O que é tradução por IA?

A tradução por computador avançou muito nos últimos 50 anos, evoluindo de conversões com dicionários eletrônicos para mecanismos de tradução alimentados por inteligência artificial. Os avanços recentes forneceram ferramentas que podem ir muito além das traduções literais. Com a capacidade de compreender sintaxe, gramática e contexto, a IA tornou a tradução de idiomas complexos tão fácil quanto usar um site.

Tradução de idiomas com IA explicada

As traduções com recursos intuitivos que a IA generativa fornece para diversos públicos mudaram muitos aspectos do setor de tradução, assim como a automação transformou a manufatura. Uma maneira pela qual a IA está causando impacto é por meio de sua capacidade de atender a uma variedade de necessidades. Para o usuário casual, a tradução textual com IA atende solicitações simples que não exigem uma revisão muito rigorosa. Existem muitos casos de uso para um serviço tão leve, incluindo a compreensão de uma página de produto escrita em um idioma estrangeiro ou a ideia geral do que está acontecendo em um videoclipe. Em muitas dessas situações, uma pessoa talvez anteriormente consultasse um dicionário, pedisse ajuda ou, quem sabe, nem tentasse. Agora, a tradução de idiomas com IA aprimorou a acessibilidade.

No entanto, para áreas como documentação jurídica, situações de emergência ou assistência médica, a tradução de idiomas com IA atualmente funciona melhor como uma ferramenta de suporte para tradutores profissionais e especialistas da área. Ela oferece o melhor dos dois mundos: traduções de alto volume e fácil acesso para solicitações mais simples, além de ferramentas para agilizar projetos que demandam mais atenção. Essa tecnologia permitiu que os profissionais dedicassem mais tempo a tarefas mais profundas que exigem precisão absoluta ou maior compreensão cultural, uma capacidade particularmente valiosa, já que o trabalho digital e remoto redefiniu a economia global e introduziu mais idiomas.

Como a IA é usada na tradução?

Embora os algoritmos de tradução estejam evoluindo rapidamente, a tecnologia continua sendo mais adequada para situações menos críticas. A IA funciona muito bem, por exemplo, quando o objetivo é um resultado rápido, sem frases ou tópicos excessivamente complexos, envolvendo idiomas com uma grande quantidade de dados de treinamento.

As formas comuns pelas quais a tradução por IA é usada incluem

• Tradução geral: a tradução por IA oferece às pessoas uma maneira rápida e fácil de entender outros idiomas sem depender de métodos demorados, especialmente em situações em que o usuário deseja apenas uma compreensão geral e rápida do conteúdo.
• Tradutores profissionais: a IA mudou a forma como os tradutores profissionais trabalham. Para documentos essenciais, o conhecimento humano ainda é fundamental para garantir a precisão. No entanto, os profissionais já podem trabalhar usando a IA, cujo processo gera sugestões de tradução e o profissional faz os ajustes necessários. Isso é semelhante à forma como as equipes de TI usaram a automação de IA para assumir tarefas menores, permitindo que os especialistas se dedicassem a projetos de maior valor. Documentos como contratos jurídicos, instruções de segurança e reparo e prontuários são ideais para o uso da IA em conjunto com especialistas humanos.
• Tradução em tempo real: em situações em que uma transmissão ou um streaming usa legendas e legendas ocultas, a tradução por IA pode fornecer uma opção em tempo real para ampliar a acessibilidade em diversos idiomas. Fazer isso funcionar pode ser tão simples quanto um streamer adicionar um plugin de tradução à plataforma de transmissão.
• Sites: a tradução por IA permite que os sites ofereçam conteúdo em vários idiomas com uma precisão razoável. Isso pode facilmente expandir o público do site e, ao mesmo tempo, oferecer uma experiência de usuário aprimorada, mesmo para idiomas em que a IA tem dados de treinamento limitados.

Como a tradução por IA funciona?

