L’intelligenza artificiale (IA) trova applicazioni diversificate nel settore della traduzione, coprendo sia la traduzione automatica (MT) che compiti linguistici più complessi. Anche se l’influenza dell’IA si estende a molti ambiti, alcuni settori chiave sembrano essere particolarmente colpiti:
L’automazione è il principale effetto dell’IA nel campo della traduzione: macro e micro-attività vengono automatizzate attraverso flussi di lavoro intelligenti, dalla preparazione dei contenuti alla consegna finale. Grazie a questo, l’intervento umano si riduce e i team di produzione possono gestire quantità maggiori di contenuti con maggiore efficienza.
Le tecnologie di orchestrazione consentono un’iper-automazione, in cui i contenuti vengono instradati in modo intelligente attraverso varie fasi in base a fattori come coppie linguistiche, contesto e qualità della traduzione automatica.
L’IA ottimizza l’uso delle risorse, permettendo un impiego più mirato delle competenze umane e degli asset linguistici: strumenti come la stima della qualità della traduzione automatica (MTQE) identificano i segmenti che necessitano di revisione umana, concentrando gli sforzi dei linguisti dove sono più necessari.
Le memorie di traduzione potenziate dall’IA migliorano le corrispondenze approssimative, riducendo in molti casi la necessità di intervento umano per aggiornamenti minori. Questo approccio valorizza sia le risorse umane che quelle automatiche, permettendo ai project manager e ai linguisti di assumere sempre più un ruolo di supervisione.
Il controllo qualità (QA) viene potenziato grazie a funzionalità avanzate che superano i tradizionali controlli di grammatica e sintassi: i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono in grado di rilevare errori semantici, traduzioni errate e incoerenze stilistiche, spesso sfuggenti ai classici strumenti di QA.
L’IA consente di ottenere traduzioni di qualità superiore, soprattutto per contenuti tecnici o ad alto rischio, grazie all’adozione di modelli di traduzione automatica adatti a ogni specifico contenuto. Inoltre, una gestione più accurata delle risorse linguistiche contribuisce a ridurre il rischio di problemi di qualità.
Nuove opportunità di business emergono grazie alla possibilità di generare contenuti multilingue utilizzando risorse linguistiche personalizzate: i fornitori di servizi linguistici (LSP) possono ora offrire anche servizi di creazione di contenuti, ampliando il loro mercato.
Gli strumenti di post-editing assistiti dall’IA consentono tempi di consegna più rapidi e prezzi più competitivi per la localizzazione di alcuni tipi di contenuti. Ciò permette agli LSP di scalare più facilmente le loro attività e aumentare i ricavi, sfruttando risorse come memorie di traduzione e banche terminologiche insieme ai LLM.
L’IA offre significativi guadagni in termini di produttività su tutti i flussi di lavoro, inclusi quelli linguistici. Correzioni semantiche automatiche, suggerimenti per alternative di traduzione e ottimizzazioni SEO sono solo alcune delle attività che possono essere semplificate e automatizzate dai LLM.
Infine, la capacità di generare più versioni di traduzione permette ai linguisti di lavorare con maggiore velocità ed efficienza, mentre l’automazione di attività amministrative lascia più spazio per concentrarsi sui compiti linguistici centrali.