Explorando DeepL para la traducción automática: Cómo funciona y qué tan precisa es

La promesa de permitir una comunicación eficiente y precisa entre idiomas ha sido una fuerza impulsora detrás del desarrollo de traducción automática (MT). Lo que comenzó como un esfuerzo experimental en la década de 1950 —la traducción fue una de las primeras aplicaciones del poder computacional— se convirtió en una herramienta de productividad viable en el siglo XXI.

Hoy en día, las herramientas de traducción automática impulsadas por IA están revolucionando las operaciones comerciales globales. Uno de los principales proveedores de MT es DeepL, un proveedor de tecnología de traducción automática neuronal (NMT) con sede en Alemania. En esta guía, exploraremos cómo funciona DeepL, sus pros y contras, y las mejores prácticas para usarlo en proyectos profesionales de traducción.

¿Qué es DeepL? Una breve visión general

DeepL fue fundado en 2009 en Alemania como Linguee, un diccionario en línea, que se propuso crear un sistema de traducción automática neuronal que pudiera producir traducciones de una calidad mucho mayor que la traducción automática estadística tradicional (SMT).

Los ingenieros de DeepL aplicaron la técnica de aprendizaje profundo más reciente—de ahí el nombre de la empresa—para entrenar los modelos con los datos existentes en la base de datos de Linguee.

Desde 2017, DeepL se ha vuelto extremadamente popular—más de mil millones de personas han utilizado sus servicios hasta la fecha. Proporciona soporte para 28 idiomas, con 650 posibles combinaciones de traducción.

Los usuarios pueden elegir entre las versiones gratuita y de pago de DeepL, y entre la interfaz web y el traductor independiente. La versión gratuita es adecuada para uso personal, mientras que la versión de pago ofrece más características para empresas.

DeepL ya no es solo un servicio de traducción. Ahora también ha incursionado en inteligencia artificial con un enfoque en la generación de texto. Su oferta más reciente, DeepL Write, lanzada a principios de 2023, busca convertirse en un asistente de escritura en inglés y superar a rivales como Grammarly.

¿Cómo funciona DeepL?

No toda la traducción automática se crea igual y, con el tiempo, los sistemas se han vuelto cada vez más sofisticados. Hasta 2016, los sistemas de traducción automática eran o bien basados en reglas, que dependían de numerosas reglas elaboradas manualmente, o bien estadísticos, que traducían basándose en corpora multilingües (grandes cuerpos de textos paralelos), de forma basada en palabras o frases, buscando patrones estadísticos.

Hoy en día, la mayoría de los sistemas de traducción automática convencionales utilizan redes neuronales. Esto se llama traducción automática neuronal, una forma de aprendizaje de extremo a extremo donde la red neuronal del programa tiene en cuenta toda la oración de entrada en cada paso al generar la oración de salida, en lugar de unas pocas palabras a cada lado del término traducido.

DeepL es un ejemplo de un sistema de traducción automática neuronal—gracias a los algoritmos de aprendizaje profundo, produce traducciones que se parecen más a las humanas que las generadas por motores de traducción automática estadísticos. Su arquitectura de red también le permite aprender de grandes cantidades de datos y adaptarse a nuevos contextos.

Echando un vistazo a las funciones de DeepL

Como se mencionó anteriormente, la principal fortaleza de DeepL radica en su sistema de traducción automática neuronal (NMT), lo cual le permite producir traducciones más precisas y naturales en comparación con los métodos tradicionales de traducción automática estadística. Echemos un vistazo a algunas de sus capacidades más destacadas:

• Soporte para múltiples idiomas: DeepL admite traducciones entre una amplia gama de idiomas, incluidos inglés, español, francés, alemán, chino, japonés y muchos más. Los usuarios pueden traducir texto fácilmente entre diferentes pares de idiomas sin necesidad de herramientas separadas.
• Conciencia del contexto: El motor de IA empleado por DeepL puede entender el contexto del texto de entrada, con el objetivo de garantizar que las traducciones sean más contextualmente precisas y mantengan el significado previsto. Esto puede ser útil al tratar con expresiones idiomáticas y oraciones complejas.
• Calidad de traducción: DeepL es conocido por su calidad de traducción para ciertos pares de idiomas, que es muy valorada por los usuarios. Su capacidad para comprender el contexto y proporcionar traducciones precisas es valorada tanto por profesionales como por entusiastas del idioma.
• Plugin de traducción y aplicaciones de escritorio: DeepL ofrece complementos para navegadores que pueden integrarse con varias aplicaciones, incluyendo Microsoft Office, facilitando la traducción directa de texto sin salir del programa que estás utilizando, o puedes descargar su aplicación de escritorio en los sistemas operativos más populares.
• Funcionalidad de traducción de documentos: Además de la traducción de texto, DeepL permite a los usuarios cargar documentos completos para traducirlos, proporcionando una función útil para personas y empresas que trabajan con contenido multilingüe.
• Privacidad de datos: Con sede en Alemania, DeepL está sujeto a las leyes de protección de datos de la Unión Europea. Aunque la empresa no dice mucho sobre cómo se manejan los datos en la herramienta de traducción automática gratuita de DeepL, deja claro que todos los suscriptores de DeepL Pro pueden disfrutar de una conexión segura y cifrada para todas las traducciones y que los datos no se almacenan en sus servidores una vez que se completa la traducción.
• Integración de API: DeepL ofrece una API que permite a los desarrolladores integrar sus servicios de traducción en sus aplicaciones, sitios web o servicios, proporcionando una experiencia de traducción fluida a los usuarios finales.

