Se podría pensar que las nuevas empresas emergentes de IA generativa como Eleven Labs son el juego más popular en la ciudad para los servicios de traducción. Pero la traducción de voz fue precedida hace mucho tiempo por otro mercado al que se dirigieron hace algún tiempo las startups: la traducción de contenidos. Cualquier empresa con presencia internacional necesita traducir su contenido en todo el mundo, por lo que éste sigue siendo un gran mercado. Prueba de ello son los 106 millones de dólares recaudados hasta la fecha por empresas como Unbabel en Portugal (la última vez que recaudó 60 millones de dólares).
EasyTranslate, que se especializa en traducción de contenido, existe desde 2010 y utiliza modelos de aprendizaje automático para identificar qué traductores autónomos son los más adecuados para traducir tipos específicos de contenido. Pero ahora se dirige hacia una nueva dirección con una nueva plataforma generativa impulsada por inteligencia artificial a la que llama “HumanAI”.
“Hemos transformado todo el modelo de negocio de un modelo de negocio basado en servicios humanos a ser un proveedor de tecnología de inteligencia artificial, reduciendo el costo y acelerando el proceso”, dijo a TechCrunch el fundador de la compañía, Frederik R. Pedersen.
La mayoría de los servicios de traducción ofrecen contenido traducido automáticamente, con una pequeña parte editada por humanos. Sin embargo, los traductores a menudo deben evaluar toda la traducción generada automáticamente para comprender el contexto y dar sentido al contenido. La plataforma HumanAI de EasyTranslate le da la vuelta a esto, absorbiendo contenido, combinándolo con grandes modelos de lenguaje (LLM) y empleando memoria a corto plazo en el LLM para traducir contenido con mayor precisión. Es más, sólo implicará a humanos cuando sea necesario, reduciendo así los tiempos y costes de traducción.
Para ello, HumanAI utiliza una combinación de LLM, incluido el que ofrece OpenAI, así como sus propios sistemas de recomendación. La plataforma utiliza sus propios algoritmos y datos de clientes para proporcionar traducción de contenido personalizada.
El secreto del pivote, dijo Pedersen, es usar LLM para generar memoria a corto plazo para que la plataforma pueda leer una traducción en inglés genérico y convertirla en inglés específico. “Vectoriza” contenido en una base de datos, lo que le permite realizar una búsqueda semántica y encontrar similitudes entre el contenido, que luego se utiliza para crear una memoria a corto plazo con un LLM (esto también se conoce como generación aumentada de recuperación).
Esto significa que la plataforma puede utilizar cualquier número de LLM para traducir entre, por ejemplo, el inglés utilizado en textos de marketing o el inglés empleado en informes financieros, y preservar el significado del texto en todo momento.
“Podemos combinar los motores de traducción automática neuronal más tradicionales con datos específicos del cliente para crear una base para el proceso de localización y traducción. Entonces, pasar del lenguaje genérico al lenguaje específico del cliente, por ejemplo”, dijo.
¿Por qué es eso importante? Pedersen explicó: “Es posible que obtenga una traducción automática gramaticalmente perfecta, pero aún así puede que no suene bien. Entonces identificamos qué parte del contenido tiene una puntuación de confianza baja y luego utilizamos humanos para corregirla. Esta combinación aumenta enormemente nuestra productividad”.
Pederson afirmó que HumanAI puede reducir los costos de traducción en un 90% y termina tasando sus servicios a 0,01 euros por palabra traducida. Entre sus clientes se incluyen empresas globales como Wix y Monday.com.
Y el precio es un enigma especialmente crucial a resolver en este espacio porque las empresas tienen una gran cantidad de contenido que necesita traducción.
“Si nos fijamos en Adobe, tienen un equipo completo que se dedica a analizar cómo se alinean las terminologías en todos los mercados. Y si nos fijamos en las marcas globales, se pone un gran esfuerzo en garantizar que se te perciba de la manera correcta a nivel local”, afirmó Pedersen.
Sin embargo, la pregunta es: ¿qué ayudará a EasyTranslate a competir contra soluciones puramente basadas en IA, que probablemente mejorarán con el tiempo?
“Nuestro objetivo no es convertirnos en una IA pura. [service]. Creo que nuestro objetivo es crear el valor agregado de tener humanos combinados con IA y brindar este servicio a los clientes. La IA todavía necesita la retroalimentación humana para mejorar”, afirmó.
“Una cosa es decir que le gustaría implementar toda la creación de contenido, toda la traducción, y otra asegurarse de que realmente puede controlar el modelo. Es necesario contar con algunos humanos para controlar los modelos, porque los humanos no son máquinas y el lenguaje cambia constantemente”.
EasyTranslate ha recaudado un total de 3 millones de euros hasta la fecha y está respaldado por capital privado, financiación de deuda, algunos inversores ángeles en Copenhague y el Fondo Danés de Innovación.
