¿Qué es la traducción automática? Cómo funciona y aplicaciones

700 idiomas y 300 sistemas de escritura; la traducción automática es más grande de lo que piensas.

La traducción automática ha simplificado la comunicación y la colaboración en varias industrias al evaluar la variedad de acentos y vocabulario de los idiomas regionales.

La traducción automática utiliza software de redes neuronales artificiales, que analiza texto secuencial de lenguaje, imágenes, o audio y traduce el idioma.

Ya sea transcribiendo formalidades legales, generando subtítulos de video o apuntando a nuevos demográficos para una nueva campaña de marketing, la traducción automática puede potenciar tus flujos de trabajo lingüísticos y convertirte en un experto multilingüe. 

Esta sofisticada tecnología ha superado la simple traducción palabra por palabra y ahora entiende la gramática y el significado para interpretar la intención de un idioma a otro.

La traducción automática se está implementando a gran escala en diversas empresas de salud, legales, bancarias, financieras y de TI. No solo localiza contenido en un idioma personalizado, sino que también convierte datos de voz o video en nuevo texto para una mayor comprensibilidad.

Tipos de traducción automática

En traducción automática, dos componentes principales deben trabajar juntos: el idioma de entrada, que el algoritmo codifica, y el idioma de destino que decodifica. Existen varias opciones para implementar este proceso. 

Traducción Automática Estadística (SMT)

A medida que el aprendizaje automático se desarrollaba a principios de los 2000, la traducción estadística comenzó a tener lugar. Ahora, estas herramientas especializadas se entrenan en grandes conjuntos de datos bilingües y siguen técnicas de modelado estadístico para entender la distribución de datos y mapear la entrada a una categoría posible. 

Este método se basa en probabilidades y posibilidades y utiliza algoritmos de aprendizaje automático para determinar traducciones según las anteriores. Sin embargo, la traducción estadística puede resultar en una salida inexacta ya que la máquina no siempre puede entender las pistas contextuales y significados en el texto original y traduce frases completas en lugar de palabras individuales.

El ejemplo principal de traducción automática estadística es Google Translate, que se lanzó en 2016 y derivó información de consultas de entrada con análisis estadístico para predecir la salida en un idioma diferente.

Traducción Automática Basada en Reglas (RBMT)

La forma original de traducción basada en máquinas, esta técnica se remonta a la década de 1950 cuando los traductores humanos tenían que ingresar manualmente múltiples diccionarios de idiomas y estructuras gramaticales en computadoras para intentar una traducción precisa.

La traducción basada en reglas se deriva de reglas lingüísticas y gramaticales específicas delineadas tanto en el idioma de entrada como en el de salida para traducir palabras. Las palabras individuales se emparejan entre sí como equivalentes exactos, lo que puede dificultar la creación de una salida significativa. 

Si bien puedes revisar la salida para gramática y contexto usando esta técnica, te pierdes los matices. La mayoría de estas traducciones necesitan ediciones humanas antes de su uso.

Traducción Automática Neuronal

Gracias a los desarrollos en IA, la traducción de redes neuronales se ha convertido ahora en la técnica estándar para este tipo de trabajo. La traducción automática neuronal a menudo se integra con herramientas de aprendizaje profundo que poseen las capacidades de manejar dependencias de largo alcance. Involucra redes neuronales como modelos seq2seq, modelos transformadores o incluso redes neuronales recurrentes para derivar pesos de oraciones en lugar de palabras aisladas y usar "estado oculto" para predecir nuevo contenido.

Este tipo de traducción automática requiere poca intervención humana una vez que la máquina completa el entrenamiento de aprendizaje profundo. También agrega nuevos idiomas tan cerca de la comprensión humana como sea posible.

A pesar de la alta puntuación de precisión que ofrecen las traducciones de redes neuronales profundas, todavía se necesita cierta supervisión humana para editar la salida. Por lo tanto, esta técnica aún no está en el punto en que pueda reemplazar completamente a un traductor humano.

Traducción automática híbrida

El método híbrido utiliza múltiples técnicas a la vez para generar una traducción automática precisa. Este enfoque generalmente comienza con traducción automática basada en reglas o estadística, antes del traductor secundario. 

Como un intento de superar las inexactitudes que una sola fuente puede crear, este enfoque de ajuste fino funciona bien con recursos limitados. Sin embargo, muchas empresas han respondido a los problemas de precisión utilizando traducciones automáticas de redes neuronales como una alternativa confiable ya que solo requiere una herramienta.

Cómo funciona la traducción automática moderna

El aprendizaje profundo de traducción automática requiere que las computadoras trabajen con una red neuronal que replica el cerebro humano lo más cerca posible. Pero, ¿cómo sucede eso?

El idioma de entrada pasa por varios nodos interconectados para generar la salida traducida. En lugar de descomponer palabras individuales para la traducción, la computadora observa cada oración como un todo para captar el contexto y significado completo antes de traducir el texto. 

