Traducción automática
Traducción automática explicada: Tipos, casos de uso y mejores prácticas
El uso de computadoras para traducir texto de un idioma a otro ha sido durante mucho tiempo un sueño de la informática. Sin embargo, solo en la última década traducción automática (MT) se ha convertido en una herramienta de productividad viable de uso más generalizado. Los avances en procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial (IA) y potencia de cálculo contribuyen a esta tecnología cada vez más útil.
Para ayudarte a comprender mejor sus entresijos, esta guía definirá la traducción automática y explicará sus tipos y beneficios con muchos ejemplos y consejos. También aprenderás cómo integrar MT en los flujos de trabajo de traducción y localización existentes. Por último, se describe qué hace que el mejor software de traducción automática apoye tus flujos de trabajo y ayude a impulsar el crecimiento de tu negocio global.
¿Qué es la traducción automática?
La traducción automática es el proceso de traducir automáticamente texto de un idioma natural a otro utilizando una aplicación informática. Esto significa que agregas texto a software de traducción automática en el idioma de origen y dejas que la herramienta transfiera automáticamente el texto al idioma de destino seleccionado.
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Los comienzos de la traducción automática
La traducción fue una de las primeras aplicaciones de la potencia de cálculo, comenzando en la década de 1950 con el famoso experimento Georgtown-IBM. Sin embargo, la complejidad de la tarea era mucho mayor de lo que estimaban los primeros científicos informáticos, requiriendo un enorme poder de procesamiento de datos y almacenamiento muy por encima de las capacidades de las primeras máquinas.
Solo a principios de la década de 2000 el software, los datos y el hardware requeridos se volvieron capaces de realizar traducción básica de lenguajes automáticos. Los primeros desarrolladores utilizaron bases de datos estadísticas de idiomas para «enseñar» a las computadoras a traducir texto. Entrenar estas máquinas implicaba mucho trabajo manual, y cada idioma agregado requería comenzar de nuevo con el desarrollo para ese idioma.
La traducción automática hoy
En 2016, Google implementó una innovación clave en la tecnología MT al cambiar a un modelo de aprendizaje neuronal, que se basó en investigaciones de 2014. Este enfoque implicó entrenar los motores de MT utilizando IA y demostró ser mucho más eficiente y rápido que el motor de MT estadístico principal de Google. También mostró mejoras notables en la calidad de la traducción a medida que se utilizaba.
La traducción automática neuronal demostró ser tan efectiva que Google cambió de rumbo y la adoptó como su modelo de desarrollo principal. Otros proveedores importantes, incluidos Microsoft y Amazon, pronto siguieron su ejemplo, y la calidad en constante aumento aumentó el valor de la traducción automática como una adición a la tecnología de traducción.
Muchas soluciones de tecnología de traducción y localización ahora tienen capacidades integradas para la traducción automática de idiomas para ayudar a las empresas a satisfacer la creciente necesidad de superar las barreras lingüísticas en el mercado global. Más sobre eso más adelante en esta guía.
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¿Cómo funciona la traducción automática?
Con el tiempo, el desarrollo de la traducción automática ha dado lugar a varios tipos de sistemas de traducción automática, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Los 3 tipos más comunes de traducción automática incluyen la traducción automática basada en reglas, estadística y neuronal.
Traducción automática basada en reglas (RBMT)
La forma más temprana de traducción automática, la MT basada en reglas, se basaba en un gran conjunto predefinido de reglas lingüísticas que ayudaban al software a transferir el significado del texto entre idiomas. En general, tenía una calidad de traducción baja y requería agregar idiomas manualmente, así como una cantidad significativa de pos-edición humana.
La MT basada en reglas se utiliza raramente hoy en día.
Traducción automática estadística (SMT)
La MT estadística construye un modelo estadístico de las relaciones entre palabras, frases y oraciones en un texto dado. Aplica el modelo a un segundo idioma para convertir esos elementos al nuevo idioma. De este modo, mejora la MT basada en reglas, pero comparte muchos de los mismos problemas.
La MT estadística ha sido en su mayoría reemplazada por la MT neuronal y a veces se utiliza para sistemas de traducción automática heredados.
