Traduzione AI vs. Build: scegliere il percorso che favorisce il ROI

Approfondimenti di Laszlo Varga, Head of Research di Nimdzi Insights e Bryan Murphy, CEO di Smartling

Mentre l'intelligenza artificiale rimodella la traduzione, i responsabili della localizzazione si trovano di fronte a una domanda fondamentale: è meglio creare il proprio stack di traduzione basato sull'intelligenza artificiale o acquistare una piattaforma appositamente progettata?

Nella sessione 4 della serie AI Translation 101 di Smartling, il CEO di Smartling Bryan Murphy si è seduto con Laszlo Varga di Nimdzi per analizzare una delle decisioni di maggior impatto del settore. Insieme, hanno condiviso dati, lezioni duramente conquistate e un percorso realistico per i team sotto pressione esecutiva per utilizzare l'intelligenza artificiale, senza mettere a rischio la qualità, il marchio o il budget.

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Perché ChatGPT da solo non è sufficiente per la traduzione aziendale

Si è tentati di chiedere: "Perché non possiamo semplicemente usare ChatGPT per tradurre?"

Laszlo ha spiegato perché questo approccio raramente funziona su larga scala:

"Anche i modelli linguistici di grandi dimensioni più avanzati producono ancora il doppio degli errori della traduzione automatica", ha osservato, citando il benchmarking di Smartling.

Inoltre, ChatGPT non è addestrato sulla voce del tuo marchio, sulla guida di stile o sulla terminologia e comporta un alto rischio di allucinazioni, soprattutto in più prompt o sessioni. Soprattutto, alcune delle parti più importanti e più complesse della traduzione risiedono nei flussi di lavoro: l'integrazione dei sistemi di contenuto, la conservazione dei tag HTML, la gestione del contesto e il riutilizzo delle risorse linguistiche. ChatGPT da solo non offre nulla di tutto ciò.

Punto chiave: ChatGPT è potente per i consumatori, ma senza l'integrazione del flusso di lavoro e la salvaguardia del marchio, non è adatto per la traduzione su scala aziendale.

In che modo i top performer utilizzano effettivamente la traduzione basata sull'intelligenza artificiale

Bryan ha descritto come le aziende leader stiano strutturando la traduzione AI oggi:

• Automazione dei flussi di lavoro
• Creazione di motori con training personalizzato che utilizzano memoria di traduzione, glossario e guida di stile
• Aggiunta di stima della qualità, post-editing e rilevamento delle allucinazioni
• Indirizzamento dei contenuti a un essere umano quando necessario

Se strutturati correttamente, questi approcci producono risultati straordinari:

Bryan ha condiviso che i clienti di Smartling hanno quasi triplicato i contenuti tradotti, riducendo al contempo il costo per parola di circa il 60% e i tempi di consegna di oltre il 50%, rendendo Smartling 4 volte più veloce della media dei fornitori di servizi linguistici.

Punto chiave: Le piattaforme di traduzione AI appositamente progettate combinano l'automazione con la governance dei contenuti, sbloccando la scalabilità, i risparmi sui costi e i guadagni di qualità.

I costi nascosti della creazione della tua soluzione

Costruire internamente una soluzione di traduzione AI può sembrare allettante. Ma come ha avvertito Bryan:

"Avrai bisogno di un'ingegneria full-stack. Avrai bisogno di ingegneri dell'integrazione... Scienziati dei dati... un linguista computazionale... e risorse di controllo qualità per convalidare e formare ciò che hai appena fatto".

È relativamente facile prototipare una demo di traduzione. Ma la parte difficile (e la parte costosa) è trasformarla in una soluzione aziendale scalabile, conforme e sicura per il marchio.

Bryan ha aggiunto l'angolo opportunità-costo:

"Non c'è qualcosa di meglio che [i tuoi team interni] potrebbero fare che porterebbe effettivamente le entrate per la tua azienda?"

Punto chiave: Gli stack di traduzione fai-da-te spesso sottovalutano il vero costo e l'onere delle risorse. La combinazione di scalabilità, aggiornamento della soluzione per stare al passo con gli sviluppi tecnologici e manutenzione continua è spesso costosa quanto la build iniziale.

I rischi di saltare l'human-in-the-loop

Entrambi gli oratori hanno sottolineato che l'IA senza revisione introduce gravi rischi:

• Danni al marchio dovuti a traduzioni incoerenti o addirittura offensive
• Esposizione legale e di conformità: GDPR, contenuti regolamentati e frasi sensibili in determinati mercati
• Errori operativi: nessun audit trail, controllo delle versioni o gestione degli SLA

Come ha avvertito Laszlo:

"Quali sono alcuni dei rischi derivanti dall'utilizzo, ad esempio, di un output LLM grezzo senza una piattaforma o il post-editing? … Sono allucinazioni. È un pregiudizio. Si tratta di traduzioni errate o di traduzioni omesse, o in parole povere, di nessuna traduzione. A volte il modello linguistico di grandi dimensioni non restituisce nulla, forse una volta su mille. Ma se lo stai facendo su larga scala, è un numero abbastanza grande... E questo è il rischio operativo che stai correndo".

E Bryan ha riassunto il rischio del marchio in modo succinto:

"Nessun grande marchio è mai stato costruito sul 'abbastanza buono'. Questo è il punto centrale di tutto questo".

Key takeaway: Strumenti appositamente progettati, valutazione della qualità e post-editing rimangono essenziali per i contenuti ad alto rischio e ad alta visibilità.

Dire "sì" alla C-suite: il modo intelligente

Entrambi hanno convenuto che la risposta giusta alla pressione dei dirigenti non è "no", ma "sì, ed ecco come".

Bryan ha consigliato di inquadrare la traduzione dell'IA nello stesso modo in cui le aziende pensano all'IA per l'ingegneria del software: accelera l'output, ma nulla viene spedito alla produzione senza una revisione. Esegui il backup delle tue raccomandazioni con le metriche che interessano ai dirigenti:

• Volume dei contenuti: 2-8 volte più tradotti, a seconda dei flussi di lavoro
• Risparmio sui costi: 60% in meno di costo per parola
• Velocità: tempi di consegna 4 volte più rapidi

Punto chiave: Posiziona l'IA come un acceleratore controllato, non come una scorciatoia.

La conclusione

La sessione 4 di AI Translation 101 ha chiarito che la decisione di costruire o acquistare riguarda davvero il rischio, le risorse e i risultati.

• ChatGPT da solo non è pronto per l'uso della traduzione aziendale.
• Lavorare con una piattaforma di intelligenza artificiale appositamente progettata offre guadagni tangibili e un ROI misurabile.
• Costruirne uno proprio è costoso, complesso e raramente sostenibile.
• Gli strumenti di misurazione della qualità e di post-editing non sono negoziabili per il marchio e la conformità.

Come ha ricordato Laszlo al pubblico, "I clienti non vogliono comprare la traduzione. I clienti vogliono comprare clienti. Questa è la linea di fondo".

Con il giusto approccio, i team di localizzazione possono dire "sì" all'intelligenza artificiale, proteggendo al contempo la fiducia nel marchio, accelerando la produzione e dimostrando il ROI.

Se ti sei perso una parte della conversazione, riguarda l'intero webinar in qualsiasi momento o guarda il podcast mentre sei in movimento.

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