1. Aurora AI™
Aurora naranja y morada con el logotipo de Lionbridge Aurora AI Array superpuesto a la imagen, que representa la nueva interfaz de cliente.

Experiencia humana combinada con una potente IA

Lionbridge Aurora AI™ es una plataforma global de IA que impulsa el contenido multilingüe y amplía audiencias con contenido relevante y personalizado.

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  1. QUIÉNES SOMOS
Allie Fritz, Directora de interpretación de Lionbridge

Talento en acción: Allie Fritz

Directora de interpretación de Lionbridge

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La relevancia de la traducción automática en un mundo de IA generativa

Los motores de traducción tradicionales son esenciales para las soluciones de traducción impulsadas por IA, ya que constituyen la base de una comunicación multilingüe rápida y eficaz.

¿Está pensando en prescindir de la traducción automática? No tan rápido.


Las herramientas de traducción automática siguen aportando ventajas a las grandes organizaciones que las incorporan de manera eficaz en su flujo de trabajo de traducción impulsado por la IA, incluso con el avance de la IA generativa.

A medida que las organizaciones se adaptan a un panorama de traducción en rápida evolución, descubren que la traducción automática (TA) sigue siendo una base indispensable para una comunicación global escalable.

Mientras que IA generativa y los modelos de lenguaje grandes (LLM) ofrecen nuevas posibilidades para la comprensión contextual, los principales motores de traducción automática neuronal (NMT) continúan brindando una velocidad inigualable.

Al combinar las traducciones generadas de forma automática —utilizando la traducción automática neuronal (NMT) o la generación aumentada por recuperación (RAG)— con cadenas de prompts para la posedición basada en IA agéntica y una supervisión humana focalizada, las empresas pueden acelerar notablemente la entrega de contenidos y reducir los costes, lo que les permitirá alcanzar nuevos niveles de velocidad y escalabilidad.

Este es el flujo de trabajo:
—Utilice la TA para las traducciones iniciales al comienzo del proceso.
—Utilice soluciones de IA generativa/LLM para tareas de posedición y control de calidad para mejorar la calidad general.

Este enfoque permite que su organización satisfaga sus demandas de traducción con rapidez, calidad y rentabilidad.

Las ventajas de la traducción automática a medida que evoluciona su función

Incorporar la traducción automática en su conjunto de herramientas de IA y utilizarla como primera etapa de traducción mejora la eficiencia y ofrece las siguientes ventajas.

Ahorro de costes

La traducción automática reduce las horas de traducción humana, lo que a su vez disminuye los costes y permite que las personas se dediquen a importantes trabajos de supervisión.

Entregas más rápidas

La traducción automática procesa traducciones a velocidades inalcanzables por los LLM o por los equipos humanos.

Mayor escala

La traducción automática maneja grandes volúmenes de contenido sin esfuerzo.

Cómo la traducción automática basada en IA ayuda a los principales sectores

La traducción automática puede ayudar a superar los desafíos comerciales en todos los sectores de la industria. Descubra cómo nuestras soluciones de TA y basadas en IA apoyan a clientes de los sectores jurídico, biomédico y de comercio electrónico.

Sector jurídico

Los asuntos judiciales internacionales pueden generar grandes volúmenes de documentos de eDiscovery legales multilingües que deben traducirse rápidamente. También pueden requerir documentos más oficiales y de alto nivel para su presentación ante el tribunal, etc. Descubra cuándo la traducción automática puede traducir documentos legales de forma precisa, eficiente y rentable, y cuatro razones por las que la traducción por IA debe mejorar, y no reemplazar, los servicios profesionales de traducción jurídica.

Sector biomédico

Si bien la IA debe usarse de maneras que controlen el riesgo y protejan a los usuarios finales y la conformidad normativa, también es una herramienta clave para ofrecer servicios lingüísticos en el ámbito del sector biomédico a gran escala. Los servicios lingüísticos dirigidos por expertos y respaldados por IA ayudan a las empresas involucradas en el desarrollo de medicamentos y dispositivos médicos a cumplir plazos ajustados, gestionar volúmenes crecientes de documentación y acceder a nuevos mercados. Descubra cómo la TA y la IA ayudan a las empresas del sector biomédico a mejorar los resultados para los pacientes.

Comercio electrónico

El comercio electrónico es una herramienta clave para que las empresas accedan a mercados globales. La traducción automática mejorada con IA puede ayudar a estas empresas a crear un flujo más rápido y constante de contenido atractivo y personalizado para los clientes, independientemente del idioma. Descubra cómo se utiliza la TA y la IA en el sector minorista para conectar con clientes de todo el mundo.

Comparación de cuatro estrategias para desarrollar la traducción automática


Las soluciones de traducción automática se componen de las siguientes cuatro estrategias básicas.

Motores públicos de traducción automática

Esta estrategia incluye servicios como Google Translate y Bing Translator. Estos servicios están automáticamente disponibles y son gratuitos. Sin embargo, las desventajas de la estrategia incluyen problemas de seguridad y de calidad en determinadas situaciones, ya que los motores no han sido entrenados para dominios específicos o casos de uso particulares.

Traducción automática en las instalaciones

En el caso de esta estrategia, es necesario que la empresa implemente un servidor de traducción automática en su entorno informático. Si bien esta es la opción más segura, tiene un alto coste, su implementación es compleja y la administración requiere de un mantenimiento continuo. Sin embargo, lo más importante es que esta estrategia suele producir resultados deficientes de TA en varios pares de idiomas o tipos de contenidos.

