Cómo Bureau Works utiliza la traducción automática sin perder el alma

En Bureau Works, no estamos aquí para reemplazar al traductor. Estamos aquí para darles soporte.

En un mundo donde la Traducción automática está evolucionando rápidamente, nuestra misión es humanizar el proceso, devolviendo el matiz, el control y el pensamiento crítico a las manos de los profesionales.

Lo llamamos IA sensible al contexto, pero en su esencia, se trata de imitar lo que un buen traductor ya hace: sopesar múltiples fuentes de entrada, extraer de la memoria y el conocimiento, y tomar la mejor decisión basada en el contexto.

Vamos a desglosarlo.

Más allá de la Traducción automática: Una forma más inteligente de traducir

Cuando la mayoría de las personas escuchan “traducción de IA,” piensan en Google Translate u otros sistemas de traducción automática neuronal.

Hoy en día, los grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT han ocupado un lugar central en esta evolución.

Pero aquí está el giro:

"A pesar de que GPT es poderoso como mecanismo de traducción, descubrimos que tenía más poder utilizado en otros lugares".

En lugar de usar LLMs para hacer la traducción, Bureau Works los utiliza para analizar, arbitrar y asistir.

Nuestro sistema emula el proceso humano, comparando memorias de traducción, glosarios y coincidencias contextuales, y luego sugiere la mejor decisión.

El traductor permanece en control, ajustando el resultado.

De traductor a Editor: Un cambio en el rol

En las herramientas CAT tradicionales, los traductores manejan:

• Memorias de traducción
• Glosarios de terminología
• Búsquedas de concordancia
• Sugerencias de Traducción automática

Es laborioso y a menudo repetitivo. Pero la mayor parte de este trabajo tiene que ver con la consistencia y la coherencia, no con la creatividad.

Ahí es donde brilla la IA.

"Ese tipo de trabajo, en nuestra opinión, está bien delegado a las máquinas".

Con nuestro sistema haciendo el trabajo lingüístico, los traductores se centran en el refinamiento y la toma de decisiones, elevando su papel al de un editor.

Esto puede parecer desconocido al principio, pero es un movimiento hacia contribuciones de mayor valor.

"Lo que queda es un análisis mucho más refinado y crítico de las sugerencias de traducción".

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Un marco RAG, no entrenamiento de modelos

En lugar de entrenar nuestros modelos directamente (lo que introduce riesgos de privacidad y seguridad), entrenamos el marco de generación aumentada por recuperación (RAG) que los feed.

• No se utilizan datos de clientes para entrenar modelos
• Mantenemos total flexibilidad para cambiar modelos como GPT-4 o Claude
• Seguridad y adaptabilidad están integradas

Esto asegura que no estemos atados a ninguna herramienta o arriesgando exposición a envenenamiento de modelos o filtraciones de datos.

"No estamos entrenando el modelo. Estamos entrenando el marco RAG que feed al modelo.

Encontrar el equilibrio entre humanos y máquinas

Creemos en un futuro donde los traductores no desaparecen, prosperan.

Pero para que eso suceda, las Herramientas deben respetar su oficio y elevar su impacto.

"Saber cuándo y cómo intervenir es un reflejo de sabiduría".

No se trata solo de eficiencia. Se trata de crear un espacio para el trabajo significativo, del tipo que requiere juicio, experiencia y voz personal.

Y eso es algo que ninguna máquina puede replicar.

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Reflexiones Finales

La industria de la traducción no necesita elegir entre la tradición y la Automatización.

Hay un punto intermedio, un camino de IA centrado en el humano, donde los traductores se convierten en curadores, editores y guardianes del significado.

"Al final del día, quieres sentir que produciste algo que es significativo y tuyo".

En Bureau Works, ese es el futuro que estamos construyendo.

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