¿Qué es la IA generativa?

Las primeras manifestaciones de la IA lingüística aplicada a la traducción (como la traducción automática) se basaban en sistemas con reglas y métodos estadísticos. Los avances modernos, por el contrario, están impulsados por las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Un ejemplo de este cambio es la traducción automática neuronal (NMT), que ha supuesto un importante salto adelante al permitir a la IA comprender frases enteras y su contexto, y eso ofrece una mayor fluidez en las traducciones. Mientras que la NMT mejora la calidad de la traducción, la IA generativa actualmente va un paso más allá al permitir una generación de texto más creativa y llena de matices. 

El desarrollo de arquitecturas transformadoras, como GPT, ha permitido que los sistemas de traducción comprendan mejor y generen contenidos al ir más allá de la traducción directa palabra por palabra. Estos modelos tienen en cuenta la estructura completa de las frases y captan el significado del texto en lugar de limitarse a traducir palabras sueltas. El resultado son traducciones más fluidas y precisas que resultan naturales y culturalmente apropiadas a ojos del lector. 

La optimización ha hecho avanzar aún más los modelos de traducción de la IA generativa. Tras el entrenamiento con conjuntos de datos específicos de cada sector, como los de los ámbitos jurídico, médico o técnico, estos modelos pueden adaptarse para satisfacer las necesidades exclusivas de los diferentes destinatarios. Además, la optimización para empresas individuales permite integrar terminología específica de la marca, nombres y directrices de estilo. Estos ajustes personalizados mejoran significativamente la precisión y la relevancia de las traducciones, lo que convierte a la IA generativa en una herramienta indispensable para producir contenidos especializados de alta calidad. 

La IA generativa, a través de grandes modelos lingüísticos (LLM), ha abierto la puerta a varias aplicaciones de vanguardia en la traducción y localización. Estos son algunos ejemplos de cómo se utilizan estas capacidades: 

• Generación de traducciones contextualizadas: La IA generativa utiliza modelos lingüísticos con reconocimiento del contexto para actuar como proveedor de traducciones automáticas, produciendo traducciones que parecen humanas, captando las sutilezas del tono, el estilo y el significado en los distintos idiomas. 
• Uso de datos lingüísticos para traducciones de mayor calidad: Al integrar la IA generativa con las memorias de traducción (TM) y las bases de datos terminológicas, se pueden producir resultados de traducción que coincidan con traducciones anteriores y terminología específica, lo que aumenta la coherencia y la calidad. Este enfoque híbrido es una forma de generación de recuperación aumentada (RAG). 
• Posedición automatizada y evaluación de la calidad: Una vez generadas las traducciones automáticas, los modelos de IA pueden ayudar a evaluar y mejorar la calidad lingüística. La puntuación automatizada de la calidad puede ayudar a los traductores a determinar dónde deben centrar sus esfuerzos de posedición, mientras que la posedición automatizada puede perfeccionar y mejorar automáticamente el texto, reduciendo la necesidad de una extensa posedición humana. 
• Voz a texto y transcripción: La IA generativa puede convertir el lenguaje oral en texto, lo que facilita la traducción de contenidos de audio o vídeo para un público multilingüe. 
• Adaptación de contenido para diferentes mercados: La IA generativa puede adaptar el contenido a públicos de distintas regiones y con diferentes culturas mediante la comprensión de las preferencias locales, los coloquialismos y los matices culturales. 
• Transcreación de contenido creativo: La IA generativa permite adaptar eslóganes de marketing, frases comerciales y textos creativos para mantener el impacto emocional, la relevancia cultural y la voz de la marca en distintos idiomas y regiones. 
• Automatización de la creación de contenido y localización instantánea: La IA generativa puede crear contenido automáticamente y localizarlo al instante según los objetivos específicos. Por ejemplo, en una situación de asistencia al cliente, la IA generativa puede analizar la pregunta de un cliente en un chat, comprender la intención y responder en el idioma local correspondiente, adaptando el tono y el contexto al público objetivo. 
• Creación automatizada de contenido para SEO multilingüe: La IA generativa permite a las empresas generar automáticamente contenidos adaptados para optimización de motores de búsqueda (SEO) en varios idiomas. Puede incorporar sin problemas palabras clave relevantes, metadescripciones y otros elementos de SEO, lo que garantiza que los contenidos se adapten a los motores de búsqueda. Esto ayuda a las empresas a llegar a un público más amplio, mejorar el posicionamiento en las búsquedas y atraer clientes de forma eficaz en diferentes mercados. 

La IA generativa ofrece ventaja importantes a los profesionales de la traducción y a las empresas implicadas en la traducción y la localización. Algunas de las principales ventajas son: 

• Calidad de la traducción mejorada: La IA generativa puede producir traducciones más fluidas y contextualmente precisas al comprender las estructuras de las frases, el tono y los matices. El resultado son traducciones más naturales y relevantes desde un punto de vista cultural, lo que mejora la calidad general del contenido en todos los idiomas. En combinación con la revisión humana, puedes ofrecer traducciones de mayor calidad adaptadas a la voz y el tono de la marca. 
• Aumento de la capacidad de traducción:  La IA generativa puede gestionar sin esfuerzo grandes volúmenes de contenidos en varios idiomas, y eso te permite traducir más sin aumentar notablemente tus recursos humanos. De esta manera, es más fácil mantener una presencia global coherente y atender la creciente demanda de contenidos en todos los idiomas. 
• Reducción de costes y tiempo de comercialización: La IA generativa puede reducir la necesidad de una traducción y posedición manuales exhaustivas, aminorando los costes de mano de obra y el tiempo de revisión. Gracias a eso, las empresas pueden lanzar productos y contenidos en varios idiomas con mayor rapidez.
• Mejora de la personalización: La IA generativa puede utilizarse para adaptar las traducciones a la voz de la marca, el tono o las preferencias específicas del público, lo que permite a los profesionales de la traducción transmitir un mensaje coherente en todos los mercados.