Es posible mejorar el rendimiento con la IA en la traducción. Pero hay que prestar un poco de atención: los modelos no son perfectos y hay que establecer procedimientos de control eficaces. Os cuento mi propia experiencia.

Quizá hayáis visto esas páginas de Facebook o algunos artículos que se burlan —a veces, por cierto, de forma bastante cruel— de traducciones erróneas. Algunas son francamente ridículas, otras, directamente patéticas. Si no queréis acabar en una de esas páginas de burla —y arruinar definitivamente vuestra imagen de marca—, aquí tenéis algunos consejos basados en mi propia experiencia.

Dos programas para mejorar el rendimiento con la IA en la traducción

Desde que creamos MOOC «Dys» sobre los trastornos del aprendizaje, utilizo la aplicación DeepL para ayudarme con las traducciones. Y digo bien «ayudarme». Como veréis en las líneas siguientes, la traducción con IA plantea algunos problemas. Por eso requiere supervisión humana en cada paso.

Yo también utilizo el programa (plug-in) Translate Press para ayudarme a traducir artículos y páginas de nuestras páginas web. Hay dos formas de trabajar con este programa: dejar que traduzca los contenidos por sí solo o utilizarlo para traducir los contenidos manualmente. La ventaja es que lo traduce todo, incluso lo que los lectores de la página web no ven:

• la dirección URL
• los textos alternativos de las imágenes
• los enlaces de los menús
• ecc

Por mi parte, prefiero utilizar la versión manual del programa junto con DeepL. Como he añadido la extensión DeepL en mi navegador Chrome, puedo utilizarlo en multitud de páginas web y también en mi cuenta de Gmail para traducir correos electrónicos. La extensión aparece como un icono (el logotipo de DeepL) junto al campo que quiero traducir, tal y como se ve en la imagen siguiente:

Copio el texto en francés en cada campo y utilizo el traductor DeepL para el idioma correspondiente haciendo clic en el icono. Repito el proceso para cada idioma. Puede parecer un proceso largo, pero en realidad se ahorra muchísimo tiempo.

Para mejorar el rendimiento con la IA en la traducción: controlar los errores habituales

Estos dos programas, DeepL y Translate Press, se encuentran entre los mejores de su categoría. Sin embargo, como siempre, la inteligencia artificial no es perfecta y es necesario que un ser humano revise los resultados.

Errores en la detección del idioma

Un ejemplo: el verbo «argumenter». DeepL interpreta sistemáticamente este verbo como un sustantivo noruego en plural. Mientras que, para mí, se trata del verbo francés en infinitivo. La traducción apenas varía: «argumentos» en lugar de «argumentar». Pero eso altera el sentido de la frase.

Relación entre los distintos elementos de una oración

Cuando traduzco artículos de nuestro blog a otros idiomas, las frases se dividen en «cadenas de caracteres». Una frase puede dividirse en varias cadenas, sobre todo si incluye un enlace hipertexto. En ese caso, al tratarse de un modelo lingüístico, no puede ajustar las cadenas entre sí. Se tratan como secuencias de señales independientes unas de otras.

Por ejemplo, hace poco traduje un artículo sobre el metodo ABC Learning Design. En un momento dado, aparece una cadena que termina en francés con «je vous ai présenté la». La cadena siguiente empieza con la palabra «méthode». En italiano, español y portugués, «méthode» es masculino (metodo). La cadena «je vous ai présenté la» se convierte en «vi ho presentato la» en italiano, pero va seguida de «metodo», que es masculino. Esto significa que tengo que corregir cada cadena que contenga artículos femeninos y el sustantivo masculino. No es nada grave, pero reduciría nuestra credibilidad ante los lectores italianos, españoles y portugueses.

Puedes descargar este mapa mentale creado con Mindomo a través de nuestro socio Biggerplate.

Si no dispone del programa Mindomo, Puedes descargarlo gratis aquí

También puedes descargar una versión en PDF de este mapa haciendo clic en el botón que aparece a continuación.

