¿Estás considerando la traducción automática (MT) para tu organización? Si deseas traducir de forma más eficiente utilizando una herramienta de traducción asistida por computadora, pero primero quieres conocer lo básico sobre la traducción automática, estás en el lugar correcto.

Tal vez desees recopilar más información sobre la traducción con software antes de dar el paso. Por ejemplo, podrías preguntarte: “¿Cuándo debería usar la traducción automática y cuándo contratar a un traductor humano?”. En este artículo, respondemos esta pregunta y más.

Descubre todo lo que necesitas saber sobre la traducción automática a continuación.

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¿Qué es la traducción automática?

La traducción automática, en su forma más pura, es la traducción de idiomas realizada por una computadora que utiliza tecnología de inteligencia artificial generativa neuronal, sin ayuda humana.

¿Cómo funciona la traducción automática?

La traducción automática (MT) utiliza software para convertir texto o voz de un idioma (idioma de origen) a otro idioma (idioma de destino). Es una traducción generada por computadora, lo que significa que es una traducción automatizada sin participación humana.

Hoy en día, la mayoría de las traducciones automáticas se generan utilizando software de redes neuronales. Generalmente, utilizan contenido existente (y nuevo) para entrenar modelos de lenguaje sobre cómo realizar traducciones.

Tipos de traducción automática

La (MT) tradicional usa probabilidad para adivinar la mejor traducción para un texto dado. De hecho, hay varias maneras de hacerlo, todas desarrolladas a partir del procesamiento de lenguaje natural (NLP).

NLP es una rama de la inteligencia artificial (IA). Se enfoca en enseñar a las computadoras a comprender el texto y las palabras habladas de la misma manera que lo hacen los humanos. NLP tiene muchas aplicaciones, incluida la detección de spam, chatbots virtuales, correctores automáticos de gramática y, por supuesto, la traducción.

Estos son los tipos de traducción automática en NLP:

1. Traducción automática basada en reglas (RBMT): 1970-1990

La traducción automática basada en reglas comienza con expertos en idiomas que desarrollan reglas de gramática e idioma para que las siga la máquina. También utiliza diccionarios que se pueden personalizar para un tema o industria en particular. Este tipo de traducción automática examina palabras individuales.

2. Traducción automática estadística (SMT): 1990-2010
   

La traducción automática estadística toma grandes cantidades de texto traducido por humanos y las utiliza para encontrar la mejor traducción para un texto dado. Este tipo de traducción automática utiliza secuencias más largas de palabras o frases como unidades.

3. Traducción automática neuronal (NMT): 2014-Presente
   

La traducción automática neuronal es como la traducción automática con inteligencia artificial. Utiliza funciones más recientes de inteligencia artificial, en particular el aprendizaje profundo. En pocas palabras, las herramientas NMT utilizan redes neuronales similares a las neuronas del cerebro humano. Esto le permite a la herramienta categorizar datos en grupos y capas. Como resultado, puede incorporar el contexto de oraciones y párrafos en lugar de palabras individuales o frases cortas.

4. Traducción automática adaptativa

La traducción automática adaptativa permite que una aplicación de (MT) aprenda de las correcciones realizadas por una persona y mejore su precisión con el tiempo. Es una tecnología relativamente reciente y utiliza activos de traducción, como memorias de traducción y bases de términos, para producir mejores traducciones.

El futuro de la traducción automática

Podemos esperar ver más sistemas de (MT) que ofrezcan aprendizaje automático “al instante”. Esto significa que la traducción automática utilizará inteligencia artificial para realizar aprendizaje automático y producir traducciones personalizadas durante la solicitud de traducción real, en lugar de hacerlo de antemano.Lee más sobre el futuro de la traducción automática.

Motores de traducción automática

Cuando se trata de motores de traducción automática, Google suele ser el primero que viene a la mente. Sin embargo, no es el único. 

Google y Microsoft ofrecen experiencias de usuario similares. Son competentes en producir traducciones semi-precisas rápidamente y cubren muchos idiomas, incluidos los idiomas de bajos recursos que se encuentran en África y el Medio Oriente.

Mientras que AWS y OpenAI ahora ofrecen una experiencia diferente. Ambos generan traducciones personalizadas utilizando tus activos (como memorias de traducción y bases de términos) que requieren menos edición posterior. OpenAI incluso puede usar imágenes para influir en una traducción. El inconveniente es que las traducciones tardan más en producirse, ya que realizan aprendizaje automático durante el proceso de traducción.

Como vimos anteriormente, la (MT) funciona con grandes cantidades de datos. Por lo tanto, tiene sentido que los motores de traducción automática más utilizados pertenezcan a empresas que manejan grandes cantidades de texto:

• Google
• Microsoft
• Amazon (AWS)
• DeepL
• OpenAI

Nuevas empresas de tecnología de IA, como OpenAI, están ofreciendo un nuevo sistema basado en redes neuronales que utiliza arquitecturas y técnicas subyacentes diferentes para traducir texto en comparación con los sistemas de traducción automática tradicionales.