Traducción automática neuronal (NMT)
La MT neuronal utiliza IA para «aprender» idiomas y mejorar constantemente su conocimiento, al igual que las redes neuronales en el cerebro humano. A diferencia de ejecutar un conjunto de reglas predefinidas, la red neuronal de un motor de MT es responsable de codificar y decodificar el texto fuente.
La traducción automática neuronal es más precisa, permite agregar más idiomas y funciona mucho más rápido una vez entrenada, convirtiéndose en el estándar actual en el desarrollo de tecnología de traducción automática.
Cronología de la historia del desarrollo de la traducción automática
Traducción automática vs traducción automática: La diferencia explicada
La traducción automática y la traducción automática a menudo se confunden como si fueran lo mismo, pero no son términos intercambiables ya que cumplen funciones completamente diferentes.
La traducción automática se refiere a cualquier desencadenante incorporado en una herramienta de traducción asistida por computadora tradicional (herramienta CAT) o en un sistema de gestión de traducción en la nube (TMS) para ejecutar tareas manuales o repetitivas relacionadas con la traducción. Su objetivo es hacer que el proceso de traducción en general sea más eficiente.
Por ejemplo, la traducción automática puede usarse para desencadenar la traducción automática de texto como una de las muchas tareas en un flujo de trabajo de traducción.
La traducción automática se trata de convertir texto de un idioma natural a otro utilizando software. En otras palabras, no hay intervención humana involucrada como en la traducción tradicional. Por eso, la traducción automática también se conoce como traducción automática.
Principales proveedores de traducción automática
Los principales desarrolladores de tecnología de traducción automática, como Google, Microsoft o Amazon, actualmente utilizan un tipo de traducción automática neuronal como su metodología preferida, ya que permite tanto una traducción más matizada como la constante adición de pares de idiomas. Esta capacidad de crecimiento es posible gracias al hecho de que los motores de traducción automática pueden aprender y mejorar a medida que se utilizan más.
Los motores de traducción automática funcionan en base a datos de entrenamiento. Dependiendo de tus necesidades, los datos pueden ser genéricos o personalizados:
- Los datos genéricos son simplemente el total de todos los datos aprendidos de todas las traducciones realizadas a lo largo del tiempo por el motor de traducción automática. Permite una herramienta de traducción generalizada para todo tipo de aplicaciones, incluyendo texto, voz y documentos completos, incluyendo formato.
- Los datos personalizados son datos alimentados a un motor de traducción automática para construir una especialización en un área temática como la ingeniería o cualquier otra disciplina con su propia terminología.
Motores de traducción automática genéricos
Los mayores proveedores de traducción automática se han movido hacia NMT, cada uno a su manera. Por un lado, está el enfoque de alcanzar una audiencia más general a través de una herramienta gratuita y fácil de usar. Por otro lado, algunos motores también hacen posible adaptar la herramienta a necesidades comerciales más específicas. Echemos un vistazo a los motores de MT de propósito general más populares:
Google Translate
Google Translate se considera uno de los principales motores de MT, basado en el uso, el número de idiomas y la integración con la búsqueda. Google Translate fue uno de los primeros proveedores en adoptar NMT. La exactitud de Google Translate ha sido un punto de interés y controversia tanto para los propietarios de negocios como para los expertos de la industria del lenguaje.
Amazon Translate
Amazon Translate también es basado en redes neuronales y está estrechamente integrado con Amazon Web Services (AWS). No es inesperado para muchos que Amazon Translate haya logrado resultados impresionantes en poco tiempo desde su lanzamiento en 2017, dada la potencia de su empresa matriz.
Microsoft Translator
Otro motor neuronal basado en la nube, Microsoft Translator está estrechamente integrado con MS Office y otros productos de Microsoft, proporcionando acceso instantáneo a capacidades de traducción dentro de un documento u otro software.
DeepL
DeepL es el producto de una empresa con sede en Alemania que se dedica exclusivamente al desarrollo de un motor de traducción automática. Asegura tener una salida más matizada y natural basada en su IA neuronal propietaria.
Systran Translate
Systran fue la primera empresa en ofrecer traducción automática con fines comerciales. Fundada en 1968, sigue las últimas tecnologías e introduce algunas innovaciones interesantes, siendo la última la traducción automática neuronal pura (PNMT).
