Cómo la IA autónoma transformará la localización

IA autónoma en la localización por IA

La localización hace que el contenido sea accesible y relevante para personas de diferentes culturas y países. Se trata de traducir, pero también de mantener la esencia y el contexto de un mensaje. Tradicionalmente, este era un proceso manual y meticuloso, que requería un profundo conocimiento tanto del idioma como de la cultura de los entornos de origen y de destino. Inicialmente, solo los humanos podían hacer esto. Después, la traducción automática y la IA basada en preguntas y respuestas dieron lugar al paradigma actual de traducción automática (TA) + posedición automática. Lo siguiente es la IA autónoma.

El movimiento 37

En los círculos de IA, el «movimiento 37» es un acontecimiento legendario. Es uno de los mitos fundacionales de todo el movimiento de la IA. En las culturas orientales, cualquier persona que se dedique al mundo empresarial debe saber jugar al «go». Este popular juego de estrategia es aún más complejo que el ajedrez y requiere planificar las jugadas con mucha anticipación. Mucho después de que los ordenadores superaran a los mejores maestros de ajedrez del mundo, el «go» siguió siendo la última frontera para la IA. Eso fue hasta 2012, cuando el sistema de inteligencia artificial AlphaGo completó el movimiento 37. Inicialmente, parecía un movimiento extraño que los humanos no entendían. Sin embargo, a medida que avanzaba la partida, los espectadores advirtieron que la IA se iba volviendo más creativa e incluso había ideado una estrategia nueva que nunca antes se le había ocurrido a ningún jugador humano. AlphaGo solo ha perdido una partida contra jugadores humanos desde ese acontecimiento. AlphaGo se entrenó con datos (jugadores expertos en go) y se le asignó un objetivo (ganar). Logró su objetivo de una manera novedosa que dejó estupefactos a quienes lo habían entrenado. ¿Por qué esto es importante? Porque esto significa que los sistemas de IA han comenzado a volverse creativos de maneras que los humanos no podían imaginar. Como resultado, la IA pasó a necesitar restricciones de seguridad.

Ahora es posible desarrollar un sistema de IA autónoma para alcanzar un objetivo (como generar contenido multilingüe atractivo y en continuo cambio, y garantizar que se vendan muchas unidades de un producto). El desafío radica en garantizar un uso de la IA responsable y conservar el control, sin renunciar a ninguna de las ventajas de la IA. La IA autónoma permite controlar ambas variables, que sirven, precisamente, como restricciones de seguridad. Si definimos (de una manera sumamente concreta) el objetivo del sistema de IA y limitamos estrechamente los datos a los que el sistema puede acceder y usar, podemos aprovechar la capacidad de computación de los modelos de IA con un riesgo mínimo. Esa es la esencia de la IA autónoma.

La IA autónoma es especialmente práctica en la localización porque puede hacer lo siguiente:

• Procesar grandes cantidades de datos.
• Reconocer patrones.
• Tomar decisiones de forma rápida, precisa y autónoma.
• Adaptar estrategias para conseguir su objetivo en un entorno en evolución.
• Requerir la intervención humana ante la aparición de eventos definidos específicamente.

Los matices lingüísticos, culturales, del contenido y de los lectores son esenciales en la localización y la traducción. La IA autónoma analiza datos de determinadas fuentes restringidas, con lo que sus estrategias de localización están sumamente personalizadas al ajustar el contenido en tiempo real a las tendencias de desarrollo de productos, las narrativas del mercado y el comportamiento de los usuarios. La IA autónoma amplifica el concepto de «localización continua», permitiendo la generación, traducción y ajuste automático de contenido de forma ininterrumpida. (Aunque, por supuesto, nunca debemos olvidar las medidas para salvaguardar la IA responsable).

¿Cómo funciona la IA autónoma en la localización?

Con un sistema autónomo, una empresa puede activar un flujo de contenido multilingüe con datos mínimos sobre los productos o servicios. Luego, el sistema de inteligencia artificial utiliza bases de datos lingüísticas y culturales cuidadosamente seleccionadas para crear borradores iniciales de contenido multilingüe. Las bases terminológicas y las memorias de traducción son piezas esenciales para que el agente ofrezca resultados acordes a la marca. El efecto va más allá de la mera traducción. Al hacer referencia a las conversaciones y los datos de los compradores, el sistema de IA puede incorporar matices culturales y modismos locales, lo que garantiza que el contenido sea atractivo y relevante para cada público objetivo. Las empresas pueden incorporar la intervención humana para realizar ediciones y revisiones adicionales en cualquier momento del proceso.

A medida que el contenido circula, la IA autónoma supervisa su desempeño en diferentes mercados. Para perfeccionar y adaptar continuamente el contenido, realiza un seguimiento de lo siguiente: 

• Impresiones de los usuarios
• Interacciones
• Tendencias en las redes sociales
• Datos de ventas y comentarios

Por ejemplo, si una frase determinada no cala en un mercado determinado, el flujo de trabajo puede marcarla para su ajuste posterior o incluso adaptarla automáticamente. De esta manera, la IA autónoma puede garantizar que el mensaje mantenga su impacto y sea culturalmente apropiado.

Una vez optimizado el contenido, la IA autónoma se encarga de la publicación y distribución a través de la automatización de los canales tradicionales. Esto garantiza que el contenido correcto llegue a la audiencia adecuada en el momento oportuno. El sistema puede gestionar automáticamente varios canales de distribución, desde redes sociales hasta sitios web, adaptando el formato y el estilo del contenido para cada plataforma.

La garantía de calidad sigue siendo crucial en la localización. La IA autónoma incluye mecanismos de autocorrección sólidos y restricciones de seguridad para que el contenido mantenga unos altos estándares al tiempo que logra los objetivos comerciales. Puede identificar y corregir problemas como incoherencias, sesgos e imprecisiones. Además, los sistemas de IA autónoma pueden entrenarse para que sepan cuándo hay que integrar la intervención humana.

La IA autónoma crea un entorno de contenido multilingüe simbiótico y autónomo, que garantiza unos ciclos de vida de contenido continuos y totalmente centrados en alcanzar los objetivos. La IA autónoma genera contenido y luego se asegura de que cumpla sus objetivos y respalde su negocio. Por consiguiente, usted puede centrarse en su trabajo e iniciativas en otras áreas mientras su contenido se globaliza.

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