A tradução por IA funciona recebendo texto em um idioma, processando-o por meio de um algoritmo de tradução e gerando texto em um idioma diferente. Dentro dessa estrutura básica, há uma série de variações que afetam velocidade, precisão, profundidade e complexidade. Os atuais sistemas de tradução por IA podem traduzir grandes volumes de texto simples e, quando criados em uma infraestrutura de nuvem com pesquisas semânticas avançadas e recursos vetoriais, os processos de tradução ficam mais ágeis e entregam resultados de forma rápida. No entanto, como a linguagem é complexa e dinâmica, até mesmo os modelos de tradução por IA mais avançados estão continuamente evoluindo e sendo aprimorados para se adequarem a mais situações.

Conheça os pontos-chave do processo de tradução por IA:

• Machine learning na tradução por IA: os algoritmos de machine learning treinam modelos de tradução, geralmente usando o mesmo texto em diferentes idiomas para entender padrões de gramática, sintaxe e contexto. Como o machine learning está constantemente aprendendo com seus processos, o modelo pode começar a integrar maior complexidade ao longo do tempo para aumentar a precisão e a eficiência.
• Função das redes neurais: para o tipo mais popular de tradução por IA, as redes neurais desempenham um papel fundamental como mecanismo por trás do processo de tradução neural automática. Como as redes neurais podem realizar análises não lineares, como reconhecimento de padrões e avaliações de relacionamento, elas são uma parte fundamental para abordar elementos complexos de tradução, como sintaxe e contexto.
• Processamento de linguagem natural: os modelos complexos de tradução por IA usam um processo que envolve a tokenização de palavras e frases, a codificação desses tokens como vetores e, em seguida, a decodificação desses vetores para um idioma diferente. O processamento de linguagem natural, ou NLP, fornece um mecanismo para o processo de tokenização. Com a NPL, os modelos podem entender texto e fala em formas de construções gramaticais (substantivos ou verbos, por exemplo), sílabas, frases, nomes e análise de sentimento, permitindo maior precisão ao aplicar a codificação vetorial.
• Treinamento de dados e pares de idiomas: os pares de idiomas fornecem o endpoint inicial e final para modelos de tradução por IA como um idioma de entrada e um de saída. O treinamento de dados para esses pares geralmente envolve pegar o mesmo texto em diferentes traduções e construir correlações entre palavras, frases e sintaxe. Esses textos paralelos podem vir de textos de treinamento selecionados, traduções profissionais ou traduções conhecidas de obras publicadas.

Tipos de tradução por IA

Várias técnicas de tradução por IA estão em uso, com vários níveis de complexidade e capacidade. A precisão e o escopo das traduções geralmente se correlacionam com o tipo de LLM. Além disso, a velocidade e a escalabilidade do modelo dependem do poder de processamento e dos recursos necessários. Portanto, as organizações devem considerar seus objetivos e recursos ao decidir o tipo de tradução por IA que será usada. Por exemplo, modelos de IA generativos fornecem uma maior compreensão conceitual do contexto e das nuances, mas também exigem mais recursos de processamento.

Veja a seguir os tipos mais comuns de tradução por IA:

