El futuro de la tecnología de memorias de traducción

En la primera parte de este blog, hemos hablado de la historia de las memorias de traducción (TM) y de cómo Trados ha abordado las cosas a lo largo de los años en términos de desarrollo. En la segunda parte, nos gustaría adoptar una visión más progresista de lo que podrían aportar algunos de los futuros avances en la tecnología de memorias de traducción.

Para esto, nos reunimos con dos expertos en la materia de Trados: Daniel Brockmann, director de gestión de productos, un veterano experimentado en el sector de la traducción, y Kevin Flanagan, ingeniero de investigación principal, con experiencia tanto en desarrollo de software como en traducción.

Pedimos a Daniel y Kevin su opinión sobre el papel que desempeñarán las memorias de traducción en el futuro y, para empezar, elegimos probablemente el tema más candente del momento: la inteligencia artificial (IA).

¿Qué papel podría desempeñar la IA en el futuro con las memorias de traducción?

DB: Todo el mundo habla de la IA y del aprendizaje automático, desde Siri y Alexa hasta los coches autónomos o la monitorización de la salud personal; la IA está progresando a un ritmo vertiginoso. Trados ya tiene cierta experiencia con el aprendizaje automático; lanzamos nuestra innovadora tecnología de traducción automática adaptable con autoaprendizaje en 2016, pero la pregunta es: ¿qué puede significar para las memorias de traducción? Es posible que seamos testigos de un nuevo nivel en el aumento de la productividad de la traducción asociado a la IA; es en eso precisamente en lo que se fundamenta una herramienta TAO.

Un aspecto tangible en este caso podría ser la mejora de las sugerencias de traducción. Podríamos, por ejemplo, imaginar la combinación de memorias de traducción con terminología y resultados de traducción automática para recibir siempre la mejor coincidencia y revisarla, en lugar de traducir desde cero. Un ejemplo de esto podría ser entrenar un motor de traducción automática con una memoria de traducción y una base de datos terminológica de gran tamaño de una determinada área temática para aumentar aún más la calidad de la traducción automática para cualquier caso de uso específico. Otra idea podría ser complementar el resultado de la traducción automática con memorias de traducción y contenido terminológico, combinando lo mejor de ambos mundos.

En cualquier caso, el objetivo sería apoyar, en lugar de sustituir, al traductor humano para que pueda supervisar el proceso de traducción de forma más eficaz y ajustar aún más los resultados iniciales.

KF: Más allá del caso de uso principal de la productividad de los traductores, la IA también podría mejorar la eficiencia de los proyectos realizando un análisis de las memorias de traducción y reconociendo cuál de ellas es más relevante para el nuevo proyecto. Para un gestor de proyectos que se ocupa de varios proyectos y recursos al mismo tiempo, esto podría resultar muy valioso, ya que le ayuda a dirigir el contenido de forma más eficaz por la cadena de suministro del proyecto.

¿Cómo funcionará la memoria de traducción en la nube en el futuro y cuáles serán sus ventajas?

DB: La forma de trabajar con memorias de traducción basada en la nube proporcionará nuevas e interesantes posibilidades a todos los participantes de la cadena de suministro. Por último, se democratizará el uso compartido de memorias de traducción y todo el mundo podrá disfrutar de ellas, desde grupos de traductores autónomos que trabajan juntos a través de proveedores de servicios lingüísticos que pueden compartir activos con mayor facilidad, hasta grandes empresas que llevan a cabo grandes proyectos de traducción. Aquellos que sean capaces de integrar esta forma de trabajar con un entorno de escritorio potente serán los ganadores de esta carrera. Por ejemplo, avances recientes como LookAhead en Trados Studio proporcionan una experiencia de rendimiento para memorias de traducción basadas en la nube que es igual, si no mejor, que trabajar con memorias de traducción locales ubicadas en el disco duro del usuario.

¿Cómo funcionarán las memorias de traducción en el entorno de traducción aumentada?

DB: Ahora hay tres recursos principales a disposición de los traductores para que su trabajo sea más fácil y eficiente. Uno: la memoria de traducción tradicional en la que nada supera una coincidencia del 100 % o de contexto. Dos: la gestión de terminología tradicional para garantizar la calidad y la coherencia de la traducción a nivel de términos. Y tres: la traducción automática. La traducción automática, para las combinaciones de idiomas en las que está disponible, es ahora lo suficientemente «buena» como para estar totalmente conectada al flujo de traducción, sobre todo porque cada vez es más aceptada por los clientes y los trabajadores.

