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El futuro de la tecnología lingüística: el futuro de la traducción automática

La traducción automática continuará avanzando y cumplirá un papel cada vez más importante en el fortalecimiento de la productividad de la traducción, siempre y cuando se ejecute de forma adecuada

Esta es la tercera parte de la serie El futuro de la tecnología lingüística, en la que se analizan los cambios provocados por los desarrollos tecnológicos en los productos lingüísticos.

Debido a que hay más creación de contenido que nunca, las empresas se ven presionadas a buscar formas de traducir su copia de forma rápida y eficiente. La traducción automática (TA) ha ganado cada vez más popularidad, pero está lejos de ser perfecta. La calidad inferior es un problema de larga data. Sin embargo, puede esperar mejoras que reforzarán sus esfuerzos de localización. 

Analizaremos los factores que influyen en la traducción automática y le diremos cómo aprovechar la tecnología para beneficiar su estrategia de localización. 

 

¿Qué es la traducción automática (TA)?

La traducción automática es el proceso automatizado de traducción de un material original a otro idioma sin intervención de agentes humanos. Si bien es un concepto relativamente nuevo para el público en general, la traducción automática existe desde hace décadas. 

SYSTRAN fue una de las primeras empresas en desarrollar sistemas de traducción automática a finales de los años 60. La empresa colaboró con la Fuerza Aérea de los Estados Unidos, que se propuso traducir material de inteligencia durante la Guerra Fría. El objetivo era que las máquinas tradujeran el contenido con la calidad suficiente para que los traductores humanos comprendieran el significado y mejoraran el texto con facilidad. Los primeros motores de traducción automática usaban métodos basados en reglas, es decir, que utilizaban las reglas desarrolladas por humanos o provenientes de diccionarios para realizar las traducciones. Desde entonces, la tecnología lingüística ha tenido una gran evolución.   

¿Qué factores influyeron en la evolución de la traducción automática?

Modelos estadísticos y motores híbridos

El mayor desarrollo en la traducción automática ocurrió durante el año 1990, cuando empresas como IBM comenzaron a aprovechar los modelos estadísticos que mejoraron de forma significativa la calidad de la traducción. Los motores de traducción automática estadística eran una tecnología novedosa. Estos motores se centraban en el empleo de métodos de estadística avanzada y grandes volúmenes de datos provenientes de Internet para traducir una creciente cantidad de contenido. Más tarde, Google implementaría la tecnología a gran escala para hacer que todo el conocimiento humano se pudiese buscar.  

Los primeros motores de traducción automática estadística eran mucho mejores que los motores basados en reglas, pero seguían cometiendo muchos errores. Por lo tanto, las empresas comenzaron a experimentar con los motores de traducción automática híbrida, que por lo general combinaban la traducción automática estadística con la traducción automática basada en reglas. Estos avances popularizaron la tecnología de la traducción automática y ayudaron a que se adoptara a escala global. 

Traducción automática neuronal

En 2017, la traducción automática dio otro salto tecnológico con la llegada de la traducción automática neuronal (TAN). La traducción automática neuronal aprovecha el potencial que ofrece la inteligencia artificial (IA) y emplea redes neuronales para generar traducciones. 

En comparación con los métodos antes mencionados, las redes neuronales tratan de imitar el proceso de pensamiento de un traductor en vez de «adivinar» un resultado probable. El resultado es una traducción que suena mucho más natural, que capta el significado y los matices de la oración con mayor precisión. Este desarrollo causó que la traducción automática fuese lo suficientemente buena, no solo para comprender o captar la esencia de grandes volúmenes de documentos, sino también para la traducción de documentos comerciales regulares, que no forman parte de una misión crítica. 

La traducción automática neuronal abordó algunas de las deficiencias de larga data de la traducción automática, incluida la escasa legibilidad de las traducciones automáticas y su incompatibilidad con algunos idiomas, como el coreano. Los esfuerzos por mejorar la traducción automática neuronal son constantes. Para obtener más información acerca de la traducción automática neuronal, lea nuestra publicación en el blog Traducción automática neuronal: cómo funciona la inteligencia artificial en la traducción de idiomas.  

Smiling man looking at laptop screen

¿Cuánto mejora la traducción automática neuronal?