Motores de TA en la nube

Esta estrategia funciona de manera similar a la de los motores públicos de TA, ya que también se aloja en la nube. Sin embargo, a diferencia de ellos, requiere una instancia exclusiva para la empresa. Cualquier dato que se facilite al servicio estará bien protegido y no se compartirá con terceros. Además, ofrece otras funciones en cuanto a la personalización de la terminología y presenta otras ventajas. No obstante, puede dar lugar a una dependencia del proveedor y a una calidad de la traducción automática inferior a la deseada en diversos pares de idiomas.

Lo mejor en motores de TA

Esta estrategia implica una plataforma única que permite a las empresas aprovechar varios motores. Ofrece una única capa de personalización de terminología, una interfaz fácil de administrar y la posibilidad de elegir la mejor opción para distintos pares de idiomas, sectores/dominios y tipos de contenido. Este enfoque, ofrecido por Lionbridge, está diseñado para ofrecer los mejores resultados de traducción y es un diferenciador clave de la empresa.

Descubra todo lo que hay que saber sobre la traducción automatizada

Resumen del seminario web: ¿La IA puede poseditar?

Conozca la experiencia real de Cisco utilizando NMT para traducciones iniciales, la posedición con IA basada en LLM para ajustar el resultado y evaluadores humanos para la revisión funcional en contexto, con lo que lograron traducir 15 millones de palabras a 14 idiomas en tan solo tres meses.

Lionbridge Aurora AI

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 automática (TA) y la posedición automática mediante LLM, hasta la entrega final a los repositorios de contenido.

Smart MT™: traducción automática de nivel empresarial + IA

Descubra las soluciones de IA y traducción automática de clase empresarial de Lionbridge, que utilizan los mejores motores de TA y revisiones de IA para mejorar la comunicación global.

Diferencias y similitudes entre la personalización y el entrenamiento de la traducción automática

Personalización y entrenamiento de la traducción automática: descubra estos dos métodos y cuándo usar cada uno para mejorar las traducciones automáticas.

Clasificación de idiomas según su traducibilidad automática para una TA más eficaz

Antes de integrar la traducción automática, hay que analizar la complejidad del idioma. Base sus decisiones en nuestra clasificación de traducibilidad automática.

Traducción automática (en términos comprensibles)

Conozca los términos clave de la traducción automática con esta práctica hoja de referencia.

Conozca a nuestro experto en traducción automática e IA generativa

Puede confiar en los servicios lingüísticos de IA generativa y de traducción automática de Lionbridge gracias a su amplia experiencia en inteligencia artificial.

Rafa Moral

Vicepresidente, Innovación 

Rafa supervisa las actividades de I+D relacionadas con el lenguaje y la traducción, incluidos los LLM personalizados para la traducción automática, asistentes de preguntas y respuestas y otras tareas que emplean RAG, ajuste fino y otras técnicas de personalización de LLM.

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Breve historia de la traducción automática (TA)

1954: un grupo de investigadores de Georgetown lleva a cabo la primera demostración pública de un primer sistema de TA.

1962: se crea en Estados Unidos la Asociación de Traducción Automática y Lingüística Computacional.

1964: la Academia Nacional de Ciencias forma un comité (ALPAC) para estudiar la TA.

1970: el Institut Français de la Mode comienza a traducir resúmenes con un sistema de TA.

1978: Systran comienza a traducir manuales técnicos.

1989: Trados es el primero en desarrollar y comercializar tecnología de memorias de traducción.

1991: se desarrolla el primer sistema comercial de TA de ruso, inglés y alemán al ucraniano en la Universidad Estatal de Járkov.

1996: Systran y Babelfish ofrecen traducción gratuita de textos pequeños en la web.

2002: Lionbridge lleva a cabo su primer proyecto de TA comercial con su motor de TA basado en reglas.

Mediados de la década de 2000: se lanzan al público los sistemas de TA estadística. Google Translate se lanza en 2006 y Microsoft Live Translator, en 2007.

2012: Google anuncia que Google Translate traduce volúmenes de texto que equivalen a un millón de libros cada día.

2016: tanto Google como Microsoft habilitan la traducción automática neuronal (NMT), que reduce los errores en el orden de las palabras y mejora sustancialmente el léxico y la gramática.

2020: en el mes de octubre, la traducción automática neuronal de Google (GNMT) funciona con 109 idiomas.

2022: los expertos de Lionbridge comparten hallazgos que muestran que el rendimiento de los resultados de los motores de traducción automática se está estancando y que todos los motores evaluados muestran un comportamiento similar. Este desarrollo indica que el paradigma de la TA neuronal podría estar llegando a un punto muerto y sugiere que se aproxima un nuevo cambio de paradigma.

2022: en el mes de noviembre, OpenAI lanza al público su motor de inteligencia artificial generativa, ChatGPT, lo que pone de manifiesto la evolución y expansión del panorama de las tecnologías de traducción.

2023: la IA generativa prolifera con más lanzamientos de modelos, un flujo constante de nuevas iteraciones y soluciones que atienden a diversos sectores de la industria y casos de uso.

2024-presente: la relevancia de la TA evoluciona complementando los modelos lingüísticos de gran tamaño a medida que la IA generativa prospera.

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