Reducción de los costes de traducción

Aumento de la productividad y de la capacidad para generar contenido a mayor escala

Incremento de la calidad de la traducción: el texto parece haber sido escrito por una persona

Mejora de la experiencia del cliente

Aparición de nuevas oportunidades para acceder a más mercados

¿Cómo funcionan los sistemas de IA generativa y LLM?

La IA generativa y los LLM como GPT son motores de IA que han «aprendido» de qué manera redactan texto los seres humanos. Estas tecnologías se han entrenado con unos corpus enormes de información extraída de Internet. Cuando se le proporciona una indicación al modelo, este producirá el resultado más plausible a partir de lo que ha aprendido de este gran entrenamiento.

¿Qué tipo de contenido está más indicado para los LLM?

Los LLM están indicados para emplearse con todo tipo de contenido a la hora de realizar las siguientes tareas: edición, corrección de errores, gestión del estilo y el tono, conformidad de la terminología y claridad en la expresión. 

Puede utilizar los LLM cuando necesite cierta fluidez en su contenido para conseguir un mayor alcance y una implicación superior. Utilizar los LLM con otro tipo de contenido que necesite traducciones precisas resulta más arriesgado, puesto que esta tecnología puede producir información poco precisa.

¿Qué diferencias hay entre los LLM y los motores de TA neuronal?

Hemos descubierto que, en determinadas situaciones, el modelo GPT-4 de OpenAI puede obtener unos mejores resultados de traducción que Yandex en la combinación de inglés a chino. Este logro supone un hito muy importante. Sin embargo, GPT-4 aún no ofrece los mismos resultados que los motores consolidados de traducción automática neuronal (NMT, por sus siglas en inglés) (Microsoft, Yandex, Google, DeepL y Amazon) y puede ser de 12 a 50 veces más costoso.

Los modelos anteriores de GPT, como ChatGPT y GPT-3, son menos avanzados que GPT-4 y su rendimiento al traducir es inferior a los principales motores especializados de NMT. Por ejemplo, hemos detectado algunos problemas de concordancia en el género y el número que no aparecen en los resultados de la NMT.

¿La tecnología de IA generativa está preparada para emplearse de manera generalizada en la traducción profesional?

Los LLM están experimentando una gran demanda, pero todavía no pueden dar respuesta a todo el volumen de contenido necesario para los procesos de localización a escala industrial. Aunque lo más probable es que esta situación cambie, no se puede determinar en qué momento sucederá. Hasta entonces, se necesitará más tiempo para procesar las traducciones y, en general, resultará más costoso emplear los LLM en lugar de los motores de NMT para realizar traducciones.

Actualmente, desde la perspectiva de la seguridad, ¿es seguro utilizar los LLM?

Es imprescindible examinar y entender las condiciones de uso y la política de privacidad del LLM que se quiera usar, especialmente en el caso de las ofertas gratuitas. Normalmente, cuando se utiliza una tecnología gratuita, la moneda con la que se paga ese servicio es la información introducida. 

El Centro Nacional de Ciberseguridad de Reino Unido resume en un artículo reciente algunos de los riesgos existentes y recomienda que no se facilite información confidencial a los LLM públicos y que tampoco se realicen consultas que, de hacerse públicas, podrían dañar a la empresa.   

Lionbridge hace todo lo posible por proteger la información de sus clientes cuando emplean esta tecnología automatizada.

¿Debería elegir un LLM o un motor de NMT para realizar mis traducciones? 

El ritmo de mejora de los LLM sugiere que estos sistemas de IA están introduciendo avances en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y que, asimismo, formarán parte del nuevo paradigma a medida que el de la NMT llega a su fin. Sin embargo, es demasiado pronto para abandonar por completo los principales motores de TA. 

Durante este período de transición, abogamos por el uso de un modelo híbrido que combine las ventajas de los motores de NMT y LLM en lugar de seleccionar un solo modelo dejando de lado al otro. 

Una esfera muy prometedora de nuestra investigación demuestra las ventajas que se obtienen al recurrir a un modelo híbrido que emplee un motor de NMT para las traducciones y, posteriormente, una herramienta basada en un LLM para llevar a cabo la posedición. Con este enfoque, se mejora la fluidez del resultado de la NMT, ya que los LLM presentan una insólita capacidad para producir textos que parecen creados por un ser humano.

¿Qué es probable que suceda cuando madure la IA generativa?

La IA generativa tiene potencial suficiente para resolver ciertos problemas de calidad persistentes vinculados con los motores de TA neuronal, entre otros, su incapacidad para obtener y alcanzar en todo momento el nivel de formalidad y el tono adecuados o para gestionar la negación.

A medida que los LLM y la IA generativa maduren, esperamos:

Un salto significativo en la calidad de la TA, incluidas mejoras en las automatizaciones del flujo de trabajo

Mayor producción y generación de contenido global 

Mayor adopción, y 

Mejor experiencia del cliente a través del uso de la TA

¿Qué tipo de servicios de IA generativa puede ofrecer Lionbridge en estos momentos? 

Lionbridge puede prestar los siguientes servicios relacionados con los LLM a sus clientes (de hecho, ya lo hace):

Transcreación o generación de texto multilingüe

Ingeniería de peticiones en un solo idioma o multilingüe 

Creación de peticiones, traducción, transcreación, revisión de traducciones, análisis y pruebas

Evaluación y validación de respuestas

Iniciativas en materia de inclusión, equidad y diversidad, incluida la identificación de estereotipos, sesgos o contenido problemático en el corpus de entrenamiento, las peticiones y las respuestas

Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF)

Evaluaciones de LLM

Servicios relacionados con datos, por ejemplo, anotación de datos y limpieza de datos para los LLM

Optimización de recursos multilingües

Personalización o perfeccionamiento del modelo

Automatización del flujo de trabajo 

Nuestro equipo de investigación y desarrollo (I+D) trabaja continuamente para descubrir nuevas formas de poner en práctica la IA generativa a medida que evoluciona.

¿La IA generativa sustituirá la necesidad de prestadores de servicios lingüísticos o de traductores profesionales?

No, la IA generativa no sustituirá a los prestadores de servicios lingüísticos. Desde su nacimiento hace más de 25 años, Lionbridge ha adoptado las tecnologías emergentes, se ha convertido en un experto en ellas y las ha aprovechado al máximo con el fin de ofrecer servicios lingüísticos de primera calidad. Nuestra capacidad para adaptarnos a las innovaciones tecnológicas ha impulsado nuestro crecimiento, nuestra longevidad y nuestro éxito. A la hora de evaluar a los prestadores de servicios lingüísticos, es imprescindible investigar qué capacidad tiene el prestador para aprovechar las tecnologías que se encuentran en plena evolución.

Durante este período de transición, puede resultar prematuro cambiar radicalmente el uso de los motores de TA actuales. Gracias a nuestra amplia experiencia en lo relativo a la TA, nos encontramos en una posición idónea para ayudarle a identificar el momento adecuado para realizar ese cambio y le ofrecemos orientación sobre cómo llevarlo a cabo.