Como un desarrollo más reciente en la tecnología de IA,  los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son las redes neuronales que pueden entender patrones en el lenguaje y usarlos para derivar  el contexto de una oración escrita o hablada. 

Una técnica conocida como "autoatención" permite que estas herramientas se concentren en partes individuales de una oración, mientras aún tienen en cuenta el significado general de la oración. Estas herramientas de traducción modernas evalúan palabras individuales y cómo se relacionan entre sí y con la oración completa antes de traducirla al idioma de salida.

Componentes clave de la traducción automática 

La arquitectura interna de las herramientas de traducción automática depende de la distribución de probabilidad de categorías para los datos de entrada y salida. Combina el valor derivado, los pasos de tiempo de las palabras y los conjuntos de datos preentrenados para llegar a una conclusión para la salida. Aquí están los componentes clave de una herramienta de traducción automática:

• Arquitectura codificador-decodificador:  Primero, la herramienta de aprendizaje automático convierte los tokens de entrada en vectores y almacena su valor en un paso de tiempo específico. Este proceso también se conoce como incrustación posicional. Las palabras hasta la posición [t-1] se convierten en vectores y se almacenan contra su posición de ocurrencia en la oración.
• Mecanismo de atención: "Atención" se refiere al énfasis o priorización dada a palabras específicas debido a una asociación más significativa con la salida. La atención se aplica para seguir el mismo orden de oración o protocolo de entrada para mantener el significado del texto intacto después de localizarlo en un idioma diferente.
• Tokenización: En la traducción automática, las oraciones se descomponen en tokens y se analiza el sentimiento de cada token para generar oraciones gramaticalmente precisas. Asegura que la salida siga el mismo ecosistema emocional y contextual que la entrada.
• Datos de entrenamiento: Ya sean etiquetados o no etiquetados, las herramientas de traducción automática se entrenan con datos de entrenamiento de alta calidad para predecir la categoría futura correcta para la entrada y emparejarla con la categoría de salida. Los modelos de traducción automática se entrenan en grandes conjuntos de datos bilingües o multilingües que contienen pares de texto preentrenados. 

Beneficios de la traducción automática

Los avances en las herramientas de traducción modernas han agregado numerosos beneficios a este tipo de trabajo, tanto para uso personal como empresarial.

• Mayor accesibilidad. La traducción automática elimina las barreras del idioma en todo el mundo. Muchas de estas herramientas también traducen texto a múltiples idiomas a la vez, lo que hace posible que empresas o individuos hablen con audiencias multilingües.  Estas máquinas también benefician inadvertidamente a las personas con discapacidad visual ya que texto a voz permite a los usuarios vocalizar acciones.
• Costos reducidos. La alta velocidad y precisión de las traducciones automáticas significan que las empresas pueden traducir cualquier cosa por significativamente menos dinero que el salario de un traductor humano. Los humanos aún necesitan editar y revisar el texto, pero las máquinas han asumido gran parte del trabajo pesado inicial, lo que ahorra dinero.
• Aumento de velocidad y volumen. Los traductores automáticos pueden interpretar millones de palabras y frases al instante. Sigue una técnica de "paralelismo" para generar múltiples muestras de traducciones.
• Escalabilidad mejorada. Uno de los mayores beneficios de la traducción automática es que el aprendizaje no supervisado continúa cada vez que se agrega una nueva traducción a la máquina, lo que significa que las traducciones siempre están mejorando. El aprendizaje autónomo significa que las salidas de traducción pueden escalarse a medida que cambian las necesidades empresariales.

Desafíos de la traducción automática

Si bien la traducción automática reduce el tiempo extra que las empresas necesitan dedicar a los servicios de traducción, tiene algunas áreas de limitaciones:

• Ambigüedad contextual: Como las herramientas de traducción automática comprenden el significado de una palabra o frase en función de su frecuencia, podrían analizar las mismas palabras que se usan en diferentes contextos de manera unidimensional. 
• Expresiones idiomáticas:  Las herramientas de aprendizaje automático no pueden encontrar respuestas o etiquetas adecuadas para expresiones exclamativas o idiomáticas utilizadas en el conjunto de datos de entrada. Esto lleva a una salida ruidosa o estructurada inapropiadamente. 
• Idiomas de pocos recursos: Los dialectos locales o lenguas nativas de países poco poblados no son ideales para la traducción automática debido a la falta de datos de entrenamiento. Como el algoritmo no tiene suficientes datos para raspar, podría no generar respuestas contextuales.
• Variaciones de sintaxis y gramática:  Diferentes idiomas tienen sus propias reglas gramaticales o construcciones de oraciones que no serán claras para el modelo de traducción automática. En estos casos, el modelo podría analizarlas de una manera genérica. 
• Terminología específica de dominio: Campos técnicos como el derecho, la medicina o la automoción podrían usar jerga o términos específicos de dominio que el modelo no puede traducir con precisión. 