• Tradução com IA baseada em regras: o tipo mais básico de tradução por IA envolve uma combinação de traduções diretas de dicionário e a aplicação de regras gramaticais. Como esse processo segue regras binárias em vez de processos avançados, as decisões envolvidas tendem a criar uma tradução tecnicamente precisa, mas cuja sintaxe precise de correções. Para frases curtas e frases simples, a tradução baseada em regras funciona bem. No entanto, para algo mais complexo, fazer os ajustes necessários pode ser uma parte valiosa do processo.
• Tradução estatística com IA: mais avançada do que as traduções baseadas em regras, a tradução estatística com IA usa machine learning treinado em grandes quantidades de dados do idioma. Esses modelos geralmente se concentram na tradução de frases em vez de traduzir palavra por palavra. As frases são preenchidas por probabilidade estatística com base no material referenciado encontrado nos dados de treinamento. Esses modelos não levam em conta o contexto ou as diferenças culturais, o que pode levar a problemas na precisão e exige uma revisão mais rigorosa.
• Tradução automática neural (NMT): NMT é o padrão atual para tradução por IA. Com o NMT, as redes neurais são usadas para processar dados de linguagem de uma maneira semelhante à forma como o cérebro humano opera. A NMT capta uma frase e depois codifica as palavras como vetores em um idioma antes de decodificá-los para outro idioma. Esse processo permite que a rede neural examine as relações entre as palavras, pois pesa complexidades na sintaxe e gramática. Para otimizar esses processos, os modelos de NMT são executados melhor usando nuvens com recursos de banco de dados vetorial nativo para consultas e resultados mais rápidos.
• Modelos híbridos: em alguns casos, um projeto pode combinar vários métodos para aprimorar o resultado e aumentar a precisão. Uma combinação comum usa primeiro a tradução baseada em regras e, em seguida, processa esse resultado por meio de um método mais avançado, como a tradução estatística com IA, para refinamento. No entanto, usar um modelo híbrido traz alguns riscos, como o fato de que as frases são traduzidas duas vezes, e isso pode aumentar as imprecisões que exigem uma revisão mais rigorosa.

Benefícios da tradução por IA para empresas

A tradução por IA pode beneficiar as empresas de várias maneiras, tanto interna quanto externamente. Ao aproveitar a tradução por IA, as empresas podem se adaptar mais rápido a uma força de trabalho e uma base de clientes cada vez mais globais, simplificando também as necessidades operacionais e de comunicação. Confira alguns dos benefícios mais comuns da tradução por IA para empresas:

• Economia: a tradução por IA amplia os recursos de linguagem de uma organização sem precisar expandir o número de profissionais multilíngues na equipe. Agora, a equipe de tradução pode se concentrar em traduções complexas ou de risco, enquanto a IA cuida dos casos mais simples e de menor risco para economizar tempo e dinheiro.
• Maior precisão com o tempo: os modelos de tradução por IA naturalmente aumentarão a precisão à medida que mais traduções forem processadas pelo algoritmo. Cada consulta é uma oportunidade para o modelo de IA aprender e melhorar e, quando aplicado em escala empresarial, o resultado pode ser refinado para obter maior consistência e precisão.
• Escalabilidade entre idiomas: com uma ferramenta de tradução por IA incorporada às operações, a plataforma pode ser dimensionada para acomodar idiomas adicionais com base na necessidade e na disponibilidade da solução. Sejam incorporados nativamente ou adicionados como um plugin, idiomas adicionais proporcionam melhor comunicação, pois tanto a equipe quanto os clientes se tornam mais diversificados.
• Velocidade e eficiência: com um mercado global diversificado para funcionários e clientes, a tradução pode afetar as operações, o atendimento ao cliente e outras partes de uma empresa. Em vez de depender de profissionais multilíngues, a tradução por IA pode preencher as lacunas linguísticas de modo a agilizar os processos, economizando recursos multilíngues para situações mais complexas

Casos de uso de tradução por IA nos negócios

Não faz muito tempo que as traduções eram feitas apenas por algumas empresas. No entanto, com o aumento do trabalho remoto, uma base de clientes diversificada e uma economia global levaram a uma necessidade crescente de ferramentas de tradução rápidas e econômicas. A tradução por IA atende facilmente a essa demanda com opções de idiomas integradas em plataformas de atendimento ao cliente, traduções rápidas e casuais por meio de uma ferramenta baseada na web, além de outros métodos. Confira alguns casos de uso comuns de tradução por IA nos negócios.

