La combinación de traducción automática (TA) con el aprendizaje automático autoadaptativo (AA) permite un nuevo paradigma de asistencia con máquinas. Estos sistemas aprenden de la experiencia, la inteligencia y los conocimientos de sus usuarios humanos, con lo que mejoran la productividad trabajando junto a ellos, haciendo sugerencias y mejorando la precisión con el tiempo.

El resultado neto es que los revisores humanos producen mucho más contenido, con casi el mismo nivel de calidad, por una fracción del tiempo y costo. Con la asistencia de máquinas, los clientes pueden ahorrar hasta la mitad (o más) del precio de los servicios tradicionales de traducción humana de alta calidad. O si estás acostumbrado a la traducción automática y no te han satisfecho los resultados, ve cómo se eleva drásticamente la calidad de tu traducción con un aumento marginal del precio.

Estudio de caso: traducción de portal de viajes

Un sitio web muy grande de viajes y recorridos turísticos quería localizar 1,77 millones de palabras de contenido de su catálogo en seis idiomas en dos semanas. El plazo apremiante era para poder tener listo el contenido para las vacaciones de verano de millones de usuarios globales, con más destinos y nuevas actividades. Para cumplir el objetivo con éxito había que movilizar un equipo de profesionales de alta calidad, plenamente empoderado con tecnologías de asistencia automática sólidas.

e2f, con sus oficinas centrales en San José, California, y más de 15 años de éxito en la industria de la traducción y la localización, aportó el «capital humano» para el proyecto. Su equipo estaba compuesto de más de 100 traductores, editores y revisores con experiencia, además de siete gerentes de proyectos y un ingeniero de localización sénior.

Lilt, con sede en Palo Alto, California, aportó el motor de traducción para el proyecto. Lilt se fundó en 2015 y tiene una plataforma tecnológica que incorpora la investigación más reciente del procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), la interacción persona-computadora (IPC) y el aprendizaje automático (AA).

La plataforma de Lilt demostró ser sumamente valiosa para complementar al personal humano de e2f, ya que aumentó la velocidad de traducción mucho más allá de 335 palabras por hora, que es la velocidad promedio de la industria. El proceso de automatización requería transformar los documentos de origen de Excel a un formato compatible para el procesamiento automático, que luego se cargaron a las cuentas correctas de Lilt a través de scripts que llamaron a las API de Lilt. Después de que se hicieron las traducciones en Lilt, se generó el producto y se transformó nuevamente en documentos de Excel en los idiomas de destino. 

Los traductores humanos podían entonces aceptar o modificar estos segmentos. Si se rechazaban las sugerencias de Lilt, las traducciones humanas aprobadas se introducían de nuevo al sistema, que aprendía de la perspectiva y la experiencia del humano. Este bucle de retroalimentación positiva permitió una traducción más rápida y precisa con el tiempo, ya que los traductores humanos enseñaron contextualmente al sistema las traducciones preferidas de términos y frases.

La reacción del cliente fue sumamente positiva. La cantidad de errores fue baja en comparación con las soluciones tradicionales de traducción automática y la calidad estuvo al nivel de las traducciones humanas estándar. Si bien el plazo era de dos semanas, el proyecto se terminó en 10 días.

Las ganancias de productividad de Lilt nos ayudaron a presentar la oferta ganadora en el proyecto de traducción más grande de la historia de nuestra empresa y terminar antes de lo previsto y dentro del presupuesto.

— Michel Lopez, director general de e2f

Esta fue la primera vez que equipos de traductores entrenaron un sistema de TA de forma colectiva, interactiva y en tiempo real. El proyecto demostró que la tecnología de traducción automática adaptativa está lista para la producción a gran escala.

— Spence Green, director general de Lilt