La inteligencia artificial, o las redes neuronales profundas y el aprendizaje automático para ser más precisos, no son poca cosa. El proyecto DeepMind de Google ha acaparado titulares en todo el mundo y ha presentado lo que ocurre en el laboratorio al público general. Una historia popular es AlphaGo, un programa informático desarrollado por el equipo DeepMind de Google. Recientemente ganó a Lee Se-dol, reputado jugador de Go a nivel mundial, algo que se predecía lejano debido al alto nivel de intuición necesario para jugar a este juego (existen más posiciones posibles en el tablero que átomos en el universo).
Pero, ¿qué ocurre con algo que ya utilizamos a diario? La traducción automática (TA) es un ejemplo de algoritmos de inteligencia artificial que se aplican a problemas reales. No es una tecnología de vanguardia abstracta, sino que se trata de una herramienta que utilizamos a diario para ayudarnos a trabajar, relajarnos y estar entretenidos.
Breve historia de la traducción automática (TA)
Para entender el estado actual de la TA, es lógico echar un vistazo a su origen. La idea de la TA comenzó a plantearse poco después de la segunda guerra mundial estrechamente vinculada con la criptografía. Pero desde el principio existió cierta resistencia ante la idea. J.E. Holmström escribió en un informe de 1951 para la UNESCO que «el estilo literario resultante sería atroz y estaría repleto de "errores garrafales" y falsos valores, muchos más que el peor resultado de cualquier traductor humano». También afirmó que «la traducción es un arte», lo que nos lleva a una pregunta interesante que todavía se está debatiendo, ¿las máquinas son capaces de producir arte? Tras estos comentarios, unos años más tarde tuvo lugar la primera demostración de un sistema de traducción automática. Fue una colaboración en 1954 entre la Universidad de Georgetown e IBM, que tradujo del ruso al inglés. Fue todo un éxito, al menos según la nota de prensa de IBM, y aumentó las expectativas de las capacidades de la TA durante los siguientes años. Pero al igual que ocurre con muchas innovadoras y apasionantes tecnologías, el progreso fue mucho más lento de lo previsto. Si te interesa descubrir más sobre los orígenes de la TA, el artículo de John Hutchins de 1997 titulado La tecnología de la traducción y el traductor ofrece una recopilación de su recorrido.
Auge de las máquinas
Aún no se han solucionado muchos problemas complejos que se debatieron en estos primeros tiempos, como el hecho de que la TA deba profundizar más en lugar de quedarse en el mero hecho de sustituir palabras. Durante la traducción, debe tenerse en cuenta el contexto de cada palabra. Las frases hechas y las particularidades de distintos ámbitos, como la escritura deportiva en comparación con la escritura comercial, hacen que la producción por parte de la traducción automática de una TA totalmente automática y de alta calidad sea una habilidad difícil de dominar. Crear un programa que entienda el texto original como un ser humano y lo reproduzca en otro idioma, teniendo en cuenta los aspectos culturales, es una tarea descomunal. Por ello, las máquinas no se encargarán de la traducción por ahora.
Este interesante artículo de David Raab (Martech Advisor) explora las categorías de empleo que corren el riesgo de desaparecer debido a la informatización. Refleja la idea de que cuanto más creativo e intuitivo sea el trabajo, menos probable será que se sustituya en un futuro próximo.
La cuestión de si las máquinas están listas para reemplazar a los seres humanos creativos también se explica en un informe de 2016 de McKinsey & Co. La empresa de consultoría de gestión analizó el potencial de las actividades que se van a automatizar mediante las tecnologías actuales. Descubrió que muchas tareas ya están listas para la automatización, quizás más de las que imaginaríamos en la actualidad.
Pero ¿estamos a punto de presenciar una revolución en la automatización? Algunos dicen que estamos a punto de dar un paso de gigante en la automatización. Al igual que la primera ola de automatización sustituyó a muchos puestos de obreros, la siguiente ola podría centrarse en trabajos del sector servicios. Los ejemplos parecen casi infinitos: Uber está invirtiendo millones en tecnología de conducción automatizada para elevar la humanidad, es probable que Xero sea la razón por la que Price Waterhouse Coopers (PWC) cree que la contabilidad es una de las funciones con más probabilidades de automatizarse en los próximos 20 años y el Washington Post utilizó un algoritmo para escribir artículos durante los Juegos Olímpicos de Río de 2016.
Sin embargo, en todos estos ejemplos, la idea es trasladar los recursos humanos a áreas donde son más productivos. O como afirma Jeremy Gilbert, director de iniciativas estratégicas del Washington Post: «No estamos intentando sustituir a los periodistas, sino que estamos intentando desocuparlos».
Este robot perdió su trabajo.
