1. Aurora AI™
Aurora arancione e viola con il logo Lionbridge Aurora AI Array sovrapposto all’immagine, che rappresenta la nuova interfaccia cliente.

Esperienza umana unita alla potenza dell'AI

Lionbridge Aurora AI™ è una piattaforma AI globale che potenzia i contenuti multilingue e amplia il pubblico con contenuti pertinenti e personalizzati.

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Sfondo digitale dinamico

La rilevanza della traduzione automatica in un mondo dominato dall'AI generativa

I motori di traduzione legacy sono essenziali per le soluzioni di traduzione basate sull'AI e costituiscono la base per una comunicazione multilingue rapida ed efficace.

State pensando di eliminare la traduzione automatica? Non così in fretta.


Gli strumenti di traduzione automatica continuano a offrire vantaggi alle aziende che li integrano in modo efficace nei propri flussi di lavoro di traduzione basati sull'AI, persino in un'era di grande successo dell'intelligenza artificiale generativa.

Man mano che le organizzazioni si adattano a un panorama di traduzione in rapida evoluzione, si rendono conto che la traduzione automatica (MT) rimane uno strumento di base indispensabile per una comunicazione globale scalabile.

Mentre l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) e i Large Language Model (LLM) offrono nuove possibilità per la comprensione del contesto, i migliori motori di traduzione automatica neurale (NMT) continuano a offrire una velocità impareggiabile.

Combinando traduzioni generate automaticamente, tramite traduzione automatica neurale (NMT) o RAG (Retrieval-Augmented Generation), con catene di prompt di post-editing basato sull'AI agenziale e una supervisione umana mirata, le aziende possono accelerare notevolmente la distribuzione dei contenuti e ridurre i costi, raggiungendo nuovi livelli di velocità e scalabilità.

Ecco come si presenta il flusso di lavoro:
- Uso della traduzione automatica per le traduzioni iniziali, nelle prime fasi del processo.
- Uso di soluzioni di intelligenza artificiale generativa e LLM per attività di post-editing e controllo qualità, al fine di migliorare la qualità complessiva.

Questo approccio consente alla vostra organizzazione di soddisfare le esigenze di traduzione per quanto riguarda velocità, qualità e convenienza.

I vantaggi della traduzione automatica man mano che il suo ruolo si evolve

Incorporando la traduzione automatica negli strumenti di intelligenza artificiale e usandola come passaggio iniziale del processo di traduzione è possibile migliorare l'efficienza e ottenere i vantaggi illustrati di seguito.

Risparmio sui costi

La traduzione automatica riduce i tempi della traduzione umana, tagliando i costi e liberando le persone, che possono dedicarsi a un importante lavoro di supervisione.

Tempi di consegna più rapidi

La traduzione automatica elabora traduzioni a velocità inarrivabili per le capacità umane e quelle degli LLM.

Maggiore scalabilità

La traduzione automatica è in grado di gestire facilmente volumi elevati di contenuti.

Come la MT alimentata dall'AI supporta i principali settori verticali

La traduzione automatica può aiutare a superare le sfide aziendali in tutti i settori. Scoprite in che modo le nostre soluzioni di traduzione automatica e intelligenza artificiale supportano i clienti dei settori legale, Life Science e dell'e-commerce.

Settore legale

I casi legali globali possono generare elevati volumi di documenti di eDiscovery legale multilingue che devono essere tradotti rapidamente. Possono anche richiedere documenti generali più ufficiali da presentare in tribunale e così via. Scoprite in quali casi la traduzione automatica può tradurre documenti legali in modo preciso, efficiente e conveniente e quattro motivi per cui la traduzione AI deve migliorare, e non sostituire, i servizi professionali di traduzione legale.

