Intel tiene más de 110 000 empleados repartidos en oficinas e instalaciones de más de 60 países. Con una huella global de este tipo, Intel debe siempre brindar una experiencia constante a los clientes, empleados y socios que hablan diferentes idiomas y vienen de diferentes culturas. Es por eso que la empresa decidió aprovechar la solución de traducción con inteligencia artificial de Lilt para reducir los costos y mejorar el tiempo de salida al mercado.

Los servicios de traducción de Lilt son posibles gracias al motor de inteligencia artificial contextual de Lilt, que utiliza la inteligencia artificial y la adaptación para impulsar la productividad y la eficiencia en cada paso del proceso de localización. Si bien han pasado solo unos meses desde que usamos los servicios de Lilt, Intel ya ha logrado importantes ahorros en los costos de traducción. El motor de inteligencia artificial contextual de Lilt se vuelve a entrenar instantáneamente utilizando la retroalimentación de los lingüistas, lo que permite a Intel traducir la misma cantidad de contenido al mismo tiempo que reduce los costos anuales en un 40 %. El impacto de esa reducción es significativo y ha permitido a una de las unidades de negocio de Intel duplicar su volumen de contenido traducido con solo un mínimo aumento en el presupuesto.

Intel IT había estado buscando reinventar su forma de abordar la localización para que pudiera servir mejor a sus partes interesadas internas. La empresa había hecho varios intentos para mejorar sus procesos de localización, pero solo generaban mejoras incrementales, en lugar de transformadoras. Cuando la empresa descubrió a Lilt, vio potencial en la nueva forma de Lilt de aplicar inteligencia artificial contextual a la localización.

«Habíamos estado evaluando nuestras opciones para sostener el aumento significativo de la demanda de servicios de traducción y localización en Intel, pero queríamos hacerlo con costos sostenibles y un equipo reducido. Era claro que teníamos que ser más agresivos en nuestro enfoque y adoptar un modelo más innovador», dijo Loïc Dufresne de Virel, jefe de Localización de Intel.

«Cuando conocimos al equipo de Lilt, nos gustó su compromiso de construir una mejor manera de localizar el contenido aprovechando la IA para aumentar el rendimiento de los traductores humanos. La forma en que trabajábamos nos sirvió durante muchos años, pero empezamos a estancarnos y teníamos que tomar pasos importantes hoy para estar a la vanguardia», agregó Dufresne de Virel.

El equipo sabía que el futuro de la localización suponía aumentar la velocidad y la eficiencia, y reducir los costos mediante el uso de la IA y la automatización para reducir o eliminar el esfuerzo humano innecesario; de este modo, las habilidades y la pericia de las personas se reservarían solo para los aspectos más valiosos del proceso.

A menudo, se le pedía al equipo de localización de Intel que hiciera más con menos. A medida que la empresa seguía expandiéndose a nuevos nichos y mercados locales, el equipo tenía que atender a nuevos socios comerciales internos con presupuestos fijos o incluso reducidos. Cada socio comercial adicional implicaba nuevos tipos de temas y contenidos. Como consecuencia, quedaba limitada la capacidad del equipo para aprovechar los recursos lingüísticos existentes, como las memorias de traducción (TM).

Además, el equipo de localización no aprovechaba completamente la IA y la automatización. Al encontrar una solución que incorporaba tecnologías potencialmente transformadoras, como la TAN y la automatización inteligente, se dieron cuenta de que podían obtener un mayor RSI en sus gastos de localización existentes.

«Uno de los temas principales era que mis colegas y yo queríamos dedicar más tiempo a la estrategia de localización de Intel en lugar de encargarnos de los gastos generales diarios y las complejidades de la gestión de proveedores. Con su modelo de negocio muy sencillo y con todo incluido, Lilt nos permitía lograrlo», señaló Dufresne de Virel.

Los objetivos de Intel eran maximizar el RSI en cada elemento de su programa de localización, al trabajar con un socio que pudiera ofrecer la mayor velocidad de traducción y la más alta calidad de producción, todo al menor costo posible. Además, querían un proveedor que estuviera invirtiendo en I y D para seguir construyendo una nueva funcionalidad innovadora en su oferta.

El equipo de Dufresne de Virel está formado por expertos de localización con décadas en la industria y que han visto ir y venir tecnologías a lo largo de los años. Después de evaluar sus opciones, el equipo decidió que Lilt era el que mejor podría ayudarlos a alcanzar sus objetivos. Además de eso, la visión de Lilt para el futuro de la localización, así como su estrategia centrada en la inteligencia artificial para crear ese futuro, resonó con el equipo de localización de Intel.

