Reconocemos que la precisión ha sido durante mucho tiempo un desafío con las soluciones de traducción automática. Lionbridge combina un enfoque centrado en la IA mediante capacidades automatizadas de medición de calidad con un enfoque de intervención humana, lo que nos permite tener el control de la precisión en todo momento.

La IA se utiliza para mejorar el resultado de la traducción de herramientas tradicionales, como las memorias de traducción (TM), la traducción automática neuronal (NMT) y la generación aumentada por recuperación (RAG).

Nuestra experiencia con la posedición con IA demuestra que puede satisfacer las necesidades de escalabilidad y mantener la calidad. Aun así, la supervisión humana es esencial para supervisar y ajustar la herramienta en función de la precisión y los requisitos de contenido específicos.

Nuestra solución de posedición con IA comienza con una evaluación inicial del contenido de origen para conocer su contexto general. Los pasos de edición y validación se realizan teniendo en cuenta este contexto, lo que garantiza que las traducciones producidas concuerden con los perfiles u objetivos de contenido.

Diseñamos nuestra solución de posedición con IA para que fuera configurable: los prompts lingüísticos se pueden editar y actualizar en función de la supervisión automatizada, y los comentarios de los lingüistas y los expertos en la materia del cliente involucrados en el proceso de traducción.

Además, Lionbridge ofrece otras soluciones de IA que nos permiten realizar análisis del origen y producir informes que capturan las modificaciones recomendadas al contenido de origen. Podemos combinar estas soluciones con nuestra solución de posedición con IA para una mayor optimización de la estrategia de contenido.

Nuestra solución de posedición con IA nos permite definir e identificar dónde la participación lingüística humana es más valiosa.

Utilizando nuestro marco REACH, trabajamos con nuestros clientes para evaluar los objetivos de contenido y configurar la solución de IA para optimizar el resultado de la traducción. Podemos entonces definir distintos grados de participación humana y garantizar que el nivel de esfuerzo coincida con las necesidades y perfiles de contenido.

Manejar la terminología específica del sector que varía según el idioma y la región es un desafío, pero se puede abordar de varias maneras.

Al aprovechar los metadatos, podemos proporcionar un contexto más amplio para las herramientas de IA e instruir al LLM para que aborde requisitos adicionales, como matices regionales, suponiendo que el contenido esté correctamente etiquetado y marcado. Lionbridge puede ayudar a las empresas con servicios de datos a cumplir este requisito previo.

Para la terminología que debe adaptarse por municipio o región, utilizamos un marco RAG. Al abordar la posedición con IA, establecemos pautas para que el LLM realice acciones específicas basadas en reglas lingüísticas definidas.

La configuración de nuestra solución también permite hacer referencia a materiales externos como ejemplos complementarios, lo que ayuda al LLM a generar contenido más adaptado a contextos específicos.

Dado que este tipo de contenido suele evolucionar con el tiempo, es fundamental mantener y actualizar los prompts lingüísticos. Por eso, nuestras soluciones de IA están diseñadas para funcionar bajo supervisión y control humanos.

Sí, nuestra solución de plataforma basada en IA es independiente del LLM y no está vinculada a ningún modelo específico. Si bien se ha calibrado con modelos GPT de OpenAI, podemos trabajar con los clientes para usar sus propios motores de LLM.

Este caso entraría dentro de una configuración personalizada y podría requerir una evaluación o configuración adicional para garantizar que el LLM cumpla los estándares de calidad.

Para estas soluciones, recomendamos colaborar con nuestros equipos de Soluciones y Tecnología Lingüística para conocer las necesidades, los objetivos y los requisitos.

Nuestra solución de posedición con IA cuenta con prompts lingüísticos configurables que se pueden adaptar para satisfacer las cambiantes necesidades de contenido y los requisitos normativos. Si bien proponemos un proceso que prioriza la IA, el control y la cuidadosa selección de prompts lingüísticos siguen siendo responsabilidades de los expertos humanos (lingüistas computacionales, expertos en la materia y expertos en idiomas) para su optimización y calibración.

Los modelos LLM genéricos, no entrenados y basados en chatbots tienen dificultades para abordar el tono, el contenido y los matices culturales. Nuestra solución aborda este desafío mediante un enfoque de cadenas de prompts configurables que proporciona al LLM instrucciones específicas para definir el estilo, el tono y la terminología, y pautas lingüísticas pertinentes al contexto del contenido original. Mediante la configuración controlada de parámetros y prompts lingüísticos, podemos usar la posedición con IA para mejorar los procesos de traducción.

Nuestra solución comienza con el uso de prompts para que el LLM comprenda el contexto del contenido de origen. Usamos ese contexto para guiar la toma de decisiones y la edición del LLM, junto con instrucciones para evaluar la terminología, editar las coincidencias aproximadas y validar las traducciones en el nivel de segmento, lo que garantiza que la IA opere dentro de los parámetros definidos. Nuestro enfoque también permite actualizaciones continuas de los prompts lingüísticos, por lo que si se producen alucinaciones, podemos ajustar y corregir el problema según sea necesario.

Los evaluadores humanos suelen ser lingüistas computacionales o lingüistas con experiencia en ingeniería de prompts. Son responsables de diseñar, probar y actualizar los parámetros de nuestra solución de posedición con IA. Estos lingüistas validan el resultado y aportan sus comentarios, que luego se utilizan para ajustar y perfeccionar los prompts lingüísticos y los parámetros.