¿Cuáles son los principales competidores de DeepL?

El universo de herramientas de traducción automática es vasto y variado. Aparte de DeepL, algunos de los proveedores de traducción automática más conocidos incluyen:

Google Translate

Lanzado en 2006, Google Translate cambió de un modelo estadístico a un modelo NMT en 2016, unos meses antes de que DeepL fuera lanzado.

Soporta más de 133 idiomas y es gratuito para usar (excepto para el uso de API para traducir tu propio sitio web o si superas los 500 000 caracteres por mes). Su interfaz muy accesible y diseño intuitivo lo convierten en una opción popular para usuarios casuales. Además, puede traducir sitios web completos, imágenes y audio.

Systran Translate

Fundada en 1968, Systran fue el primer software de traducción automática (TA) comercial en el mercado. Systran también es la única empresa con un ecosistema de código abierto para traducción automática neuronal y aprendizaje de secuencias neuronales: OpenNMT.

Systran Translate soporta más de 50 idiomas, y los usuarios pueden agregar sus propios glosarios, diccionarios y corpus para personalizar el resultado.

Microsoft Translator

Integrado en Bing (el motor de búsqueda de Microsoft) y como una función incorporada en las aplicaciones de Microsoft Office, Microsoft Translator se lanzó en 2009 y se basa en la tecnología de redes neuronales más reciente con un modelo de atención.

Hoy en día, también está disponible como una aplicación móvil independiente para los iPhones y los dispositivos Android. Admite más de 100 idiomas y permite la traducción de voz y texto.

Amazon Translate

Uno de los jugadores más jóvenes del sector, Amazon Translate fue lanzado en 2017. Utiliza un motor de traducción automática neuronal y ha logrado un rendimiento impresionante en su corta trayectoria.

Los usuarios necesitan una cuenta de AWS para acceder a la gama de funcionalidades que ofrece Amazon Translate: personalización (terminología y datos paralelos), codificación de terminología y traducción por lotes (Amazon S3), por mencionar solo algunas.

Traducción automática de Tencent

La traducción automática de Tencent (TMT) es uno de los más recientes en llegar al mercado. Actualmente admite 10 idiomas y combina modelos de traducción automática tanto neuronales como estadísticos.

La traducción automática de Tencent es especialmente notable por sus capacidades en el idioma chino, habiendo obtenido los más altos puntajes de evaluación humana registrados para la traducción de inglés a chino y los puntajes automatizados más altos para la traducción de chino a inglés.

DeepL vs Google Translate: ¿Cuál es mejor?

¿Es DeepL mejor que Google Translate? La respuesta a esta pregunta, como a cualquier otra, depende del contexto y de las necesidades específicas del usuario. En general, DeepL suele considerarse un motor de traducción automática más preciso que Google Translate.

Dicho esto, tiene algunas limitaciones: La selección de idiomas de DeepL es más limitada que la de Google, y para acceder a su gama completa de características, como la traducción de documentos completos que conserva el formato original o la capacidad de elegir entre registro formal o informal, necesitarás una cuenta premium.

Una característica que ofrece DeepL y que no está disponible en Google Translate es la capacidad de hacer clic en cualquier palabra traducida en el cuadro de resultados para ver rápidamente traducciones alternativas. Si seleccionas una traducción diferente de la que DeepL ha sugerido, el resto del texto se actualizará automáticamente para reflejar tu elección.

En cuanto a la seguridad, en el caso de sus versiones gratuitas, tanto Google Translate como DeepL retienen el historial de los textos que traduces. DeepL Pro, por el contrario, ofrece estándares de protección de datos de clase mundial y elimina tus textos inmediatamente después de la traducción. Esto lo hace particularmente adecuado para contenido sensible.