Ahora imagina estos tres recursos trabajando en conjunto: un término podría mejorar una sugerencia de traducción automática, o un fragmento de traducción automática podría complementar una coincidencia parcial, etc. Se trata de perspectivas muy interesantes para aprovechar el esfuerzo de años o incluso décadas de crear memorias de traducción de alta calidad y combinarlas tanto con terminología de alta calidad como con traducción automática de alta calidad, esto último como novedad. Esto no significa que todas las traducciones automáticas saldrán perfectas. Por el contrario, la traducción automática puede ser engañosa a la hora de sugerir una traducción fluida. Sin embargo, la fluidez no significa necesariamente precisión. Aquí es donde entran en juego el traductor y el revisor, que deben prestar la máxima atención posible para garantizar que la traducción tenga la alta calidad que espera el cliente.

Dicho esto, la traducción automática (MT) es una nueva e interesante herramienta para cualquier flujo de traducción.

Memoria de traducción frente a traducción automática: ¿cuál es el futuro?

DB: Es probable que haya una nueva forma de trabajar con las coincidencias parciales. ¿Qué significa esto? Una sugerencia de traducción automática que no necesite ninguna edición podría ser mejor que una coincidencia parcial del 70 % o del 80 % que, por lo general, necesita edición, incluso aunque se trate de una coincidencia parcial «modificada». Por lo tanto, la cadencia futura podría ser: Memoria de traducción = mejor para una coincidencia parcial del 100 % al 90 %, traducción automática = mejor para una coincidencia parcial del 90 % o menos. Esto, por supuesto, también tendrá un impacto en los modelos de precios establecidos. ¿Los clientes querrán un descuento sobre el contenido nuevo, ya que ahora estará bien traducido por un motor de traducción automática? ¿Aceptarán esto los trabajadores? ¿Habrá una colaboración entre ambas partes para llegar a un consenso?

Además de estas cuestiones presupuestarias, esto también plantea la siguiente pregunta: ¿están optimizados los entornos de edición actuales para trabajar con memorias de traducción combinadas con traducción automática?

A corto plazo, lo mejor es que los entornos de herramientas TAO que son plataformas abiertas, como Trados Studio, se prestan perfectamente para incorporar «cualquier» motor de traducción automática y seguir trabajando como siempre. Por lo tanto, son ideales para añadir de forma natural la traducción automática a la combinación de recursos con los que los usuarios han estado trabajando y con los que están familiarizados, algo que nunca debería subestimarse. Además, los motores de traducción automática actuales funcionan a nivel de segmento, lo que significa que se adaptan de forma natural a la forma de trabajar basada en segmentos.

En resumen, al menos a corto plazo, las herramientas TAO como Trados Studio son muy adecuadas para «incorporar» la traducción automática.

KF: Con la llegada de una mayor calidad, a largo plazo, es posible que tengamos que replantearnos los editores basados en cuadrículas. Los cambios podrían conllevar una experiencia de edición diferente que esté optimizada para esta nueva forma de trabajar y para revisar contenido de traducción automática en lugar de tener muchas funciones para traducir desde cero, lo que ya no será necesario de la misma forma que antes. Sin embargo, en la fase de transición, sabemos que nuestros clientes simplemente añaden la traducción automática a la combinación de recursos de Trados Studio y optimizan la productividad y el ahorro de costes de esta forma.

¿Cómo podemos mejorar la experiencia del usuario al trabajar con memorias de traducción en el futuro?

KF: Además de replantearnos la experiencia de edición, vemos un futuro con un enfoque más centrado en los documentos de la memoria de traducción, de modo que, para una coincidencia de la memoria de traducción, podrás profundizar en el documento original y la traducción para ver todo el contexto del documento.

¿Cuál es el futuro de upLIFT?

KF: La tecnología de memorias de traducción de upLIFT es una función que se seguirá mejorando. La calidad de las sugerencias a nivel de subsegmento, o «fragmentos» tal como los denominamos nosotros, mejorará gracias a la optimización de la alineación de palabras y se obtendrá una gestión de los casos de modificación de coincidencias de mayor calidad. También veremos lo siguiente:

• Además de mejorar las sugerencias de traducción, la tecnología de memorias de traducción upLIFT puede servir de base para mejorar la extracción de terminología.
• Colocación de etiquetas automática (incluso con la modificación de coincidencias) desarrollada desde los componentes de upLIFT.
• Mantenimiento de memorias de traducción más inteligente basado en los resultados de la alineación de palabras de upLIFT que identifica traducciones incorrectas, corrupción de datos o desajustes en la alineación de documentos/segmentos.

Como puedes ver, hay muchos posibles avances interesantes en el horizonte para la tecnología de memorias de traducción, desde la IA hasta la traducción automática y la nube. 

¿Qué es lo que más te emociona?