L’intelligenza artificiale ha semplificato enormemente la traduzione. I dipendenti possono inserire un testo in ChatGPT, Claude, Gemini o in un altro strumento e ottenere in pochi secondi una traduzione scorrevole. Per i team di marketing, i team di prodotto e l’assistenza clienti, questo rappresenta un’opportunità evidente: è possibile tradurre più contenuti più rapidamente e a costi notevolmente inferiori.
I problemi emergono solitamente in un secondo momento. Quando nel processo di traduzione sono coinvolti più reparti, lingue e tipi di contenuto, la sfida non consiste più soltanto nel produrre una traduzione. Occorre garantire la coerenza dei contenuti multilingue, facilitarne il riutilizzo e mantenere il controllo sull’intero processo.
In altre parole: generare traduzioni è diventato semplice, gestire il processo di traduzione no.
Tradurre singoli documenti invece di gestire il processo di traduzione
Una tipica azienda inizia con piccoli passi. Qualcuno ha bisogno di una brochure di prodotto in italiano, quindi la carica in uno strumento di intelligenza artificiale, controlla il risultato e la pubblica. Qualche settimana dopo, un altro reparto traduce il sito web. In seguito, il team tecnico traduce la documentazione e l’assistenza clienti inizia a utilizzare l’intelligenza artificiale per le e-mail.
Ogni singola attività può essere svolta senza particolari problemi. Il problema è che spesso queste traduzioni non sono collegate tra loro. Lo strumento utilizzato per la nuova brochure probabilmente non sa come la stessa funzione del prodotto sia stata tradotta sul sito web tre mesi prima. Potrebbe non sapere che il distributore locale ha già approvato un determinato termine tecnico o che una certa categoria di prodotti ha già una denominazione consolidata.
Con l’aumentare del volume dei contenuti tradotti, l’azienda può quindi iniziare a utilizzare più traduzioni perfettamente accettabili per lo stesso concetto. Nessuna di esse deve necessariamente essere sbagliata, ma la comunicazione complessiva diventa incoerente.
I processi di traduzione tradizionali sono stati concepiti anche per prevenire proprio questo tipo di problemi. Le memorie di traduzione conservano le traduzioni già approvate, le banche dati terminologiche definiscono i termini preferiti e le guide di stile stabiliscono le linee guida linguistiche e stilistiche. Le aziende che passano dalla traduzione tradizionale direttamente agli strumenti di intelligenza artificiale possono abbandonare involontariamente questa struttura, senza rendersi conto di ciò che stanno perdendo.
Si crea un paradosso: le traduzioni possono essere prodotte molto più rapidamente, ma diventano sempre più difficili da gestire e mantenere.
Per una traduzione occasionale questo può non essere importante. Per un’azienda che gestisce siti web, cataloghi di prodotti, manuali e comunicazioni con i clienti in dieci o venti lingue, invece, questi problemi diventano rapidamente rilevanti. A quel punto, la vera domanda non è più soltanto come tradurre il documento successivo, ma anche come questo documento si integri con tutto ciò che è già stato tradotto e come le correzioni e le decisioni terminologiche verranno riutilizzate nei progetti futuri.
La terminologia non si gestisce da sola
Questo diventa particolarmente evidente quando si parla di terminologia.
Immaginiamo un produttore che nella propria documentazione utilizzi il termine inglese control unit. A seconda del prodotto, del contesto e della lingua di destinazione, sono possibili diverse traduzioni. In tedesco, ad esempio, il termine corretto potrebbe essere Steuergerät, Steuereinheit o Bedieneinheit. In croato, a seconda della funzione effettiva dell’unità, potrebbero essere possibili soluzioni come upravljačka jedinica, upravljački uređaj o kontrolna jedinica.
Questi termini non sono necessariamente intercambiabili.
Anche quando più opzioni sono tecnicamente accettabili, un uso incoerente può causare problemi. L’intelligenza artificiale può utilizzare un termine nelle istruzioni per l’uso, un altro sul sito web e un terzo nella documentazione di servizio.
Tutte le varianti possono sembrare naturali, motivo per cui il problema spesso passa inosservato.
Per i prodotti tecnici, le funzioni software, la terminologia medica, i nomi dei servizi e i termini legati al marchio, la coerenza non è solo auspicabile. I clienti devono poter riconoscere la stessa funzione in documenti diversi. I tecnici devono sapere che due parti del testo fanno riferimento allo stesso componente. I team commerciali e le filiali locali hanno bisogno di un vocabolario comune.
Nella traduzione, quindi, non conta solo che una determinata frase sia tradotta correttamente. È importante anche sapere se l’azienda ha già stabilito come tradurre un determinato concetto.
L’intelligenza artificiale può seguire molto bene la terminologia se dispone di una banca dati terminologica affidabile e di contenuti di riferimento adeguati. In caso contrario deve scegliere tra diverse soluzioni possibili e le sue decisioni possono variare da un progetto all’altro.
Per questo motivo, una banca dati terminologica relativamente semplice può talvolta migliorare il processo di traduzione con l’intelligenza artificiale più di un prompt molto complesso. Se un’azienda sa esattamente come vuole tradurre i suoi 200 o 300 termini più importanti, l’intelligenza artificiale può lavorare su basi molto più solide.
Il testo non è soltanto testo
Un altro errore comune consiste nel considerare la traduzione come un semplice trasferimento di parole da una lingua all’altra.
I documenti aziendali contengono molto più del semplice testo.
