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Los traductores “de antes” decían que la buena traducción es aquella que no se nota que lo es. Lo mismo puede decirse la traducción automática: la buena es la que no se nota que ha sido realizada por una máquina. ¿Con la traducción con inteligencia artificial llegaremos algún día a superar ese umbral?
\n\n\n\nPorque hoy por hoy, aún falta. Sin embargo, ese es sin duda el horizonte: incorporar la IA en traducción tanto para usuarios “de calle” como para la industria de la traducción. Pero hilemos un pelín más fino: si ya la propia traducción con IA es tendencia, ¿cuál es la tendencia dentro de la tendencia?
\n\n\n\nYa te habrás enterado de que las máquinas pueden traducir ellas solitas… Pues sí, se llama traducción automática. Parte de principios estadísticos basados en corpus paralelos (si tea se traduce como “té” el 99% de las veces, está claro…).
\n\n\n\nEsos corpus han ido creciendo y la base ya no son las palabras sino los segmentos o n-gramas (frases). Así se han ido solucionando deficiencias de ordenamiento de palabras, sintácticas y otras. Y en un momento determinado aparecieron la semántica, el contexto y las redes neuronales. Y ya nada volvió a ser lo mismo.
\n\n\n\nAunque la máquina supiera que casi siempre tea=“té”, no diferenciaría tazas, refranes o películas, ni identificaría errores ortotipográficos (Dream Tea=¿“Té de Ensueño”?) si no fuera por el contexto. Y para eso están las redes neuronales, para obtener contextualizaciones cada vez más consistentes con…
\n\n\n\nEjemplo. Si decimos a una IA musical que nos toque Para Elisa, buscará ejemplos de secuencias de notas, comparará y reproducirá el tema. Si le pedimos que nos toque “algo que parezca de Beethoven”, irá haciendo pruebas, descartando las menos buenas, volviendo atrás para corregir hasta dar con un resultado óptimo. Como a un pianista improvisando sobre el teclado.
\n\n\n\nCon la red neuronal la potencia de computación es mayor, pero no solo por su mayor sofisticación en la gestión de datos, sino por cómo las neuronas “se comunican” entre sí para resolver problemas. Además, y esta es la clave, la red neuronal mejora su desempeño a través de la experiencia. Así llegan a interpolar, inferir, e inducir traducciones cada vez mejores.
\n\n\n\nTe digan lo que te digan por ahí, a fecha de hoy todavía hay mucho camino por recorrer en la traducción con IA hasta que los traductores puedan push da button y cruzar los brazos detrás de la cabeza; cuando se cruzan varios idiomas, el contexto es complejo o la herramienta es de mala calidad, los resultados pueden ser escalofriantes.
\n\n\n\nLo que no quiere decir que el empleo de IA en traducción no tenga implícitas ventajas muy considerables en el contexto de la traducción asistida (por inteligencia artificial, en este caso), que las agencias de traducción ya estamos aprovechando en nuestro día a día profesional.
\n\n\n\nAquí no hay punto de comparación. En la relación entre la calidad del resultado y el tiempo empleado para alcanzarlo, la inteligencia artificial da mil vueltas a cualquier software de traducción pre-IA, e incluso también a nosotros, pobres mortales. Si el resultado no es perfecto, desde luego es rapidísimo.
\n\n\n\nSin ponernos en el escenario de la traducción con IA, que en el ámbito de la traducción profesional sigue siendo (de momento) cosa del futuro, la traducción con inteligencia artificial permite acelerar los procesos de entrada de datos y de obtención de materiales traducidos hasta velocidades nunca vistas hasta ahora.
\n\n\n\nComo tiempo y dinero son dos caras de una misma moneda, la reducción de tiempo tiene un efecto directo en la reducción de costes. En la traducción profesional en el mundo real hay que tener en cuenta una tercera variable, que es la calidad. Con la traducción con inteligencia artificial, estamos mejorando en todos los sentidos.
\n\n\n\nLo que ya venía ocurriendo con la traducción asistida por ordenador (el traductor tiene un rendimiento mucho mayor en un mismo periodo de tiempo, por ejemplo, 1.000 palabras/hora en TAO frente a 400 palabras/hora en traducción 100% humana), en la traducción con IA la cosa se dispara dentro de umbrales de calidad muy altos.
\n\n\n\nSí, la inteligencia artificial habilita traducciones en una gran variedad de idiomas. Como los requerimientos en cuanto a entrenamiento cada vez son menores, la traducción con IA desde y hacia los lenguajes menos hablados (con menos recursos, por lo tanto, para formar corpus lingüísticos) cada vez es más fiable.
\n\n\n\nHace veinte años, el principal problema para traducir del afrikaans al amhárico, por poner un ejemplo difícil, era encontrar un traductor capacitado; hace diez años, el problema era la ínfima calidad y fiabilidad de la traducción automática en este tipo de combinaciones lingüísticas. Hoy, ambas dificultades están superadas.
