Límites de la Traducción Automática en la Estrategia de Localización

Los límites de la traducción automática pueden pasarse por alto cuando estás ansioso por ingresar a un mercado. La TA puede ser una herramienta útil, pero no es una solución total. Mientras estés preparado para usarla como una ayuda para la localización y no como una solución completa, puedes disfrutar de sus beneficios mientras mantienes altos estándares. La TA y la traducción humana no son mutuamente excluyentes. MT es una herramienta de productividad. Puede ayudar a los traductores a trabajar más rápido y obtener resultados de mayor calidad. En algunos casos, incluso es posible automatizar partes significativas del producto con un sistema expertamente creado. Sin embargo, rara vez es una solución independiente para la localización, por lo que es sabio entender sus limitaciones.

Disfrutando de la automatización dentro de los límites de la traducción automática

Los límites de la traducción automática a menudo van de la mano con datos limitados. MT está entrenado para utilizar datos y hacer sugerencias a los traductores. Para crear un programa de traducción automática efectivo, necesitarás al menos un millón de palabras de contenido de alta calidad traducido por humanos.

Ese es el mayor problema al que se enfrentan la mayoría de las empresas porque no tienen acceso a estos datos de entrenamiento, también conocidos como corpora o corpus de texto. Incluso si tienen datos para entrenar estos motores, a menudo son extremadamente específicos en cuanto a la materia, como la documentación técnica. Esa información concisa es muy factual y puede automatizar la traducción de muchas piezas de contenido utilizando y siguiendo patrones.

Por eso, usar la traducción automática (MT, por sus siglas en inglés) suele ser lo mejor en casos en los que el material tiene un valor muy bajo, en el sentido de que no se ve con frecuencia y no está diseñado para tener mucha "personalidad". Además, la mayoría de las personas que consideran la MT como un método de automatización de la traducción lo hacen porque quieren ahorrar dinero. Sin embargo, para entrenar la traducción automática, tendrían que invertir mucho en la creación de contenido y la minería de datos para construir eficazmente el sistema, lo cual acabaría con cualquier retorno de la inversión del proyecto.

El presupuesto es donde muchos proyectos de traducción automática se desmoronan al darse cuenta de que crear el sistema sería más caro que tener traductores humanos que lo gestionen. Finalmente, uno de los límites más significativos de la traducción automática proviene de los propios traductores humanos. Inicialmente hubo mucha resistencia a usar MT cuando salió por primera vez debido al concepto de lo que es "lo suficientemente bueno". A los traductores se les dijo que solo tenían que "ajustar" el contenido de la traducción automática para mejorarlo, pero a menudo no se les dio un punto de referencia de lo que se consideraba bueno. Además, estas herramientas redujeron sus tarifas de pago y aumentaron sus objetivos de productividad. Como resultado, cada vez que uses traducción automática y la complementes con posedición, querrás establecer criterios y estándares claros para un contenido óptimo.

Calificación de la traducción automática para calidad

Otro límite de la traducción automática es la falta de estandarización para determinar la calidad. La evaluación bilingüe de referencia, o BLEU, es el punto de referencia más comúnmente aceptado pero sufre de algunas fallas fatales. Dado que utiliza estándares de referencia fijos, se trata menos de medir la mejora en la calidad y más de adherirse a una estructura rígida. Dado que ese es el caso, la puntuación BLEU nunca debería ser el único criterio para determinar el éxito de una traducción.Translation standards para el éxito deberían provenir de criterios objetivos y centrados en el ser humano como:

• ¿La facturación disminuyó o aumentó después de utilizar el contenido de MT?
• ¿Hubo menos quejas de los usuarios?
• ¿Los usuarios navegaron mejor por el software y avanzaron más?
• ¿Disminuyó la distancia de edición, es decir, el tiempo que tomó desde la traducción automática hasta las ediciones humanas hasta el contenido exitoso?

Las mejores métricas para comprender los límites de su traducción automática son impulsadas por el usuario. Cuando las quejas disminuyen, los ingresos aumentan y las personas navegan más profundamente en el software. En este caso, es fácil ver que están entendiendo el contenido y participando con él. Además, a medida que se desarrolla el material, obtienes más acceso a datos, lo que mejorará la capacitación para el programa. Mientras este sistema sea una herramienta, en lugar de una solución definitiva, la mayoría de los esfuerzos de MT valdrán la inversión a pesar de sus limitaciones.

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