Mettere in pratica l'intelligenza artificiale

Nel settore della traduzione c'è stato un aumento dell'interesse per le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Tuttavia, mentre le aziende sono ansiose di sperimentare questa nuova tecnologia, ci sono anche molte domande su come mettere in pratica la traduzione AI in modo efficace. Se stai cercando suggerimenti e best practice, questi webinar della Global Ready Conference 2024 di Smartling sono un buon punto di partenza.

Per prima cosa, ascolta Liliana Pardo-Becerra, senior manager della localizzazione di Vimeo, e Juan Muñiz, senior manager della localizzazione di Bluebeam, su come stanno sperimentando l'intelligenza artificiale per fare di più con meno. Discutono delle loro pratiche attuali e di cosa c'è nella loro roadmap di traduzione basata sull'intelligenza artificiale.

Quindi, unisciti al gruppo di esperti di localizzazione interni di Smartling, tra cui Andrew Batwash (Director of Language Services), Valerie Dehant (Senior Director of Language Services) e Olga Beregovaya (Vice President of AI), mentre discutono di come scalare il tuo programma di garanzia della qualità e misurare la qualità in un mondo guidato dall'intelligenza artificiale.

Colmare il divario: un momento di esplorazione e scoperta

Bluebeam sviluppa soluzioni tecnologiche per l'architettura, l'ingegneria e l'industria delle costruzioni. Il suo team di localizzazione è composto da quattro persone e i prodotti dell'azienda sono attualmente disponibili in 14 lingue.

Vimeo offre alle persone di tutto il mondo una piattaforma per creare, modificare e condividere video. Il suo team di localizzazione composto da due persone è responsabile della traduzione dei contenuti dell'azienda di software video in sette lingue e sta cercando di espandersi in altre lingue in futuro.

Nel descrivere le loro incursioni nella traduzione dell'intelligenza artificiale, Liliana Pardo-Becerra (di Vimeo) e Juan Muñiz (di Bluebeam) hanno affermato di aver adottato un approccio cauto. Vogliono sfruttare le nuove tecnologie, ma mantenere gli standard di qualità è fondamentale.

Immergendo le dita dei piedi

I team di localizzazione di entrambe le società hanno iniziato a sperimentare l'intelligenza artificiale nell'ultimo anno circa. Volevano vedere come sfruttare i progressi basati sull'intelligenza artificiale insieme alla traduzione automatica (MT) per fare di più con meno.

Per Bluebeam, i loro esperimenti si sono concentrati sull'utilizzo di un flusso di lavoro di post-editing MT e umano per il materiale di supporto tecnico. I risultati finora sono stati promettenti: sono stati soddisfatti della qualità e sono stati in grado di ridurre i tempi di consegna da una media di nove giorni a cinque.

All'inizio di quest'anno, Vimeo ha investito nella formazione sui motori personalizzati per MT. Come Bluebeam, Vimeo ha iniziato a sperimentare prima con i contenuti di supporto e il team di localizzazione è stato molto soddisfatto del risultato.

Tuttavia, Liliana Pardo-Becerra e Juan Muñiz hanno entrambi sottolineato l'importanza di tenere aggiornati gli esperti di localizzazione umana. Le tecnologie di traduzione AI possono essere potenti, ma possono comunque introdurre errori. Per mitigare i rischi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale, Bluebeam e Vimeo utilizzano ancora esseri umani per rivedere e convalidare l'output tradotto.

Uno sguardo al futuro

Il prossimo passo per i team di localizzazione è esplorare quali altri tipi di contenuti potrebbero trarre vantaggio dalla traduzione basata sull'intelligenza artificiale. Ad esempio, entrambi hanno in programma di sperimentare l'inserimento di contenuti di marketing a bassa visibilità in un flusso di lavoro di traduzione automatica.

Inoltre, Vimeo ha espresso interesse a esplorare come l'intelligenza artificiale possa aiutarli a tradurre determinate risorse visive e contenuti video. Ciò che sarebbe molto dispendioso in termini di tempo, risorse e denaro da tradurre utilizzando strumenti e flussi di lavoro tradizionali potrebbe ora essere più fattibile con l'intelligenza artificiale, soprattutto alla luce dei risparmi di tempo e costi che stanno già riscontrando adottando questa nuova tecnologia.

Infine, Bluebeam e Vimeo sono entusiasti di capire in che altro modo l'intelligenza artificiale può aiutare loro e i loro colleghi a svolgere il proprio lavoro in modo più efficiente al di fuori del flusso di lavoro di traduzione. Dall'utilizzo dell'intelligenza artificiale per creare o internazionalizzare i contenuti di origine alla preparazione dei file per la traduzione e all'alleggerimento dei carichi di lavoro amministrativi, le possibilità abbondano.