En general, ambos proveedores ofrecen soluciones útiles para la traducción automática. Si solo buscas una herramienta de traducción barata y fácil de usar con una amplia gama de opciones de idioma que no necesitas personalizar, entonces Google Translate puede ser la mejor opción. Por otro lado, si necesitas traducciones altamente precisas que puedas personalizar y quieres asegurarte de que tus datos estén protegidos, entonces DeepL probablemente sea la mejor opción.

Evaluando la precisión y el rendimiento de DeepL

Establecer la precisión de un motor de traducción automática puede ser notoriamente difícil. Los resultados varían dependiendo de los pares de idiomas involucrados, los tipos de textos que estás traduciendo — un documento financiero de alta especialización técnica no es lo mismo que una publicación de blog — y el nivel de personalización que necesitas.

Además, dado que el idioma es dinámico y factores como el significado intencionado del autor no se pueden medir, la precisión adquiere una definición relativa. Por ejemplo, las expectativas de precisión gramatical y de puntuación para una novela diferirán de las de una publicación en redes sociales.

Dicho esto, basándose en el sentimiento general en la web, los usuarios informan que DeepL tiende a ser bastante preciso, especialmente en lo que respecta a pares de idiomas europeos. Los propios experimentos de DeepL respaldan esto. Sin embargo, dado que la forma en que la empresa presenta los datos podría verse potencialmente como sesgada, un indicador más fiable de exactitud es la opinión de los usuarios—que tiende a ser positiva, principalmente en términos de:

• Interpretación y equivalencia de modismos y jerga
• Naturalidad
• Traducciones sensibles al registro

En última instancia, cada usuario necesitará tomar su propia decisión después de probar cómo se desempeña DeepL en sus casos de uso. La buena noticia es que la versión gratuita te permite hacer precisamente eso sin incurrir en ningún coste.

Los pros y los contras de DeepL

Los sistemas de traducción automática neuronal como DeepL abren un mundo entero de posibilidades. Como uno de los principales proveedores de tecnología de traducción automática neuronal, DeepL puede ser:

• Bastante preciso: Puede entender el contexto más amplio de palabras y frases para producir traducciones más precisas y fluidas y mejorar con el tiempo.
• Fácil de aprender: Puedes entrenar redes neuronales rápidamente a través de procesos automatizados, a diferencia de los métodos convencionales de traducción automática, que son costosos y en gran medida manuales.
• Flexible y simple de integrar: A través de APIs, extensiones y complementos, puedes integrarlo en la mayoría de los navegadores o software, y aplicarlo a muchos formatos de archivo de contenido.
• Personalizable: Normalmente puedes personalizar la salida de DeepL a través de bases de datos de terminología, glosarios específicos de marca y otras fuentes de datos para mejorar los resultados.
• Rentable: Como cualquier otro motor de traducción automática neuronal, DeepL permite traducciones altamente precisas y rápidas a una fracción del coste.
• Escalable: Cuando necesites escalar tus traducciones, DeepL puede ayudarte a satisfacer fácilmente la demanda creciente.

Dicho esto, aunque el desarrollo de DeepL ha alcanzado grandes alturas, es poco probable que algún motor de traducción automática sea perfecto, y DeepL aún tiene un camino por recorrer antes de alcanzar la precisión a nivel humano.

Sigue siendo incierto cuánto mejorará DeepL en los próximos años y es difícil de predecir. Por ahora, todavía no alcanza las habilidades a nivel humano como:

• Hacer preguntas
• Comprensión del contexto
• Identificar errores en el texto fuente
• Captar la ironía
• Traducir creativamente
• Tomar decisiones consideradas<1>
• Haciendo investigación
• Observando la consistencia
• Garantizar la integridad
• Omitir deliberadamente o incluir información
• Añadiendo notas o comentarios

Si bien la capacidad de los motores de traducción automática para manejar estos tipos de tareas sigue siendo limitada, la posedición manual seguirá siendo, probablemente, una parte esencial de cualquier flujo de trabajo de traducción en un futuro cercano.

Utilizando DeepL para la traducción profesional: mejores prácticas

Cuando uses DeepL para traducción automática, es importante que te centres en los casos de uso donde puedas sacarle el máximo partido sin comprometer la calidad. Estos incluyen:

• Contenido de baja visibilidad o bajo tráfico, como memorandos internos, pies de página de sitios web, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales para análisis de sentimientos, etc.
• Contenido técnico repetitivo que solo necesita ser accionable, como manuales de instrucciones, si es posible, haz que un traductor humano realice la posedición de este contenido para evitar problemas de experiencia del usuario.
• Contenido de bajo riesgo que no necesita ser completamente preciso o seguir regulaciones complejas—un buen ejemplo es el contenido generado por usuarios, como reseñas de productos, para las cuales los consumidores generalmente no esperan alta calidad.
• Contenido de rápida caducidad, como mensajes de soporte por chat o correo electrónico, consultas de clientes, etc.
• Grandes volúmenes de contenido con un tiempo de entrega corto, como cientos de descripciones de productos que necesitan publicarse rápidamente.
• Contenido que se modifica con frecuencia—piensa en actualizaciones de características e información.