Al igual que AWS, OpenAI aplica aprendizaje automático en tiempo real a las traducciones. Sin embargo, OpenAI captura y reproduce el lenguaje lingüístico complejo (como modismos, coloquialismos y orden de palabras) de manera más precisa que los sistemas tradicionales de traducción automática neuronal. Las traducciones generadas por OpenAI son más fluidas y naturales que las producidas por Google, Microsoft y AWS.

Beneficios de la traducción automática

La traducción automática(MT) puede ser de gran ayuda para tu organización. Aquí tienes los 3 beneficios más impactantes:

1. Ahorra mucho tiempo-Produce traducciones en segundos y minutos. 

Un ser humano puede traducir en promedio entre 2500 y 3500 palabras al día. Las herramientas de traducción automática pueden traducir documentos completos en cuestión de segundos.

Ten en cuenta que es posible que necesites que una persona edite posteriormente las traducciones automáticas. Algunos proveedores han encontrado que los usuarios solo cambian hasta el 10 % de una traducción automática.

2. Reduce significativamente los costos relacionados con la traducción

Dado que las traducciones automáticas requieren mucho menos tiempo y menos participación humana, puedes ahorrar en grandes costos para producir traducciones. Las organizaciones han visto un ahorro significativo en los costos gracias a su inversión en sistemas de gestión de traducción, y han podido traducir más contenido en más idiomas como resultado.

3. Mejora la calidad de la traducción
   

El software de traducción automática puede integrarse con glosarios (ver: Gestión terminológica) y memorizar términos clave mientras traduce. Luego, puede reutilizar estas traducciones en contexto cuando sea necesario para mantener una mayor coherencia y precisión (ver: Memoria de traducción). Todo esto funciona en conjunto con el aprendizaje automático dinámico para ofrecer mejoras continuas en la calidad de la traducción.

Traducción automática frente a traducción humana

Es evidente que hay muchas ventajas en la traducción automática. ¿Entonces tiene sentido contar aún con traductores humanos? Veamos las opciones y cuándo tiene sentido usar cada una.

Herramientas de traducción automática genéricas

Las herramientas genéricas de traducción automática incluyen (entre otras) Google Translate, DeepL o Microsoft Bing Translator.

En muchos casos, estos sistemas de traducción listos para usar funcionan bien. Son excelentes para comprender el contexto general y producir “primeros borradores” respetables de contenido más complejo. Cuando se combinan con memorias de traducción, los usuarios pueden obtener una calidad aún mejor y mayores ganancias de productividad, ya que pasan menos tiempo revisando sus traducciones automáticas.

Estas herramientas son útiles para todos, desde un usuario ocasional que solo necesita comprender una idea aproximada de un texto hasta un administrador escolar que traduce documentos del Programa de Educación Individualizado (IEP). Son ideales para traducir una gran cantidad de texto en muy poco tiempo.

Estas herramientas fallan a veces, y pueden provocar una risa como mucho o ser algo embarazoso como mínimo, pero en general son útiles para muchos.

Herramientas de traducción automática personalizables

Las herramientas de traducción automática personalizables son mucho más precisas y fiables, y pueden reducir en gran medida la necesidad de pos-editar las traducciones automáticas. Los usuarios pueden producir traducciones con calidad casi humana. Las utilizan organizaciones que producen su propio contenido y tienen recursos para ayudar a las herramientas a aprender. Puedes entrenarlas dentro de tu campo y con tu terminología.

Como resultado, el producto es mucho más fiable y sigue mejorando con el tiempo a medida que trabajas más con él. Sin embargo, deberás hacer un trabajo preliminar para obtener los mejores resultados.

Traductores humanos

Con todas estas excelentes herramientas a nuestra disposición, los traductores humanos utilizan herramientas de traducción asistida por computadora para casi todos los proyectos, incluido el software de traducción automática.

Después de todo, es mucho más rápido editar posteriormente que traducir todo desde cero, y cuando también tienes un software de gestión terminológica y memoria de traducción, el proceso de trabajo se vuelve mucho más rápido y sencillo.

Sin embargo, todavía hay algunos proyectos en los que puede ser mejor evitar la traducción automática sin la intervención humana:

• Textos creativos: una aplicación de traducción automática no podrá reflejar el estilo, los matices o las expresiones idiomáticas, que abundan en los textos creativos.
• Textos con lenguaje complicado: a menos que tengas uno personalizable de alta calidad, las herramientas de traducción automática no funcionan bien con oraciones largas y gramática complicada.
• Textos con alto riesgo: en campos como el derecho, la medicina o las finanzas, los errores producidos solo por el software de traducción automática pueden tener consecuencias desastrosas.

¿Qué es mejor: traducción automática o traducción humana?

Al final, elegir entre un software de traducción automática y un traductor humano depende del tipo de texto que tengas y de los objetivos de traducción de tu organización.

