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Chris Hutchins

08 de febrero de 2017

¿Puede una traducción automática neuronal competir con una traducción hecha por una persona? (Parte 1)


Descubrimientos recientes muestran un futuro intrigante para la traducción automática. ¿Pero está lista para ser la principal fuente de traducción de sitios web globales?

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08 de febrero de 2017

Nota del editor: Es la parte 1 de una serie de 2 partes. Lea la parte 2 aquí.

A medida que la necesidad de las compañías de ofrecer servicios a una base de clientes cada vez más diversa y global en línea crece, y se acelera, también lo hace la necesidad de prestarles servicios en sus idiomas preferidos.

Hemos escrito mucho sobre cómo el lanzamiento de sitios web traducidos en mercados internacionales puede atraer a nuevos clientes y generar nuevos ingresos. Y hemos compartido las mejores prácticas, como la de las "traducciones que representan perfectamente la marca" y la "localización", que muestra cómo las empresas pueden crear conexiones auténticas con consumidores a nivel mundial.

MotionPoint siempre ha defendido las traducciones hechas por personas para crear este contenido en línea significativo. (Y seguimos haciéndolo; hablaremos más sobre el tema en el final de esta publicación). Pero las recientes innovaciones tecnológicas relacionadas con la traducción automática han generado titulares en los medios masivos. Estas innovaciones también iniciaron conversaciones dentro de las compañías en expansión. ¿Es viable el uso de la traducción automática en nuestros planes de expansión global en línea?, se preguntan.

Tal vez haya visto algunos de estos titulares. Durante los últimos seis años, una tecnología especial llamada traducción automática neuronal (NMT, por sus siglas en inglés) ha generado un gran revuelo dentro de la industria de la traducción y más allá.

¿Es viable el uso de la traducción automática en nuestros planes de expansión global en línea?

La NMT es distinta de la traducción automática estadística basada en frases convencional que ha sido usada históricamente en servicios como Google Translate. Como lo cuenta un artículo de diciembre del New York Times, la NMT utiliza "redes neuronales artificiales" que se relacionan con la palabra a través de la prueba y el error, como lo hacen los niños pequeños, "para desarrollar algo similar a la flexibilidad humana". Los expertos dicen que cuanto más ágil y adaptable sea este cerebro virtual, mejores serán las traducciones.

El reciente revuelo de la cobertura de la NMT proviene de un informe de 20 páginas que Google publicó en el mes de septiembre pasado. En él, la compañía reveló descubrimientos que mejoran muchísimo la precisión y la legibilidad de las traducciones NMT. Las traducciones resultantes dejaron a algunas personas, incluido un profesor japonés de alto perfil experto en interacciones entre humanos y computadoras, "asombradas", dice el artículo reciente del New York Times.

El autor del artículo escribió: "todos se preguntaron: ¿cómo Google Translate se volvió tan asombrosamente ingenioso?".

Recientes innovaciones a la NMT

Entonces, ¿por qué las personas se pusieron tan ansiosas por este anuncio de Google? Para empezar, la NMT no ha sido una forma especialmente eficiente de traducir contenido, motivo por el cual rara vez se implementa en entornos de producción. Además de ser costosa a nivel del procesamiento, también flaquea cuando se encuentra con palabras poco usuales. Y es tristemente célebre por traducir contenido solo algunas veces, lo que produce traducciones raras, incompletas y con idiomas mezclados.

Pero en septiembre, Google dijo que en comparación con el desempeño de Google Translate y según el par de idiomas en los que se pusieron a prueba, sus avances resultaron en mejoras de entre un 60 % y un 87 % en la calidad de la traducción. El enfoque de NMT de Google parece funcionar bien entre diversos pares de idiomas. Esto significa que puede traducir contenido de diversos idiomas a diversos idiomas con pocas complicaciones o ajustes.

Al compararla con las traducciones de Google Translate convencionales, los resultados de la NMT también producen puntajes BLEU muy superiores, una medición de la calidad de la traducción automática. Los investigadores de Google dijeron que la calidad de traducción de la NMT era incomparable con otros resultados publicados y, algunas veces, "las traducciones hechas por personas y las traducciones automáticas neuronales de Google eran casi imposibles de distinguir".

La NMT es tristemente célebre por traducir contenido solo algunas veces, lo que produce traducciones raras, incompletas y con idiomas mezclados.

Desde ese momento, Google ha integrado su enfoque de NMT en su producto de Google Translate en un total de ocho pares de idiomas. Los idiomas, que incluyen los idiomas principales de Europa, América Latina y Asia, representan los idiomas nativos de casi un tercio de la población mundial, dice Google.

Estos movimientos están en marcha hace tiempo en el espacio de la traducción automática. El mes de enero pasado, Microsoft anunció cambios relacionados con la inteligencia artificial a su interfaz de programación de aplicaciones de traducción automática. Al aprovechar toda su experiencia en inteligencia artificial, la compañía dijo que ahora podía ofrecer sistemas de traducción que se pueden personalizar rápida y fácilmente sin que el cliente tenga que proporcionar "grandes cantidades" de contenido traducido con anterioridad.

Baidu, el principal motor de búsqueda de China, también está invirtiendo mucho. Su producto de traducción automática Baidu Translate se presentó en 2011. El servicio se basa en un profundo conocimiento de la tecnología, dijo un representante de Baidu a Slator, un sitio de noticias que habla sobre la industria de proveedores de servicios de idiomas el mes de marzo pasado.

