3 Impactos de la IA en la industria de la traducción automática

Los avances recientes han demostrado resultados excelentes que pueden brindar múltiples oportunidades para los emprendedores.

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Este artículo fue traducido de nuestra edición en inglés utilizando tecnologías de IA. Pueden existir errores debido a este proceso. Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.

A lo largo de la historia, la comunicación ha sido un componente crucial de todos los aspectos del esfuerzo humano. Desde los negocios y la diplomacia hasta la tecnología en tiempos más recientes, la capacidad de expresar y comprender ideas sigue siendo un factor importante en el progreso en todos los sectores. Esto se ha vuelto aún más importante debido a la globalización y el advenimiento de las tecnologías de traducción instantánea a través de API, no solo para el comercio sino también para noticias, problemas legales, etc.

Dado que hay más de 7.000 idiomas, la creación de contenido y su traducción se han convertido, como era de esperar, en un papel fundamental. Sin embargo, la avalancha exponencial de datos ha hecho que los servicios humanos sean incapaces de satisfacer las crecientes necesidades de los editores y usuarios de servicios de traducción. Aunque históricamente el rol ha visto menos impacto de la tecnología que otras esferas debido a la incapacidad de las herramientas de traducción automática para captar los matices del lenguaje, así como los humanos, el advenimiento de la inteligencia artificial avanzada y el software de aprendizaje automático ha avanzado el estado de la tecnología. arte hasta casi la paridad humana.

Procesamiento de Big Data

Uno de los impulsores clave del software de inteligencia artificial avanzado que se implementa para los servicios de traducción es el acceso a enormes conjuntos de datos y computadoras que pueden procesarlos de manera mucho más eficiente de lo que era posible en el pasado. Con ambos, Google, por ejemplo, ha podido mejorar drásticamente su servicio de traducción, traduciendo 300 billones de palabras en comparación con aproximadamente 200 mil millones de palabras traducidas por la industria de la traducción profesional en 2019. Aunque la precisión de las traducciones a menudo puede estar fuera de lugar , la mejora ha sido significativa. Esto ha cambiado la vida de muchas empresas y usuarios que no habían podido pagar los servicios de traducción en el pasado. Pero también ha planteado preocupaciones sobre la privacidad y la personalización de esos motores genéricos a las necesidades específicas de entornos industriales y comerciales.

Aunque uno podría tener la impresión de que solo las grandes empresas pueden acceder y extraer big data para poseer o mejorar sus sistemas de traducción automática, nada podría estar más lejos de la verdad. El aprendizaje automático subyacente requerido para el desarrollo de la traducción automática, aunque avanzado, a menudo es de código abierto, lo que permite a una amplia gama de empresas de todos los tamaños acceder a él y personalizarlo para satisfacer sus necesidades específicas. Los puntos clave, entonces, son cómo estas empresas construyen procesos previos y posteriores y cuántos datos acumulan para construir sus propios sistemas.

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Especialización

La gran cantidad de idiomas utilizados a nivel mundial ha abierto una oportunidad para que las empresas se especialicen en idiomas específicos, así como en sectores específicos, de modo que, si bien la persona común puede usar Google para traducir tweets, los empresarios que necesitan traducciones altamente precisas de un documento legal generalmente podrían considerar continuar contratando proveedores de servicios que se especialicen en ese campo. Pero incluso en estos casos, la cantidad de datos recopilados (a veces muchos discos duros) hacen de la traducción automática un aliado de la profesión legal, la defensa y las fuerzas del orden ya que transfieren información de un idioma a otro.

¿Se extinguirá pronto la figura de los traductores profesionales? Esa ha sido una pregunta frecuente en muchas profesiones que se han visto afectadas por la IA y la automatización profunda cercana a la paridad humana. Las empresas inteligentes se basan en el concepto de humano en el bucle para que los humanos revisen los resultados traducidos automáticamente, realicen cambios y mejoras de estilo y sean sus propios comentarios los que mejoren la calidad del software de traducción. Casi ninguna empresa de idiomas propone traducir un documento desde cero. De esta manera, se están implementando procesos más eficientes, ejecutando archivos y documentos a través de un software de traducción automática local o en la nube y luego haciendo que las personas lo revisen para verificar su precisión. De esa manera, el trabajo se puede hacer más rápido sin comprometer el alto nivel de precisión que se requiere.

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Adopción creciente

Aunque la globalización ha llevado a un aumento en la demanda de servicios de traducción, eventos recientes como la pandemia de Covid han acelerado esa demanda de manera exponencial. Actualmente, hay un enfoque en el trabajo distribuido y la minimización del contacto interpersonal en ocasiones esenciales. El efecto de esas tendencias ha sido hacer que las empresas confíen en las herramientas de inteligencia artificial para facilitar la comunicación a través de las barreras del idioma.

Ese aumento de la demanda se ha acelerado a su vez al desarrollo de la tecnología de traducción automática . Mirando hacia atrás hace solo cinco años, las tecnologías han pasado de modelos estadísticos y basados en reglas para la traducción a la traducción automática neuronal (NMT) basada en redes neuronales que buscan imitar profundamente la forma en que un traductor humano manejaría y traduciría documentos. A medida que se preste más atención al sector, el ritmo de desarrollo y la participación de los seres humanos en el circuito continuarán aumentando y, por lo tanto, la eficiencia y precisión del software de traducción automática.

El antiguo método de hacer que los traductores humanos examinen minuciosamente los documentos y los traduzcan línea por línea ha quedado obsoleto y prácticamente extinto, excepto en unos pocos casos especializados. Las empresas del siglo XXI buscan entregas de idiomas inmediatas y de alta calidad mientras manejan big data. La inteligencia artificial avanzada ahora ha hecho posible que empresas de todos los tamaños compitan en la publicación de contenido utilizando traducción automática especializada, particularmente cuando se enfocan en idiomas y casos de uso específicos. Eso también ha tenido el efecto de abrir oportunidades para que innovadores y emprendedores proporcionen soluciones especializadas para satisfacer la creciente demanda impulsada por la globalización.

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