¿Qué es la inteligencia artificial lingüística?
La inteligencia artificial lingüística (IA) es una rama de la IA que posibilita que los ordenadores entiendan, interpreten y generen lenguaje humano. Está basada en la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial como, por ejemplo, los sistemas de redes neuronales y el aprendizaje profundo, pero se aplica específicamente al procesamiento del lenguaje natural (NLP), la generación del lenguaje natural (NLG), la lingüística y otros campos relacionados.
La inteligencia artificial lingüística es una revolución en la forma de crear, gestionar, traducir y comprender el contenido en los diferentes idiomas de todo el mundo. Abarca varios sistemas y tecnologías de IA diseñados para comprender, procesar, generar e interactuar con el lenguaje humano. Entre los ejemplos más destacados de sistemas de IA se incluyen modelos lingüísticos grandes como GPT y BERT, y asistentes virtuales como Siri y Alexa.
Más información sobre la inteligencia artificial lingüística
¿Cómo funciona la inteligencia artificial lingüística?
La inteligencia artificial lingüística depende del contenido, que puede procesar y transformar, y se puede aprovechar para generar contenido nuevo. A continuación, explicamos los componentes básicos de la inteligencia artificial lingüística para entender mejor cómo se puede aplicar:
- Para comprender el lenguaje, se aplican algoritmos de aprendizaje profundo que extraen un significado de las grandes cantidades de contenido que se procesan. Es más complejo que convertir palabras en estructuras de datos, que son necesarias para que los ordenadores entiendan la información. Por ejemplo, la IA semántica es la IA que parece entender lo que significa el contenido tras analizarlo mediante el procesamiento del lenguaje natural o NPL. Este proceso ayuda tanto a las personas como a las organizaciones en las distintas etapas del proceso de gestión de contenidos y de traducción.
- La transformación lingüística implica un enfoque de traducción que dé prioridad a las máquinas. La traducción automática es un ejemplo sencillo, ya que puede globalizar los chatbots y mejorar la eficiencia del traductor.
- La creación en diferentes idiomas implica aprovechar los grandes modelos lingüísticos (LLM) para generar contenido nuevo. Los LLM son un tipo de red neuronal artificial que se ha entrenado con grandes cantidades de datos de textos, y es capaz de generar textos en lenguaje natural o realizar otras tareas relacionadas con el lenguaje. Su aplicación aporta ventajas a los redactores o traductores, como la generación de contenidos o la traducción generativa. No obstante, esto no quiere decir que las máquinas vayan a escribir la próxima novela superventas, ni que los recursos humanos sean prescindibles en los procesos de traducción y escritura creativa.
¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial lingüística para las empresas?
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una novedad a una necesidad potencial. Ahora, la inteligencia artificial lingüística se aplica en varios ámbitos, como los servicios de atención al cliente, la asistencia sanitaria, la creación de contenido y el análisis de opiniones, entre otros. En cuanto al sector de la localización, ofrece ventajas a todos los niveles, tanto a los proveedores de servicios lingüísticos como a los traductores y sus clientes:
- Aceleración del tiempo de comercialización. Un uso correcto de las funciones de la inteligencia artificial lingüística adecuadas en la tecnología de traducción puede ahorrar a los usuarios un tiempo valioso, ya que acelera sus tareas y optimiza sus esfuerzos. Por ejemplo, permite completar más rápido las tareas de traducción a los lingüistas y agilizar las tareas repetitivas de gestión de proyectos. Esto se traduce en menos tiempo dedicado a acciones manuales lentas y que aportan poco valor.
- Aumento de la capacidad de traducción. Un uso correcto de las funciones de la inteligencia artificial lingüística adecuadas permite a los usuarios producir traducciones en mucho menos tiempo, lo que da como resultado la creación de más contenido traducido con los mismos activos lingüísticos. Gracias a la eficiencia de la inteligencia artificial lingüística y otras tecnologías de traducción, los fondos que anteriormente se destinaban a tareas que ahora se pueden automatizar pueden invertirse en otras cosas.
- Calidad lingüística mejorada. Cada mercado tiene sus matices únicos en lo que respecta al contenido. Para garantizar que el contenido localizado sea adecuado para cada mercado, las herramientas de IA pueden ayudar a mejorar las traducciones realizadas por lingüistas humanos o máquinas, ya que logran que la terminología y el tono de sus traducciones sean correctos. Esto permite a las empresas llegar sin esfuerzo a audiencias globales con textos coherentes sin perder el tono y la voz de la marca.
¿Cuáles son las capacidades de la inteligencia artificial lingüística en la tecnología de traducción?
El sector lingüístico se ha visto afectado de manera significativa por la inteligencia artificial, que presenta avances rápidos y potentes. Algunos ejemplos de capacidades de inteligencia artificial lingüística en la tecnología de traducción incluyen:
- Traducción automática neuronal (NMT) con combinaciones de idiomas adaptables: sistemas de traducción automática neuronal que se entrenan con datos de memorias de traducción y bases de datos terminológicas existentes, con comentarios de posedición automáticos.
- Análisis de contenido: extracción de clasificaciones de dominio y palabras clave para ayudar a los gestores de proyectos a centrarse en las circunstancias generales en lugar de la gestión de procesos.
- Generación de recuperación aumentada (RAG): complementa los LLM con entradas de memorias de traducción (TM), bases de datos terminológicas y traducción automática neuronal para mejorar la eficiencia en la traducción.
- Posedición automatizada: mejora de la calidad del contenido traducido a través de la posedición basada en la IA.
- Interfaz de usuario en lenguaje natural: uso de lenguaje natural para buscar y acceder a documentación de los productos, generar informes o analizar proyectos.
- Puntuación de calidad automatizada: evaluación y mejora de las traducciones con puntuaciones de evaluación de calidad automatizadas.