Life Science

Sebbene l'AI debba essere usata in modo da controllare i rischi e proteggere gli utenti finali e la conformità, è anche uno strumento chiave per fornire servizi linguistici su larga scala in ambito Life Science. I servizi linguistici supportati dall'AI e guidati da esperti aiutano le aziende impegnate nello sviluppo di farmaci e dispositivi medici a rispettare scadenze rigorose, a gestire volumi di documentazione sempre più elevati e a entrare in nuovi mercati. Scoprite in che modo la traduzione automatica e l'intelligenza artificiale aiutano le aziende del settore Life Science a realizzare risultati migliori per i pazienti.

E-commerce

L'e-commerce è uno strumento fondamentale per le aziende che vogliono raggiungere i mercati globali. La traduzione automatica basata sull'AI può aiutarle a creare un flusso più veloce e costante di contenuti coinvolgenti e personalizzati per i clienti, qualunque lingua parlino. Scoprite in che modo molti rivenditori stanno già usando traduzione automatica e intelligenza artificiale per connettersi con i clienti in tutto il mondo.

Confronto tra quattro strategie di implementazione della traduzione automatica


Le soluzioni di traduzione automatica comprendono le seguenti quattro strategie di base.

Traduzione automatica con motori pubblici

Questa strategia include servizi come Google Translate e Bing Translator. Tali servizi sono disponibili gratuitamente, tuttavia presentano punti deboli come la mancanza di sicurezza e problemi di qualità in alcune situazioni, in quanto i motori non sono stati addestrati per domini o casi d'uso specifici.

Traduzione automatica in locale

Questa strategia richiede che un'azienda distribuisca un server di traduzione automatica nel proprio ambiente IT. Sebbene sia l'opzione più sicura, comporta un costo elevato, complessità di distribuzione e gestione e la necessità di manutenzione continua. È importante sottolineare che questa strategia spesso produce un output di traduzione automatica non ottimale con molte combinazioni linguistiche o tipologie di contenuti.

Traduzione automatica nel cloud

Questa strategia funziona in modo analogo all'opzione di traduzione automatica con motori pubblici, in quanto il processo è ospitato nel cloud. Tuttavia, in questo caso viene creata un'istanza dedicata per l'azienda. Tutti i dati forniti al servizio sono rigorosamente protetti e non vengono condivisi con terze parti. Questo approccio fornisce funzionalità aggiuntive per la personalizzazione della terminologia e altri vantaggi. Per contro, può comportare una dipendenza da un fornitore specifico e una qualità della traduzione automatica non ottimale per più combinazioni linguistiche.

Selezione della migliore traduzione automatica

Questa strategia prevede un'unica piattaforma che consente alle aziende di sfruttare più motori. Fornisce un singolo livello di personalizzazione della terminologia, un'interfaccia facile da gestire e la possibilità di scegliere l'opzione migliore per differenti combinazioni linguistiche, settori, domini e tipi di contenuti. Questo approccio, offerto da Lionbridge, è progettato per offrire i migliori risultati di traduzione ed è un elemento chiave di differenziazione sul mercato.

Approfondimenti sui contenuti relativi alla traduzione automatica

Riepilogo del webinar "L'AI è in grado di eseguire il post-editing?"

Scoprite l'esperienza reale di Cisco nell'uso della traduzione automatica neurale per la fase iniziale del processo, dell'AI basata su LLM per affinare i risultati durante il post-editing e di tester umani per la revisione funzionale nel contesto, per un progetto di traduzione di 15 milioni di parole in 14 lingue in soli tre mesi.

Lionbridge Aurora AI

La piattaforma Lionbridge Aurora AI orchestra l'intero ciclo di vita dei contenuti globali, dall'acquisizione dei dati del cliente alla traduzione automatica (MT), fino all'uso di LLM per il post-editing automatico e alla consegna nei repository di contenuti.

Smart MT™: traduzione automatica e intelligenza artificiale di classe enterprise

Scoprite le soluzioni di traduzione automatica e intelligenza artificiale di classe enterprise di Lionbridge, che usano i migliori motori di traduzione automatica e revisioni AI per ottimizzare le comunicazioni globali.

