Cuatro casos en los que la traducción automática es genial (y cuatro en los que no lo es)

Traducción de un post en el blog de una agencia suiza

¿Cuándo es la traducción automática neural (TAN) la opción correcta y por qué? ¿Qué tipo de traducciones generadas por ordenador requieren una simple postedición (PES) y cuáles requieren una postedición integral (PEI)? ¿Y cómo sabes cuando la traducción automática simplemente no puede con la tarea? Tenemos las respuestas para usted aquí mismo.

El concepto de TAN ha cambiado radicalmente la industria de la traducción en los últimos años. Gracias a un profundo aprendizaje, los motores de TAN actuales son capaces de almacenar enormes cantidades de información sobre palabras y frases de textos de entrenamiento y luego utilizarla para el proceso de traducción. El resultado son traducciones fluidas y cada vez más naturales. Pero, ¿qué modos de comunicación y tipos de textos son adecuados para la traducción automática y cuáles no? ¿Y la traducción resultante requerirá PES (que corrige sólo los errores más graves) o PEI (un proceso de revisión más profundo)?

Empecemos con cuatro casos en los que la TAN es adecuada:

Comunicaciones internas

La TAN es una buena opción para los textos que están destinados a ser utilizados dentro de una empresa, como los correos electrónicos internos, las actas y las noticias de la intranet. La PES es suficiente para fines internos; lo único que importa es que el texto pueda ser entendido por todos los que lo lean.

Contenido generado por el usuario

Los textos creados por los usuarios o clientes, como las revisiones de productos, las secciones de comentarios y opiniones en las entradas de los blogs de las empresas, también pueden ser traducidos con La TAN. Estos también sólo requieren una PES para cumplir con su propósito informativo.

Información sobre el producto

La TAN le permite manejar eficientemente grandes cantidades de texto. La PEI debe utilizarse cuando se trata de información fundamental sobre el producto, como los ingredientes o los datos clave. Esto requiere una edición más extensa porque, por ejemplo, hay que comprobar las unidades de medida externas. La información del producto no debe confundirse con las descripciones del producto, que están escritas de una manera mucho más descriptiva y emocionalmente atractiva y, por lo tanto, no son adecuadas para la TAN.

Manuales de usuario

La TAN también es ideal para los manuales de usuario que son puramente informativos. Como en los otros ejemplos, una IA entrenada a través de un aprendizaje profundo proporciona la base necesaria para estas traducciones. Es la única manera de garantizar la corrección de los hechos. Los manuales de usuario también requieren PEI para asegurar que están libres de errores.

Ahora hablemos de los casos en los que la traducción automática no es la mejor solución:

Textos de marketing

Los textos creativos, especialmente los eslóganes y anuncios, suelen estar plagados de juegos de palabras, expresiones idiomáticas, ironía y otros recursos retóricos, con el fin de atraer al cliente emocionalmente. En su estado tecnológico actual, la TAN no es capaz de reproducir tales estrategias estilísticas. Los textos de marketing incluyen boletines, blogs y posts generales relacionados con una campaña específica. Este tipo de textos requieren más que una simple traducción: requieren una transcreación, una adaptación creativa del texto dirigida al mercado objetivo pertinente.

Textos especializados

Aunque una memoria de traducción puede ser alimentada con conocimientos especializados en forma de una base de datos terminológica, la tecnología no está lo suficientemente avanzada como para traducir correctamente las oraciones enrevesadas que se encuentran en los textos complejos. Esto se debe en parte a la cuestión de la cohesión del texto: la traducción automática puede traducir con fluidez las frases individuales, pero no tiene en cuenta las relaciones entre ellas. Carece del contexto de todo el documento, por lo que no puede traducir de forma consistente términos técnicos en varias frases. La traducción automática también es incapaz de usar términos específicos de forma selectiva o de explicarlos cuando aparecen por primera vez.

Sitios web y aplicaciones

Un sitio web debe ser fácil de navegar, desde la página de inicio hasta la última subpágina. Lo mismo se aplica a las aplicaciones de los dispositivos. Es necesario crear enlaces de texto y establecer una cierta experiencia de usuario, otra área que la traducción automática no puede tratar en su estado actual.

Discursos y presentaciones

Las versiones escritas de los discursos, por ejemplo, para un evento de la empresa, una presentación comercial o un lanzamiento, son similares a los textos de marketing en cuanto a los dispositivos retóricos que utilizan. El énfasis, la ironía y los juegos de palabras creativos se perderían en la traducción automática, y con ellos, el impacto de un discurso.

En conclusión: La TAN es la elección correcta para textos que no necesitan apelar a las emociones. El nivel de calidad que se espera del texto de destino es, por lo tanto, menor, ya que está destinado a fines puramente informativos. La calidad de la traducción automática siempre depende de la profundidad con la que se ha entrenado la tecnología: la máquina primero necesita ser alimentada con los textos de origen y entrenada con ellos para que el aprendizaje profundo tenga éxito. En el caso de textos creativos y textos con una estructura específica, ya sea dentro de un documento o a través de varios, se debe dejar la traducción a un experto en traducción humana.

Fuente: Four instances where machine translation is great (and four where it isn’t)