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¿Tiene dificultades para satisfacer la demanda de contenido multilingüe? Déjenos ayudarle. Durante años, los equipos de traducción se han enfrentado a desafíos difíciles: presupuestos ajustados, recursos humanos limitados y una demanda incesante de contenido. Pero ¿qué pasaría si pudiera ofrecer traducciones de alta calidad más rápido, a gran escala y a un coste significativamente menor? Con la inteligencia artificial (IA), ahora es posible.
Durante el seminario web de Lionbridge, «¿La IA puede poseditar?» expertos de Lionbridge y Cisco Systems analizaron cómo está transformando la posedición con IA la traducción y la localización.
En la sesión, con Marcus Casal, director de tecnología de Lionbridge, y Yolanda Cham Yuen, gerente del programa GTS de Cisco Systems, se abordó la pregunta central: ¿Puede la IA poseditar usando modelos de lenguaje grandes (LLM) para ofrecer traducciones precisas, fiables y rentables a escala? La respuesta es un sí rotundo, con salvedades importantes.
La IA puede encargarse de la posedición y lo hace muy bien.
— Marcus Casal, CTO de Lionbridge
¿Desea ver el seminario web completo? Utilice el botón de abajo para acceder a la grabación.
Posedición automatizada: ¿cómo se ha convertido en la nueva realidad?
La posedición con IA ya no es una visión lejana: es una realidad que está transformando el mundo real.
La plataforma Lionbridge Aurora AI™ respalda el ciclo de vida completo del contenido global, desde la incorporación de los datos del cliente, pasando por la traducción con traducción automática (TA) y la posedición automática mediante LLM, hasta la entrega final a los repositorios de contenido.
¿Qué hace posible esto? Una combinación de automatización basada en API, plataforma de integración como servicio (iPaaS) y activos lingüísticos robustos, como memoria de traducción (TM), glosarios y gestión de terminología. Al combinar la TA, la posedición basada en LLM utilizando modelos de vanguardia y flujos de trabajo inteligentes, las organizaciones pueden entregar contenido de manera más rápida y predecible que nunca.
Pero la velocidad y la escalabilidad no son suficientes. La calidad sigue siendo importante. Por eso, el enfoque de Lionbridge incorpora la supervisión con intervención humana (HITL). Las personas entrenan y ajustan los modelos, y evalúan los resultados según sea necesario para garantizar que el producto final cumpla con sus objetivos de contenido.
¿Cuál fue la aplicación práctica de la posedición automatizada de Cisco Networking Academy?
Yolanda compartió el uso de la posedición automatizada por parte de Cisco para su iniciativa de responsabilidad social global, Cisco Networking Academy.
Cisco Networking Academy ofrece educación tecnológica gratuita en redes, ciberseguridad, programación y otros temas de ciencia de datos, disponible para más de 23 millones de estudiantes de 191 países. La localización es esencial para maximizar el impacto de sus cursos, ya que el idioma puede ser una barrera formidable.
Con el objetivo de ampliar el acceso y hacer que los cursos de Cisco Networking Academy lleguen a personas de todo el mundo, Cisco necesitaba una solución escalable capaz de traducir millones de palabras a más de una docena de idiomas, a menudo con plazos y presupuestos ajustados.
¿Su respuesta? La implementación de la posedición automatizada.
¿En qué consistió la solución de Cisco Network Academy?
La solución de Cisco implicó el uso de:
Memorias de traducción para contenido previamente aprobado
Traducción automática neuronal (NMT) para la traducción inicial debido a su velocidad, coste y coherencia
Posedición con IA basada en LLM para perfeccionar el resultado
Evaluadores humanos para la revisión funcional en contexto, especialmente para idiomas complejos
¿Qué tipo de resultados logró Cisco Network Academy?
Los resultados fueron simplemente extraordinarios.
El uso de la posedición automatizada permitió a Cisco Networking Academy traducir más de 15 millones de palabras a 14 idiomas, cubriendo 24 cursos en solo tres meses. El cuello de botella se trasladó de la traducción a las pruebas funcionales y la preparación, lo que demostró una mejora significativa de la eficiencia. Todo este trabajo costó menos de 70 000 dólares, una cifra considerablemente inferior a la de las metodologías tradicionales.
Al usar los LLM para la posedición, Cisco ahora puede publicar contenido en varios idiomas de forma simultánea, lo que reduce significativamente el desfase temporal entre la versión en inglés y las versiones localizadas, y amplía el acceso global a sus cursos.
«Ahora estamos viendo que el contenido se traduce a una velocidad y a un coste nunca vistos antes. … La posedición automatizada está abriendo las puertas a nuevos espacios y posibilidades que, de otra manera, no podrían ser asequibles ni viables en los escenarios tan complejos que tenemos».
— Yolanda Cham Yuen, Cisco Systems
¿Cuáles son las limitaciones y los riesgos de la posedición con IA?
La posedición con IA es eficaz, pero no perfecta. Los ponentes destacaron varias limitaciones:
Los idiomas con pocos recursos presentan mayores desafíos, tanto para las personas como para las máquinas. Los LLM (incluso los más avanzados) ofrecen mejor rendimiento en inglés y en los idiomas más hablados. Para los idiomas menos comunes, los glosarios especializados y los datos de entrenamiento son fundamentales.
