otra herramienta (o herramientas) de traducción pueden ser más confiables.

Para comprender la precisión de la traducción de Google, es importante explorar primero la tecnología que hay detrás.

¿Cómo funciona el Traductor de Google?

Google lanzó su herramienta de traducción automática, Google Translate, en 2006, basándose inicialmente en la metodología de traducción automática estadística (SMT) para procesar el texto. Si bien era efectiva para traducciones básicas, la primera versión tenía problemas con oraciones más largas y complejas. En 2016, Google introdujo la traducción automática neuronal (NMT), impulsada por inteligencia artificial (IA), que mejoró significativamente la precisión de la traducción al analizar oraciones completas en contexto.

SMT trabajó analizando grandes bases de datos de textos bilingües e identificando patrones estadísticos para generar traducciones utilizando un modelo de traducción, un modelo lingüístico y un modelo de reordenamiento. Si bien este método podía manejar traducciones más simples centrándose en las probabilidades, a menudo producía imprecisiones con oraciones complejas debido a su dependencia de traducciones palabra por palabra o frase por frase, careciendo de la capacidad de comprender completamente el contexto o el significado de la oración.

Por ejemplo, imagina que estás intentando traducir "hoy voy al banco" del inglés al francés. Sin comprender el contexto completo, SMT divide la oración en partes más pequeñas y la traduce palabra por palabra o frase por frase basándose en probabilidades estadísticas de una base de datos de texto bilingüe. La ambigüedad de "banco" crea desafíos: en francés, "banco" podría traducirse como "banque" (una institución financiera) o "berge" (una orilla de un río). Si su conjunto de datos hace referencia principalmente a instituciones financieras, el SMT podría elegir incorrectamente "banque" incluso si se refiere a la orilla de un río para pescar, lo que genera una traducción inexacta.

El SMT también dependía de la disponibilidad de documentos traducidos en paralelo para pares de idiomas específicos. Cuando se disponía de menos recursos traducidos para una combinación lingüística determinada, la precisión se resentía.

Todo esto cambió en 2016 cuando Google lanzó el marco de traducción automática neuronal de Google (GNMT) que revolucionó la traducción digital. GNMT analiza el contexto y el significado de oraciones completas, produciendo traducciones más precisas que reflejan mejor los patrones de habla naturales y los modismos utilizados por los hablantes nativos.

El GNMT se nutre de una combinación de conjuntos de datos lingüísticos propietarios y de código abierto, que incluyen tanto traducciones humanas como recursos lingüísticos digitales. Este completo conjunto de datos permite al sistema identificar patrones estilísticos y matices contextuales, mejorando significativamente la precisión de la traducción. Al incorporar jerga y expresiones idiomáticas, la GNMT reduce los errores de traducción entre un 55% y un 85% en combinaciones de idiomas ampliamente utilizadas, como el inglés y el español.

Con GNMT, Google Translate ya no depende de idiomas intermedios, lo que permite traducciones directas entre más de 130 pares de idiomas. Este avance ha mejorado significativamente la velocidad y la precisión de la traducción.

¿Qué tan bueno es Google Translate? Aplicaciones y eficacia en la vida real

En situaciones cotidianas, como conversaciones informales o necesidades básicas de viaje (descifrar las señales de la calle o el menú de un restaurante, por ejemplo), Google Translate suele funcionar bastante bien. Pero ¿qué tan preciso es Google Translate en un contexto empresarial profundo?

Eso depende principalmente del par de idiomas y de la complejidad de la traducción. Un estudio de 2021 realizado por el Centro Médico de la UCLA descubrió que la traducción del GNMT conservaba el significado original en el 82,5% de los casos. Sin embargo, la precisión de Google Translate varió entre el 55% y el 94%, dependiendo de los idiomas específicos involucrados.

Precisión del Traductor de Google en los principales grupos lingüísticos europeos

En el caso de los idiomas no europeos, la precisión de Google Translate tiende a disminuir significativamente debido a los recursos lingüísticos limitados y a la insuficiencia de datos. Un estudio de 2019 reveló que producía traducciones incorrectas el 80% de las veces al convertir idiomas al inglés, entre ellas:

• Cebuano
• Georgiano
• Kurdo
• Latín
• Malasio
• Maorí
• Nepali
• Persa
• Punjabi
• Urdu
• Uzbeko

Teniendo en cuenta los limitados datos de origen de Google Translate para ciertos idiomas, no es de extrañar. La herramienta funciona bien al traducir texto estructurado, como documentos oficiales o instrucciones sencillas, en idiomas ampliamente utilizados como inglés, chino o español. Sin embargo, su precisión cae significativamente, a alrededor del 72%,cuando se traduce contenido generado por el usuario o expresiones informales del inglés a otros idiomas.