La traducción automática produce patrones de errores de traducción: corrige los patrones y corregirás muchos errores. Los traductores humanos pueden pensar y reconocer el contexto mejor, aunque también cometen errores aleatorios que otro ser humano suele tener que corregir.

En la mayoría de los casos, no siempre se trata de “una u otra”. Muchas organizaciones invierten en sistemas de gestión de traducción y trabajan con traductores humanos. Estas herramientas son excelentes para organizaciones que emplean empleados bilingües y quieren optimizar, crecer y escalar sus necesidades de traducción, ya que los traductores pueden producir más traducciones en menos tiempo.

Mejores prácticas para la pos-edición de la traducción automática

Las herramientas de traducción automática pueden realizar una gran parte del trabajo de traducción sin ayuda humana. Sin embargo, en algunos casos aún necesitarás que alguien edite posteriormente para verificar la precisión y corregir cualquier error.

Esto seguirá tomando mucho menos tiempo y dinero que un traductor humano trabajando en todo el texto. Utiliza estas mejores prácticas para la pos-edición de traducción automática para maximizar la eficiencia.

1. Comienza con el texto original

Optimizar la pos-edición de la traducción automática(MT) en realidad comienza antes de que el software vea el texto.

Cuando sea posible, es una buena idea optimizar el texto original para la traducción automática. El lenguaje ambiguo, las inconsistencias y los errores pasados por alto pueden convertirse en grandes problemas al traducir a varios idiomas. Esto es aún más importante para la traducción automática, que tiene limitaciones y funciona mejor con contenido claro y conciso.

Sigue estas pautas para mejorar la calidad del resultado de la traducción automática:

• Corrige cualquier error ortográfico o gramatical.
• Usa un formato y una terminología consistentes.
• Mantén las oraciones con menos de 20 palabras y gramática simple.
• Evita los matices, el sarcasmo o las metáforas (no se puede traducir un chiste, pero casi todas las culturas tienen uno similar).
• Escribe las fechas en un formato no numérico (¿es el 01/05 el 1 de mayo o el 5 de enero?).
• No mezcles voces activas y pasivas.
• Ten cuidado con las palabras con múltiples significados.
• Crea un glosario para usarlo como base de términos para la traducción automática.

Aprende más sobre como mejorar la calidad de tus traducción automática 

2. Elige la mejor herramienta de (MT)

Hay muchas herramientas entre las que elegir, y se desarrollan nuevas constantemente. Sin embargo, no todas las herramientas son iguales y algunas son simplemente mejores que otras. Depende del proyecto. Por ejemplo, Phrase y Lokalise son mejores para traducir aplicaciones de software, mientras que Pairaphrase está optimizado para archivos de Microsoft y Adobe.

Elegir una herramienta de traducción automática de alta calidad y efectiva para tu organización te ahorrará mucho tiempo, dinero y esfuerzo.

Algunos programas de software podrían ser más adecuados para ciertos pares de idiomas o temas. Ten en cuenta las necesidades de tu organización y evalúa diferentes motores de traducción automática(MT). Este análisis puede llevar algo de tiempo, pero será muy rentable a largo plazo.

3. Decide entre la pos-edición ligera (LPE) o la pos-edición completa (FPE)

Puedes realizar la pos-edición simplemente hojeando o revisando el texto durante horas o días. Cuánta pos-edición necesites dependerá del proyecto, el tiempo, el costo y la calidad necesaria.

• Pos-edición ligera (LPE): modificas la traducción automática(MT) solo cuando sea absolutamente necesario para asegurarte de que el texto sea legible y preciso. Haces la menor cantidad de cambios posible, centrándote en aquellos que podrían llevar a malentendidos o impedir el propósito del texto. Este enfoque es el más rápido y rentable.

• Pos-edición completa (FPE): revisas y modificas minuciosamente el texto para asegurarte de que no haya errores de ningún tipo. Esto incluye consistencia de estilo y tono, errores gramaticales y ajustes culturales apropiados (como expresiones idiomáticas). Una traducción automática completamente pos-editada debe sonar completamente natural, como si se hubiera escrito originalmente en el idioma de destino.

Este enfoque es mucho más lento y costoso, pero obtendrás un producto de muy alta calidad.

4. Utiliza herramientas CAT

La pos-edición de traducción automática puede ser realizada por un traductor o un colega bilingüe. Hoy en día, pueden (y deberían) recibir ayuda del software. Las herramientas de traducción asistida por computadora (CAT) son una excelente opción. Ofrecen una amplia gama de funciones para ayudar con el proceso de pos-edición.

Los pos-editores más eficientes aprovechan al máximo las herramientas CAT para maximizar la productividad. Las características que debes buscar en una herramienta CAT incluyen, entre otras:

• Traducción automática(MT)
• Múltiples motores de traducción automática
• Gestión terminológica
• Memoria de traducción
• Aprendizaje automático dinámico
• Seguridad a nivel empresarial
• Interfaz de usuario fácil de usar
• Formateo automático
• Colaboración en la traducción

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