Confronto tra personalizzazione e addestramento della traduzione automatica

Confronto tra personalizzazione e addestramento della traduzione automatica: scoprite questi metodi e quando usarli per migliorare le traduzioni automatiche.

Classifica delle lingue in base alla traducibilità automatica

Prima di scegliere la traduzione automatica, valutate la complessità delle lingue. La nostra classifica di traducibilità vi aiuta a prendere le giuste decisioni.

Machine translation e traduzione

Questo pratico documento di riferimento vi aiuta a rimanere aggiornati sui termini più importanti associati alla traduzione automatica.

I nostri esperti di traduzione automatica e IA generativa

Grazie a una ricca esperienza nel campo dell'intelligenza artificiale, potete sempre contare sui servizi linguistici di AI generativa e traduzione automatica di Lionbridge.

Rafa Moral

Vice President, Innovation 

Rafa supervisiona le attività di ricerca e sviluppo correlate a lingua e traduzione, tra cui LLM personalizzati per la traduzione automatica, assistenti per domande e risposte e altre attività che prevedono l'uso di RAG, l'ottimizzazione e altre tecniche di personalizzazione degli LLM.

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Breve storia della traduzione automatica

1954 - I ricercatori di Georgetown presentano la prima dimostrazione pubblica di un sistema di traduzione automatica.

1962 - Negli Stati Uniti viene fondata l'Association for Machine Translation and Computational Linguistics.

1964 - La National Academy of Sciences forma un comitato (ALPAC) per studiare la traduzione automatica.

1970 - L'Istituto Tessile Francese inizia a tradurre gli abstract usando un sistema di traduzione automatica.

1978 - Systran inizia a tradurre manuali tecnici.

1989 - Trados è la prima azienda a sviluppare e commercializzare la tecnologia delle memorie di traduzione.

1991 - Viene sviluppato il primo sistema di traduzione automatica commerciale tra russo, inglese e tedesco-ucraino presso l'Università statale di Charkiv.

1996 - Systran e Babelfish offrono la traduzione gratuita di piccoli testi sul web.

2002 - Lionbridge realizza il suo primo progetto commerciale di traduzione automatica usando il suo motore di traduzione automatica basato su regole.

Metà degli anni 2000 - Viene eseguito il lancio pubblico dei sistemi traduzione automatica statistica. Il lancio di Google Translate avviene nel 2006 e quello di Microsoft Live Translator nel 2007.

2012 - Google annuncia che Google Translate traduce abbastanza testo da riempire 1 milione di libri ogni giorno.

2016 - Google e Microsoft implementano la traduzione automatica neurale (NMT, Neural Machine Translation), riducendo gli errori legati all'ordine delle parole e migliorando notevolmente il lessico e la grammatica.

2020 - A partire da ottobre, Google Neural Machine Translation (GNMT) supporta 109 lingue.

2022 - Gli esperti di Lionbridge condividono le proprie scoperte, secondo cui le prestazioni dei motori di traduzione automatica non stanno più progredendo e tutti i motori monitorati hanno un rendimento simile. Questo sviluppo indica che il paradigma della traduzione automatica neurale potrebbe aver raggiunto un punto di stallo e suggeriscono l'avvicinarsi di un nuovo cambio di paradigma.

2022 - A novembre OpenAI lancia pubblicamente il proprio motore di intelligenza artificiale generativa, ChatGPT, evidenziando l'evoluzione e l'espansione del panorama delle tecnologie di traduzione.

2023 - L'intelligenza artificiale generativa (GenAI) si diffonde sempre di più con l'introduzione di nuovi modelli, un flusso costante di nuove iterazioni e soluzioni che supportano diversi settori e casi d'uso.

2024 - oggi - Il ruolo della traduzione automatica si trasforma, combinandosi con gli LLM mentre l'intelligenza artificiale generativa avanza.

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