La mayoría de estos casos de uso requerirán una ligera posedición de traducción automática (MTPE) para garantizar precisión y claridad, y es posible que incluso puedes usar la salida en bruto si el contenido no es esencial.

Algunos otros tipos de contenido que requieren un mayor nivel de precisión necesitarán una posedición más laboriosa. Entre ellos encontramos lo siguiente:

• 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 diferente: El japonés y el español, por ejemplo, implican un reordenamiento de palabras y frases que dificulta que los motores de traducción automática generen oraciones bien formadas.
• Contenido de visibilidad media que impacta la experiencia del cliente: Las bases de conocimiento, preguntas frecuentes, alertas, etc. necesitan ser lo más precisas posible para cumplir el objetivo de ofrecer un soporte al cliente eficiente.
• Información meta de SEO del back-end: Algunos elementos de SEO, como los textos alternativos de imágenes y subtítulos, tienen baja visibilidad pero necesitan optimización técnica, por ejemplo, palabras clave en el idioma meta, para mejorar los rankings de búsqueda.

Cómo aprovechar al máximo DeepL con tecnología de traducción

La tecnología de traducción moderna, como plataformas de localización, se ha convertido en un facilitador de esfuerzos de expansión global eficientes al revolucionar la forma en que las empresas gestionan, traducen y entregan contenido multilingüe. Estas herramientas optimizan todo el proceso de principio a fin.

La mayoría de estas soluciones también integran motores de traducción automática, lo que permite a los usuarios convertir rápidamente grandes cantidades de texto en el idioma meta dentro de la misma interfaz que ya utilizan para obtener, traducir, revisar y exportar contenido de vuelta al sistema de origen. Las ganancias en productividad por sí solas son significativas y, cuando se combinan con el ahorro de costes asociado con el uso de la traducción automática (MT) en primer lugar, el ROI resultante puede ser espectacular.

Por el contrario, cuando usas MT como un motor independiente que no vive en el mismo sistema que tu contenido, estás añadiendo efectivamente una capa extra de complejidad al proceso de traducción—piensa en la molestia que supone subir archivos manualmente o descargar los resultados. Los cuellos de botella resultantes, los flujos de trabajo desarticulados y la falta de visibilidad sobre todo el proceso inevitablemente afectan el tiempo de entrega y la precisión de tus traducciones.

Toma el caso de DeepL como un motor de MT completamente gestionado en un sistema de gestión de traducción empresarial como Phrase TMS. El sistema utiliza automáticamente el mejor motor de traducción automática para cada trabajo, y su solución basada en IA filtra el contenido que no debería ser traducido:

• No tienes que preocuparte por la configuración técnica: Simplemente pon el interruptor en «on» para habilitar automáticamente el motor para tus idiomas y empezar a sacar partido de su potencial de inmediato.
• Usa DeepL solo para el contenido más adecuado: Aunque DeepL es un motor muy potente, no hay garantía, no todos los dominios y pares de idiomas se beneficiarán de la misma manera. La función Autoselect de Phrase te permite habilitar múltiples motores de traducción automática a la vez y asignarlos automáticamente al contenido que mejor se ajuste a sus capacidades.
• Aprovecha los glosarios: Puedes gestionar todos tus glosarios de traducción automática y terminología directamente en el TMS, y DeepL los utilizará para garantizar que todas tus traducciones estén alineadas con el estilo de tu empresa. Esto también funciona para otros motores de MT integrados.
• Disfruta de MT ilimitado para la posedición en todos los motores: Aunque DeepL ofrece traducción automática ilimitada como una solución independiente, con Phrase TMS puedes disfrutar del mismo beneficio para todos los motores totalmente gestionados.

DeepL es tan bueno como lo utilices.

Está claro que DeepL ha recorrido un largo camino desde sus humildes comienzos, y hoy se puede usar para generar rápidamente traducciones de alta calidad para una variedad de casos de uso.

Sin embargo, para desbloquear su verdadero potencial, necesitas usarlo para el tipo correcto de contenido, con diferentes niveles de posedición según el caso de uso y por supuesto dentro de la tecnología adecuada. Un sistema de gestión de traducción como Phrase TMS es el contexto perfecto para este propósito, permitiéndote acceder a todas las características que hacen brillar a DeepL.