Da Bureau Works, non siamo qui per sostituire il traduttore. Siamo qui per fornire assistenza a loro.
In un mondo in cui la traduzione automatica sta evolvendo rapidamente, la nostra missione è umanizzare il processo, riportando sfumature, controllo e pensiero critico nelle mani dei professionisti.
Lo chiamiamo AI sensibile al contesto, ma al suo nucleo, si tratta di imitare ciò che un buon Traduttore fa già: valutare più fonti di input, attingere dalla memoria e dalla conoscenza, e prendere la decisione migliore basata sul contesto.
Analizziamolo.
Oltre la traduzione automatica: Un modo più intelligente per tradurre
Quando la maggior parte delle persone sente “traduzione AI,” pensa a Google Translate o ad altri sistemi di traduzione automatica neurale.
Oggi, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT sono al centro di questa evoluzione.
Ma ecco il colpo di scena:
“Anche se GPT è potente come meccanismo di traduzione, abbiamo scoperto che aveva più potenza utilizzata altrove.”
Invece di utilizzare LLMs per fare la traduzione, Bureau Works li utilizza per analizzare, arbitrare e assistere.
Il nostro sistema emula il processo umano, confrontando memorie di traduzione, glossari e corrispondenze contestuali, quindi suggerisce la decisione migliore.
Il traduttore rimane in controllo, perfezionando il risultato.
Da Traduttore a Editor: Un cambiamento di ruolo
Nei tradizionali tool CAT, i traduttori si destreggiano:
- Memorie di traduzione
- Glossari terminologici
- Ricerche di concordanza
- Suggerimenti di traduzione automatica
È laborioso e spesso ripetitivo. Ma la maggior parte di questo lavoro riguarda la consistenza e la coerenza, non la creatività.
È lì che l'intelligenza artificiale brilla.
"Questo tipo di lavoro, a nostro avviso, è in realtà ben delegato alle macchine".
Con il nostro sistema che si occupa del lavoro linguistico, i traduttori si concentrano su raffinamento e presa di decisioni, elevando il loro ruolo a quello di un editor.
All'inizio potrebbe sembrare poco familiare, ma è un passaggio verso contributi di valore più elevato.
"Ciò che rimane è un'analisi molto più raffinata e critica dei suggerimenti di traduzione".
Un framework RAG, non un addestramento del modello
Invece di addestrare direttamente i nostri modelli (che introduce rischi per la privacy e la sicurezza), addestriamo il framework retrieval-augmented generation (RAG) che li feed.
- Nessun dato dei clienti è utilizzato per addestrare i modelli
- Manteniamo piena flessibilità per cambiare modelli come GPT-4 o Claude
- Sicurezza e adattabilità sono integrate
Questo assicura che non siamo vincolati a nessun singolo strumento o rischiando l'esposizione a contaminazione del modello o perdite di dati.
"Non stiamo addestrando il modello. Stiamo addestrando il framework RAG che feed il modello.
Trovare l'Equilibrio tra Umano e Macchina
Crediamo in un futuro in cui i traduttori non scompaiono, ma prosperano.
Ma affinché ciò accada, gli strumenti devono rispettare il loro mestiere ed elevare il loro impatto.
"Sapere quando e come intervenire è un riflesso di saggezza".
Non si tratta solo di efficienza. Si tratta di creare spazio per lavoro significativo, il tipo che richiede giudizio, esperienza e voce personale.
E questo è qualcosa che nessuna macchina può replicare.
Considerazioni finali
L'industria della traduzione non deve scegliere tra tradizione e Automazione.
Esiste una via di mezzo, un percorso di IA incentrato sull'uomo, dove i traduttori diventano curatori, editori e custodi del significato.
"Alla fine della giornata, vuoi sentire di aver prodotto qualcosa di significativo e tuo".
In Bureau Works, è il futuro che stiamo costruendo.
Vuoi farne parte?
Unlock the power of glocalization with our Translation Management System.
Unlock the power of
with our Translation Management System.
.avif)