Motores de traducción automática personalizados
Los motores de traducción automática personalizados están entrenados para rendir mejor para tipos de contenido específicos, también conocidos como dominios, por ejemplo, traducciones técnicas o legales, o de acuerdo con pautas específicas de la empresa. La clave para esto es un conjunto de datos de entrenamiento relevante y de alta calidad en el dominio respectivo, que puede ser utilizado para «enseñar» al motor de MT a realizar traducciones similares para ese caso de uso específico en el futuro. Una de las formas más simples de personalizar los motores de MT es utilizando glosarios de traducción automática.
Google AutoML y Microsoft Custom Translator son 2 soluciones comúnmente utilizadas para la traducción automática personalizada.
Si se implementa bien, la traducción automática personalizada puede entregar resultados con una calidad notablemente superior a la de la traducción automática genérica. Sin embargo, la personalización de la traducción automática requiere cierta habilidad y esfuerzo. Personalizar completamente un motor de traducción automática puede ser una tarea compleja, y cada personalización será única.
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Beneficios de la traducción automática
Antes de que se introdujera el aprendizaje neural, la traducción automática seguía siendo un producto de nicho que generaba traducciones de calidad variable—en ocasiones rozando lo ilegible o humorístico. Las herramientas modernas de traducción automática han cambiado en gran medida todo eso y se están convirtiendo cada vez más en indispensables en la traducción de negocios.
Aumento de velocidad y volumen
Con las mejoras continuas en los algoritmos de aprendizaje automático y la tecnología de hardware, la traducción automática se está volviendo aún más rápida y eficiente. No solo es capaz de traducir millones de palabras casi instantáneamente, sino que también está mejorando continuamente a medida que se traduce más contenido.
Para proyectos de alto volumen, la traducción automática no solo maneja el volumen a velocidad, sino que también puede integrarse con otras plataformas de software como sistemas de gestión de traducción para organizar ese contenido. Esto hace posible mantener la organización y el contexto a medida que el contenido se traduce a múltiples idiomas.
Mejora de la accesibilidad
Con los principales proveedores de traducción automática ofreciendo hasta 100 idiomas—y algunos de ellos incluso más—las traducciones pueden ser entregadas simultáneamente a múltiples mercados objetivo. Esto crea una situación beneficiosa tanto para las empresas como para los clientes.
Al eliminar las barreras lingüísticas y mejorar la experiencia del cliente, la traducción automática ha aumentado la accesibilidad de contenido, productos y servicios para compradores potenciales en todo el mundo. Al mismo tiempo, al llegar a una audiencia más amplia, las empresas pueden expandir significativamente su cuota de mercado y mejorar sus resultados.
Reducción de costos
La combinación de un alto rendimiento de velocidad y la capacidad de seleccionar entre pares de idiomas existentes que cubren docenas de combinaciones significa que el uso de servicios de traducción automática puede reducir costos y tiempo de entrega, incluso cuando los traductores humanos aún están realizando la posedición del trabajo.
Básicamente, la traducción automática hace el trabajo inicial pesado al proporcionar traducciones básicas pero útiles. Los traductores humanos luego refinan estas versiones básicas para reflejar más de cerca la intención original del contenido y asegurar una correcta localización por región.
Una mirada a las limitaciones de la traducción automática
El costo relativamente bajo y la latencia mínima hacen que la traducción automática sea una opción atractiva para las empresas que buscan expandir eficientemente su alcance global. Sin embargo, como cualquier tecnología, es importante reconocer que la traducción automática viene con su propio conjunto de limitaciones.
La mayoría de los problemas se pueden gestionar de manera efectiva a través de la integración de la experiencia humana—por ejemplo, la posedición de traducción automática (MTPE)—y cada vez más a través de la personalización de su propio motor de traducción automática.
