Colocando a IA em prática

Tem havido um maior apetite no setor de tradução por soluções baseadas em IA. No entanto, embora as empresas estejam ansiosas para experimentar essa nova tecnologia, também há muitas dúvidas sobre como colocar a tradução de IA em prática de forma eficaz. Se você está procurando dicas e melhores práticas, esses webinars da Conferência Global Ready de 2024 da Smartling são um bom lugar para começar.

Primeiro, ouça Liliana Pardo-Becerra, gerente sênior de localização do Vimeo, e Juan Muñiz, gerente sênior de localização da Bluebeam, sobre como eles estão experimentando a IA para fazer mais com menos. Eles discutem suas práticas atuais e o que está em seu roteiro de tradução baseado em IA.

Em seguida, junte-se ao painel interno de especialistas em localização da Smartling — com Andrew Batwash (diretor de serviços linguísticos), Valerie Dehant (diretora sênior de serviços linguísticos) e Olga Beregovaya (vice-presidente de IA) — enquanto eles discutem como escalar seu programa de garantia de qualidade e medir a qualidade em um mundo impulsionado pela IA.

Preenchendo a lacuna: uma época de exploração e descoberta

A Bluebeam desenvolve soluções tecnológicas para a indústria de arquitetura, engenharia e construção. Sua equipe de localização é composta por quatro pessoas e os produtos da empresa estão atualmente disponíveis em 14 idiomas.

O Vimeo oferece às pessoas de todo o mundo uma plataforma para criar, editar e compartilhar vídeos. Sua equipe de localização de duas pessoas é responsável por traduzir o conteúdo da empresa de software de vídeo em sete idiomas e pretende expandir para mais idiomas no futuro.

Ao descrever suas incursões na tradução de IA, Liliana Pardo-Becerra (do Vimeo) e Juan Muñiz (da Bluebeam) mencionaram que adotaram uma abordagem cautelosa. Eles querem tirar proveito das novas tecnologias, mas manter os padrões de qualidade é fundamental.

Mergulhando os dedos dos pés

As equipes de localização de ambas as empresas começaram a experimentar a IA há cerca de um ano. Eles queriam ver como poderiam aproveitar os avanços da IA junto com a tradução automática (MT) para fazer mais com menos.

Para a Bluebeam, seus experimentos se concentraram no uso de um fluxo de trabalho de pós-edição humana e MT para seu material de suporte técnico. Os resultados até agora têm sido promissores: eles ficaram satisfeitos com a qualidade e conseguiram reduzir o tempo de resposta de uma média de nove dias para cinco.

O Vimeo investiu em treinamento de motor personalizado para MT no início deste ano. Assim como o Bluebeam, o Vimeo começou a experimentar primeiro com seu conteúdo de suporte, e a equipe de localização ficou muito satisfeita com o resultado.

Ainda assim, Liliana Pardo-Becerra e Juan Muñiz enfatizaram a importância de manter os especialistas em localização humana informados. As tecnologias de tradução de IA podem ser poderosas, mas ainda podem introduzir erros. Para mitigar os riscos do uso da IA, o Bluebeam e o Vimeo ainda usam humanos para revisar e validar a saída traduzida.

Olhando para o futuro

O próximo passo para as equipes de localização é explorar quais outros tipos de conteúdo podem se beneficiar da tradução baseada em IA. Por exemplo, ambos planejam experimentar colocar conteúdo de marketing de baixa visibilidade em um fluxo de trabalho de MT.

Além disso, o Vimeo expressou interesse em explorar como a IA pode ajudá-los a traduzir determinados recursos visuais e conteúdo de vídeo. O que seria muito demorado, exigente em recursos e caro traduzir usando ferramentas e fluxos de trabalho tradicionais agora pode ser mais viável com a IA, especialmente à luz da economia de tempo e custo que eles já estão vendo ao adotar essa nova tecnologia.

Finalmente, a Bluebeam e o Vimeo estão entusiasmados em entender de que outra forma a IA pode ajudar eles e seus colegas a fazerem seus trabalhos com mais eficiência fora do fluxo de trabalho de tradução. Desde o uso da IA para criar ou internacionalizar o conteúdo de origem até preparar arquivos para tradução e, de outra forma, aliviar suas cargas de trabalho administrativas, as possibilidades são muitas.