Problemas relacionados con el modelo predictivo de la IA generativa

Los grandes modelos lingüísticos son sistemas probabilísticos. Cuando se encuentran con una cadena de caracteres, calculan el porcentaje de la siguiente palabra. Por ejemplo, en una frase que dice «la población francesa en», el modelo calculará que hay un 90 % de probabilidades de que la siguiente palabra sea «general». En algunas cadenas de caracteres, la probabilidad es tan alta que el modelo añade la palabra «general» por iniciativa propia. Sin embargo, dado que mi contexto es académico y profesional, es probable que la siguiente palabra sea otra. Pero si no reviso esta cadena, me encontraré con una traducción al italiano o al portugués que contendrá la palabra «general», cuando esta no aparece en la frase original y no tiene ningún sentido ni función en la traducción esperada.

La IA no tiene en cuenta el contexto

Una misma palabra puede tener varios significados, que varían según el contexto. Por ejemplo, yo utilizo la palabra «cualificación» en un contexto profesional. Por lo tanto, significa «aptitud, conjunto de competencias relacionadas con un oficio o una profesión». Sin embargo, DeepL traduce sistemáticamente «cualificación» por «selección», ya que esta palabra significa «ser clasificado, ser seleccionado» en el ámbito deportivo. Afortunadamente, hay una función que permite «fijar» el tipo de traducción deseado. Pero este ejemplo, al igual que otros, demuestra claramente que hay que releer y comprobar constantemente las traducciones. Aunque se ahorre tiempo, eso no significa que no sea necesario que una persona las revise. Por eso la legislación europea sobre la transparencia de la IA exime a los contenidos revisados por una persona de la obligación de etiquetado de los contenidos gestionados por IA generativa.

Corregir los errores de contexto: el uso de un glosario

Tanto en DeepL como en Translate Press existe una función que permite obligar al programa a traducir una palabra de una forma determinada. Se trata del «glosario». Es una especie de diccionario o tesauro que contiene una lista de palabras y la traducción elegida. Por ejemplo, cuando creamos el MOOC «Dys», explicábamos en la primera parte del curso que los trastornos del aprendizaje, como la dislexia, la disfasia, etc., eran dificultades derivadas del desarrollo cerebral, pero no enfermedades. Sin embargo, en varias ocasiones, el software tradujo «trastornos» por «enfermedad». Algo que los participantes del MOOC nos señalaron rápidamente. Gracias a la función «glosario», pudimos revisar todas las traducciones y asegurarnos de que ese error no se repitiera.

Este glosario también nos permite no traducir el nombre de la empresa en nuestros artículos: en una versión del título (el título OG, para el posicionamiento en buscadores), aparece el nombre «Formation 3.0», que se traducía sistemáticamente. Esto está prohibido por ley, ya que el nombre está registrado únicamente en francés.

Mejorar el rendimiento con la IA en la traducción: el contraejemplo de la traducción simultánea

YouTube —al igual que Prime Video y otras plataformas de streaming— ha incorporado recientemente una traducción instantánea automatizada, basada en un modelo de lenguaje grande (LLM). Los resultados suelen ser desternillantes. Hay palabras que se traducen mal o que el modelo incluso se inventa de la nada. Hasta tal punto que el vídeo original se vuelve prácticamente

Conclusión: la necesidad constante de supervisión humana para mejorar el rendimiento con la IA en la traducción

Los errores señalados anteriormente no son graves en sí mismos. Sin embargo, ponen de relieve que cualquier creación generada por la inteligencia artificial generativa debería ser revisada por una persona. Y que, cuando se traduce un texto a otro idioma con ayuda de la IA, es mejor tener unos conocimientos básicos de ese idioma y de sus mecanismos. De lo contrario, se corre el riesgo de perder toda credibilidad ante tu público.

Más allá de los problemas señalados, la traducción asistida por inteligencia artificial nos ahorra mucho tiempo. Esto nos permite publicar más contenido y atraer a nuevos lectores a nuestra web. Sin la inteligencia artificial, no podríamos publicar en cinco idiomas ni ofrecer recursos en seis idiomas diferentes.

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