Los matices culturales, el tono y la especialización aún plantean desafíos que la IA no puede afrontar por sí sola. El uso de flujos de prompts y la supervisión humana son fundamentales para captar diferencias sutiles, ya sea en la terminología deportiva o en el lenguaje técnico.
Se pueden producir alucinaciones (cuando la IA genera información inexacta o engañosa), a veces de manera convincente. Esta limitación subraya la importancia de las pruebas funcionales y la retroalimentación directa del usuario final como garantías esenciales para un contenido de alto impacto.
Marcus compartió una anécdota práctica: la frase «protect your turf» en la descripción de unas zapatillas de baloncesto de un sitio de comercio electrónico se tradujo al español como «césped» (césped artificial), una interpretación adecuada para el fútbol, pero no para el baloncesto. Al refinar los glosarios y la terminología, se corrigió el error, lo que mejoró la confianza de los usuarios.
¿Cómo mejora la intervención humana la posedición con IA?
¿La posedición con IA reemplazará los flujos de trabajo de traducción tradicionales? No del todo. Yolanda y Marcus hicieron hincapié en que, si bien la IA ofrece nuevas posibilidades, especialmente para proyectos rápidos y a gran escala, la experiencia humana sigue siendo indispensable.
Los traductores y profesionales de la localización deben adaptarse:
Desarrollando habilidades en ingeniería de prompts y automatización de los flujos de trabajo
Dominando la gestión de la terminología y la voz de marca
Trabajando con la IA para centrarse en tareas de mayor valor, como el tono, la conexión con el público y el contenido especializado en dominios específicos
Aportando información creativa y la garantía de calidad en los resultados generados por la TA y los LLM
El sector está evolucionando hacia un modelo «cobótico» (robótica cooperativa), donde humanos y máquinas trabajan juntos para lograr resultados óptimos.
¿Cómo mejoran los resultados la integración y la gestión de la terminología?
La integración es clave. La posedición con IA debe adaptarse perfectamente a los sistemas de gestión de contenido (CMS), plataformas de gestión de documentos y otros repositorios donde el contenido vive y evoluciona. Las integraciones automatizadas garantizan un viaje de ida y vuelta rápido y eficiente para las actualizaciones y la localización de contenido.
La gestión de la terminología es igualmente esencial. Como explicó Marcus, invertir en buenos glosarios y activos de voz de marca, especialmente ahora que los costes de traducción y posedición son más bajos, mejora drásticamente la aceptabilidad y la precisión de las traducciones generadas por IA.
¿Cuál es el futuro de la posedición con IA en la traducción?
Con vistas al futuro, a medida que los LLM sigan mejorando y haya más datos de entrenamiento seleccionados disponibles, la posedición con IA será cada vez más importante en la localización. Sin embargo, la creatividad humana, la comprensión del contexto y la supervisión constante seguirán siendo esenciales para impulsar la innovación y mantener una alta calidad de traducción a medida que la tecnología continúa evolucionando.
¿Cuáles son las conclusiones clave del seminario web?
Este seminario web proporcionó información sobre la posedición automatizada para mejorar los flujos de trabajo de traducción, lo que permite ampliar el contenido global. Estos son los puntos clave:
La IA puede realizar la posedición de manera eficaz y reducir el esfuerzo humano.
La posedición con IA utiliza modelos lingüísticos de gran tamaño para lograr una traducción y localización más rápidas y escalables.
El uso continuo de la traducción automática y la gestión eficaz de la terminología (TA y glosarios) mejoran la calidad y la coherencia.
La intervención humana sigue siendo esencial, en particular en el caso de contenidos especializados e idiomas con recursos limitados.
Se pueden usar niveles de servicio basados en IA, que abarcan desde la ausencia de posedición humana hasta la posedición de todo el contenido, para adaptarse a sus perfiles de contenido.
Todavía se pueden lograr niveles de calidad aceptables con menos participación humana.
La posedición con IA ofrece nuevas posibilidades para ampliar el alcance del contenido y reducir los costes.
Posedición con IA: respuestas a las preguntas más frecuentes
Reconocemos que la precisión ha sido durante mucho tiempo un desafío con las soluciones de traducción automática. Por eso, aplicamos un enfoque centrado en la IA, manteniendo la intervención humana para configurar, controlar y llevar a cabo el mantenimiento del sistema.
La IA se utiliza para mejorar el resultado de la traducción de herramientas tradicionales, como las memorias de traducción (TM) y la traducción automática neuronal (NMT).
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 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.
Con la ayuda de nuestro marco REACH, ayudamos a nuestros clientes a identificar sus necesidades de contenido y personalizamos la solución de IA para optimizar los resultados de traducción. Podemos entonces definir distintos grados de participación humana, garantizando 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 posedición con 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 escenario 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 pueden evolucionar según las necesidades cambiantes 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 una metodología configurable 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.
¿Le interesa explorar otros temas de seminarios web relacionados con la IA en los que Lionbridge ha profundizado? Visite la página de seminarios web de Lionbridge para acceder a una biblioteca de grabaciones de seminarios web.
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Nota: Content Remix App de Lionbridge creó inicialmente el blog de resumen, que luego ha retocado un humano.
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