¿Estás considerando la traducción automática (MT) para tu organización? Si deseas traducir de manera más eficiente utilizando una herramienta de traducción asistida por computadora, pero primero quieres aprender los conceptos básicos de la traducción automática, estás en el lugar adecuado.

Tal vez quieras 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 debería contratar a un traductor humano?” En este artículo, respondemos esta y otras preguntas.

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 utilizando tecnología de inteligencia artificial generativa, sin ayuda humana.

¿Cómo funciona la traducción automática?

La traducción automática (MT) utiliza software para convertir texto o discurso de un idioma (idioma de origen) a otro (idioma de destino). Es una traducción generada por computadora, es decir, una traducción automatizada sin intervención humana.

Hoy en día, la mayoría de las traducciones automáticas se generan mediante software de redes neuronales. Por lo general, utilizan contenido existente (y nuevo) para entrenar modelos de lenguaje que realizan las traducciones.

Tipos de traducción automática

La traducción automática tradicional utiliza probabilidades para adivinar la mejor traducción de un texto dado. Existen varios métodos, todos desarrollados a partir del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).

El NLP es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que enseña a las computadoras a comprender texto y palabras habladas de la misma forma que los humanos. Tiene muchas aplicaciones, como detección de spam, chatbots virtuales, corrección automática de gramática y, por supuesto, traducción.

Aquí están los tipos de traducción automática en NLP:

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

Este método se basa en expertos lingüísticos que desarrollan reglas gramaticales y de idioma para que las siga la máquina. También utiliza diccionarios personalizables para temas o industrias específicas y analiza palabras individuales.

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

Utiliza grandes cantidades de texto traducido por humanos para aprender la mejor traducción de una entrada dada. Este tipo de traducción trabaja con secuencias más largas de palabras o frases como unidades.

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

La NMT es como la traducción automática impulsada por IA. Utiliza funciones recientes de 

inteligencia artificial, particularmente el aprendizaje profundo.

Simplificando, las herramientas de NMT emplean redes neuronales similares a las del cerebro humano, lo que les permite categorizar datos en grupos y capas, incorporando el contexto de oraciones y párrafos completos en lugar de palabras o frases individuales.

4. Traducción automática adaptativa

Este método permite que la aplicación de traducción aprenda de las correcciones realizadas por un humano, mejorando su precisión con el tiempo. Es una tecnología reciente que utiliza activos como memorias de traducción y bases terminológicas para producir mejores traducciones.

El futuro de la traducción automática

Podemos esperar ver más sistemas de traducción automática que ofrezcan aprendizaje automático “en tiempo real”. Esto significa que la traducción automática utilizará inteligencia artificial para realizar aprendizaje automático y generar traducciones personalizadas durante la solicitud de traducción, en lugar de hacerlo previamente.

Lee más sobre el futuro de la traducción automática.

Motores de traducción automática

Cuando pensamos en motores de traducción automática, Google suele ser el primero que viene a la mente, aunque no es el único.

Google y Microsoft ofrecen experiencias similares, con traducciones rápidas y semi-precisas que cubren muchos idiomas, incluidos idiomas menos comunes. 

Mientras que AWS y OpenAI ofrecen una experiencia diferente. Ambos generan traducciones personalizadas utilizando tus recursos (como memorias de traducción y bases terminológicas), lo que reduce la necesidad de edición posterior. OpenAI incluso puede usar imágenes y fotografías para influir en la traducción. La desventaja es que las traducciones tardan más en producirse, ya que realizan aprendizaje automático durante el proceso de traducción.

Como vimos anteriormente, la traducción automática se alimenta de grandes cantidades de datos. Por lo tanto, tiene sentido que los motores de traducción automática más utilizados pertenezcan a empresas que manejan enormes volúmenes 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 diferentes a las de los sistemas tradicionales de traducción automática.

