Serie de telerrealidad: episodio 1 - LanguageAI

LanguageAI es un tema candente en el sector de la traducción y la localización. Hay mucho entusiasmo y exageración en torno al potencial de esta tecnología para ser masivamente transformadora, y también mucha confusión y consternación en torno a lo que eso realmente significa desde una perspectiva práctica y cotidiana.

¿Cómo se aplicarán a usted las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático? ¿Cómo se aplicarán a su empresa? ¿Y cómo se aplicarán a sus clientes?

En este primer episodio de nuestra serie de telerrealidad, el fundador de Smartling, Jack Welde, se sienta con Olga Beregovaya (vicepresidenta de IA y traducción automática) y Andrew Batwash (director asociado de Servicios Lingüísticos) para analizar el impacto de la IA en la localización. Hablan sobre algunos mitos y realidades comunes y exploran hacia dónde se dirige la industria.

¿Qué es LanguageAI?

Empecemos por lo que no es. LanguageAI no es solo otra palabra para traducción automática (MT), aunque MT es un componente importante de LanguageAI.

Cuando hablamos de LanguageAI, nos referimos a todas las formas en que podemos aplicar las tecnologías de IA y aprendizaje automático (ML) para hacer que todo el proceso de traducción sea más eficiente. Abarca tanto mejoras operativas o de flujo de trabajo como la traducción del contenido en sí.

Por ejemplo, se puede aprovechar la IA para ayudar a determinar qué motor de TA se debe utilizar en función del par de idiomas y el tipo de contenido. Puede facilitar la aplicación coherente de los activos lingüísticos de una empresa, independientemente de que el contenido se traduzca o no mediante traducción automática o mediante traductores humanos. Puede ayudar con el manejo de etiquetas. Ninguno de estos ajustes en el flujo de trabajo es insignificante.

Luego, la otra parte de la ecuación de LanguageAI son las aplicaciones de traducción automática y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Eso incluye aspectos que han recibido la mayor parte de la atención recientemente: análisis de sentimientos, resúmenes y generación de texto.

LanguageAI crea oportunidades para trabajar de forma más inteligente, no más dura

Los profesionales de la lengua utilizan desde hace tiempo la tecnología para agilizar el proceso de traducción. Las herramientas de traducción asistida por computadora (CAT), por ejemplo, existen desde hace bastante tiempo. Pero los desarrollos recientes en IA han provocado un cambio de paradigma en la forma en que la industria lingüística aborda la traducción.

Anteriormente, los humanos hacían el trabajo pesado y la IA desempeñaba un papel secundario. Ahora, es todo lo contrario.

Sin embargo, eso tampoco significa que las tecnologías de IA sean un asesino inmediato de empleos. Lo que la IA puede hacer tiene limitaciones. El uso de la IA para agilizar aún más el proceso de traducción y generar importantes ahorros de costes es posible, pero solo si se hace de forma estratégica y se mantiene informados a los expertos humanos .

• Establece tus expectativas. Es importante entender lo que LanguageAI puede y no puede hacer. Todavía hay áreas en las que la experiencia de los lingüistas profesionales será invaluable, por ejemplo, revisar los resultados de la TA para señalar problemas de falsa fluidez (donde las oraciones son gramaticalmente correctas pero se quedan cortas en otros lugares), navegar por las sensibilidades culturales y crear compromiso emocional.
• Diseña tu estrategia. Su estrategia de localización debe estar impulsada por sus objetivos empresariales y por cómo planea medir el éxito. Defínelos primero y, a continuación, concéntrese en calibrar su enfoque de localización.

Sea intencional en cuanto a cómo se tratan los diferentes tipos de contenido dentro del flujo de trabajo de localización. Algunos tipos de contenido se prestan a la traducción automática, mientras que otros es mejor dejarlos en manos de un humano. Y otros aún se benefician de un enfoque híbrido.

Por último, invierta en sus activos lingüísticos para ayudar a personalizar su contenido, independientemente de si ese contenido pasará por un flujo de trabajo de TA o un flujo de trabajo impulsado por humanos.

• Practique una buena higiene de datos.

Para proporcionar cualquier tipo de salida de ML, necesita un gran corpus de contenido que la máquina pueda usar para aprender. Las empresas pueden recurrir a sus memorias de traducción, pero es fundamental que estas sean lo más limpias posible, por ejemplo, que no contengan terminología obsoleta o incoherencias de traducción. Además, las empresas deben tomar medidas para garantizar la seguridad de los datos.

Smartling ayuda a las empresas a aprovechar LanguageAI para maximizar el retorno de la inversión

Es un momento emocionante para participar en el sector de la traducción y la localización. LanguageAI ha introducido nuevas posibilidades para las empresas que buscan formas escalables de enriquecer sus interacciones con audiencias de todo el mundo. Pero un mayor compromiso depende de tener en cuenta lo siguiente:

No es una situación de "o esto o lo otro". De hecho, optar por tomar una ruta sobre la otra, por ejemplo, pasar de ser todo humano a ser todo IA, es una receta para el fracaso.

En cambio, son ambos: humanos y máquinas.

Hay un punto dulce en algún lugar en el medio. Aunque el enfoque específico varía de una empresa a otra en función de los objetivos empresariales, aquellas empresas que aprovechen al máximo las fortalezas de los humanos y LanguageAI tendrán una ventaja competitiva.

Aquí es donde entra en juego Smartling. La solución de gestión de traducciones y los servicios lingüísticos expertos de Smartling pueden ayudarte a determinar dónde y cómo aprovechar a los lingüistas profesionales y a LanguageAI para maximizar el retorno de la inversión en tu programa de localización.

¿Quiere obtener más información sobre el futuro de LanguageAI y cómo Smartling puede ayudarle a prosperar en este momento emocionante? Mira la sesión en su totalidad.