Ambos enfoques pueden ayudar a encontrar un equilibrio entre la eficiencia y la precisión lingüística, permitiendo a las empresas aprovechar las fortalezas de la traducción automática mientras abordan sus limitaciones inherentes. Echemos un vistazo a algunos problemas comunes relacionados con la traducción automática.
| Problema a tener en cuenta | Solución potencial |
| Precisión y especificidad del dominio | Al integrar glosarios de traducción automática, su modelo de MT personalizado puede adaptarse a los patrones y contextos lingüísticos en evolución que son importantes para su negocio. El ajuste fino con retroalimentación humana también le permite aprender de los traductores humanos, corregir errores y mejorar la calidad de la traducción con el tiempo. |
| Matices lingüísticos | Incorpore conocimientos culturales y algoritmos conscientes del contexto para ayudar a su modelo de MT personalizado a entender matices, modismos y referencias culturales en el idioma fuente y considerar el texto circundante para elegir traducciones apropiadas, capturando el significado pretendido de manera más efectiva. |
| Idiomas de bajos recursos | La posedición es uno de los métodos más efectivos para garantizar la calidad de la traducción en idiomas de bajos recursos. A medida que evolucionan sus requisitos específicos, puede explorar una variedad de soluciones de MT—desde modelos de aprendizaje y anotación de datos hasta participación comunitaria y herramientas de acceso abierto. |
| Bias | Si bien la posedición y la retroalimentación humana son cruciales para mitigar el sesgo en la salida de MT de motores genéricos, la solución óptima a largo plazo es auditar y volver a entrenar su propio modelo de MT personalizado utilizando conjuntos de datos diversos y no sesgados que no favorezcan a ningún grupo, perspectiva o demografía en particular. |
| Posedición de traducción automática | Capacitar a los lingüistas en MTPE es crucial para desbloquear su máximo potencial, ya que obtienen información sobre la calidad de la traducción, la precisión y la sensibilidad cultural. Asegúrese de que su proveedor de traducción esté certificado según la norma ISO 18587:2017 y realice controles de calidad periódicos del contenido poseditado para mejorar la productividad. |
| Consistencia | Combine la traducción automática con su memoria de traducción. Una vez que la salida traducida automáticamente ha sido poseditada y aprobada, asegúrese de guardar estas traducciones en su memoria de traducción para que los lingüistas puedan reutilizarlas en proyectos de traducción futuros para mejorar la consistencia. |
| Privacidad | Examine la política de privacidad de su proveedor de traducción automática y verifique sus implicaciones para su negocio con su departamento legal. Los lingüistas que trabajan con traducción automática solo deben acceder a los proyectos a los que se les ha asignado, y solo en servidores alojados de forma segura, para protegerse contra posibles pérdidas de datos o problemas de privacidad. |
Implementación de la traducción automática en flujos de trabajo de traducción existentes
Como se mencionó anteriormente, el bajo costo y la falta de latencia de la traducción automática son razones convincentes para que muchas empresas en crecimiento incluyan contenido traducido automáticamente en la automatización de flujos de trabajo de traducción y localización.
Implementar una estrategia de traducción automática efectiva no tiene que ser una tarea desalentadora cuando confía en tecnología de traducción en la nube de vanguardia, que permite la automatización y la gestión de traducción optimizada.
Por ejemplo, los sistemas de gestión de traducción tienen configuraciones integradas para ejecutar automáticamente la traducción y enviar la salida como parte del material de entrega al traductor humano.
Siguiendo unos pocos pasos esenciales y mejores prácticas, combinados con un sistema de gestión de traducción confiable, puede allanar el camino para un proceso de traducción automática empresarial sin problemas a largo plazo.