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

Beneficios de la traducción automática

La traducción automática puede beneficiar enormemente a tu organización. A continuación, se presentan los 3 beneficios más destacados de la traducción automática:

1. Ahorra mucho tiempo

Una persona puede traducir un promedio de 2,500-3,500 palabras al día, mientras que las herramientas de traducción automática pueden traducir documentos completos en cuestión de segundos.

Sin embargo, ten en cuenta que puede ser necesario que un humano edite posteriormente las traducciones automáticas. Algunos proveedores de traducción automática han observado que los usuarios solo cambian alrededor del 10 % del texto generado.

2. Reduce significativamente los costos relacionados con la traducción

La traducción automática requiere mucho menos tiempo y menor participación humana, lo que permite ahorrar significativamente en los costos. Muchas organizaciones han logrado traducir más contenido a más idiomas gracias a sus inversiones en sistemas de gestión de traducción.

3. Mejora la calidad de las traducciones

El software de traducción automática puede integrarse con glosarios (ver: Gestión de Terminología) y memorizar términos clave mientras traduce. Estos términos pueden reutilizarse en contexto, lo que garantiza mayor consistencia y precisión (ver: Memoria de Traducción). Todo esto, junto con el aprendizaje automático dinámico, mejora continuamente la calidad de las traducciones.

Traducciones automáticas vs. traducciones humanas

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

Herramientas genéricas de traducción automática

Las herramientas genéricas de traducción automática Incluyen Google Translate, DeepL o Microsoft Bing Translator.

En muchos casos, estos sistemas de traducción genéricos funcionan bastante bien. Son ideales para obtener una idea general (gisting) y generar traducciones iniciales respetables de contenido más complejo. Cuando se combinan con memorias de traducción, los usuarios pueden obtener una mejor calidad y mayores ganancias en productividad al dedicar menos tiempo a revisar las traducciones automáticas.

Estas herramientas son útiles para todos: desde un usuario casual que solo necesita entender aproximadamente un texto hasta un administrador escolar traduciendo documentos del Plan Educativo Individualizado (IEP). Son excelentes para traducir grandes volúmenes de texto en muy poco tiempo.

Claro, estas herramientas pueden cometer errores ocasionalmente, lo que puede resultar divertido en el mejor de los casos o un poco embarazoso en el peor. Sin embargo, en general, son consideradas útiles por muchos.

Herramientas personalizables de traducción automática

Son mucho más precisas y confiables, lo que reduce significativamente la necesidad de edición posterior. Estas herramientas pueden alcanzar una calidad de traducción cercana al nivel humano y son utilizadas por organizaciones que producen contenido propio y tienen los recursos para entrenarlas en su campo y terminología.

Aunque requieren un esfuerzo inicial, el resultado es más confiable y mejora continuamente con el uso.

Traductores humanos

A pesar de las herramientas avanzadas, los traductores humanos continúan utilizando software de traducción asistida en casi todos los proyectos, incluida la traducción automática.

Es mucho más rápido editar un texto generado por máquina que traducir todo desde cero. Además, con herramientas de gestión terminológica y memorias de traducción, el proceso de trabajo se vuelve más eficiente.

Sin embargo, hay proyectos en los que es mejor evitar depender únicamente de la traducción automática:

• Textos creativos: La traducción automática no puede captar el estilo, matices o expresiones idiomáticas, características esenciales de los textos creativos.
• Lenguaje complejo: Las herramientas de traducción automática no suelen manejar bien oraciones largas o gramática complicada.
• Textos críticos: En campos como el derecho, la medicina o las finanzas, los errores pueden tener consecuencias desastrosas.

¿Qué es mejor: traducción automática o traducción humana?

La elección entre traducción automática y humana depende del tipo de texto y los objetivos de traducción de tu organización.

La traducción automática genera patrones de errores que, al corregirlos, mejoran significativamente la calidad. Sin embargo, los traductores humanos aún pueden pensar y reconocer el contexto mejor, aunque también cometen errores aleatorios que generalmente necesitan ser corregidos por otro humano.