Los equipos de I&D de Lionbridge estiman que la traducción automática neuronal mejora entre un 3 y un 7 % cada año. Nuestros expertos analizan las mejoras mediante una medición llamada distancia de edición. La distancia de edición calcula el número de ediciones que un humano debe realizarle a una traducción automática para que la traducción final sea tan buena como una traducción humana. 

La traducción automática neuronal continuará avanzando a medida que la demanda de los servicios de traducción aumentan y el aprendizaje automático mejora en la formación automática de los motores de traducción automática neuronal. 

¿Qué impulsará las tasas de adopción de la traducción automática neuronal en el futuro?

La traducción automática neuronal se adoptará en mayor escala en el futuro a medida que la cantidad de contenido que requiere localización crece de manera exponencial. 

Las crisis por COVID-19 ha acelerado la transformación digital de muchos negocios, lo que ha impulsado la necesidad de más servicios de traducción. Al mismo tiempo, el contenido debe estar más dirigido y diversificado. Estas condiciones de mercado impulsarán el uso de la traducción automática para partes del contenido, con o sin supervisión de la traducción humana 

La supervisión de la traducción humana se lleva a cabo mediante la traducción automática más postedición (MTPE, por sus siglas en inglés), un híbrido entre la traducción automática y la traducción humana tradicional. La postedición sigue el proceso de la traducción automática para mejorar la calidad del texto traducido. En nuestro blog, se analiza cuándo utilizar la traducción automática más postedición

¿De qué manera impactarán las tasas de adopción de la traducción automática neuronal en los servicios de traducción?

Las empresas pueden esperar que los servicios de traducción sean más accesibles, al menos para algunos idiomas, como resultado de la traducción automática neuronal. Estas reducciones en los costes permitirán a las empresas aumentar la cantidad de mercados a los que se dirigen y les ayudará a distribuir productos para estos mercados con mayor rapidez. 

Como la adopción de la traducción automática neuronal viene acompañada de la transformación digital dentro de la economía global, surgirá un panorama más competitivo. Los usuarios finales esperarán cada vez más recibir información del producto en su lengua materna.  Se convertirá en la norma, no en la excepción, que las empresas cumplan con esta expectativa en todos sus mercados.  

El paquete de herramientas de automatización: ¿Qué es la memoria de traducción?

Cuando se trata de traducción automatizada, la traducción automática no es la única herramienta en el paquete. La memoria de traducción (MT) es una precursora importante de la traducción automática, y continuará cumpliendo un propósito en la localización. La traducción automática y la memoria de traducción muchas veces funcionan en conjunto. Sin embargo, la función de la memoria de traducción cambiará. 

Desarrollada a principios del año 1990, la memoria de traducción es una base de datos de traducciones anteriores que una empresa aprovecha para reducir la carga de trabajo del contenido nuevo. 

La tecnología de la memoria de traducción se implementa a través de herramientas de traducción asistida por ordenador (CAT, por sus siglas en inglés) o de una herramienta de memoria de traducción (herramienta MT). Estas herramientas permiten que varios traductores, que trabajan en el mismo contenido, usen palabras y frases ya traducidas en diferentes partes de ese mismo contenido. 

Las memorias de traducción le permiten a las empresas lo siguiente:

  • Lograr una traducción coherente de su terminología
  • Reducir los costes
  • Aumentar la velocidad y la productividad de los procesos de traducción

Tradicionalmente, las memorias de traducción desempeñaron un papel crucial en el ahorro de costes que vale la pena subrayar. 

Woman wearing glasses and sitting on couch looks away from her laptop

¿En qué se diferencia la traducción automática de la memoria de traducción?

Si bien tanto la traducción automática como la memoria de traducción trabajan para automatizar el proceso de traducción, se diferencian sustancialmente entre sí. 

Como las memorias de traducción sirven como repositorios o como base de datos de traducciones anteriores, cumplen una función pasiva en la generación de la traducción, ya que buscan coincidencias de oraciones completas o partes de oraciones con el texto de origen. Por el contrario, las traducciones automáticas son una tecnología mucho más sofisticada. La traducción automática intenta de forma activa adivinar una traducción posible para un texto de origen por medio del uso de traducciones anteriores y varias técnicas de procesamiento del lenguaje natural.