• Energia e serviços públicos: empresas de energia e serviços públicos obtêm benefícios semelhantes aos de outras organizações que atendem clientes com a tradução por IA, como melhor serviço em uma comunidade diversificada, operações internas e fornecedores multilíngues. Esses tipos de empresas também podem usar a tradução por IA para lidar com eficiência com comunicações ambientais regionais, regulamentações em evolução e mensagens relacionadas a emissões ou problemas de rede.
• Serviços financeiros: os provedores de serviços financeiros têm diversas bases de clientes e, muitas vezes, interesses e parcerias globais. A tradução por IA auxilia em todos esses casos, incluindo comunicação entre escritórios, aprimoramento do atendimento ao cliente e geração de relatórios. A IA pode ser particularmente eficiente com materiais padronizados, como registros de conformidade, declarações de clientes e documentação.
• Governo e setor público: agências governamentais como DMV ou IRS devem trabalhar com um amplo espectro de idiomas e históricos. Para comunicação e atendimento ao cliente, a tradução por IA oferece um caminho mais fácil para o suporte, como chatbots multilíngues ou tradução de emails em diversos idiomas.
• Saúde e ciências biológicas: embora a tradução por IA ainda não seja capaz de oferecer suporte a comunicações médicas de alto risco, ela pode melhorar a eficiência em áreas como atendimento ao cliente, descrições de produtos e documentação clínica. Nesse contexto, a IA geralmente funciona melhor como uma ferramenta de tradução inicial, com supervisão e correção por profissionais, considerando a natureza sensível do material.
• Manufatura e cadeia de suprimentos: com fornecimento e entrega globais, a tradução por IA pode melhorar rapidamente a eficiência dos processos de fabricação e da cadeia de suprimentos. Atualizações de status, alertas de problemas ou atrasos, comunicações sobre logística e controle de qualidade podem cruzar fronteiras e idiomas, e a tradução por IA oferece um caminho mais rápido para o alinhamento entre essas áreas.
• Telecomunicações: as empresas de telecomunicação atendem uma ampla gama de clientes e podem ter redes internacionais. A tradução por IA oferece suporte às comunicações internas e externas de nível comercial e técnico, além de fornecer traduções para documentação e conteúdo de suporte ao cliente.

Tradução com IA versus tradução humana

Embora a tradução por IA seja uma tecnologia em rápida evolução, ainda existem lacunas entre a tradução automática e a tradução humana em algumas áreas. Para superar essas barreiras, o setor de tradução mudou de forma que capitaliza os benefícios da tradução por IA, mas ainda depende de humanos para casos de uso específicos.

Principais diferenças

• Precisão: assim como a linguagem, a precisão de uma tradução também depende da combinação de palavras, sintaxe e gramática. A base de conhecimento de um grande modelo de linguagem para ponderar e sintetizar esses elementos pode ser vasta para um idioma como o inglês, mas idiomas menos usados não terão os dados de treinamento disponíveis. Da mesma forma, tópicos de alta precisão, como traduções médicas ou jurídicas, podem exigir revisões adicionais para garantir a precisão.
• Contexto cultural: além da precisão, as sensibilidades culturais precisam ser aplicadas à tradução. Embora alguns tipos de sensibilidade cultural possam ser facilmente abordados com regras amplas, outros exigem uma compreensão detalhada das preferências e costumes regionais e culturais. Em particular, idiomas com dados de treinamento limitados exigem revisões adicionais de especialistas no assunto para solucionar esse problema.
• Conteúdo extenso: tanto no nível da frase quanto do documento, a IA pode ter dificuldades com um conteúdo mais extenso. No nível da frase, detalhes específicos podem se perder em sentenças mais longas devido à estrutura, à formulação e à gramática. No nível do documento, a tradução por IA pode nem sempre fornecer estrutura e fluxo consistentes, ou pode perder callbacks e outros elementos incorporados ao texto original. Embora os desenvolvedores de LLM estejam aprimorando os recursos para essas situações, as organizações que precisam traduzir documentos mais longos podem exigir mais interação humana.
• Velocidade: a tradução por IA pode processar texto muito mais rápido do que um ser humano. Para traduções simples sem consequências médicas, legais ou de segurança, a tradução por IA pode ser a escolha ideal.
• Idiomas incomuns: os idiomas usados por populações menores oferecem muito menos dados de treinamento para trabalhar em comparação com um idioma como inglês ou mandarim. Isso gera problemas de precisão significativos para essas línguas, o que significa que as pessoas fluentes em idiomas raros têm mais vantagem.
• Estilo de escrita: o estilo de escrita de um documento pode ser pessoal, como a sintaxe intencional de um jornalista, ou baseado no setor, como um artigo científico ou estudo médico. A tradução de IA pode interpretar com precisão o significado das frases, mas os LLMs podem ter dificuldade em replicar a finalidade do estilo de escrita. Da mesma forma, nomes próprios que usam linguagem padrão, como títulos e nomes de produtos, podem confundir uma ferramenta de tradução, assim como a formatação especializada em um documento ou página da web. Nesses casos, um tradutor humano pode se proteger contra erros com uma revisão adicional.

