What Is AI Translation?

La traducción automática ha evolucionado mucho durante los últimos 50 años, pasando de conversiones de diccionarios electrónicos a motores de traducción basados en inteligencia artificial. Avances recientes han dado como fruto herramientas que pueden ir mucho más allá de la traducción palabra por palabra. Dotada con la capacidad de comprender la sintaxis, la gramática y el contexto, la inteligencia artificial (IA) ha logrado que la complejidad de la traducción de idiomas sea igual de fácil que utilizar un sitio web.

La traducción de idiomas basada en IA en detalle

Las sencillas traducciones que proporciona la IA generativa a diversas audiencias han generado cambios en múltiples aspectos del sector de la traducción, equiparables a cómo la automatización transformó los procesos de fabricación. Uno de los aspectos en los que más se sienten los efectos de la IA es en su capacidad para cubrir un amplio abanico de necesidades. Para el usuario ocasional, la traducción de textos con IA basta para abordar solicitudes simples que no requieren mucha revisión a posteriori. Este servicio sencillo puede ser propicio para muchos casos de uso, como entender una página de producto escrita en un idioma que no manejemos o hacerse a la idea de lo que está sucediendo en un videoclip. En muchos de estos casos, podríamos haber tenido que buscar palabras en un diccionario, pedido ayuda o, tal vez, ni siquiera lo habríamos intentado. Ahora, la traducción basada en IA facilita relativamente la accesibilidad.

Sin embargo, en áreas como documentación jurídica, urgencias o necesidades médicas, esta traducción funciona mejor como herramienta de ayuda para traductores profesionales y expertos en la materia. Proporciona lo mejor de ambos mundos: traducciones de gran volumen y de fácil acceso para solicitudes más simples, y herramientas para acelerar el trabajo más detallado. Esta tecnología ha permitido a los profesionales dedicar más tiempo a tareas más exigentes, que requieren la máxima precisión o una sólida comprensión del contexto cultural, lo cual constituye una capacidad particularmente valiosa ya que el trabajo digital y remoto han supuesto un cambio para la economía global y un incremento del número de idiomas.

¿Cómo se utiliza la IA en la traducción?

Si bien los algoritmos de traducción están mejorando rápidamente, la tecnología sigue siendo una opción más oportuna para situaciones de menor importancia. La IA funciona muy bien, por ejemplo, cuando se busca un resultado rápido sin oraciones o temas demasiado complejos, que involucren lenguajes con una gran cantidad de datos de entrenamiento.

En la actualidad, estas son las aplicaciones más habituales de la traducción basada en IA:

• Traducción general: la traducción basada en IA ha proporcionado a las personas una forma rápida y sencilla de entender otros idiomas sin tener que depender de métodos de traducción que requieren mucho tiempo, especialmente en situaciones en las que el usuario solo necesita entender el contenido en general y de manera rápida.
• Traductores profesionales: la IA ha cambiado la forma en que trabajan los traductores profesionales. Para los documentos esenciales, la pericia humana sigue siendo clave de cara a garantizar la máxima precisión posible. No obstante, los traductores ahora pueden incorporar la IA a su día a día, por ejemplo, sometiendo a los documentos a una traducción preliminar y encargándose de realizar una revisión posterior. Esta dinámica es similar a la forma en que los equipos de TI han utilizado la automatización de IA para asumir tareas más pequeñas, lo cual permite que los expertos se centren en proyectos de mayor calado. Casos como contratos legales, instrucciones de seguridad y reparación e informes médicos son ideales para usar la IA junto con personas expertas en la materia.
• Traducción en tiempo real: en situaciones en las que una emisión o soporte audiovisual utilice subtítulos, la traducción de IA puede proporcionar una opción en tiempo real para ofrecer accesibilidad a un abanico de idiomas mayor. Por ejemplo, para una streamer sería tan fácil como agregar un plugin de traducción a su plataforma.
• Sitios web: la traducción basadas en IA permite a los sitios web ofrecer contenido en varios idiomas con precisión razonable. Esto puede ampliar fácilmente la audiencia del sitio web al tiempo y ofrecer en el mismo momento una experiencia de usuario mejorada, incluso en idiomas en los que la IA tiene datos de entrenamiento limitados.

¿Cómo funciona la traducción basadas en IA?