Estas tecnologías se complementan entre sí. Juntas, brindan apoyo a la capacidad de un traductor de trabajar más rápido y de mejorar la productividad. También abordan problemas de calidad como la coherencia de la terminología. Ambas tecnologías están estrechamente integradas y funcionan en conjunto para brindar traducciones de una calidad superior. 

¿De qué manera las tecnologías de traducción automática y la memoria de traducción evolucionan en conjunto? 

En los últimos años, las empresas han aprovechado el uso de la traducción automática y de las memorias de traducción para sus traducciones. Al seguir este paso, centraron su atención en la ejecución y la implementación efectiva de las tecnologías.

Dado que la traducción automática ofrece muchas más eficiencias que la memoria de traducción, y por su definición se basa en algún tipo de memoria de traducción, las dos tecnologías se combinan cada vez más. Sin embargo, la traducción automática se está transformando en la principal herramienta de productividad de la traducción que se integra profundamente dentro de varios entornos de trabajo de la traducción. 

Con el aumento de la tecnología de la traducción automática como herramienta principal de productividad en la industria de la traducción y localización, la función de las memorias de traducción cambiará. Las memorias de traducción se convertirán más en una herramienta de capacitación para los motores de traducción automática, que en una simple base de datos de traducciones. 

¿Cuáles son las ventajas de la traducción automática?

La traducción automática sin supervisión; es decir, la traducción automática que se realiza sin intervención humana, es más adecuada para textos relativamente simples que tienen poca visibilidad. Tradicionalmente, se ha implementado para contenido generado por el usuario, como opiniones, foros y subastas, como eBay. Según sus expectativas en cuanto a la calidad, el tipo de contenido y el propósito, la traducción automática puede realizar un trabajo decente en la traducción de documentos comerciales simples y generales en algunos idiomas. El aumento de su uso permite a las empresas disfrutar de ventajas similares a los obtenidos con las memorias de traducción pero que son aún más pronunciados. Estas incluyen lo siguiente:

  • La habilidad de distribuir el contenido al mercado con mayor rapidez
  • Coherencia terminológica
  • Mayor productividad de los traductores
  • Menores costes de traducción

Cabe destacar que los traductores son un recurso limitado. Su capacidad de dedicar menos tiempo a ciertas tareas les permitirá trabajar en más proyectos, lo que reducirá la presión del mercado a medida que un número creciente de empresas compitan por sus servicios. 

La traducción automática puede aumentar las capacidades del traductor entre 3 y 5 veces, lo que permite localizar más contenido en un período de tiempo más corto. Con una mayor productividad y costes reducidos, las empresas podrán traducir más contenido en más idiomas. 

¿Cómo pueden las tecnologías de traducción automática informar su estrategia de localización? 

Al diseñar su estrategia de contenido y tomar decisiones con respecto a qué mercados perseguir, asegúrese de tener en cuenta las eficiencias que resultarán del uso de la traducción automática moderna y de las tecnologías relacionadas.

Asociarse con un proveedor de servicios lingüísticos le ayudará a implementar la traducción automática para alcanzar los resultados deseados. Es importante destacar que la colaboración le permitirá crear y mejorar su contenido y desarrollar su estrategia de comercialización. Algunos proveedores de servicios lingüísticos, como Lionbridge, se desplazan cada vez más hacia el espacio del marketing digital para ayudar a las empresas a gestionar todo el recorrido de su contenido, no solo la pieza de localización. 

Una estrategia de localización planificada y ejecutada con precisión, con la orientación de un socio de localización sólido, lo ayudará a aprovechar todas las ventajas de la tecnología de traducción automática. Esto le permitirá usar más recursos para crear contenido adicional y distribuirlo a más mercados con el mismo presupuesto. 

Haga clic en la imagen a continuación para ver las definiciones clave para comprender la traducción automática 
 

Contacto

Para conocer más sobre nuestra gama completa de servicios de traducción automática, descargue nuestro artículo sobre traducción automática. Si está interesado en asegurarse de tener el equilibrio correcto entre traducción automática, memoria de traducción y traducción humana, póngase en contacto con nosotros.

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Kajetan Malinowski with Janette Mandell
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Kajetan Malinowski with Janette Mandell