Traductores frente a máquinas
Empecemos aclarando algo: la traducción de alta calidad no se sustituirá por máquinas en un futuro próximo. Para que el contenido destaque en la era de los bloqueadores de anuncios, debe ser entretenido, esclarecedor y valioso. Esto significa que se necesitan ideas originales, empatía y una gran creatividad. Y como hemos comentado en nuestra publicación del blog, Meet Customers’ Expectations and Speak Like a Local (Cumple las expectativas de los clientes y habla como un nativo), existen muchos factores complejos que se deben tener en cuenta a la hora de crear contenidos multilingües. La TA no llega lo suficientemente lejos como para atraer a los clientes, ya que necesitan una comunicación fluida que tenga en cuenta los factores culturales y estilísticos. Teniendo esto en cuenta, estos son algunos de los puntos clave que se deben tener en cuenta si desea sacar partido a la TA:
¿El software estará exento de errores?
Todos cometemos errores, pero en muchos casos las máquinas cometen menos que las personas. Cuanto más sencilla sea la tarea, mejor lo hará la máquina. Incluso las tareas complejas, como la conducción, pueden mejorarse mediante la automatización. El ordenador de Tesla ayudó a los coches a recorrer 130 millones de millas (unos 209 millones de kilómetros) en los EE. UU. antes de que se produjese la primera muerte, mientras que la media es de 94 millones de millas (unos 151 millones de kilómetros) para los coches convencionales. Aunque esto puede no tener en cuenta el nivel de habilidad relativo de los conductores de Tesla, la implicación es clara: las máquinas pueden reducir los errores humanos. Pero, ¿confiarías tu marca a una máquina? Un pequeño pueblo de España, llamado As Pontes, cometió un error de TA que dio la vuelta al mundo. Y esto sin tener en cuenta siquiera si la TA puede captar el tono de voz adecuado para una marca.
¿Puede una máquina reconocer las diferencias culturales y históricas?
Por ejemplo, puedes decir que una cartera puede contener un «Personalausweis» (carné de identidad) en una descripción de producto en Alemania. Pero traducir esto como «carné de identidad» en países donde no existen como, por ejemplo, Australia, Reino Unido, Nueva Zelanda y EE. UU., sonaría a extranjero aunque las palabras tuviesen sentido. Aún existe una cantidad innumerable de diferencias similares, incluso ahora que el mundo está disminuyendo su tamaño metafóricamente. Esto hace que contar con un conocimiento cultural más profundo sea vital a la hora de crear contenidos multilingües. Es importante recordar que ser bilingüe no hace que alguien sea un buen traductor. Poder transferir de forma fluida el significado a un nuevo idioma conlleva años de experiencia y aprendizaje. Podría decirse que los traductores profesionales dan vida a las palabras.
¿Puede un ordenador entender las diferencias culturales?
¿Qué ocurre con la confidencialidad?
Google Translate, la herramienta de TA más empleada, es un buen ejemplo a la hora de tener en cuenta la confidencialidad. Google guarda todo lo que se traduce con translate.google.com, de modo que siempre existe el riesgo de que acabe en las manos equivocadas. Sin embargo, al utilizar la API de traducción de Google, que es un servicio de pago, Google garantiza la confidencialidad.
¿En qué casos pueden aceptarse traducciones de menor calidad?
Esta es la gran pregunta a la hora de plantearse la implementación de la TA. Se trata de una solución más económica y rápida que la traducción humana, pero la calidad no alcanzará el nivel de los traductores humanos profesionales. Por otro lado, no existen suficientes traductores para traducir los grandes volúmenes de contenido que llegan a la web. Por lo tanto, priorizar la traducción en términos de calidad y cantidad es una forma de encontrar el momento adecuado para utilizar la TA de forma que añada valor.
A continuación, puede ver algunas agrupaciones básicas de contenido y lo que puede tener sentido en términos de traducción. Para aquellos contenidos que necesitan ser muy precisos, es necesaria una traducción profesional. En el caso de contenidos con una mayor frecuencia de publicación y que no tengan los mismos requisitos de calidad, la traducción automática con posedición realizada por un traductor profesional es una opción viable. Por último, para contenidos de alta frecuencia, como la atención al cliente en redes sociales, la TA en bruto podría ser suficiente.
Resumiendo
La tecnología evolucionará cada vez más hacia la automatización. Se perderán algunos puestos de trabajo, pero ganaremos en otros aspectos, ya que la tecnología nos ayuda a centrarnos en el trabajo no rutinario. Observe el caso del humilde cajero automático (ATM), que ha experimentado una proliferación masiva desde los años setenta. Puedes pensar que esto ha reducido el número de empleados de bancos a prácticamente ninguno, pero, de hecho, ha ocurrido lo inverso.
Lo mismo ocurre con la TA. Ya se está utilizando en el contenido orientado al cliente para algunas tareas básicas de traducción, pero las marcas que quieren destacar frente a la competencia todavía necesitan colaborar con un equipo experimentado de expertos en gestión de proyectos y expertos lingüísticos. El uso de la TA tiene mucho sentido como ayuda de escritura, para contenido rutinario o cuando necesitas comprender la esencia de algún texto en un idioma extranjero. Más allá de esto, en sí es un esfuerzo el encontrar áreas de tu negocio que podrían beneficiarse de la TA y utilizarla de forma que añada valor. Lo más importante que hay que recordar es que el texto publicitario sigue necesitando un traductor profesional si quieres atraer al cliente.