I recenti progressi in raffinatezza e affidabilità della traduzione automatica spingono alcuni osservatori a ipotizzare che le macchine elimineranno di fatto il bisogno di costose traduzioni umane, anche nel mercato aziendale, cancellando decine di migliaia di posti di lavoro nella localizzazione di prodotti e servizi, nell’editoria, nel marketing e in molti altri settori, proprio mentre la domanda di traduzioni esplode.
Si tratta però di una falsa estrapolazione dei successi attuali. Le aspettative sui miglioramenti più recenti sono pienamente giustificate, ma ciò non significa che le macchine distruggeranno i servizi linguistici come settore o ridurranno drasticamente il bisogno di team di traduzione e globalizzazione. I motivi sono diversi:
- L’asticella per tradurre con successo il linguaggio aziendale è molto più alta rispetto alle applicazioni per il grande pubblico.
- Anche all’interno dell’agenzia l’asticella si alza sempre di più, per queste ragioni:
- bisogna gestire più lingue e dialetti;
- bisogna servire più mercati verticali specializzati, come il settore legale e la sanità;
- cresce il bisogno di più tipi di documenti su supporti orizzontali speciali, per esempio documenti che descrivono decisioni, requisiti e sistemi;
- tradurre gli aspetti funzionali di un prodotto (per esempio menu e documentazione) è una pratica specializzata, a cui gli approcci pensati per i consumatori si applicano con difficoltà.
- Le tecnologie di traduzione attuali non continueranno a migliorare all’infinito a questo ritmo. I maggiori progressi recenti sono nati dall’uso di enormi quantità di materiale già tradotto per addestrare modelli in grado di tradurre in futuro contenuti simili. Molte aziende, però, hanno contesti e discipline molto più specifici e dispongono di volumi più ridotti di dati già tradotti per questi ambiti ristretti. Sono sfide tecniche che gli algoritmi di IA stanno solo iniziando ad affrontare, e il trasferimento di nuove tecnologie, se non servono ulteriori attività di ricerca e sviluppo, deve raggiungere il livello successivo per generare valore commerciale.
- Il numero di lingue che si possono tradurre in modo conveniente aumenta con il nuovo approccio low-cost supportato dall’IA. Quindi, anche se i costi di traduzione delle lingue prioritarie possono scendere, il volume delle lingue emergenti continua a crescere. Queste lingue meno tradotte hanno meno dati, il che rende più difficile l’automazione.
Il numero di lingue e coppie linguistiche gestite oggi dalle piattaforme di traduzione più avanzate è solo una piccola parte delle lingue parlate, anche nei paesi sviluppati. Tradurre i contenuti in oltre 40 lingue, come fanno i maggiori fornitori di servizi linguistici (LSP) e di software aziendale, è stato finora difficile o troppo costoso da giustificare: per molte aziende, aggiungere anche una sola lingua a un prodotto ha richiesto costi e tempi molto elevati.
Queste barriere stanno per cadere grazie alla combinazione dell’efficienza delle piattaforme basate sul cloud con la maggiore produttività dei traduttori che si avvalgono della traduzione automatica.
Se alcuni mercati di lingue “long tail” (lingue con poco contenuto registrato) crescono rapidamente, solo poche genereranno ricavi sufficienti a giustificare i costi di implementazione locale del modello tecnologico attuale senza IA. Con l’economia di piattaforma, l’efficienza garantita dall’IA e la riduzione dei costi, tuttavia, le agenzie di traduzione potranno recuperare il denaro e il tempo investiti per aggiungere nuove lingue, mantenendo i prezzi accessibili per un numero molto più ampio di clienti. Questa economia permetterà inoltre alle agenzie di aumentare in modo significativo il volume di traduzioni gestibile, contribuendo a mantenere ricavi e margini anche quando i prezzi scendono.