Descubra las últimas tendencias de la industria de la traducción

La industria de la traducción vive un periodo de profundas transformaciones impulsadas por los cambios tecnológicos. Así, posibilidades como la traducción automática son ya una realidad a través de softwares de traducción cada vez más precisos. 

La irrupción de estas tecnologías ha provocado que el discurso sobre el futuro de la industria de la traducción se divida entre quienes abrazan propuestas futuristas y quienes son más escépticos respecto al rol de la tecnología.

¿Cuáles son las tendencias clave que van a alterar de forma significativa el sector de la traducción profesional en los próximos años? Lo analizamos.

 

La industria de la traducción, un vistazo rápido a los últimos años

Hay al menos una conclusión indiscutible en el panorama de la industria de la traducción en los últimos años: el crecimiento del sector de la traducción del lenguaje impulsado por un mundo cada vez más conectado y global. Así pues, la industria de la traducción ha pasado de estar valorada en más de 49.000 millones en 2019, a los más de 56.000 millones en 2021, un crecimiento de más de 5.000 millones en tan solo dos años. A su vez, se habla de un desarrollo del 40% durante la crisis del COVID-19.

Más allá de estas cifras, la incorporación de tecnologías como motores de traducción y el avance hacia la traducción automática han supuesto una verdadera revolución para la industria de la traducción. 

Así, en 2019, el volumen de traducciones llevadas a cabo por motores de traducción automática ya superó el de los traductores profesionales humanos a nivel global.

Esta automatización ha traído una serie de transformaciones para el sector, a las que los proveedores de servicios de traducción (TSP, por sus siglas en inglés) han debido adaptarse. 

De este modo, la incorporación de la tecnología ha jugado un papel clave en los siguientes procesos:

  • Con la traducción automática, el papel del traductor humano se minimiza y se transforma. Si bien algunas plataformas hablan de la total eliminación de la intervención humana, este punto no se ha alcanzado, especialmente en las traducciones que buscan la mayor precisión. No obstante, la adopción de herramientas de traducción digitales sí ha supuesto que los agentes humanos hayan tenido que ajustar sus tareas y comportamientos y eliminar estructuras y acciones obsoletas.

La diversificación de servicios para los TSP también se encuentra entre estas transformaciones ofreciendo, por ejemplo, servicios complementarios a la traducción automática como los servicios de detección de lenguaje.

  • Gracias a la digitalización, el sector de la traducción automática está pudiendo ofrecer traducciones más rápidas y económicas. Esto solo es posible gracias a la digitalización y automatización de parte de los procesos.

De nuevo mirando al futuro, se habla de la posibilidad de eliminar los costes marginales en traducción: una vez que se haya establecido la estructura de traducción, la producción de nuevos textos será ilimitada y sin costes.

  • La incorporación de Inteligencia Artificial en los motores de traducción ha permitido ir un paso más allá en la rapidez y precisión de las traducciones. Posibilidades como la traducción automática adaptativa profunda imitan la labor de un traductor humano de manera cada vez más precisa, incluyendo cuestiones más complejas como el estilo y las expresiones.





¿Qué le depara el futuro a la industria de la traducción?

Traducción instantánea: Google vs Apple

Google y Apple son dos compañías clave que están avanzando en las posibilidades de la industria de la traducción. En concreto, estas dos empresas compiten por lanzar el software de traducción instantánea más preciso. 

Por un lado, Apple incorpora esta posibilidad desde el iOS 15 beta, que permite traducir cualquier texto incluso en modo sin conexión de forma instantánea. 

Por otro lado, Google ha ido más allá con su línea Pixel 6, ampliando las posibilidades de la traducción instantánea al permitir la traducción de texto, voz e imágenes, de nuevo sin necesidad de conexión a internet.

 

Un balance entre la traducción automática, traducción asistida por ordenador y traducción humana

Actualmente, en la industria de la traducción conviven tres enfoques

  • La traducción humana. Se trata de la opción más fiable y precisa hoy en día, sobre todo en contenidos a nivel creativo (traducción literaria o copywriting, por ejemplo) o más técnico (textos legales, traducción de manuales de uso). 
  • Traducción asistida por ordenador. Un híbrido entre la traducción automática y la realizada por humanos en el que el traductor humano recibe la ayuda de un software de traducción para agilizar los procesos. 
  • Traducción automática. Traducciones llevadas a cabo en un 100% por una máquina. 

En los próximos años, se espera que estos tres enfoques logren un equilibrio. Por un lado, el papel de las máquinas seguirá siendo el de agilizar y facilitar las traducciones (ofreciendo servicios más económicos, como consecuencia). 

La generación de bases de datos cada vez más útiles y la incorporación de algoritmos de Inteligencia Artificial más potentes ampliarán las posibilidades de este tipo de traducción. Por ejemplo, será posible desarrollar opciones de traducción predictiva precisa.

Por otro lado, el rol de los traductores humanos irá acercándose más a la supervisión y el uso de capacidades humanas únicas, como la escritura creativa o el uso de jergas o coloquialismos. 

Además, se avanzará hacia un modelo de Traducción Automática Post Edición (MTPE): la edición y revisión de los resultados de traducción producidos por una máquina. Así, la consultora Gartner predice que el trabajo de los traductores humanos estará vinculado a la MTPE en un 75% para 2025, mientras que la Comisión Europea asegura que el 78% de los proveedores de servicios lingüísticos (LSPs) ya han empezado a derivar sus tareas hacia esta área.

Como ejemplo, desde Pangeanic tratamos de avanzar precisamente hacia este equilibrio en nuestros servicios de traducción automática:

  • Por un lado, proporcionamos soluciones de traducción utilizando tecnología punta. Así, nuestros motores de traducción utilizan potentes redes neuronales en nuestra nube privada y segura o en la propia infraestructura de nuestros clientes. Contamos a su vez con tecnología API y motores de traducción automática personalizados, que se pueden customizar y aplicar diferentes niveles de agresividad e impacto de aprendizaje profundo a través de programas de entrenamiento para motores de traducción automática.
  • Por otro lado, ofrecemos la supervisión, experiencia y conocimientos lingüísticos de nuestros más de 5000 traductores certificados.

 

Datos sobre el lenguaje

Contar con bases de datos relevantes es una de las necesidades para el desarrollo de la traducción automática. En los próximos años, se espera que esta área se desarrolle de varias maneras: 

  • Se contará con bases de datos más precisas gracias a la eliminación más eficiente de repeticiones, errores o atributos irrelevantes. Se avanzará hacia técnicas más evolucionadas para seleccionar y agrupar datos.

En este sentido, la búsqueda de talento humano se centrará en gran medida en esta área.

  • Las dudas y tensiones sobre los datos de lenguaje y copyright podrían cristalizar en nuevas regulaciones y buenas prácticas.
  • Aunque actualmente los datos de lenguaje son controlados por unas pocas grandes empresas, se espera que este recurso avance hacia un modelo de economía cooperativa y circular.
  • El avance en bases de datos cada vez más completas y exhaustivas también permitirá la traducción de lenguajes que aún desafían la traducción automática, siempre que sean acompañados por una demanda de traducciones en el mercado.

 

 

 

 

Motores de traducción customizados

El avance en la precisión de la traducción automática pasará también por la construcción de motores de traducción personalizados para las organizaciones, un progreso impulsado a su vez por la creación de bases de datos de calidad.

Entre las ventajas de contar con motores de traducción customizados se encuentran una mayor flexibilidad y control sobre los resultados de la traducción. A su vez, la personalización estará estrechamente vinculada al entrenamiento de motores de traducción que cuenten con aprendizaje automático. 

 

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