A tradução por IA é realmente útil? Aumentam as consultas de empresas que pedem: "Avalie a qualidade da tradução"

Com a evolução da IA generativa, o mundo da tradução começou a mudar drasticamente.
Com o surgimento da IA generativa, como o ChatGPT, as empresas passaram a poder testar facilmente tarefas que antes dependiam de softwares de tradução especializados ou empresas de tradução.
"Será que não podemos fazer a tradução internamente com isso?"
É natural que esse tipo de voz comece a surgir.

Na verdade, nós da Kodensha também temos recebido cada vez mais pedidos de empresas parceiras para avaliar a qualidade da tradução por IA.
Por exemplo, uma consulta de um fabricante de equipamentos elétricos.

"Qual tem maior qualidade: a ferramenta de tradução que usamos atualmente ou a IA generativa que está em alta recentemente?"
"Até que ponto a tradução por IA dos manuais de nossos produtos pode ser usada na prática?"
"Não seria possível substituir parte do trabalho que terceirizamos para empresas de tradução pela IA?"

O pedido é para que, diante dessas dúvidas, comparemos os resultados de tradução usando documentos reais e avaliemos a partir de uma perspectiva profissional.
Testar a tradução por IA tornou-se simples. No entanto, julgar se essa tradução é realmente utilizável no trabalho é surpreendentemente difícil.
Desta vez, vamos refletir sobre os desafios que as empresas enfrentam ao considerar a introdução da tradução por IA e a importância de avaliar a qualidade da tradução.

1. IAA evolução da tradução é mais rápida do que se imagina

Há algum tempo, a tradução automática era fortemente associada à substituição mecânica de palavras e gramática do texto original.
Muitos devem ter tido a experiência de ver o resultado da tradução e sentir que "dá para entender o sentido, mas não dá para usar assim".
No entanto, com a disseminação da tradução automática neural e o surgimento da IA generativa que utiliza grandes modelos de linguagem, a situação mudou drasticamente.
A gama de possibilidades da IA se expandiu, abrangendo desde expressões naturais que levam em conta o contexto e o parafraseamento de frases complexas até o ajuste do tom e do estilo do texto.
Especialmente em documentos de negócios e textos explicativos gerais, não é raro que a IA generativa produza traduções mais legíveis e naturais do que a tradução automática convencional.
Vivemos em uma era em que traduções desse nível podem ser facilmente obtidas com ferramentas acessíveis.
É natural que as empresas pensem em "reavaliar suas operações de tradução".
No entanto, o que se deve ter em mente aqui é que um texto natural e uma tradução precisa nem sempre são a mesma coisa.

2. Uma tradução natural, mas incorreta?

Por exemplo, vamos considerar o manual de instruções de um fabricante de equipamentos elétricos.
Em textos gerais, pode haver casos em que pequenas diferenças na redação não sejam um problema, desde que o conteúdo seja compreendido.
No entanto, em manuais de produtos, a história é diferente.
Eles contêm muitas informações que exigem precisão, como procedimentos operacionais, avisos de segurança, nomes de peças e especificações técnicas.

"Desligar a energia" e "cortar a energia"
"Conectar" e "está conectado"
"Executar obrigatoriamente" e "executar conforme necessário"

Mesmo que pareçam diferenças triviais à primeira vista, dependendo das especificações do produto ou dos procedimentos de trabalho, o significado pode mudar drasticamente.
A IA generativa é excelente em criar textos naturais e fáceis de ler. Por outro lado, ela pode inferir e complementar o significado do texto original ou alterar expressões para se adequar ao contexto.
Isso pode levar a uma melhor legibilidade, mas também pode resultar em mudanças de significado que devem ser evitadas na tradução.
Além disso, é importante verificar se os nomes de produtos exclusivos do fabricante, a terminologia técnica e as expressões padronizadas internamente estão refletidos corretamente.
Em suma, julgar o resultado da tradução apenas por parecer "natural" não é suficiente.

3. IAA avaliação da tradução não é uma simples comparação de pontuações

Então, o que deve ser feito para avaliar a qualidade da tradução por IA?
Inserir o mesmo texto em várias ferramentas de tradução por IA e comparar os resultados é um primeiro passo eficaz.
No entanto, isso não é suficiente.
Ao avaliar, são necessários pontos de vista como os seguintes, por exemplo:

• Precisão: Se o significado e as informações do texto original estão refletidos corretamente.
• Terminologia técnica: Se os termos específicos do setor e os nomes dos produtos foram traduzidos adequadamente.
• Consistência: Se os mesmos termos e expressões estão uniformizados em todo o documento.
• Legibilidade: Se o texto está natural e fácil de entender para o público-alvo.
• Conformidade com as instruções: Se as especificações, como glossários, regras de tradução e estilo, foram seguidas.
• Necessidade de revisão: Qual o nível de revisão humana necessário para o uso prático.