La traducción basada en IA funciona tomando texto en un idioma, procesándolo a través de un algoritmo de traducción y generando el contenido en un idioma diferente. Dentro de ese marco básico existe un rango de variaciones que afectan a la velocidad, la precisión, la especialización y la complejidad. Los sistemas actuales de traducción basada en IA pueden traducir en masa grandes volúmenes de texto simple, y cuando se crean en una infraestructura en la nube con potentes capacidades de búsqueda semántica y vectorial, los procesos de traducción pueden ejecutarse en poco tiempo y con resultados rápidos. Sin embargo, debido a que el lenguaje es complejo y dinámico, incluso los modelos de traducción basada en IA más potentes están sujetos a mejora y evolución continuas para responder con más eficacia en más casos.

A continuación detallamos una serie de puntos fundamentales sobre el proceso de traducción basada en IA:

• Aprendizaje automático en la traducción basada en IA: los algoritmos del aprendizaje automático entrenan modelos de traducción, a menudo utilizando el mismo texto en diferentes idiomas para comprender patrones de gramática, sintaxis y contexto. Debido a que el aprendizaje automático está aprendiendo constantemente de sus procesos, con el tiempo el modelo puede comenzar a manejar mayor complejidad para mejorar la precisión y la eficiencia.
• Rol de las redes neuronales: para el tipo más popular de traducción basada en IA, las redes neuronales desempeñan una función clave como motor por debajo del proceso de traducción automática neuronal. Debido a que las redes neuronales pueden realizar análisis no lineales, como el reconocimiento de patrones y las evaluaciones de relaciones, suponen un elemento esencial a la hora de abordar elementos de traducción complejos, como la sintaxis o el contexto.
• Procesamiento de lenguaje natural: los modelos complejos de traducción basadas en IA utilizan un proceso que implica tokenizar palabras y frases, codificar esos tokens como vectores y, a posteriormente, decodificar esos vectores en un idioma diferente. El procesamiento de lenguaje natural, o NLP por sus siglas en inglés, proporciona un mecanismo para el proceso de tokenización. Con la PNL, los modelos pueden entender el texto y la voz en formas de construcciones gramaticales (sustantivos o verbos, por ejemplo), sílabas, frases, nombres y análisis de sentimientos, lo que proporciona mayor precisión al aplicar la codificación vectorial.
• Entrenamiento de datos y pares de idiomas: los pares de idiomas son los puntos de inicio y fin de los modelos de traducción basada en IA; como un idioma de entrada y otro de salida. El entrenamiento de datos para estos pares generalmente implica tomar el mismo texto en diferentes traducciones y construir correlaciones entre palabras, frases y construcciones sintácticas. Estos textos paralelos pueden provenir de textos de entrenamiento seleccionado, traducciones profesionales o traducciones conocidas de obras ya publicadas.

Tipos de traducción basada en IA

Varias técnicas de traducción de IA están en uso, con diversos niveles de complejidad y capacidad. La precisión y el alcance de las traducciones a menudo guardan relación con el tipo de LLM; además, la velocidad y la escalabilidad del modelo dependen de la potencia de procesamiento y los recursos necesarios. Por lo tanto, las organizaciones deben considerar sus objetivos y recursos a la hora de decidir qué tipo de traducción basada en IA deben utilizar. Por ejemplo, los modelos de IA generativa ofrecen mayor comprensión conceptual del contexto y los matices, pero también requieren más recursos de procesamiento.

Los siguientes son los tipos más comunes de traducción basada en IA:

• Traducción con IA basada en reglas: el tipo más básico de traducción basada en IA implica una combinación de traducciones directas de diccionarios y la aplicación de reglas gramaticales. Debido a que este proceso sigue reglas binarias en lugar de procesos avanzados, las decisiones involucradas tienden a crear una traducción que es técnicamente precisa pero con una sintaxis que puede sonar extraña. Para frases cortas y oraciones simples, la traducción basada en reglas funciona bien. Sin embargo, para cualquier cosa más compleja, después de la traducción sería fundamental realizar una edición meticulosa.
• Traducción estadística basada en IA: más avanzada que las traducciones basadas en reglas, la traducción estadística basada en IA utiliza el aprendizaje automático entrenado en grandes cantidades de datos de idiomas. En estos modelos, la traducción a menudo se realiza por frases y no por palabras. Las frases se rellenan con probabilidad estadística en función del material referenciado que se encuentra en los datos de entrenamiento. Estos modelos carecen de la aplicación de contexto o matices culturales, lo que puede conducir a problemas de precisión que requieren una revisión adicional.
• Traducción automática neuronal (NMT): la NMT es el estándar actual para la traducción basada en IA. Con la NMT, se utilizan redes neuronales para procesar los datos del lenguaje emulando prácticamente el funcionamiento del cerebro humano. La NMT funciona tomando primero una frase y luego codificando las palabras como vectores en un idioma antes de decodificarlos en otra lengua. Este proceso permite a la red neuronal examinar las relaciones entre las palabras, ya que tiene en cuenta la complejidades sintácticas y gramaticales. Para optimizar estos procesos, los modelos de NMT se ejecutan mejor utilizando nubes con capacidades de base de datos vectoriales nativas, ya que así logran agilizar las consultas y los resultados.
• Modelos híbridos: en algunos casos, un proyecto puede combinar varios métodos para ofrecer los máximos niveles de producción y precisión. Una combinación habitual utiliza la traducción basada en reglas como primer corte para las palabras y luego procesa la traducción producida a través de un método más avanzado, como la traducción estadística basada en IA, para mejorar los resultados. Sin embargo, el uso de un modelo híbrido conlleva sus propios riesgos, como el hecho de que las frases se traduzcan dos veces, generando así una duplicación del proceso que podría aumentar las inexactitudes y exigir una mayor revisión.

Ventajas de la traducción basada en IA para las empresas

La traducción basada en IA puede beneficiar a las empresas de muchas maneras, tanto interna como externamente. Si aprovechan lo que ofrece, las empresas pueden adaptarse con más rapidez a una fuerza laboral y una base de clientes cada vez más globales, al tiempo que simplifican las necesidades operativas y de comunicación. A continuación, detallamos algunas de las ventajas más comunes que brinda la traducción basada en IA a las empresas:

• Ahorro de costos: la traducción basada en IA amplía las capacidades lingüísticas de una organización sin tener que ampliar el número de profesionales multilingües en plantilla. En la actualidad, el hecho de que el equipo de traducción pueda centrarse en traducciones complejas o de mayor riesgo, mientras la IA se encarga de casos más simples y de menor riesgo pueden generar ahorros tanto de tiempo como de dinero.
• Mejora de la precisión con el paso del tiempo: los modelos de traducción basada en IA mejorarán de manera natural la precisión a medida que el algoritmo procesa más traducciones. Cada consulta es una oportunidad para que el modelo de IA aprenda y mejore, y cuando se aplica a escala empresarial, el resultado se puede acotar para mejorar la coherencia y la precisión.
• Escalabilidad a nuevos idiomas: con una herramienta de traducción de IA integrada en las operaciones, la plataforma se puede escalar para adaptarse a idiomas adicionales en función de la necesidad y la disponibilidad de la solución. Ya sea incorporado de forma nativa o agregado como plugin, los idiomas adicionales facilitan la comunicación a medida que la fuerza laboral y los clientes se diversifican.
• Velocidad y eficiencia: con un mercado global diversificado tanto para el personal como para los clientes, la traducción puede afectar las operaciones, el servicio al cliente y otras partes de la empresa. En lugar de depender de trabajadores multilingües, la traducción de IA puede cerrar las brechas lingüísticas con suficientes garantías como para asegurar que las cosas progresen rápidamente al tiempo que se reservan recursos multilingües para situaciones más complejas.

Casos de uso de la traducción basada en IA en el ámbito de los negocios

No hace mucho tiempo, solo un grupo selecto de organizaciones realizaba traducciones. Sin embargo, el aumento del trabajo remoto, la diversificación de la base de clientes y la economía mundial han generado una mayor necesidad de herramientas de traducción rápidas y rentables. La traducción basada en IA cubre fácilmente esta necesidad al integrar opciones de idiomas en las plataformas de atención al cliente; traducciones rápidas e informales a través de una herramienta online u otros métodos. A continuación incluimos una serie de casos de uso comunes de traducción basada en IA en el ámbito de los negocios.