Aplicaciones de la traducción automática

Para traducciones sencillas, como texto instructivo o conversaciones simples, las empresas de diversas industrias han encontrado aplicaciones significativas.

Comunicaciones internas y externas 

Las empresas con una fuerza laboral dispersa en muchos países a veces tienen dificultades para enviar comunicaciones a nivel de empresa. Si las habilidades lingüísticas varían entre oficinas, la traducción automática proporciona apoyo para asegurarse de que todos entiendan las comunicaciones internas al instante. Esto simplifica todo, desde materiales de capacitación y integración de empleados hasta presentaciones y ceremonias de la empresa.

Las comunicaciones externas con clientes, la prensa u otros tienen la misma importancia. Cuando las empresas trabajan internacionalmente, tener un traductor a mano en todo momento es increíblemente útil. La traducción automática puede traducir contenido existente que la empresa tiene y que se envía a nuevas ubicaciones, como publicaciones de blog u otros materiales de marketing.

Contenido regulado y restringido 

Ciertas industrias, como la legal y la salud, pueden estar bajo regulaciones estrictas sobre quién verá el contenido. Tener un traductor humano involucrado puede requerir grandes cantidades de papeleo legal como acuerdos de confidencialidad (NDA) que pueden llevar tiempo redactar y finalizar. Cuando las empresas enfrentan una crisis de tiempo, el apoyo de traducción automática puede aliviar parte de la presión.

Sin embargo, la máquina tiene límites en términos de lo que puede ingerir. Alguna información confidencial no se divulga a la máquina por razones legales o éticas. Pero en muchos casos, la información en industrias reguladas, como patentes, demandas o advertencias de medicamentos, se traduce a otros idiomas a través de la traducción automática.

Análisis de datos 

Las máquinas pueden procesar datos infinitamente más rápido de lo que el cerebro humano puede. Como resultado, las empresas que traducen grandes cantidades de texto todos los días pueden usar estas herramientas para ahorrar tiempo significativo. 

Por ejemplo, una empresa de viajes quiere recopilar datos sobre análisis de sentimientos de los clientes que han estado en sus tours. Usando la traducción automática, la empresa puede entender reseñas y testimonios de clientes de todo el mundo para obtener una mejor comprensión de sus pensamientos o frustraciones.

Servicio al cliente 

Si tu empresa tiene clientes ubicados en todo el mundo, responderles en su propio idioma en un tiempo razonable es esencial para construir lealtad y confianza con tu audiencia. Un traductor automático funciona en tiempo real para problemas de servicio al cliente y puede automatizar muchas respuestas de correo electrónico y chat, lo que mejora la experiencia del cliente sin tener que contratar empleados adicionales.

Localización de contenido

Con la traducción automática, puedes diseñar materiales de marketing, correos electrónicos o anuncios en los principales idiomas internacionales. Estas herramientas están impulsadas con diversos conjuntos de datos regionales y ofrecen alta potencia computacional gráfica (GPU) para localizar largos hilos de contenido de una sola vez.

Localizar flujos de trabajo de contenido y aprovechar la comunicación adicional con la audiencia puede hacerte pasar por una empresa altamente empática e inclusiva y reducir la necesidad de cualquier intermediario lingüístico.

Legal y salud

La traducción automática también es fundamental en la transcripción de documentos legales, citaciones, cartas comerciales o citaciones en diferentes idiomas para diferentes clientes. En la industria de la salud, la traducción automática puede categorizar registros de pacientes, derivar información crítica de pruebas y traducir diagnósticos para diferentes enfermedades.

En ambos sectores, la traducción automática puede afinar el trabajo administrativo y permitir que los pacientes o clientes lean los documentos o informes necesarios en su propio idioma. Estas herramientas también utilizan modelos de lenguaje grandes (LLM) para agregar u optimizar el contenido en cualquier etapa.

Educación

La traducción automática ayuda a un aprendizaje de idiomas más rápido al proporcionar una respuesta instantánea en un idioma diferente al estudiante. También empodera a los educadores para diseñar currículos, tareas o exámenes en un idioma regional o convertir texto escrito en audio hablado que sea más fácil de entender. Esto lleva a una mejor concentración y enfoque en los estudiantes que les permite aprobar sus evaluaciones y pasar al siguiente nivel de aprendizaje de idiomas.

Por Favor, no fue tan difícil.

Las máquinas aún no pueden reemplazar a los traductores humanos, pero pueden optimizar la mayor parte del trabajo de traducción en tiempo real y en grandes volúmenes sin costos adicionales. Aprovecha al máximo lo que la tecnología te ofrece: gran eficiencia y traducciones de alta calidad que estas herramientas te proporcionan.

Aprende más sobre herramientas de traducción de sitios web y conéctate con tu audiencia en el idioma que prefieras.