¿Qué es la inteligencia artificial lingüística?
La inteligencia artificial (IA) lingüística es una rama especializada de la IA dedicada a dotar a los ordenadores de la capacidad de comprender, procesar y generar lenguaje humano, lo que hace que las interacciones con la tecnología sean más naturales e intuitivas. Un elemento fundamental de esta tecnología son los grandes modelos lingüísticos (LLM), como GPT, que son sistemas avanzados de IA entrenados con grandes cantidades de texto. Estos modelos son cruciales para muchas aplicaciones de inteligencia artificial lingüística, ya que reproducen los matices y las complejidades del lenguaje humano.
La inteligencia artificial lingüística está transformando la forma en que creamos, gestionamos, traducimos e interpretamos contenidos en diferentes idiomas, lo que mejora significativamente la accesibilidad y la eficiencia de la tecnología moderna. Sus aplicaciones son diversas, incluidas la automatización de tareas, la respuesta a comandos de voz, la generación de contenido y la traducción de texto entre idiomas. Al aprovechar las capacidades de los LLM, la inteligencia artificial lingüística no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también fomenta la innovación en la forma en que interactuamos y utilizamos la tecnología de forma global.
Más información sobre la inteligencia artificial lingüística
¿Cómo ha evolucionado la inteligencia artificial lingüística?
Una de las primeras formas de inteligencia artificial lingüística es la traducción automática (MT), una tecnología que traduce automáticamente texto o voz de un idioma a otro. Desde su aparición en la década de 1950, la traducción automática ha experimentado una transformación significativa, que ofrece una calidad sin precedentes en cada evolución. La versión actual es la traducción automática neuronal (NMT), que se ha incorporado a las herramientas de traducción y es utilizada por organizaciones de todo el mundo.
Uno de los avances fundamentales de la NMT fue la introducción del transformador, que permitió a los sistemas de traducción automática captar con mayor eficacia las dependencias de palabras complejas, lo que dio lugar a traducciones más fluidas y precisas. A medida que los investigadores ampliaban el tamaño de los modelos de transformador, aumentando el número de capas, los parámetros y la cantidad de datos utilizados para el entrenamiento, los modelos eran capaces de comprender y generar texto similar al humano en una amplia gama de tareas, no solo de traducción. Así nacieron los grandes modelos lingüísticos (LLM), como GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI y LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), que pueden realizar con gran precisión tareas como completar textos, responder preguntas y escribir de forma creativa. Los LLM se han convertido en la base de muchas aplicaciones de IA de vanguardia, que transforman sectores y ofrecen mucho más que capacidades de traducción.
Para mejorar aún más los resultados de los LLM, las organizaciones pueden optar por entrenar o afinar los modelos de propósito general en función de su sector y caso práctico para que los modelos sean más eficaces y eficientes. Las grandes empresas con los recursos y la experiencia necesarios pueden optar por entrenar o ajustar los LLM internamente, de modo que tengan un control total sobre el proceso. Otras empresas sin la infraestructura interna o los conocimientos necesarios pueden optar por asociarse con un proveedor de servicios de IA que ofrezca servicios de entrenamiento y puesta a punto de datos de IA, como TrainAI de RWS. Estos proveedores pueden recopilar y etiquetar datos específicos del dominio, o datos propios de la empresa, para entrenar el LLM y ayudar a afinarlo utilizando técnicas de supervisión humana (como la ingeniería de instrucciones, el aprendizaje de refuerzo a partir de comentarios humanos (RLHF) y el uso de equipos rojos) según las necesidades específicas de la empresa.
¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial lingüística para las empresas?
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una novedad a una necesidad potencial. La inteligencia artificial lingüística se ha convertido en una parte integral de numerosas herramientas y aplicaciones, lo que ha revolucionado la forma en que los sectores operan en todos los ámbitos. Desde la sanidad a las finanzas, pasando por la educación, el ocio, el comercio minorista o la atención al cliente, prácticamente todos los sectores aprovechan estas tecnologías avanzadas para mejorar la comunicación, agilizar los procesos y ofrecer experiencias personalizadas.
Si nos centramos en el sector de la localización en particular, todos los eslabones de la cadena de suministro pueden beneficiarse de las tecnologías de traducción basadas en IA, independientemente de su función, incluidos los proveedores de servicios lingüísticos, los traductores y sus clientes:
- Aumentar la productividad: con las capacidades de IA adecuadas, los usuarios pueden ahorrar un valioso tiempo y acelerar el tiempo de comercialización. Los traductores pueden realizar su trabajo con mayor rapidez y eficiencia, los gestores de proyectos pueden agilizar las tareas repetitivas y los revisores pueden centrar su atención de forma más eficaz.
- Ampliar la capacidad de traducción: al aprovechar las funciones de IA, los usuarios pueden gestionar mayores cargas de trabajo sin comprometer la velocidad ni la calidad, una ventaja especialmente valiosa para las empresas globales con grandes demandas de contenidos. Al utilizar herramientas que integran capacidades de inteligencia artificial lingüística a lo largo de todo el proceso de localización, resulta más fácil localizar más contenidos de forma eficiente y precisa, y conectar con más clientes de forma positiva y duradera.
- Mejorar la calidad de la traducción: la IA lingüística no solo traduce el texto con eficiencia, sino que también puede combinarse con tus recursos lingüísticos de confianza para mejorar la calidad lingüística desde el principio. Puede garantizar una terminología coherente, perfeccionar tanto las traducciones automáticas como las humanas e identificar áreas que necesitan una revisión más exhaustiva, por ejemplo. Gracias a sus sugerencias en tiempo real y ajustes contextuales, la inteligencia artificial puede ayudar a los lingüistas a mejorar su trabajo y traducir más rápido. Gracias a las tecnologías de inteligencia artificial lingüística, las empresas pueden ofrecer con facilidad contenido de alta calidad que se adapte perfectamente al tono y la voz de su marca.
¿Cuáles son las capacidades de la inteligencia artificial lingüística en la tecnología de traducción?
El sector lingüístico se ha visto afectado de manera significativa por la inteligencia artificial, que presenta avances rápidos y potentes. Algunos ejemplos de capacidades de inteligencia artificial lingüística en la tecnología de traducción son:
- Traducción automática neuronal (NMT) con combinaciones de idiomas adaptables: sistemas de traducción automática neuronal que se entrenan con datos de memorias de traducción y bases de datos terminológicas existentes, con comentarios de posedición automáticos.
- Análisis de contenido: extracción de clasificaciones de dominio y palabras clave para ayudar a los gestores de proyectos a centrarse en las circunstancias generales en lugar de la gestión de procesos.
- Generación de recuperación aumentada (RAG): complementa los LLM con entradas de memorias de traducción (TM), bases de datos terminológicas y traducción automática neuronal para mejorar la calidad en la traducción.
- Interfaz de usuario en lenguaje natural: uso de lenguaje natural para buscar y acceder a documentación de los productos, generar informes o analizar proyectos.
- Conversión automatizada de voz a texto: conversión del lenguaje hablado en texto escrito mediante transcripción basada en IA, lo que permite traducir contenidos de audio dentro de los flujos de trabajo de traducción.
- Posedición automatizada: mejora de la calidad del contenido traducido a través de la posedición basada en la IA.
- Puntuación de calidad automatizada: evaluación y mejora de las traducciones con puntuaciones de evaluación de calidad automatizadas.