"Aunque todavía existen vacíos entre la traducción automática y la traducción hecha por una persona, la calidad de una traducción automática, en algunos campos específicos, es casi tan buena como la hecha por una persona", afirmó un representante de Baidu.

Amazon también está poniéndose en acción al reforzar su equipo de desarrollo de traducciones automáticas con base en Pittsburgh. Curiosamente, Amazon no está doblando la apuesta en la NMT como Google. Existió un "progreso emocionante" en ese campo durante los últimos años, pero siguen siendo las "primeras etapas de madurez", dijo Alon Lavie, gerente de grupo de traducciones automáticas de Amazon Pittsburgh, a Slator en enero.

Lavie está lejos de ser el único profesional que es cauteloso con respecto a la NMT. A la tecnología "todavía le falta mucho para no poder distinguirse de las traducciones hechas por personas", dijo el consultor Kirti Vashee sobre el anuncio de Google de septiembre de 2015.

El "toque humano" fundamental

A pesar de la reciente cobertura extensiva de la NMT, la profesión de la traducción hecha por personas no está terminada. Por el contrario, prospera y crece.

Según un estudio de 2015 que compiló datos de más de 90 fuentes gubernamentales, los servicios de traducción e interpretación son la industria de más rápido crecimiento en EE.UU. según el crecimiento de empleo. La industria añadirá un 36 % más de empleos, alrededor de 12.400, entre 2014 y 2019, descubrió el estudio. Datos de un informe del Departamento de Trabajo de EE.UU. de diciembre de 2015 complementaron esos hallazgos.

Está claro que las traducciones hechas por personas no desaparecerán, de hecho, no tendrían que hacerlo. La NMT y las otras formas de traducción automática no pueden opacar las habilidades y la calidad que las personas les dan a las traducciones. MotionPoint siempre ha defendido las traducciones hechas por personas. De hecho, utilizamos mucho sus habilidades en nuestro trabajo de traducción de sitios web con los clientes.

Cuando se trata de determinar la intención creativa y particular del contenido y transmitir esa intención en otro idioma, utilizando palabras que ofrezcan mucha más información, pero también emoción e impacto, el cerebro humano es imbatible. Preservar esa intención y relevancia es especialmente importante para las compañías preocupadas por la filosofía de su marca.

La NMT no puede opacar las habilidades y la calidad que las personas les dan a las traducciones.

Hablamos con algunos empleados de MotionPoint sobre el tema, incluido Eric Frank, director de cuentas globales del equipo de ventas de MotionPoint.

"La traducción hecha por personas es la única manera de capturar la verdadera filosofía de una marca", explica Eric. "Existen infinitas particularidades en los textos, desde niveles de formalidad hasta juegos de palabras y dialectos, que un software de traducción no puede deducir ni replicar. Con frecuencia, elige la palabra con "denominador común más bajo".

La traducción automática raramente puede pensar de forma creativa para tener en cuenta opciones de palabras para determinadas industrias o audiencias. Tomemos el ejemplo de la industria automotriz, dice Eric. Algunos fabricantes de autos pueden usar la palabra "autos" para describir sus productos, mientras que otros los llaman "automóviles" o "vehículos de 4 ruedas para pasajeros". Esas son opciones creativas deliberadas elegidas por la marca.

"Pero la traducción automática no comprende eso", dice Eric. "Con frecuencia, usará una palabra de manera predeterminada, que generalmente no coincide con la intención creativa de la marca".

Estos errores continuos hacen que la traducción automática no valga la pena para el uso en un sitio. Además, la traducción automática confunde a los clientes, dice Blas Giffuni, director del equipo de crecimiento global de MotionPoint. Hay mucho más en juego que simplemente presentar el contenido traducido que no tenga energía o sea difícil de entender, dice.

El contenido con un problema de traducción grave es un gran problema de responsabilidad y credibilidad para una marca.

"Hemos sido testigos de errores generados por software cuando los clientes usaron traducciones automáticas", dice Blas. Por ejemplo, las descripciones de un minorista de productos para el aire libre de "escopetas para cazar pavos" fue mal traducida por el software al español como "escopetas para matar turcos". Ese contenido con un problema de traducción grave es un gran problema de responsabilidad y credibilidad para una marca.

Otro problema: el algoritmo de búsqueda de Google no ve de manera favorable el contenido con traducción automática. No sigue las pautas de calidad de la compañía.

"A Google le importa la experiencia del usuario", explica Blas. "Rara vez la traducción automática produce contenido bien escrito, que es lo que Google busca. Puede penalizar a estos sitios, con frecuencia bajando el SERP o, en casos especialmente graves, quitando directamente el sitio del índice de Google".

Continuará...

Las razones comerciales para usar traducciones hechas por personas en proyectos de traducciones de sitios web transcienden la filosofía de la marca y la visibilidad del motor de búsqueda.

Pronto publicaremos la conclusión de esta serie del blog de dos partes. En esa publicación, descubrirá cómo las traducciones hechas por personas, complementadas por tecnologías de manejo de traducciones sólidas, pueden aumentar el impacto de los sitios web en mercados internacionales, mejorar ampliamente la SEO global y reducir costos en comparación con otras soluciones.

¡Manténgase conectado! ¡La parte 2 llega a fines de esta semana!

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