Traducción automática: el futuro ya está aquí (y los humanos siguen estando al frente)

El uso de la traducción automática es cada vez más común en todos los ámbitos, desde los negocios hasta el entretenimiento. Pero, ¿el resultado puede alcanzar los más altos estándares de calidad?

El mercado de los servicios lingüísticos ha estado en continuo crecimiento desde hace años, y algunos sectores en concreto han experimentado un considerable desarrollo desde el inicio de la pandemia en 2019, especialmente la sanidad y las redes sociales. Mientras que otros sectores se han visto afectados por la propagación del Covid (por ejemplo, los viajes, los eventos y el transporte), en general, el sector de la traducción y los servicios relacionados actualmente factura decenas de miles de millones de euros al año, lo que demuestra una excelente solidez.

Este crecimiento está impulsado por una serie de factores entre los que despuntan tres dinámicas clave:

• la globalización, y la consiguiente necesidad de hacer accesible a más personas el contenido relacionado con los negocios, los servicios digitales, la cultura y el ocio;
• el desarrollo de las tecnologías de la información, basadas en la web y más allá, como la realidad aumentada o la inteligencia artificial, que se utilizan cada vez más en los productos y servicios de consumo (desde la banca en línea hasta los dispositivos de los automóviles y las redes sociales);
• las nuevas fronteras que explora la lingüística computacional, que constituyen la base de las metodologías de traducción automática (TA) más potentes.

Para satisfacer la enorme demanda de «localización de contenido» y los plazos de entrega que la acompañan, los traductores profesionales y los proveedores de servicios lingüísticos han adoptado gradualmente nuevos flujos de trabajo y tecnologías con el paso del tiempo. Las herramientas TAO (Traducción Asistida por Ordenador), tanto las basadas en software como las basadas en la nube, han permitido acortar los plazos de entrega y optimizar el procedimiento de trabajo haciendo uso de las memorias de traducción y bases de datos terminológicas, así como otras funciones.

Recientemente, las herramientas de traducción asistida se han complementado con programas, normalmente basados en SaaS, que ha ido a un paso más allá permitiendo al ordenador realizar la traducción completa por sí mismo. Google Translate y DeepL son dos de los más conocidos. Mientras que hasta hace poco la opinión general es que los resultados aún dejaban que desear, actualmente algunos estudios demuestran un nivel de satisfacción generalizado entre los usuarios profesionales, que evalúan muchas traducciones automáticas de «aceptables» a «muy buenas».

Cuando se añaden las habilidades humanas para complementar la traducción automática, superando el antiguo conflicto entre la traducción humana y la automática, mediante la aplicación de una mezcla sensata de enfoques, las oportunidades para los que son capaces de explotar este nuevo panorama también resultan ser «muy buenas», abarcando de forma potencial todo tipo de negocios. Reducir el tiempo y el coste de las traducciones no solo aumenta las ganancias, sino que permite abrirse a públicos y mercados aún más globales, convirtiéndolos en nuevas oportunidades de crecimiento y beneficio.

En realidad, el origen de la traducción automática es cuanto menos reciente ya que los primeros experimentos datan de los años 40. A pesar de los resultados poco alentadores, la investigación sobre el tema continuó ininterrumpidamente y resurgió con una fuerza renovada a principios de siglo con nuevos modelos. Desde los años 60 han surgido tres tipos principales de traducción automática:

• traducción automática basada en reglas;
• traducción automática estadística;
• traducción automática neuronal.

El primer método (basado en reglas) utiliza un conjunto de reglas sintácticas y léxicas para descomponer la frase, identificar la función de cada palabra y reconstruir la proposición en la lengua de destino.

La traducción automática estadística, popular desde el comienzo del nuevo mileno, se basa esencialmente en enormes corpus de textos traducidos, que el ordenador utiliza para determinar la mejor opción basada en un análisis matemático de ocurrencias y contextos.

La más reciente y más prometedora en términos de calidad de los resultados es la traducción automática neuronal, que está basada en jerarquía de conceptos. La máquina puede realizar funciones complejas (como la traducción) porque están descritas en un lenguaje formal basado en dependencias jerárquicas que igualmente permiten una remodelación continua y conceptos anidados cada vez más profundos hasta ahora, haciendo posible que la inteligencia artificial aprenda de manera continua (Aprendizaje Profundo). He aquí un artículo detallado y muy técnico publicado por ScienceDirect sobre el funcionamiento de la automatización lingüística.

La traducción automática neuronal es la base de la proliferación de los servicios de traducción en línea. Pero también constituye el cimiento, por ejemplo, de las nuevas gafas que Google anunció este año y que permite que dos o más personas hablen idiomas diferentes entre sí, o del Servicio que prometió Apple que proporciona subtítulos simultáneos para cualquier contenido en sus dispositivos principales. Sin olvidar el universo de emergentes posibilidades que anuncia el metaverso, en el que la barrera lingüística se encuentra efectivamente entre los límites que el Meta de Zuckerberg pretende superar.

Como decíamos, lo mejor es ir más allá de una posición binaria y pensar, en cambio, en un ecosistema en el que las personas y las máquinas formen parte de un mecanismo completo diseñado para ofrecer un resultado óptimo.

En definitiva, la traducción automática representa en la actualidad una importante oportunidad para los negocios y profesionales que no se ven sustituidos por ella, sino que pueden utilizarla como una herramienta, una manera de tomar mejores decisiones, optimizar el tiempo y los recursos y, al fin y al cabo, producir contenido más efectivo. Y el contenido va cada vez más allá del texto:  gráficos, audio, video, código, metadatos, todos los ámbitos en los que estas nuevas formas de crear contenido están dando resultados muy interesantes.

Aun así, siempre es el enfoque human-in-the-loop lo que hace que la inteligencia artificial sea una herramienta aún más extraordinaria. Además, las previsiones de crecimiento  para el mercado de servicios lingüísticos y de traducción son más que alentadoras. Según este análisis de Nimdzi en 2022 el sector estará valorado en 64,7 mil millones de dólares y se prevé que alcance los 84,9 mil millones en 2026, con una tasa de crecimiento del 7%. Por tanto, es mejor hacer causa común con las máquinas que enfrentarse a ellas, si alguien todavía considera enfrentarse como una opción.