Traduzioni di qualità professionale con l'IA

Nel mondo pre-LLM, esistevano due approcci principali alla traduzione di prodotto:

1. Traduzione automatica con strumenti come Google Translate o DeepL

   • Capace di tradurre meccanicamente una frase A in una frase B
   • Rapida ed economica, ma spesso di qualità limitata

2. Traduzione umana

   • Capace di tradurre una frase A in una frase B tenendo conto del contesto:
     • Il contesto specifico del prodotto
     • L'uso del gergo di settore
     • La coerenza con le traduzioni esistenti
   • Garantisce alta qualità, ma richiede più tempo e costi maggiori

Tra queste due soluzioni, la seconda offre chiaramente la migliore qualità di traduzione per un prodotto, a condizione che i traduttori abbiano accesso al contesto necessario.

Ma avere accesso a questo contesto non è un'operazione banale:

• O i traduttori conoscono perfettamente il prodotto e hanno in mente la terminologia esistente, il significato di ogni funzionalità, la collocazione dei testi nel prodotto, i percorsi utente, un'ottima conoscenza del settore, ecc.
• Oppure il contesto è formalmente specificato tramite documentazione, screenshot, glossari (che definiscono i termini di settore e le loro traduzioni in ogni lingua), e i traduttori devono consultarli meticolosamente.

In definitiva, la valutazione era semplice: la traduzione automatica è economica e veloce, ma di qualità mediocre, mentre la traduzione umana offre una qualità migliore, ma a costi elevati e con un processo più lento.

La rivoluzione dell'IA e degli LLM

Con l'emergere degli LLM (Large Language Model), gli strumenti di traduzione hanno abbracciato questa rivoluzione, come Prismy, nella speranza di semplificare notevolmente questo processo.

Se confrontiamo i tre approcci secondo la triade costo/qualità/tempo:

Confronto tra i metodi di traduzione

Mentre i fattori costo e tempo sono relativamente incontrovertibili, il fattore qualità merita un'analisi più approfondita.

Come Prismy garantisce la qualità delle traduzioni

Posso fidarmi della vostra IA per tradurre il mio prodotto in modo automatico?

Questa è una domanda che ci viene posta frequentemente.

Come abbiamo visto in precedenza, è la considerazione del contesto che consente ai traduttori di fornire traduzioni di qualità. La chiave risiede quindi nella capacità di tenere conto di questo contesto, ed è proprio qui che gli LLM eccellono, essendo capaci di analizzare numerosi dati di input per adattare il loro output.

Prismy si basa su tre pilastri per garantire la qualità delle traduzioni:

Pilastri della qualità delle traduzioni

Pilastro n. 1: definire il contesto e il tono di voce

Il primo passo è spiegare il contesto all'LLM, partendo dal più generale (il settore) al più specifico (la posizione del testo nel prodotto).

Prismy consente di definire globalmente il settore, il prodotto e la sua utilità. Grazie a questo, gli LLM sono già in grado di utilizzare il gergo corretto e la qualità della traduzione migliora considerevolmente.

Successivamente, quando Prismy traduce i testi di prodotto, è talvolta necessario capire in quale parte del prodotto verranno utilizzati. A questo scopo, Prismy offre la possibilità di definire istruzioni per sezione di prodotto. Inoltre, Prismy è in grado di tradurre i testi funzionalità per funzionalità, basandosi sui Branch di sviluppo e sfruttando il contesto associato alle Pull Request e agli altri metadati.

Infine, Prismy consente anche di definire il tono di voce da usare per lingua e per sezione di prodotto.

Pilastro n. 2: un glossario esaustivo e aggiornato

Ogni azienda ha il proprio gergo, termini di settore per i quali vuole mantenere coerenza e potenzialmente imporre traduzioni specifiche.

A questo scopo, le aziende usano spesso glossari per definire questi termini e le loro traduzioni.

Se i traduttori potevano ancora tenere a mente termini non formalizzati in un glossario, questo approccio non funziona più con l'IA. Diventa essenziale documentare formalmente ed esaustivamente tutti i termini specifici. Questo compito può sembrare tedioso, ma Prismy consente di generare e mantenere automaticamente un glossario a questo scopo. È un argomento molto interessante di per sé, che approfondirò in un articolo dedicato.

Pilastro n. 3: memoria di traduzione

L'ultimo pilastro consiste nel garantire la coerenza basandosi sulle traduzioni esistenti. Le nostre traduzioni guadagnano esperienza e qualità grazie allo storico delle traduzioni. Così, se una parola o una porzione di frase è già stata tradotta altrove nel prodotto, Prismy è in grado di istruire l'LLM affinché si basi su queste traduzioni esistenti e garantisca una coerenza globale.

È la soluzione miracolosa?

Grazie a questi tre pilastri, gli LLM stanno trasformando la traduzione di prodotto garantendo un'elevata qualità, offrendo al contempo velocità e costi contenuti.

È sufficiente? La nostra esperienza in Prismy rivela che con una configurazione ottimale, le traduzioni raggiungono un eccellente livello di qualità, ma una supervisione umana mirata rimane preziosa per raggiungere l'eccellenza. Per questo motivo, Prismy consente anche workflow di revisione e lavora per dare priorità alle traduzioni più incerte, al fine di indirizzare le revisioni rilevanti solo verso pochi testi.

Con questa strategia, è ora possibile avere un processo automatizzato con una buona configurazione iniziale e una revisione ben mirata, che consente al sistema di imparare in tempo reale.