| 10 mejores prácticas para implementar la traducción automática |
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Defina sus metas, objetivos y expectativas al emplear la traducción automática en su programa de globalización. Audite su contenido existente y elija los tipos de contenido adecuados para la traducción automática. Determine sus pares de idiomas: diferentes motores de traducción automática son más adecuados para ciertos pares de idiomas que otros. Desarrolle un cronograma y un plan financiero: cuánto dinero y tiempo puede gastar en traducción automática determinará cuánto puede lograr. Elija un servicio de traducción automática basado en sus tipos de contenido y pares de idiomas, y verifique su política de privacidad. Entrene su motor de traducción automática preferido con sus datos de idioma si es posible para aumentar la calidad de la salida a largo plazo. Si opta por la posedición de traducción automática, es importante asegurarse de que sus traductores internos o LSP estén capacitados en posedición o al menos abiertos a la idea. Acuerde un modelo de precios para la posedición de traducción automática y asegúrese de involucrar a todas las partes interesadas, incluido su LSP, en el proceso de toma de decisiones. Correr muestras antes del despliegue para tener una idea de la calidad de la salida traducida automáticamente o identificar áreas de mejora. Desplegar y seguir mejorando: Ten en cuenta que los resultados iniciales pueden no cumplir con tus expectativas, pero la calidad de la salida mejorará con el tiempo. |
Traducción automática vs traducción humana: Encontrar el equilibrio adecuado para el caso de uso correcto
A medida que evoluciona la traducción automática, la decisión entre utilizar traducción automática o humana al inicio de un proyecto de localización se vuelve menos relevante. Cada vez más empresas, proveedores de servicios lingüísticos (LSP) y traductores están reconociendo los beneficios de la posedición de traducción automática (MTPE), que implica que lingüistas humanos editen contenido traducido automáticamente.
La posedición de traducción automática ahora se considera en gran medida una alternativa viable a traducir texto desde cero.
Al decidir el método de traducción apropiado, es útil considerar el tipo de contenido y los pares de idiomas. En términos generales, la MT es adecuada para contenido más estructurado, como documentación técnica, legal y de propiedad intelectual, así como comunicaciones internas. En contraste, los materiales de marketing y otro contenido dirigido al cliente se beneficiarían de un toque más humano.
Exploremos 3 tipos clave de contenido para determinar el método de traducción más efectivo para los mejores resultados.
Usar traducción automática pura para contenido de bajo impacto y sin ambigüedades
Se dice que la traducción automática es «pura» cuando la salida no pasa por revisión humana. En términos generales, es mejor mantener la traducción automática pura para cualquier cosa que no afecte o rompa tu marca:
- Contenido de baja visibilidad o bajo tráfico, como documentación interna, pies de página de sitios web, publicaciones en redes sociales para análisis de sentimientos, etc.
- Contenido técnico repetitivo que no necesita ser 100% preciso, solo accionable, como manuales de instrucciones
- Contenido generado por el usuario, como reseñas de productos, para el cual los consumidores generalmente esperan baja calidad
- Contenido perecedero rápidamente, como mensajes de soporte por chat o correo electrónico, consultas de clientes, etc.
- Grandes volúmenes de contenido con un tiempo de respuesta corto, como cientos de descripciones de productos que necesitan publicarse rápidamente
- Contenido frecuentemente modificado como actualizaciones de características e información
Si decides a favor de la traducción automática en bruto, es vital asegurarte de que uses el motor de traducción automática de mejor rendimiento para tu par de idiomas y contenido. Esto requiere pruebas significativas o el uso de una funcionalidad de auto-selección integrada.
Aplica una edición ligera o completa a contenido más sensible
Por razones de calidad, algunos tipos de contenido y situaciones requieren la posedición de la salida de traducción automática por un traductor humano. Esta edición puede ser ligera (LPE) o completa (FPE).
Buenas noticias: Puedes ayudar el trabajo de los post-editores con tecnología de traducción tradicional como glosarios, bases de términos y memorias de traducción, así como libros de marca y guías de estilo. Esto mantendrá la voz de la marca y el mensaje clave consistente a través de culturas e idiomas y es muy factible con MTPE.
La tecnología de traducción moderna también hace posible identificar y estimar la calidad de la salida de traducción automática para concentrar los recursos de posedición donde más se necesitan. Sin embargo, como regla general, los siguientes casos requieren MTPE:
- Títulos de productos: Son altamente informativos y concisos, tienden a contener nombres propios y palabras polisémicas, y su orden de palabras suele ser relativamente libre, lo que puede causar ambigüedad.
- Traducciones entre pares de idiomas de sintaxis disímil, como japonés y español, porque el reordenamiento de palabras y frases en oraciones bien formadas se vuelve más desafiante para los motores de traducción automática.
- Descripciones de productos: Necesitan estar bien elaboradas y declarar claramente las características o beneficios del producto sin lugar a ambigüedad.
- Contenido de visibilidad media que necesita ser lo más preciso posible: base de conocimiento, preguntas frecuentes, alertas, etc.