• Energía y servicios públicos: las empresas de energía y servicios públicos disfrutan de beneficios similares a los de otras organizaciones orientadas al cliente, esto es, mejor servicio en una comunidad diversa, operaciones internas y proveedores multilingües. Este tipo de empresas también pueden utilizar la traducción basada en IA para abordar de manera eficiente las comunicaciones ambientales regionales, la evolución de las regulaciones y los mensajes relacionados con las emisiones o los problemas de la red eléctrica.
• Servicios financieros: los proveedores de servicios financieros tienen bases de clientes diversas y, a menudo, intereses y alianzas globales. La traducción basada en IA ayuda a afrontar estos aspectos con más facilidad, incluida la comunicación entre oficinas, el fortalecimiento del servicio de atención al cliente y la generación de informes. La IA puede ser particularmente eficiente con materiales estandarizados, como presentaciones reglamentarias, declaraciones de clientes y otra documentación.
• Gobierno y sector público: las agencias gubernamentales, como el DMV o el IRS, están obligados a trabajar con un amplio abanico de idiomas y orígenes. Para la comunicación y el servicio al cliente, la traducción basada en IA proporciona un camino más fácil para el soporte, como chatbots multilingües o traducción de correos electrónicos en otros idiomas.
• Sector salud y ciencias biológicas: si bien la traducción basada en IA aún no es capaz de asumir por sí sola comunicaciones médicas de alto riesgo, sí puede mejorar la eficiencia en áreas como el servicio al cliente, las descripciones de productos y la documentación clínica. En este ámbito y dada la naturaleza sensible del material, la IA a menudo funciona mejor como una herramienta de traducción de primer corte con supervisión y edición humanas.
• Fabricación y cadena de suministro: con el abastecimiento y la entrega globales, la traducción de IA puede mejorar rápidamente la eficiencia de los procesos de fabricación y cadena de suministro. Las actualizaciones de estado, los avisos de problemas o retrasos, las comunicaciones en materia de logística y el control de calidad pueden atravesar fronteras e idiomas, y la traducción basada en IA ofrece una fórmula eficaz para coordinar todos los actores implicados.
• Telecomunicaciones: las empresas de telecomunicaciones atienden a una amplia gama de clientes y pueden tener redes internacionales. La traducción basada en IA cubre comunicaciones internas y externas a nivel empresarial y técnico, además de traducciones de documentación y contenido de atención al cliente.

Traducción basada en IA frente a traducción humana

Si bien la traducción basada IA es una tecnología que está evolucionando con rapidez, en algunas áreas aún existe distancia entre la traducción de la IA y la que llevan a cabo traductores profesionales. Para reducir estas distancias, el sector de la traducción ha mutado de tal modo que aprovecha todas las ventajas de la IA, al tiempo sigue confiando en personas para casos de uso específicos.

Diferencias clave

• Precisión: como cualquier expresión lingüística, la precisión de cada traducción depende de una combinación de léxico utilizado, la sintaxis y la gramática. La base de conocimientos de un modelo de lenguaje de gran tamaño para sopesar y sintetizar estos elementos puede ser extensa para un idioma como el inglés, pero los idiomas menos utilizados no dispondrán de datos de entrenamiento. Del mismo modo, los temas que exigen alta precisión, como las traducciones médicas o legales, pueden requerir revisiones adicionales para garantizarla.
• Contexto cultural: Además de la precisión, en la traducción también se debe aplicar sensibilidad cultural. Si bien algunos tipos de sensibilidad pueden abordarse fácilmente con normas generales, otros requieren una perfecta comprensión de los matices que presentan las preferencias y costumbres regionales y culturales. En concreto, para solucionar este problema, los idiomas con datos de entrenamiento limitados deberán contar con revisiones adicionales de expertos en la materia.
• Contenido extenso: tanto a nivel de frase como de documento, la IA puede tener dificultades con contenidos más extensos. A nivel de oración, en ejemplos más largos se pueden perder los detalles debido a la estructura, la redacción y la gramática de la propia frase. A nivel de documento, es posible que la traducción basada en IA no siempre proporcione una estructura y un flujo coherentes, o puede perder referencias internas u otros elementos presentes en el texto original. Si bien los desarrolladores de LLM están mejorando las capacidades para afrontar estas situaciones, las organizaciones que necesitan traducir documentos más largos pueden necesitar más intervención humana.
• Velocidades: la traducción de IA puede procesar texto mucho más rápido que un humano. Para traducciones sencillas sin consecuencias médicas, jurídicas o de seguridad, la traducción de IA puede ser la opción ideal.
• Idiomas poco comunes: los idiomas utilizados por poblaciones más pequeñas ofrecen muchos menos datos de entrenamiento con los que trabajar que otras lenguas como el inglés o el mandarín. Esta circunstancia crea importantes problemas de precisión en esos idiomas, de modo que las personas que manejan con fluidez lenguas menos habladas tendrán una ventaja.
• Estilo: el estilo de un documento puede ser personal, como los artículos periodísticos, o depender del sector, como un artículo científico o una revista médica. La traducción basada en IA puede interpretar con precisión el significado de las oraciones, pero los LLM pueden tener dificultades para replicar la intencionalidad del estilo. Del mismo modo, los nombres propios que utilizan léxico estándar, como nombres de productos y títulos, pueden resultar confusos para una herramienta de traducción, del mismo modo que un formato especializado en un documento o página web. En estos casos, un traductor profesional puede evitar errores realizando una revisión adicional.

