En el ámbito de la traducción técnica, la precisión y la coherencia son cruciales y el factor más determinante para conseguirlas es el uso sistemático de la terminología adecuada. Las empresas que manejan contenido de perfil técnico, como manuales de usuario, especificaciones de producto o instrucciones de reparación y mantenimiento, dependen de una gestión rigurosa de la terminología para asegurar que sus mensajes en los diferentes mercados sean claros y coherentes.

El control centralizado de la gestión de las bases de datos terminológicas es fundamental para lograr una terminología uniforme en todo el contenido publicado, independientemente del volumen o la complejidad del documento. Para los responsables de marketing o de oficinas técnicas, esto se traduce en una comunicación consistente, transmitida con unas palabras en las que resulta reconocible la terminología que distingue a la organización, evitando errores costosos que pueden comprometer la imagen de la empresa.

La terminología es también esencial para mejorar el resultado de la traducción automática neuronal (NMT). Uno de los principales problemas que afectan a la calidad y fiabilidad de la traducción automática (TA) es la terminología incorrecta que aparece cuando los motores de TA no han sido configurados con los glosarios adecuados. La creciente demanda de glosarios para traducción automática exige una mayor eficiencia en la gestión de estos repositorios de terminología.

La IA se abre paso como herramienta imprescindible de soporte al proceso de creación, mantenimiento y aprobación de los términos.
En primer lugar, la IA puede ayudar en la extracción de terminología de un corpus existente. Antes de ser importadas al diccionario, las entradas propuestas siempre serán validadas por expertos humanos.

La inteligencia artificial también puede ayudar en la verificación y corrección de la terminología una vez completada la traducción, tanto en el resultado de una traducción automática como en una traducción humana. En el caso de la traducción automática, este proceso puede ser especialmente necesario si no se ha podido realizar una traducción con un motor configurado con un diccionario específico de la materia.

Una de las grandes ventajas que ofrece la IA es su capacidad para aprender y adaptarse. A través del aprendizaje automático, las herramientas pueden sugerir términos específicos basados en las preferencias previas del cliente, para mantener actualizados los diccionarios con los nuevos conceptos que van surgiendo. Además, la IA permite automatizar el proceso de validación terminológica, reduciendo la intervención manual y minimizando los errores humanos. Los términos candidatos en el idioma de destino se reconocen automáticamente a partir de los contenidos ya traducidos. Los expertos en terminología pueden seleccionar/confirmar propuestas y añadirlas a la lista de términos. Incluso las definiciones en la lengua de origen pueden ser generadas por el modelo extenso del lenguaje (LLM).

Para las empresas con presencia global, la correcta gestión de la terminología técnica no solo es esencial para garantizar una comunicación clara acerca de sus productos y servicios, sino también para proteger su marca y reputación. En STAR, entendemos la importancia de mantener la coherencia terminológica y cómo la IA puede ser una herramienta muy poderosa para obtenerla.

Para saber cómo podemos ayudarle, póngase en contacto con nosotros.