Intel realizó una prueba de concepto inicial con la que exploró la capacidad de Lilt para adaptarse rápidamente y trabajar con los sistemas existentes de Intel. Después de analizar cuidadosamente el rendimiento y el costo-beneficio de la solución de Lilt, decidieron avanzar con su implementación.

«Las mejoras en la productividad de los servicios de traducción con IA de Lilt nos han permitido reducir los costos de traducción en un 40 % año tras año para el mismo volumen de contenido, y esperamos que esos ahorros de costos sigan aumentando. Debido a que la traducción representa una parte significativa de nuestros costos generales de localización, esto fue muy importante para el negocio», comentó Dufresne de Virel.

La clave para lograr esos aumentos de eficiencia fue la flexibilidad y extensibilidad de la plataforma de inteligencia artificial contextual y los conectores de Lilt. Esto hizo que sea fácil conectarse con la infraestructura y los flujos de trabajo existentes de Intel, y así evitamos la necesidad de un desarrollo personalizado costoso.

«La capacidad de Lilt para conectarse con nuestros sistemas y procesos existentes nos permitió probar rápida y fácilmente sus servicios de traducción», afirmó Dufresne de Virel.

Además, a Intel le entusiasma la posibilidad de aprovechar las características de automatización de Lilt para optimizar los procesos empresariales y reducir la necesidad de intervención humana en áreas como la gestión de programas, el control de calidad y la revisión.

Lilt ha invertido mucho en I y D para automatizar la mayor cantidad de trabajo manual posible en toda la cadena de valor de localización. La plataforma de Lilt aumenta el rendimiento de contenido y reduce la posibilidad de error humano gracias a la innovadora tecnología de IA de Lilt, que permite a los traductores trabajar de 3 a 5 veces más rápido sin perder la calidad.

«Después de completar nuestra prueba inicial de concepto en el tercer trimestre de 2019, empezamos a trabajar rápidamente y los resultados hablan por sí mismos. En el primer trimestre de 2020, procesamos un volumen para uno de nuestros principales accionistas internos dos veces más rápido en comparación con el primer trimestre de 2019 y evitamos el aumento de nuestros costos de traducción, lo cual equivale a un 50 % de mejora respecto a otros años. Y si bien estoy muy complacido con los resultados tan inmediatos, estoy más enfocado en lo que podemos lograr a más largo plazo a medida que seguimos trabajando con Lilt para aprovechar la IA y la automatización, y así mejorar aún más nuestros procesos de localización», agregó Dufresne de Virel.

«[La inteligencia artificial contextual] es el futuro de la traducción, ya que ofrece un nivel de fluidez y exactitud increíbles para la mayoría de los idiomas. La TAN adaptativa nos permite superar los desafíos y las limitaciones de la posedición. Cada tecnología supera la anterior, y nuestros accionistas nos están pidiendo que implementemos esas soluciones a escala», comentó Dufresne de Virel.

El compromiso de Lilt con la investigación líder en la industria sobre el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial contextual ayudó a influir en su decisión. El equipo de localización de Intel se centró en incorporar la inteligencia artificial contextual en su proceso de localización, ya que los modelos más exactos permitirían obtener un mejor ROI de la localización. Pero la carga que suponía capacitar y actualizar los modelos lingüísticos para lograr una traducción de alta calidad era abrumadora. Sin embargo, con las mejoras de rendimiento continuas que Lilt hace a sus modelos, esas preocupaciones fueron atendidas.

«Queríamos una solución más automatizada y optimizada donde el motor [de inteligencia artificial contextual] aprendiera y mejorara a medida que lo usáramos. Esto es lo que nos ofreció la solución de Lilt», agregó Dufresne de Virel.

Lilt está especialmente centrado en impulsar el éxito de sus clientes como Intel, manteniendo un diálogo abierto sobre la visión del producto y plan de trabajo.

«A medida que Intel aumenta sus capacidades de localización, nos entusiasma crecer con ellos. Invertimos continuamente en el desarrollo tecnológico y estamos comprometidos a ayudar a clientes como Intel a maximizar el RSI de sus gastos de localización con la IA y la automatización», afirmó Spence Green, cofundador y director general de Lilt.

«Dirijo un equipo muy reducido y dependo en gran medida de la experiencia de mis proveedores para innovar y mejorar constantemente. Con Lilt, creo que hemos encontrado a la empresa que está mejor posicionada para ayudarnos a aprovechar el poder de [la IA contextual]», comentó Dufresne de Virel.