Visualizando el futuro de la traducción de idiomas

Visualizando el futuro de la traducción de idiomas

 

El uso de múltiples idiomas siempre ha limitado la capacidad de comunicación de las personas, de las organizaciones e incluso de los países y por ello la traducción ha sido un elemento crítico en el intercambio humano. Desde hace unos 15 años se comenzaron a usar servicios automáticos de traducción en Internet.





Especial de Laszlo Beke

Los primeros que aparecieron eran muy rudimentarios, traducían palabra por palabra y tenían una utilidad muy relativa. Por ello, típicamente había que acudir a un servicio de traducción y era común que se necesitara esperar días o semanas para obtener la traducción. Los avances en Inteligencia Artificial están ahora permitiendo que se puedan obtener traducciones de calidad con un ahorro del 90% del costo, en forma de auto-servicio y con tiempos de respuesta en el orden de 30 segundos. Además la tecnología utilizada garantiza que la calidad, la cual ya es más que aceptable, continúe mejorando.

El servicio de traducción es particularmente crítico para organizaciones, públicas y privadas, que operan en múltiples países y para aquellas que trabajan con público o clientes en diferentes geografías con idiomas locales. En muchas organizaciones es un servicio descentralizado, donde cada unidad puede tener su propio presupuesto y servicio de traducción. De este manera todo el conocimiento es almacenado en cerebros humanos fuera de la organización y cuando el proveedor de traducciones tiene un nuevo traductor, eso obviamente afecta la calidad de las traducciones. El costo de traducción desde el inglés está en el orden de US$0.10-US$0.20 por palabra y existen costos adicionales relacionados con el volumen, el tema específico, la plataforma de traducción (sitio web, app, documento), el contador de mínimo de palabras, edición, etc y la experticia del traductor. Como referencia el costo actual de la traducción automatizada puede estar en el orden de US$0.15-US$0.50 por página. Eso sin considerar la diferencia en el tiempo de respuesta y la posibilidad de centralizar el conocimiento institucional de la traducción de documentos.

La utilización de Aprendizaje de Máquina implica que se accede a miles y millones de traducciones en las se puede aprender, en la posibilidad de especialización en temas más específicos y en la personalización que la organización o la empresa desee realizar. El traductor humano puede usar el servicio automatizado como una primera aproximación y perfeccionar desde allí. En este artículo se hace una descripción más detallada del servicio Translation Hub que Google lanzó recientemente, sin embargo existen múltiples ofertas que incluyen: 3Play Media, BLEND Localization, Wordly AI-Powered Interpretation, Translated, Type Studio, Rythmex, Multilingual Connections y BuildBubbles. Cómo ocurre en el mundo de la tecnología, el tiempo y las estrategias de los diferentes competidores definirán a los jugadores dominantes en el mercado.

Traducción – Características

– La Traducción Libre es el tipo de traducción que reproduce el sentido general del texto original. A diferencia de las traducciones literales, la traducción libre no involucra la recreación del sentido palabra por palabra del texto.

– Los cuatro tipos más comunes de traducción son: Literaria, Profesional, Técnica y Administrativa.

– Los principios de una buena traducción son: (a) reflejar con precisión el sentido de la traducción original, (b) nada debe ser arbitrariamente agregado o removido, aun cuando ocasionalmente algo puede ser transpuesto para mantener el sentido y (c) el orden de las palabras e ideas debe concordar en lo posible con el original.

Un poco de historia de los traductores de Google

Producto básico – Google Translate fue lanzado el año 2006 y era exclusivamente un producto para consumidores. Google, el año 2012 al notar que empresas y organizaciones estaban usando el producto para documentos de negocios creó una API para el servicio, facilitando el trabajo a todos.

Redes neurales – El 2016 la traducción automática recibió un impulso con la aparición de las redes neurales. Los modelos de lenguaje-natural podían traducir oraciones completas y aumentaron enormemente la precisión de las traducciones. Desde ese momento el sector de Traducción se ha estado moviendo hacia la post-edición humana de la traducción automática.

Nube – Las redes neurales también abrieron al camino para ofrecer la traducción como un servicio de Nube y con ello pasó a ser una solución para las traducciones profesionales.

Aprendizaje de Máquina – Se continuó agregando otras funcionalidades y en 2018 se lanzó traducción Auto ML, que le ofrecía la posibilidad a los clientes corporativos de personalizar sus modelos de traducción, de manera que estos soportarán sus requerimientos de vocabulario y de estilo.

Translation Hub de Google

Google recientemente lanzó Translation Hub, un servicio en la Nube basado en Inteligencia Artificial. Este le permite a las empresas traducir documentos bajo un formato de auto-servicio en lapsos tan cortos como 30 segundos. Es una herramienta de auto-servicio y con cero tiempo de implementación. El proceso es muy simple, una persona introduce los documentos en el Hub y selecciona los idiomas para los cuales se quiere la traducción. Se traduce con facilidad a 135 idiomas, con una interfase amigable para el usuario e integrando retroalimentación humana cuando esta es requerida. El Hub rápidamente entrega la traducción, preservando el formato original (Google Doc o Slide, PDF, Microsoft Word doc). El servicio adicionalmente tiene controles que permiten que los usuarios puedan examinar las traducciones.

Los servicios de Translation Hub se cobran basados en el número de páginas traducida y se basa en niveles. Para el nivel básico, el costo de dicha traducción genérica es de US$0.15 por página y ofrece apoyo de glosario y de plantilla de traducción. El costo del nivel avanzado es de US$0.50 por página, eso incluye la utilización del servicio básico, el apoyo post-edición con revisión humana y la habilidad de asimilar modelos de Lenguaje de Máquina para la traducción personalizados, especializados y entrenados en la jerga de la organización. Este modelo de aprendizaje de máquina más especializado utiliza para su entrenamiento data provista por el cliente.

Es un servicio ideal para organizaciones multinacionales y también para quienes tienen una base global de clientes. Pueden construir, retener y expandir su memoria de traducción. Esto cubre toda la inteligencia y la experiencia acumulada en la traducción de documentos (incluyendo la selección de las palabras apropiadas, los términos técnicos, el tono). Un mejor servicio de traducción significa que es posible comunicarse con las personas en su propio idioma, lo cual les permite ser más valorizados e incluidos. Se trata de otra dimensión de la inclusión, en la nueva experiencia de la experiencia del empleado digital.

Es interesante mencionar el comentario de un cliente: “En solo tres meses de uso de Translation Hub y de modelos personalizados de AutoM, nuestro número de páginas traducidas aumentó 700% y el costo se redujo en un 90%. Aparte de los resultados numéricos, con esta metodología nuestros empleados se sintieron incluidos al poder expresarse en 32 idiomas y ser entendidos en 47 idiomas-objetivo en la forma de documentación interna, fichas técnicas de productos, contratos con los estados, carteles informativos, etc.


Se hace referencia a Google launches its AI-driven Translation Hub as a cloud service. También aparece en  mi Portal https://bit.ly/3Tn82C3.  La imagen es cortesía de flickr.