Cos'è l'intelligenza artificiale generativa?

Le prime applicazioni di intelligenza artificiale linguistica nel campo della traduzione (come la traduzione automatica) utilizzavano sistemi basati su regole e metodi statistici. I moderni progressi tecnologici, tuttavia, si fondano sulle reti neurali e sul deep learning. Un esempio di questa evoluzione è la traduzione automatica neurale (NMT), che rappresenta un importante passo in avanti: consente infatti all'intelligenza artificiale di comprendere intere frasi e il relativo contesto, producendo traduzioni più scorrevoli. Se da un lato la NMT migliora nettamente la qualità della traduzione, dall'altro l'intelligenza artificiale generativa porta le traduzioni a un livello superiore grazie alla produzione di testi creativi e ricchi di sfumature. 

Lo sviluppo dell'architettura dei modelli transformer, come GPT, ha permesso ai sistemi di traduzione di comprendere e generare contenuti in modo più efficace, andando oltre la traduzione letterale parola per parola. Questi modelli prendono in considerazione intere strutture sintattiche, cogliendo il significato nascosto dietro il testo piuttosto che semplicemente traducendo le singole parole. Il risultato sono traduzioni più fluide e precise, che suonano naturali e culturalmente appropriate per chi legge. 

L'ottimizzazione ha ulteriormente perfezionato i modelli di traduzione basati sull'intelligenza artificiale generativa. Attraverso l'addestramento su set di dati specifici di ciascun settore, ad esempio legale, medico o tecnico, questi modelli possono essere personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche dei vari ambiti. Inoltre, l'ottimizzazione e la messa a punto di modelli per le singole aziende consente l'integrazione della terminologia, dei nomi e delle linee guida di stile specifici del singolo marchio. Queste modifiche personalizzate e su misura migliorano significativamente la precisione e la pertinenza delle traduzioni, rendendo l'intelligenza artificiale generativa uno strumento indispensabile per la produzione di contenuti specializzati di alta qualità. 

L'intelligenza artificiale generativa, tramite i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), ha aperto le porte a numerose applicazioni all'avanguardia nel campo della traduzione e della localizzazione. Ecco alcuni esempi che illustrano l'utilizzo di queste funzionalità: 

• Generazione di traduzioni contestualizzate: l'intelligenza artificiale generativa utilizza modelli linguistici basati sul contesto per fungere da provider di traduzione automatica, producendo traduzioni simili a quelle umane, che colgono perfettamente ogni minima sfumatura di tono, stile e significato nelle varie lingue. 
• Utilizzo dei dati linguistici per traduzioni di qualità superiore: integrando l'intelligenza artificiale generativa con le memorie di traduzione (TM) e i database terminologici, è possibile produrre una resa traduttiva allineata con le traduzioni precedenti e con la terminologia specifica, migliorando la coerenza e la qualità dei testi. Questo approccio ibrido è una forma di Retrieval-Augmented Generation (RAG). 
• Post-editing e valutazione della qualità automatizzati: una volta generate le traduzioni automatiche, i modelli di intelligenza artificiale possono contribuire a valutare e migliorare la qualità della traduzione. Il punteggio di qualità automatizzato può aiutare i traduttori a individuare facilmente i punti su cui concentrare l'attività di post-editing, mentre il post-editing automatizzato può perfezionare l'output e migliorare automaticamente il testo, riducendo di conseguenza la necessità di un post-editing umano completo. 
• Speech-to-text e trascrizione: l'intelligenza artificiale generativa può convertire il linguaggio parlato in testo scritto, semplificando la traduzione di contenuti audio o video destinati a un pubblico multilingue. 
• Adattamento dei contenuti per diversi mercati: l'intelligenza artificiale generativa può modificare e adattare i contenuti in modo da raggiungere e coinvolgere diversi segmenti di pubblico riflettendone il contesto regionale e culturale e comprendendo le preferenze locali, le espressioni colloquiali e le sfumature culturali del singolo target. 
• Traduzione creativa dei contenuti: l'intelligenza artificiale generativa consente l'adattamento di contenuti di marketing, in particolare tagline, slogan e testi creativi, per generare lo stesso impatto emotivo e preservare la pertinenza culturale e il messaggio del marchio in diverse lingue e regioni. 
• Automazione della creazione di contenuti e localizzazione istantanea: l'intelligenza artificiale generativa è in grado di creare automaticamente contenuti e di localizzarli istantaneamente in base a scopi specifici. Ad esempio, in uno scenario di assistenza ai clienti, l'intelligenza artificiale generativa può analizzare la domanda di un cliente all'interno di una chat, comprendere l'intento dei contenuti e rispondere nella lingua locale, adeguando di volta in volta il tono e il contesto per garantire che la risposta sia in sintonia con il pubblico di destinazione. 
• Creazione automatizzata di contenuti per l'ottimizzazione per i motori di ricerca multilingue (SEO): l'intelligenza artificiale generativa consente alle aziende di generare automaticamente contenuti ottimizzati per i motori di ricerca (SEO) in più lingue. Inoltre, è in grado di incorporare senza problemi parole chiave pertinenti, meta descrizioni e altri elementi della SEO, garantendo contenuti personalizzati per i singoli motori di ricerca. In questo modo le aziende possono raggiungere un pubblico più ampio, migliorare le classifiche di ricerca e coinvolgere efficacemente i clienti nei diversi mercati. 

L'intelligenza artificiale generativa offre vantaggi significativi ai professionisti della traduzione e alle aziende coinvolte nella traduzione e nella localizzazione di contenuti. Alcuni vantaggi chiave includono: 

• Miglioramento della qualità della traduzione: l'intelligenza artificiale generativa può produrre traduzioni più scorrevoli e precise a livello di contesto grazie alla migliore comprensione delle strutture sintattiche, del tono e delle sfumature delle singole frasi. Il risultato sono traduzioni che suonano naturali e culturalmente pertinenti per chi legge, il che migliora la qualità complessiva dei contenuti nelle varie lingue. Combinando questa tecnologia con la revisione umana, sarete in grado di offrire traduzioni di qualità superiore perfettamente in linea con il tono e il messaggio del marchio. 
• Ampliamento della capacità di traduzione:  l'intelligenza artificiale generativa è in grado di gestire tranquillamente grandi volumi di contenuti in più lingue, il che vi consente di tradurre di più senza aumentare in modo significativo le risorse umane del vostro organico. In questo modo è più facile mantenere una presenza globale coerente e tenere il passo con la crescente domanda di contenuti in più lingue. 
• Riduzione dei costi e miglioramento del time-to-market: il ricorso all'intelligenza artificiale generativa riduce la necessità della traduzione manuale e del post-editing umano completo, con conseguente diminuzione dei costi della manodopera e dei tempi di revisione, consentendo alle aziende di lanciare più rapidamente i propri prodotti e contenuti in più lingue.
• Miglioramento della personalizzazione: l'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per produrre traduzioni su misura e personalizzate in modo che siano in linea con il messaggio del marchio, il tono della comunicazione o le preferenze di un pubblico target specifico, consentendo così ai professionisti della traduzione di trasmettere un messaggio coerente in tutti i mercati.