La traducción es un arte antiguo, quizás tan antiguo como la civilización misma. Algunos de los textos humanos más antiguos que se conservan, las tablillas de arcilla mesopotámicas, incluyen listas de palabras equivalentes en diferentes idiomas.
Sin embargo, las raíces antiguas no son una barrera para la innovación, y el surgimiento de la IA “generativa” –como ChatGPT de OpenAI– ha llevado a un crecimiento acelerado en la tecnología de traducción. Proveedor de datos Statista Previsión El mercado global de traducción basada en IA (específicamente “procesamiento del lenguaje natural” o PNL) crecerá de unos 5.000 millones de dólares en 2023 a unos 12.000 millones de dólares en 2030.
Una empresa que espera beneficiarse es la alemana DeepL, que fue nombrada ganadora en la categoría de TI y ciberseguridad en la encuesta Tech Champions 2023 del FT. Pero no le faltan competidores, incluidos no sólo otras nuevas empresas, sino también gigantes tecnológicos como Google y Meta, propietario de Facebook, así como empresas de software empresarial como Cisco y Microsoft.
“Todo el mundo tiene algo que ver con esto”, dice Mark Picot, director de investigación de Futurum Group, una firma de consultoría e investigación tecnológica. “Google estaba muy interesado en esto [language translation] Por mucho tiempo.»
El gran volumen de contenido producido por empresas y otras organizaciones significa que es probable que la demanda siga siendo alta. El sector de la traducción “sirve a todas las industrias bajo el sol porque cualquier industria necesita alguna traducción de idiomas”, dice Florian Weiss, director gerente de Slator, una empresa que ofrece noticias e investigaciones sobre traducción de idiomas.
Los avances en inteligencia artificial ofrecen el potencial de ahorrar dinero y tiempo, ya que los traductores humanos sólo intervienen cuando es necesario, o según lo indique un software de pronóstico de alta calidad, como los que ofrece la nueva empresa estadounidense ModelFront. Para 2025, el 25% del trabajo de los traductores humanos consistirá en revisar y editar textos traducidos automáticamente, según un estudio publicado el año pasado por la firma de investigación tecnológica Gartner.
DeepL ha crecido rápidamente desde su lanzamiento en 2017 por Jaroslaw Kotilovski, un informático polaco que también se desempeña como director ejecutivo de la empresa.
Anteriormente, Kotilovsky fue director de tecnología de la empresa predecesora Linguee, un diccionario multilingüe compilado mediante análisis informático de textos bilingües encontrados en Internet. Lideró un equipo que utilizó datos lingüísticos de Linguee para ayudar a construir lo que se convertiría en DeepL, un traductor en línea basado en redes neuronales (un tipo de sistema de inteligencia artificial modelado a partir del cerebro humano).
Ahora, DeepL, como se ha rebautizado la empresa privada, ofrece servicios de suscripción mensual gratuitos y de pago que cubren unos 30 idiomas. Dice que tiene más de 20.000 clientes comerciales, incluida la editorial Elsevier y la empresa de tecnología Fujitsu.
Aunque no revela sus ingresos, anunció en enero pasado que había recibido una valoración de mil millones de dólares de los inversores, lo que le otorgó el estatus de «unicornio».
«DeepL es probablemente la empresa de tecnología de traducción de mayor éxito en los últimos 15 años», afirma Weiss.
La idea principal de la empresa es fabricar el mejor software de traducción automática del mundo. Esta afirmación se basa en «pruebas a ciegas», en las que traductores profesionales seleccionan la traducción más precisa de un texto sin conocer la empresa que la produjo.
«Todo se reduce a tener la mejor tecnología», afirma Kotilowski. Las redes neuronales de la empresa pueden analizar grandes cantidades de datos recopilados de Internet para descubrir la traducción más probable de una frase determinada.
Pero esto también se aplica a los competidores de DeepL, que también utilizan redes neuronales. Cuando se le preguntó qué le da ventaja a DeepL, un representante de la compañía solo dijo que es una combinación de la «arquitectura» de sus redes neuronales, sus datos de entrenamiento y la aportación humana detrás de sus modelos de datos.
Desde entonces, los datos originales de Linguee se han complementado con otras fuentes, como los sitios web y las redes sociales de la empresa, lo que, según Kotilovsky, ayuda a DeepL a dominar expresiones más informales.
Sin duda, los clientes de DeepL agradecerán traducciones más precisas. Pero, ¿podrá la empresa sostener su crecimiento frente a la competencia de empresas tecnológicas mucho más grandes?
Kutylowski parece indiferente. Dice que DeepL seguirá centrándose en la investigación de “nivel académico” en áreas como cómo conectar redes neuronales para la traducción y cómo obtener los mejores datos de entrenamiento.
“Hemos estado compitiendo contra Google Translate y, por lo tanto, con Google desde la llegada de Google Translate. [our] empresa», dice. «El panorama no ha cambiado mucho para nosotros».
Sin embargo, admite que el ritmo del cambio se ha acelerado últimamente. «Hay mucho desarrollo en el campo de la inteligencia artificial y la velocidad de la investigación ha aumentado», afirma. «[That] Obviamente este es un desafío para nuestros equipos porque necesitan acelerar un poco.
DeepL ha comenzado recientemente a expandirse desde su mercado principal. En enero, lanzó una herramienta de escritura impulsada por inteligencia artificial que «mejora la comunicación escrita» en inglés y alemán. También busca expandirse más allá de su base europea, especialmente en Asia y Estados Unidos.
Una fuente de competencia es el creciente mercado de consumo de traducción automática. “La gente quiere ir a Europa [on holiday] «Tienes un traductor en el bolsillo», afirma Bern Elliott, vicepresidente y experto en IA de Gartner.
En agosto, Meta lanzó un software de inteligencia artificial que, según dijo, podía traducir automáticamente desde unos 100 idiomas en voz y texto. La compañía dijo que la tecnología SeamlessM4T era un paso hacia un traductor universal: una versión realista de una carcasa para oído. pez babel En la ciencia ficción clásica La Guía del autoestopista galáctico.
Meta dijo que pondrá a disposición del público los datos centrales de SeamlessM4T, incluidas 470.000 horas de voz y texto, para permitir a los investigadores y desarrolladores desarrollar la tecnología.
Pero a pesar de toda esta creciente competencia en la traducción automática, DeepL sigue siendo optimista sobre su futuro, convencido de que su enfoque en la calidad de la traducción abrirá nuevas oportunidades.
«Cuando se mejora la calidad de la traducción… poco a poco, se abren más y más casos de uso para la traducción automática», dice Kotilovsky.
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