AdaptiveQE revoluciona la estimación de la calidad de la traducción al aprovechar la tecnología impulsada por IA para optimizar los flujos de trabajo, reducir costos y mejorar la precisión lingüística.
Los métodos tradicionales de revisión de traducciones se basan en una amplia posedición manual, lo que aumenta los costes y el tiempo de comercialización. QE adaptativa revoluciona el proceso al aprovechar la estimación de calidad impulsada por IA para Identifique exactamente dónde se necesita una revisión humana: reducir el esfuerzo manual sin comprometer la calidad.
Utiliza IA para evaluar la precisión de la traducción y detectar errores.
QE adaptativa:
Post-edición humana:
Traducción básica de IA:
Proporciona información en tiempo real para supervisar y mejorar la calidad de la traducción.
Aplica la revisión humana solo cuando es necesario para una mayor eficiencia.
(Revisión completa)
Reduce la postedición humana necesaria para reducir los gastos de traducción.
(Sin visión humana)
Mejora la eficiencia de la traducción a través de la automatización y optimización impulsadas por IA.
Mantiene el tono de la marca, la terminología y el mensaje en todas las traducciones.
(Limitado, sin visión humana)
Enfoca el esfuerzo humano solo donde se necesita.
Reduce la postedición humana innecesaria, reduciendo los costes de traducción.
Acelera el proceso de traducción manteniendo resultados de alta calidad.
Garantiza la precisión lingüística y la consistencia de la marca.
Mejora el uso de la memoria de traducción para reducir la redundancia y los costes.
Garantiza que las traducciones reflejen el tono y la terminología de su marca.
Evalúa de forma inteligente la calidad de la traducción para reducir al mínimo la intervención humana innecesaria.
A diferencia de la postedición tradicional, que aplica la revisión humana a todo el contenido, QE adaptativa aplica un enfoque estratégico basado en IA para el control de calidad de la traducción. Esto significa que solo está invirtiendo en revisión humana cuando realmente importa, optimizando sus recursos sin sacrificar la precisión.
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