Comprender los tipos de traducción: ¿cuándo debería elegir Google Translate?

La precisión del Traductor de Google varía en función de la intención, el estilo y el público. Funciona bien para traducir:

• Texto de baja visibilidad.
• Frases cortas y directas.
• Copia instructiva repetitiva, como guías sencillas de solución de problemas.
• Contenido como reseñas de productos, bases de conocimiento y foros, donde los lectores no necesariamente esperan una gramática o una ortografía perfectas.

Sin embargo, es probable que desee considerar herramientas o servicios de traducción alternativos cuando:

• El contenido incluye expresiones idiomáticas que necesitan contexto para transmitir significado, especialmente a los hablantes nativos.
• El idioma meta carece de un equivalente directo para ciertas frases o palabras coloquiales.
• Usar Google Translate como diccionario: es posible que las traducciones palabra por palabra no capten la intención del autor.
• La fuente no sigue las convenciones gramaticales estándar.
• El texto contiene sarcasmo o ironía.

En estos casos, el Traductor de Google puede tener problemas con las sutilezas del idioma original, lo que provoca errores gramaticales o mensajes desalineados que pasan por alto el contexto cultural de su público objetivo.

Explorando alternativas a Google Translate: el centro de traducción automática neuronal (NMT) de Smartling

Existen varias alternativas a Google Translate, cada una de las cuales ofrece características y fortalezas únicas adaptadas a diferentes necesidades de traducción, entre ellas:

• DeepL: Esta plataforma utiliza un método de traducción automática similar al de Google Translate, pero afirma que requiere menos ediciones por parte de traductores humanos debido a su enfoque en el contexto y los matices. Actualmente, admite 28 idiomas.
• Traductor de Amazon: Amazon destaca por su precisión contextual al incorporar datos paralelos personalizados (ejemplos de texto en los idiomas de origen y destino) a través de su función "Active Custom Translation" (ACT). En un estudio, aumentó los puntajes de los estudiantes de evaluación bilingüe de inglés a chino (BLEU) en un 6.5%. Actualmente, Amazon Translate ofrece servicios de traducción para 75 idiomas.
• Traductor de Microsoft: El servicio de traducción de Microsoft funciona bien en 111 idiomas. De ellos, puede manejar texto, voz, imagen, texto a voz, conversación multidispositivo y operar sin conexión en más de 20 idiomas, incluidos chino, alemán y español.

Si bien ningún proveedor de traducción automática se destaca como el líder definitivo en lo que respecta a la precisión total, eso no significa que esté limitado a elegir entre traductores humanos y traducción automática. Smartling ofrece una tercera opción: combinar ambas en un solo flujo de trabajo.

En lugar de depender de un solo motor de traducción automática, el centro de traducción automática de Smartling utiliza la IA para seleccionar el mejor motor de traducción automática (Google, DeepL, Amazon, Microsoft u otros) para un trabajo determinado. A partir de ahí, los lingüistas profesionales revisan y refinan el contenido para garantizar que el vocabulario, la gramática y el contexto cultural sean precisos.

Con Smartling, puede beneficiarse de la eficiencia de la IA combinada con la precisión de la experiencia humana, garantizando la mejor traducción posible para su negocio.

Desbloquea la expansión global con Smartling

Llegar a una audiencia global requiere algo más que traducir palabras: requiere contenido que conecte con los clientes potenciales, captando tanto su atención como sus emociones. Las traducciones exitosas transmiten no solo el mensaje, sino también el sentimiento y la visión detrás de su producto.

Si bien Google Translate es una solución popular que ofrece una precisión impresionante, puede que no sea la más adecuada para todas las necesidades comerciales. Es posible que otros motores de traducción automática o herramientas de traducción se adapten mejor a sus requisitos específicos, dependiendo del idioma.

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