Scalabilità verticale garantendo al contempo la qualità della traduzione

Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale stanno aiutando Vimeo, Bluebeam e altri a scalare le loro attività di traduzione. Tuttavia, la generazione di un numero sempre maggiore di contenuti multilingue comporta delle sfide, tra cui il modo in cui garantire che i programmi di gestione della qualità tengano il passo. Gli esperti di Smartling Andrew Batwash, Valerie Dehant e Olga Beregovaya discutono di come scalare garantendo al contempo la qualità della traduzione in questo mondo di intelligenza artificiale. Ecco solo alcune delle loro intuizioni.

La qualità diventerà la priorità assoluta

Poiché ci affidiamo sempre più a soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, Smartling prevede che i costi di traduzione e i tempi di consegna delle traduzioni diminuiranno. Di conseguenza, la qualità diventerà la metrica chiave per misurare il ROI della traduzione in relazione agli obiettivi aziendali e il raggiungimento del giusto livello di qualità per determinati tipi di contenuti diventerà molto importante.

La domanda a cui le aziende e i loro fornitori di servizi linguistici dovranno rispondere sarà la seguente: come possiamo implementare i processi di gestione della qualità nel posto giusto per i contenuti giusti per portarli al giusto livello di qualità per un pubblico e un mercato specifici?

Avanti con le nuove tipologie di errore

Le soluzioni di traduzione basate sull'intelligenza artificiale, come la traduzione automatica e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), si stanno dimostrando molto promettenti. Molte aziende sono entusiaste di sfruttare l'intelligenza artificiale in diversi punti del flusso di lavoro di localizzazione: in effetti, ci sono una miriade di possibilità, dall'automazione alla traduzione alla creazione di contenuti localizzati.

Ma, sebbene questi strumenti siano impressionanti e possano produrre risultati di alta qualità, è importante tenere a mente i loro limiti attuali. Ad esempio, come con qualsiasi soluzione di traduzione, c'è il rischio che gli errori possano sfuggire e apparire nel contenuto localizzato. Questi errori, tuttavia, non sono necessariamente gli stessi errori di stile e terminologia che i professionisti della localizzazione sono abituati a cercare e correggere. Andrew Batwash e Olga Beregovaya citano diverse nuove tipologie di errore a cui prestare attenzione: allucinazioni, tossicità nella traduzione automatica, traduzioni culturalmente appropriate, responsabilità del copyright, pregiudizi intrinseci dell'output dell'IA e altro ancora.

L'attuale quadro di riferimento per la qualità della traduzione deve evolversi per gestire la qualità alla luce di queste nuove tipologie di errore. Inoltre, le aziende dovranno mettere in atto processi di gestione della qualità agili per garantire di poter identificare e affrontare questi tipi di errori.

È qui che un'agenzia di traduzione tecnologicamente avanzata come Smartling può aiutare: strumenti di qualità sono integrati nel sistema di gestione delle traduzioni di Smartling. Questi strumenti sono in grado di applicare framework di valutazione riconosciuti dal settore, che sono molto personalizzabili e saranno in grado di evolversi con la nuova tecnologia. Smartling può anche aiutarti a impostare il tuo programma di gestione della qualità in modo da essere nella migliore posizione possibile per massimizzare i tuoi guadagni da queste entusiasmanti tecnologie riducendo al minimo i rischi.

Il ruolo del traduttore

Anche se può sembrare che le macchine stiano prendendo il sopravvento, i traduttori umani hanno ancora un ruolo importante da svolgere. In effetti, i traduttori sono più importanti che mai.

Valerie Dehant approfondisce questo punto: "I linguisti altamente qualificati sono più importanti perché stanno davvero alimentando e addestrando la macchina e i modelli di intelligenza artificiale. Ogni input che apportano aiuterà a risolvere quei pregiudizi che vediamo nella traduzione dai modelli".

Descrive poi come Smartling vede il ruolo del linguista – sia traduttori che valutatori di qualità – in questo nuovo mondo di intelligenza artificiale: il linguista diventerà più simile a un copilota per i modelli di intelligenza artificiale. Sebbene le possibilità per l'intelligenza artificiale siano infinite, è chiaro che gli esseri umani saranno necessari per garantire che i dati di addestramento del modello siano di qualità di prim'ordine e per rivedere, verificare i fatti e valutare determinati tipi di contenuti tradotti. Non solo, ma altri tipi di contenuti, come quelli che richiedono un bel po' di pensiero creativo per essere localizzati (ad esempio, contenuti di marketing di alto profilo), richiederanno comunque un tocco umano per molti anni a venire.

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Vuoi saperne di più su come mettere in pratica l'intelligenza artificiale? Guarda la Global Ready Conference di quest'anno nella sua interezza. Tutte le sessioni sono disponibili su richiesta qui.