Automatización de tareas, desde escoger al traductor correcto hasta la entrega final – cómo la IA ayuda

Escrito por Felix Donoso
Deputy General Manager – Spain

Felix Donoso es ingeniero en informática con un máster en dirección estratégica y gestión de la innovación. Con casi 20 años de experiencia en el sector ha pasado por diferentes roles dentro de la industria de la traducción y localización. En Straker está focalizado en encontrar las soluciones más óptimas y efectivas para los problemas a los que se enfrentan nuestros clientes.

El negocio de la traducción y la localización ha sufrido, como otros sectores, la presión constante para optimizar los costes de producción. El reto es el famoso OTOCOQ (“On Time, On Cost, On Quality”) pero con el añadido que en este sector ha surgido la necesidad de además tener que traducir cada vez más contenido en el menor tiempo posible, es decir de aumentar la producción unitaria.

En el negocio clásico, normalmente esta reducción ha sido directamente aplicada (o en gran porcentaje) a la cadena de suministro siendo los traductores los mayores afectados. Ya fuera por necesitar una respuesta rápida para poder mantener unos márgenes aceptables ya fuera porque de esta forma no se requiere de aplicar ningún cambio tecnológico o de proceso.

Muchos negocios de traducción sin embargo han optado por otro camino (algunos negocios lo han hecho en paralelo al anterior punto). Se trataría de automatizar lo máximo posible los procesos operacionales de gestión, donde el toque humano no da un ningún valor añadido a la gestión. En nuestro caso en Straker hemos abordado este problema desde diferentes puntos de vista.

Extracción/devolución automática de los contenidos a traducir:

Mediante la utilización de una API pública ofrecemos alternativas para que nuestros clientes puedan de forma automática trasladar el contenido original desde sus gestores de contenido a RAY (nuestra plataforma de traducción en la nube) y recuperar el material traducido. Es más, para una serie de gestores de contenido como WordPress, Adobe Experience Manager, Adobe Magento ya hemos desarrollado plugins estándar fácilmente instalables que además han sido recibidos con excelentes críticas por parte de los usuarios.

Automatización del proceso interno de traducción:

Se trataría de procesos como el de la creación de los archivos bilingües de trabajo, las memorias de traducción asociadas, etc. Además, Straker por disponer de RAY, nuestra plataforma en la nube, la automatización de estos procesos es incluso más sencilla, permitiendo una gestión totalmente automatizada desde que llega el contenido original hasta su traducción. Por ejemplo, la transmisión automática del contenido en cada una de las fases del proceso de traducción, incluso permitiendo el acceso al cliente final para validar el contenido traducido y su posterior entrega.

Automatización de los procesos administrativos:

En este apartado estaríamos hablando de todas las tareas administrativas, desde la petición de la traducción a través de un portal del cliente (DELTA RAY), como de la emisión de las facturas en función de los peticionarios del servicio, pasando por las órdenes de compra a los traductores, etc. Incluso en muchos casos estamos hablando de instalar una instancia del portal del cliente dentro de la intranet de una organización hasta interaccionar de forma automática con la plataforma de contabilidad del cliente.

Con todas estas medidas más el avance tecnológico producido en las herramientas de traducción asistida y en las herramientas de traducción automática podríamos llegar a pensar que el límite de optimización del proceso productivo ha llegado a su fin, pero no es así. Todavía hay espacio suficiente gracias a la utilización de la IA.

El primer proceso donde la IA nos puede ayudar es en el proceso de selección de nuevos traductores (“onboarding”). Normalmente el proceso clásico consiste en validar un CV y clasificar a los traductores por las diferentes temáticas en las que se dicen que tienen experiencia. En función de estas temáticas y las combinaciones idiomáticas se le van asignando trabajos. ¿Pero realmente es objetivo? ¿Cómo sabemos si un traductor es realmente especializado? ¿Además de la calidad, es suficientemente rápido?

En Straker hemos desarrollado un proceso que partiendo de un sistema de reconocimiento de lenguaje natural vamos clasificando la temática de los primeros trabajos que realiza un traductor de forma objetiva. A partir del control de calidad que obligatoriamente se realiza en los primeros trabajos vamos descubriendo de forma objetiva cuáles son realmente las áreas donde el traductor cumple con la calidad esperada. De esta forma vamos creando un “scoring” donde tenemos en cuenta parámetros como la calidad y la velocidad en un área específica.

Estos “scorings” son los que nos permitirá asignar traductores preferentes para diferentes clientes o temáticas de forma que los proyectos se lanzarán en primer lugar a estos traductores. Si en un timing especificado no hubiera respuesta pasaríamos al siguiente grupo de traductores donde en función de su scoring se programaría un control de calidad adicional que no se realizaría si fueran preferentes.

Otros parámetros a tener en cuenta para la asignación de los traductores a un proyecto son la disponibilidad geográfica (para obtener una mayor rapidez de respuesta), la rapidez de traducción y también, cómo no el coste. Pero, cuidado, no sólo el coste directo en el momento si no el coste en función de la producción prevista en las siguientes horas / días optimizando la selección. De esta forma aseguramos que en cada momento podemos utilizar los mejores traductores posibles gracias a este modelo predictivo y cumplir con el famoso OTOCOQ.

Finalmente, toda esta información viene complementada con el valor añadido de poder recoger la productividad de los equipos de traductores asignados, para asegurando el OTOCOQ monitorizar y asegurar que aumenta la productividad y se consigue el objetivo añadido de traducir más contenido en menor tiempo y con el mismo gasto.

Nuestro objetivo es seguir mejorando nuestros procesos recurriendo al uso de la IA si es necesario para seguir cumpliendo y excediendo las necesidades y requisitos de nuestros clientes.