Un documento Word può contenere, ad esempio, titoli, elenchi, tabelle, testo in grassetto e corsivo, note a piè di pagina, riferimenti, collegamenti ipertestuali, caselle di testo e un’impaginazione complessa. Se qualcuno copia semplicemente il testo da Word in una chat con l’IA e poi copia nuovamente il testo tradotto nel documento, parte della formattazione e della struttura può andare persa o essere modificata. La traduzione può essere buona, ma qualcuno dovrà poi ripristinare il documento.
Per altri tipi di contenuto il problema è ancora più evidente. Le esportazioni dei siti web contengono HTML, mentre la documentazione tecnica può includere rimandi incrociati, sigle dei modelli, unità di misura, avvertenze e procedure numerate.
I sistemi di marketing possono contenere diversi elementi tecnici che devono rimanere invariati durante la traduzione.
Gli strumenti di intelligenza artificiale stanno diventando sempre più efficaci nella gestione di questo tipo di contenuti, ma non sono infallibili. Un tag HTML può essere spostato, possono comparire spazi aggiuntivi, la numerazione può essere modificata oppure un codice prodotto può essere interpretato erroneamente come qualcosa da tradurre.
In un singolo paragrafo, problemi di questo tipo sono generalmente facili da individuare. In un documento con decine di tabelle o in un’esportazione contenente 20.000 stringhe, diventano molto più difficili da individuare.
Qui si nasconde anche un problema di efficienza meno evidente. Se un dipendente risparmia 30 minuti sulla traduzione grazie all’intelligenza artificiale, ma poi impiega un’ora per ripristinare la formattazione in Word, correggere le tabelle e controllare i collegamenti ipertestuali, il risparmio effettivo è molto inferiore a quanto possa sembrare a prima vista.
Un processo di traduzione efficiente deve quindi preservare sia il contenuto linguistico sia la struttura dell’originale. È proprio questa una delle differenze fondamentali tra una traduzione occasionale effettuata in una chat e un utilizzo sistematico dell’intelligenza artificiale all’interno dell’azienda.
Quando tutti possono tradurre, chi si occupa della coerenza?
L’intelligenza artificiale sta cambiando anche il modo in cui la traduzione viene organizzata all’interno delle aziende.
In passato, la traduzione era spesso centralizzata perché veniva affidata a un fornitore esterno o a un team linguistico interno. Oggi praticamente ogni reparto può tradurre contenuti in autonomia. Il marketing può utilizzare uno strumento di intelligenza artificiale, l’assistenza clienti un altro, il team di prodotto può sviluppare i propri prompt e le filiali locali possono correggere le traduzioni in base alle proprie preferenze.
La decentralizzazione della traduzione non è di per sé un problema. Il problema nasce quando un’azienda decentralizza il lavoro di traduzione senza definire chiaramente le responsabilità.
Qualcuno deve comunque decidere quale terminologia è approvata, quali correzioni devono essere recepite, quali contenuti richiedono una revisione professionale e come garantire la coerenza tra il sito web, la documentazione di prodotto e la comunicazione con i clienti.
Senza responsabilità chiaramente definite, ogni reparto ottimizza il proprio lavoro immediato, mentre i contenuti multilingue nel loro complesso diventano sempre meno coerenti.
Problemi di questo tipo tendono a crescere senza farsi notare. Una singola incoerenza può sembrare trascurabile. Dieci iniziano a diventare un problema. Centinaia di incoerenze distribuite tra documenti e lingue diverse possono invece essere costose da correggere, soprattutto se nessuno sa quale versione debba essere considerata corretta.
L’intelligenza artificiale non riduce quindi la necessità di gestire il processo di traduzione; al contrario, la gestione del processo diventa ancora più importante. Più rapidamente un’azienda può generare contenuti multilingue, più è importante mantenere il controllo su ciò che viene prodotto.
La traduzione con l’intelligenza artificiale ha bisogno di un processo, non solo di un prompt migliore
Quando le aziende iniziano a sperimentare la traduzione con l’intelligenza artificiale, è comprensibile che si concentrino su quale modello sia il migliore e su come scrivere un buon prompt. Sono aspetti importanti, ma diventano meno decisivi quando la traduzione si trasforma in un’attività aziendale ricorrente.
A quel punto diventano più importanti altre domande: l’intelligenza artificiale ha accesso alla terminologia approvata, è possibile riutilizzare le traduzioni già realizzate, la struttura del documento e gli elementi protetti vengono preservati, le correzioni vengono tenute in considerazione nelle traduzioni future e qualcuno è responsabile della coerenza dei contenuti multilingue?
Le aziende che utilizzeranno l’intelligenza artificiale nel modo più efficiente non saranno quindi necessariamente quelle con i prompt più sofisticati. Saranno più efficaci quelle che integreranno l’intelligenza artificiale in un processo di traduzione controllato, invece di trattare ogni nuova traduzione come un’attività separata.
Nella Parte 2 esamineremo un altro gruppo di errori: perché le traduzioni scorrevoli prodotte dall’intelligenza artificiale possono nascondere errori, perché non è opportuno utilizzare lo stesso processo per tutti i tipi di contenuto e per tutte le lingue e perché le aziende spesso sovrastimano il tempo che la traduzione con l’intelligenza artificiale consente effettivamente di risparmiare.
Hai bisogno di una traduzione?
Contattaci e prepareremo un preventivo personalizzato.
Compila il modulo e prepareremo un’offerta personalizzata per te. Per ulteriori informazioni puoi anche chiamarci al numero +386 1620 26 16.