- Información meta de back-end como textos alternativos de imágenes y subtítulos: Aunque su visibilidad es baja, un humano necesita asegurarse de que las palabras clave en el idioma de destino estén presentes.
Adhiérete a la traducción humana cuando la marca y la cultura entran en juego
Los activos sensibles a la marca, de alto tráfico y duraderos son mejor dejados en manos de expertos humanos. En otras palabras, generalmente se aconseja evitar la traducción automática cuando el objetivo es involucrar, entretener o tranquilizar a la audiencia.
En tales casos, un toque más humano es tu mejor opción, lo que significa que un traductor humano necesitará recrear el mensaje en el idioma de destino de una manera no literal; es posible que hayas oído hablar de esto como “transcreación.” Es el caso de:
- Páginas de inicio
- Páginas de destino publicitarias
- Publicaciones de blog
- Campañas de boletines
- Comunicados de prensa
- Contenido SEO
- Publicidad impresa, etc.
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¿Qué hace que el mejor software de traducción automática sea el mejor?
Elegir la mejor herramienta para la traducción automática puede ser complejo, ya que tanto los motores de MT de propósito general como los especializados tienen ventajas y limitaciones únicas.
Por eso, independientemente de si posees el proceso de MT o confías en un servicio de traducción automática externo, deberías tener idealmente acceso a diferentes motores de MT en un solo lugar para aprovechar al máximo la traducción automática.
Utilizar un sistema de gestión de traducciones como la fuente de verdad para todas las actividades de traducción permite 3 elementos clave para un despliegue exitoso de MT:
- Seleccionar automáticamente el motor de MT óptimo para tu tipo de contenido
- Estimación de calidad para mejorar la eficiencia de la posedición
- Seguimiento de métricas clave para optimizar la productividad, los tiempos de entrega y el ahorro de costos
Seleccionar automáticamente el motor de MT óptimo para tu tipo de contenido
Los diferentes proyectos de traducción pueden requerir diferentes niveles y tipos de sofisticación. Esta es una de las razones por las que utilizar la traducción automática (MT) como parte de un sistema de gestión de traducción es tan beneficioso.
Para obtener lo mejor de la MT, necesitas poder asignar el motor adecuado para cada tipo de contenido—y los sistemas de gestión de traducción más robustos tienen complementos o interfaces de programación de aplicaciones (API) que los conectan a diferentes motores de MT.
Los sistemas más avanzados incluso ofrecen la capacidad de automatizar el proceso de selección basado en inteligencia artificial o algoritmos que escanean el contenido y lo emparejan con el motor de MT óptimo.
Estimación de calidad para mejorar la eficiencia de la posedición
Una parte esencial de la implementación exitosa de MT es saber dónde dirigir los esfuerzos de pos-edición. Cuando puedes medir la calidad de la salida de MT automáticamente, puedes concentrarte en los segmentos correctos en lugar de perder tiempo y recursos donde la salida bruta ya es de buena calidad.
Esto elimina la conjetura de la MT y mejora la eficiencia de la pos-edición, y constituye otra razón más por la que usar MT integrado en un TMS es ventajoso: Los sistemas más sofisticados incluyen capacidades automáticas de estimación de calidad de traducción automática que pueden identificar qué segmentos necesitan más atención que otros.
Seguimiento de métricas clave para optimizar la productividad, los tiempos de entrega y el ahorro de costos
Como se mencionó anteriormente, la MT es atractiva para muchas organizaciones porque ofrece el potencial de aumentar la productividad, tiempos de entrega más rápidos y, en última instancia, ahorros de costos. Sin embargo, no todos los motores de MT cumplen esta promesa de manera equitativa, por lo que tener los medios para comparar cómo diferentes motores pueden afectar el proceso es clave.
Un TMS sólido te permite rastrear el tiempo y los gastos de cualquier proyecto de traducción donde se aplique MT. Con múltiples motores de MT en uso, estas métricas pueden ser un fuerte indicador del valor de un motor: ¿Está aumentando o disminuyendo la productividad del traductor? ¿Indica mejoras en la eficiencia sobre otros motores a lo largo del tiempo? Las respuestas a estas preguntas te darán una mejor idea de sus capacidades.
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