La inaccesibilidad de las alertas meteorológicas ha tenido consecuencias graves. Los sistemas de alertas federales, estatales y locales de un solo idioma han provocado que quienes no hablan inglés queden expuestos a un mayor riesgo durante condiciones meteorológicas peligrosas. Por ejemplo, un estudio de 2020 encontró que las advertencias de emergencia durante el incendio Thomas de California en 2017 estuvieron disponibles, inicialmente, solo en inglés, por lo que cientos de residentes latinos no recibieron información vital ni se enteraron de las evacuaciones.

Desafortunadamente, estos incidentes no son infrecuentes. Las barreras lingüísticas que bloquean alertas meteorológicas en todo el mundo han provocado que quienes no hablan inglés no se enteren de operativos de evacuación y terminen sufriendo lesiones graves o cosas peores. Sin traducciones para las alertas de emergencia, quienes no hablan inglés enfrentan una desventaja que amenaza su vida, ya que no tienen acceso a información importante como advertencias de inundación, rutas de evacuación y avisos sobre aire no seguro durante eventos meteorológicos extremos.

"Si hay un error de traducción en un informe meteorológico traducido y alguien toma una acción equivocada basada en esa traducción errónea, alguien podría resultar herido o incluso morir por ello", dijo a Axios Phil Stiefel, Líder de Soluciones en Lilt.

Sin embargo, organizaciones del sector público como el Servicio Meteorológico Nacional se están asociando con Lilt para cerrar la brecha de accesibilidad lingüística con tecnologías de traducción innovadoras. Herramientas como las memorias de traducción (TM) y la inteligencia artificial (IA) pueden ayudar en la entrega de traducciones en tiempo real a fin de enviar alertas más rápidamente y con mayor exactitud.

Según Axios:

“Al incorporar una mezcla de software y traductores humanos, la plataforma Lilt aprende de los lingüistas en tiempo real utilizando una red neuronal, es decir, un sistema informático que imita a grandes rasgos el funcionamiento del cerebro. Dicha red sigue aprendiendo y mejorando a medida que entran más datos en el sistema.

• El equipo que sostiene a Lilt, que a principios de este año recaudó una serie C de 55 millones de dólares, comercializa su velocidad de traducción a razón de al menos tres veces la velocidad de otros servicios similares, al tiempo que registra expresiones de jergas locales y dialectos regionales.

• El software es utilizado por pronosticadores humanos en la oficina de pronóstico del NWS, con un motor de IA que sugiere traducciones a los traductores mientras almacena activamente todas sus entradas.

"De estos proyectos [piloto de IA] [con Lilt ] esperamos entender la viabilidad de aplicar la automatización para aumentar la eficiencia en los tiempos de entrega de las traducciones, reduciendo al mismo tiempo la carga de trabajo de nuestro personal, sobre todo durante eventos meteorológicos peligrosos críticos", dijo Mónica Bozeman, líder de traducción automatizada en la Oficina de Procesamiento Central del NWS, la cual comparte con Axios.

Mirando hacia el futuro, la tecnología avanzada y la asociación estratégica de Lilt con el Servicio Meteorológico Nacional (National Weather Service o NWS) tendrán un impacto notable en los sistemas de alerta meteorológica, pues se traducirá contenido a nuevos idiomas que el NWS nunca había ofrecido hasta ahora. La IA y las traducciones automatizadas serán claves para abordar la inaccesibilidad lingüística y transformar el modo en que se comparten decisiones que pueden salvar vidas durante eventos meteorológicos extremos.