\n\n\n\nEsta es la verdadera tendencia (dejando aparte el “subidón” de las herramientas orientadas al usuario final): la incorporación de motores de traducción con inteligencia artificial a las herramientas de traducción asistida (TAO) de toda la vida.
\n\n\n\nEn ATLS, por ejemplo, ya estamos usando traducción neuronal con supervisión por parte de profesionales humanos. Eso nos permite ofrecer traducciones de alta calidad en más de cien idiomas en tiempo récord y con precios más que competitivos.
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Todos estamos al tanto de diferentes desarrollos de traducción basada en IA “a nivel usuario”, como se suele decir. Nos estamos refiriendo a soluciones web y móvil tan populares como Google Translator o Microsoft Translator, pero también a otras más próximas a la auténtica labor de traducción, como DeepL.
\n\n\n\nTambién en los entornos de trabajo de tipo marketplace (hoy muchas agencias reducen la gestión de su flujo de trabajo al mínimo, distribuyendo tareas y traducciones de forma colaborativa sobre la base first come, first served) comenzamos a advertir la presencia de la IA para asistir en la traducción, sobre todo en término de coherencia.
\n\n\n\nPor último, todos los grandes proveedores de servicios lingüísticos están integrando funcionalidades basadas en IA en sus soluciones propietarias, y al mismo tiempo haciendo disponibles estas funcionalidades al cliente final mediante conectores proxy y API. Es especialmente útil para grandes volúmenes.
\n\n\n\nAtravesamos ahora la fina barrera entre presente y futuro, realidad y ciencia ficción, que son las tendencias, en algo tan innovador y dinámico como la traducción con IA.
\n\n\n\nLa traducción IA es la tendencia. Aprendizaje por representación, redes recurrentes bidireccionales y modelos basados en atención son algunos de los conceptos que irán popularizándose cada vez más y que contribuirán más pronto que tarde a que tengamos un horizonte de traducciones más accesible, más colaborativo y más escalable.
\n\n\n\nPor lo demás, la traducción neuronal irá en línea con otros desarrollos tecnológicos. Es impensable, por ejemplo, que no sea una computación basada en la nube. En otra línea, la integración con la tecnología blockchain ayudaría mucho, tanto en el registro de la propiedad intelectual como en la gestión de tareas (mediante smart contracts).
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A día de hoy todavía es indiscutible el valor de la inteligencia humana en traducción para realizar tareas de localización o evitar sesgos de todo tipo. Sin embargo, esto podría cambiar a pasos agigantados conforme los mecanismos de aprendizaje profundo se van refinando.
\n\n\n\nEl caso más relevante es el de la traducción del habla, en el que participan ya para uso cotidiano (todavía no en entornos profesionales, pero poco le falta) desarrollos de text-to-speech y reconocimiento de voz, y prácticamente en tiempo cuasirreal, en los que la IA tiene mucho que decir.
\n\n\n\nEso de tener en cuenta a quién va dirigido el mensaje que queremos traducir es lo que menos bien se le viene dando a la IA. Y es crucial en casi todo, pero especialmente en terrenos tan delicados como el posicionamiento web y la localización de marcas, productos o servicios.
\n\n\n\nEl análisis de sentimiento (la evaluación de emociones, opiniones, actitudes, etc.) es otro ámbito muy de moda en NLP que veremos aterrizar si tardando en la traducción con inteligencia artificial. En otra línea, pero que curiosamente puede convergir, están los avances en realidad aumentada; se podrá personalizar una traducción según quién seas, dónde estés y lo que necesites…
\n\n\nLa traducción con inteligencia artificial utiliza tecnologías avanzadas como redes neuronales y aprendizaje profundo para traducir textos de un idioma a otro, mejorando la precisión y la fluidez en comparación con los métodos tradicionales de traducción automática.
\n\nLas ventajas incluyen entregas más rápidas, costes más bajos y la capacidad de traducir una amplia variedad de idiomas, incluso aquellos menos hablados. Además, permite personalizar las traducciones según el contexto y el usuario, mejorando la calidad y relevancia del resultado.
\n\nAunque la IA ha avanzado significativamente, los traductores humanos siguen siendo esenciales, especialmente en contextos complejos o cuando se requiere una localización cultural precisa. La IA es una herramienta que complementa y acelera el trabajo humano, pero no lo reemplaza por completo.
\n\nLas tendencias incluyen un aumento en el uso de la traducción neuronal automática, integración con tecnologías como computación en la nube y blockchain, y una mayor personalización de las traducciones según el contexto y el usuario. También se espera una mejora continua en la precisión gracias al aprendizaje profundo y al análisis de sentimientos.
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