Aumentando a escala e garantindo a qualidade da tradução

As soluções baseadas em IA estão ajudando o Vimeo, o Bluebeam e outros a ampliar seus esforços de tradução. No entanto, gerar cada vez mais conteúdo multilíngue traz seus próprios desafios, incluindo como garantir que os programas de gerenciamento de qualidade acompanhem o ritmo. Os especialistas da Smartling, Andrew Batwash, Valerie Dehant e Olga Beregovaya, discutem como escalar e garantir a qualidade da tradução neste mundo de IA. Aqui estão apenas algumas de suas ideias.

A qualidade se tornará a principal prioridade

Como confiamos mais em soluções baseadas em IA, a Smartling espera que o custo da tradução e os tempos de resposta da tradução diminuam. Como resultado, a qualidade se tornará a principal métrica ao medir o ROI da tradução no que se refere às metas de negócios, e atingir o nível de qualidade certo para certos tipos de conteúdo se tornará muito importante.

A pergunta que as empresas e seus provedores de serviços linguísticos precisarão responder será a seguinte: Como podemos implantar processos de gerenciamento de qualidade no lugar certo para o conteúdo certo, a fim de levá-lo ao nível de qualidade certo para um público e mercado específicos?

Com as novas tipologias de erro

As soluções de tradução baseadas em IA, como MT e modelos de linguagem grande (LLMs), estão se mostrando muito promissoras. Muitas empresas estão entusiasmadas com o uso da IA em diferentes lugares do fluxo de trabalho de localização: na verdade, existem inúmeras possibilidades, da automação à tradução e à criação de conteúdo localizado.

Mas, embora essas ferramentas sejam impressionantes e possam produzir resultados de alta qualidade, é importante ter em mente suas limitações atuais. Por exemplo, como acontece com qualquer solução de tradução, existe o risco de erros passarem despercebidos e aparecerem no conteúdo localizado. Esses erros, no entanto, não são necessariamente os mesmos erros de estilo e terminologia que os profissionais de localização estão acostumados a procurar e corrigir. Andrew Batwash e Olga Beregovaya mencionam várias novas tipologias de erro a serem observadas: alucinações, toxicidade em MT, traduções culturalmente apropriadas, responsabilidade por direitos autorais, preconceitos inerentes à produção de IA e muito mais.

A estrutura atual de qualidade de tradução deve evoluir para gerenciar a qualidade à luz dessas novas tipologias de erro. Além disso, as empresas precisarão implementar processos ágeis de gerenciamento da qualidade para garantir que possam identificar e resolver esses tipos de erros.

É aqui que uma empresa de tradução pioneira em tecnologia, como a Smartling, pode ajudar: Ferramentas de qualidade são incorporadas ao sistema de gerenciamento de tradução da Smartling. Essas ferramentas são capazes de aplicar estruturas de avaliação reconhecidas pelo setor, que são muito personalizáveis e poderão evoluir com a nova tecnologia. O Smartling também pode ajudá-lo a configurar seu programa de gerenciamento de qualidade para que você esteja na melhor posição possível para maximizar seus ganhos com essas tecnologias empolgantes e, ao mesmo tempo, minimizar os riscos.

O papel do tradutor

Embora pareça que as máquinas estão assumindo o controle, os tradutores humanos ainda têm um papel importante a desempenhar. Na verdade, os tradutores são mais importantes do que nunca.

Valerie Dehant explica esse ponto: “Os linguistas altamente qualificados são mais importantes porque estão realmente realimentando e treinando a máquina e os modelos de IA. Cada contribuição que eles trouxerem ajudará com os preconceitos que vemos na tradução dos modelos.”

Em seguida, ela descreve como a Smartling vê o papel do linguista — tanto tradutores quanto avaliadores de qualidade — neste novo mundo da IA: o linguista se tornará mais como um copiloto dos modelos de IA. Embora as possibilidades da IA sejam infinitas, é claro que os humanos serão necessários para garantir que os dados de treinamento do modelo sejam de alta qualidade e para revisar, verificar fatos e avaliar certos tipos de conteúdo traduzido. Além disso, outros tipos de conteúdo, como aqueles que envolvem um pouco de pensamento criativo para localizar (por exemplo, conteúdo de marketing de alto perfil), ainda precisarão de um toque humano por muitos anos.

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Quer saber mais sobre como colocar a IA em prática? Assista à Conferência Global Ready deste ano na íntegra. Todas as sessões estão disponíveis sob demanda aqui.