Realiza análisis de texto y traducción automática a escala

Para las organizaciones que necesitan realizar análisis de texto y traducción automática a escala, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language proporciona una herramienta potente y eficiente que se puede integrar directamente en las aplicaciones. Dotado con análisis de sentimientos para más de 100 idiomas y traducción para más de 30 idiomas, OCI Language proporciona un modelo seguro y compatible para aplicaciones capaz de una mayor personalización.

La traducción de idiomas mediante IA rompe las barreras de la comunicación, ayudando tanto a personas como a organizaciones a difundir información al tiempo que fortalece la colaboración internacional, el comercio y el intercambio cultural. Aunque posiblemente la tecnología no pueda equipararse aún a las capacidades de los traductores profesionales en términos de matices, la velocidad y la escalabilidad de la IA aceleran la traducción de grandes volúmenes de texto y comunicación en tiempo real.

Preguntas frecuentes sobre la traducción basada en IA

¿Qué es la traducción basada en IA y en qué se diferencia de los métodos de traducción tradicionales?

La traducción basada en IA se refiere al proceso computarizado que utiliza un modelo de IA para traducir texto. Tradicionalmente, un ser humano bilingüe revisará el texto y lo traducirá metódicamente a otra lengua. Este proceso, aunque a veces resulta lento y laborioso, es normalmente muy preciso, dada la experiencia en la materia para abordar variables como el contexto cultural. La IA ofrece traducciones automáticas y de gran volumen para garantizar un proceso más eficiente, aunque la tecnología actual aún requiere un traductor profesional para textos altamente técnicos o confidenciales. Por lo tanto, la traducción de IA es una gran opción para casos de uso simples, cortos y de bajo riesgo.

¿Qué industrias pueden beneficiarse más de la traducción basada en IA?

Casi cualquier sector con clientes, partners y trabajadores multilingües puede beneficiarse de la traducción basada en IA, que ofrece una forma rápida y precisa de agilizar la comunicación entre las partes. Las industrias con necesidades de traducción complejas y sensibles querrán seguir recurriendo a profesionales, que pueden desempeñarse aprovechando tecnología basada en IA.

¿En qué medida resulta precisa la traducción basada en IA en comparación con la traducción humana?

Es difícil determinar los niveles de precisión al comparar la IA con los traductores humanos porque las tareas de traducción presentan diversas variables dinámicas: longitud y complejidad del contenido, popularidad del idioma, matices culturales, sensibilidad del tema e intencionalidad. Además, el entrenamiento en traducción depende de varios factores, entre ellos la cantidad de datos de formación disponibles para un idioma y el tipo de técnica de traducción utilizada. Una forma sencilla de comparar la traducción basada en IA y realizada por profesionales es recordar que la traducción de IA está evolucionando rápidamente y, dependiendo del tema y el idioma involucrados, puede crear un resultado altamente confiable. Sin embargo, para los temas en los que la precisión y la sensibilidad resulten clave, será adecuado recurrir a un profesional para una revisión final.