Por exemplo, em documentos comerciais gerais, a legibilidade pode ser priorizada.
Por outro lado, em manuais de produtos relacionados à segurança, é crucial transmitir as informações do original com precisão e sem omissões.
Mesmo com a mesma ferramenta de tradução por IA, a avaliação muda dependendo do tipo e do propósito do documento.
Além disso, é necessário considerar não apenas a qualidade da tradução, mas também o tempo e o custo necessários para as revisões pós-tradução.
Mesmo que a saída da tradução por IA pareça excelente à primeira vista, se exigir muito tempo para correções por especialistas, pode não levar a uma maior eficiência em todo o fluxo de trabalho.
O importante não é simplesmente decidir qual IA é superior.
É esclarecer em que extensão e de que forma a tradução por IA pode ser utilizada nas operações da empresa, e dividir adequadamente as tarefas que podem ser deixadas para a IA e as tarefas que devem ser verificadas e corrigidas por humanos.

4. O significado de ter profissionais de tradução avaliando a tradução por IA

É aqui que o papel de uma empresa especializada em tradução se torna evidente.
Na avaliação da tradução por IA, é necessário não apenas comparar o texto original com o traduzido e apontar erros de tradução ou omissões, mas também determinar por que a tradução é problemática e qual o seu impacto prático.
Por exemplo, se houver um erro em um termo técnico, é preciso discernir se é apenas uma variação na grafia ou um erro grave que altera o significado técnico.
Além disso, na avaliação da qualidade da tradução, é importante minimizar a variação de julgamento entre os avaliadores.
Definir critérios de avaliação claros e estabelecer um mecanismo que permita que vários avaliadores julguem com base nos mesmos critérios. Se necessário, comparar as traduções antes e depois da correção e analisar que tipo de correção foi necessária.
Através desse trabalho, os pontos fortes e fracos da tradução por IA tornam-se concretamente visíveis.
A Kodensha utiliza sua longa experiência em tradução multilíngue e suporte à tradução para trabalhar na avaliação da tradução por IA de acordo com os documentos e usos reais das empresas.
O escopo da avaliação não se limita a um serviço específico de tradução por IA.
Abrange vários mecanismos que estão sendo considerados para implementação, como motores de tradução automática existentes, traduções utilizando IA generativa e ambientes de tradução construídos de forma independente pelas empresas.
Acreditamos que é importante considerar o conteúdo e os pontos de vista da avaliação de acordo com as necessidades de tradução que variam de empresa para empresa.

5. Avaliar e terminar por aí é um desperdício

Ao realizar a avaliação da tradução por IA, podem surgir descobertas inesperadas.

"A qualidade estava acima do esperado"
"Textos gerais não apresentam problemas, mas há desafios com termos técnicos"
"Excelente para determinados documentos, mas requer muitas correções em outros"

Estes resultados tornam-se elementos importantes para decidir sobre a viabilidade da introdução da tradução por IA.
Além disso, é possível considerar formas de utilização para além disso.
Por exemplo, utilizar a IA para a tradução de documentos gerais que ocorrem com frequência e combinar com a revisão por tradutores para documentos altamente especializados ou documentos externos importantes.
Ou ainda, organizar ativos de tradução e glossários passados, e utilizá-los para melhorar continuamente a qualidade da tradução por IA.
O "Asset Accumulation AI Translation" da Kodensha também é um serviço baseado nesta abordagem.
Em vez de deixar os resultados da tradução esquecidos, acumulamos dados de tradução que foram verificados e corrigidos por humanos para utilizá-los na próxima tradução.
Ao combinar a IA com o conhecimento e a experiência humana, visamos desenvolver a qualidade de tradução exclusiva da empresa.
A avaliação da tradução por IA não é apenas uma tarefa para escolher a ferramenta a ser introduzida.
É também uma oportunidade para rever os ativos de tradução da própria empresa e pensar sobre como serão as operações de tradução no futuro.

6. IAQue tal verificarmos juntos o potencial da tradução?

Com a evolução da IA, as opções de métodos de tradução estão se expandindo rapidamente.
Por outro lado, pode-se dizer que, justamente por haver mais opções, tornou-se difícil julgar o que é apropriado para a própria empresa.

"É possível reduzir os custos de tradução usando IA?"
"Até que ponto as operações de tradução atuais podem ser substituídas por IA?"
"Quero comparar vários serviços de tradução por IA."
"É possível utilizar os termos técnicos e os dados de tradução passados da nossa empresa?"

Muitas empresas provavelmente têm essas dúvidas.
O desempenho da tradução por IA evolui diariamente. O resultado da avaliação de hoje não será necessariamente o mesmo daqui a seis meses ou um ano, e não há garantia de que o mesmo resultado de tradução obtido ontem com a mesma IA será obtido amanhã.
É por isso que é importante avaliar usando documentos utilizados nas operações reais e revisar periodicamente.
Na Kodensha, aceitamos consultas sobre avaliação de qualidade de tradução por IA, verificação comparativa e otimização de fluxos de trabalho de tradução, de acordo com as operações de tradução e os objetivos de implementação da empresa.
Não importa se você está na fase de considerar a implementação da tradução por IA ou se sente desafios no ambiente de tradução que utiliza atualmente.
Primeiro, conte-nos sobre suas operações de tradução atuais.
Que tal verificarmos juntos o verdadeiro potencial da tradução por IA em relação às suas operações reais?

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