En la mayoría de los casos, no se trata de elegir entre una u otra, sino de combinarlas. Muchas organizaciones invierten en sistemas de gestión de traducción y trabajan con traductores humanos, optimizando así sus procesos para escalar sus necesidades de traducción de manera eficiente.

Mejores prácticas para la edición posterior de traducciones automáticas

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

Esto tomará mucho menos tiempo y dinero que si un traductor humano trabajara en todo el texto. Usa estas mejores prácticas para la edición posterior de traducciones automáticas y maximiza la eficiencia.

1. Comienza con el texto de origen

La optimización de la edición posterior de traducciones automáticas realmente comienza antes de que el software vea el texto.

Cuando sea posible, es buena idea optimizar el texto de origen para la traducción automática. Lenguaje ambiguo, inconsistencias y errores pasados por alto pueden complicar el proceso, especialmente al traducir a varios idiomas. Esto es aún más importante para la traducción automática, que funciona mejor con contenido claro y conciso.

Sigue estas pautas para mejorar la calidad de las traducciones automáticas:

• Corrige errores ortográficos o gramaticales.
• Usa un formato y terminología consistentes.
• Mantén las oraciones por debajo de 20 palabras con gramática simple.
• Evita matices, sarcasmos o metáforas (los chistes no se traducen, pero se pueden encontrar equivalentes en casi todas las culturas).
• Escribe las fechas en formato no numérico (¿01/05 es el 1 de mayo o el 5 de enero?).
• No mezcles voces activas y pasivas.
• Presta atención a las palabras con múltiples significados.
• Crea un glosario para usar como base terminológica en la traducción automática.

Aprende sobre como mejorar la calidad de tus traducciones automáticas

2. Elige la mejor herramienta para tus traducciones automáticas

Existen muchas herramientas de traducción automática, y continuamente se desarrollan nuevas. Sin embargo, no todas son iguales; algunas son mejores que otras dependiendo del proyecto.Por ejemplo, Phrase y Lokalise son ideales 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 eficaz para tu organización te ahorrará mucho tiempo, dinero y esfuerzo. 

Algunas herramientas pueden ser más adecuadas para ciertos pares de idiomas o temas. Considera las necesidades de tu organización y evalúa diferentes motores de traducción automática. Este análisis puede llevar tiempo, pero será muy rentable a largo plazo.

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

Puedes realizar una edición posterior revisando superficialmente o analizando el texto en detalle. La cantidad de edición necesaria dependerá del proyecto, el tiempo, el costo y la calidad requerida.

• Edición ligera (LPE): Modificas la traducción automática solo donde sea absolutamente necesario para garantizar que el texto sea legible y preciso. Haces el menor número de cambios posible, enfocándote en aquellos que podrían causar malentendidos o afectar el propósito del texto. Este enfoque es el más rápido y rentable.
• Edición completa (FPE): Revisas y modificas el texto a fondo para asegurarte de que no haya errores de ningún tipo. Esto incluye consistencia en estilo y tono, corrección de errores gramaticales y ajustes culturales adecuados (como expresiones idiomáticas). El resultado debería sonar completamente natural, como si se hubiera escrito originalmente en el idioma de destino. Este enfoque es más lento y costoso, pero ofrece resultados de alta calidad.

4. Usa herramientas CAT

La edición posterior de traducciones automáticas puede ser realizada por un traductor o un colega bilingüe. Hoy en día, deberían contar con ayuda de software. Las herramientas de traducción asistida por computadora (CAT) son una excelente opción, ya que ofrecen una amplia gama de funciones para facilitar el proceso de edición posterior.

Los editores más eficientes aprovechan al máximo las herramientas CAT para maximizar la productividad. Algunas características clave de una herramienta CAT incluyen:

• Traducción automática.
• Múltiples motores de traducción automática.
• Gestión de terminología.
• Memoria de traducción.
• Aprendizaje automático dinámico.
• Seguridad a nivel empresarial.
• Interfaz de usuario fácil de usar.
• Formateo automático.
• Colaboración en traducción.

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