Execute a análise de texto e a tradução automática em escala

Para organizações que precisam realizar análises de texto e tradução automática em escala, a Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language fornece uma ferramenta avançada e eficiente que pode ser integrada às aplicações. Com análise de sentimento para mais de 100 idiomas e tradução para mais de 30 idiomas, a OCI Language fornece um modelo seguro, pronto para uso e com maior capacidade de personalização.

A tradução de idiomas por IA rompe as barreiras de comunicação, ajudando indivíduos e organizações a disseminar informações e, ao mesmo tempo, promover a colaboração internacional, o comércio e o intercâmbio cultural. Embora a tecnologia ainda não corresponda à complexidade dos tradutores humanos, a velocidade e a escalabilidade da IA permitem a tradução rápida de grandes volumes de texto e a comunicação em tempo real.

Perguntas frequentes sobre tradução por IA

O que é tradução por IA e como ela difere dos métodos tradicionais?

A tradução por IA se refere ao processo controlado por computador de usar um modelo de IA para traduzir textos. Tradicionalmente, um ser humano bilíngue revisará o texto e o traduzirá metodicamente para outro idioma. Esse processo, embora às vezes lento e trabalhoso, normalmente é altamente preciso, dada a experiência no assunto para variáveis como o contexto cultural. A tradução por IA oferece traduções automatizadas e de alto volume para um processo mais eficiente, embora a tecnologia atual ainda exija um tradutor humano para textos altamente técnicos ou sensíveis. Dessa forma, a tradução por IA é uma ótima escolha para casos de uso simples, curtos e de baixo risco.

Quais setores podem obter mais benefícios da tradução por IA?

Praticamente qualquer setor com clientes, parceiros e profissionais multilíngues pode se beneficiar da tradução por IA, que oferece uma maneira rápida e precisa de agilizar a comunicação. Os setores com necessidades de tradução complexas e sensíveis continuarão exigindo profissionais humanos, que poderão usar a IA de tradução.

Qual o nível de precisão da tradução por IA em comparação com a tradução humana?

É difícil determinar níveis de precisão ao comparar a IA com tradutores humanos porque as tarefas de tradução têm muitas variáveis dinâmicas: extensão e complexidade do conteúdo, popularidade do idioma, nuances culturais, sensibilidade do tópico e tom de voz. Além disso, o treinamento em tradução depende de vários fatores, incluindo a quantidade de dados de treinamento disponíveis para um idioma e o tipo de técnica de tradução usada. Uma maneira simples de comparar a tradução por IA e a tradução humana é lembrar que a tradução automática está evoluindo rapidamente e, dependendo do tópico e do idioma envolvidos, pode fornecer um resultado altamente confiável. No entanto, para tópicos em que precisão e sensibilidade são essenciais, você pode contar com um tradutor humano para a fazer revisão final.