En este momento actual, el procesamiento del lenguaje natural y el lenguaje son el centro de la imaginación del mundo. La tecnología de IA se ha aplicado a diferentes aplicaciones de conocimiento, y las empresas han comenzado a usar y capitalizar los datos del idioma. Como la IA se utiliza para optimizar negocios y reducir costos, hay una gran oportunidad para crear un ROI empresarial profundo, lo que lleva al avance profesional para aquellos que pueden capitalizar estos cambios.
En un seminario web de IA + LLM reciente con el director ejecutivo de LILT, Spence Green, hablamos sobre el potencial de la IA en el campo de la localización y el lenguaje empresarial. A lo largo del seminario web, Green habló sobre la historia de los modelos de lenguaje de gran tamaño, el estado actual de la industria y cómo las empresas pueden adoptar la IA para lograr ahorros de costos y crecimiento significativos.
Este seminario web se basó en dos preguntas de los clientes: ¿es la IA generativa otro ciclo de publicidad y cómo reducir un presupuesto para idiomas en un 50 %? ¿La respuesta? La tecnología de IA no es solo un ciclo de publicidad, sino más bien un cambio tecnológico que puede crear empresas disfrazadas y cambios profundos en la forma en que trabajamos. Al capitalizar este cambio, las personas con habilidades de lenguaje y procesamiento del lenguaje natural pueden beneficiarse del avance profesional.
Ya sea que veas la sesión de 45 minutos o leas este resumen, te quedarás con una base concreta en la traducción con IA para ayudarte a transformar la forma en que ejecutas la localización. A continuación se muestran tres conclusiones interesantes del seminario web en las que profundizaremos más:
• La IA tiene el potencial de revolucionar el campo del lenguaje empresarial.
• Los departamentos de localización pueden aprovechar la IA para optimizar los costos y aumentar el crecimiento.
• La IA generativa es una oportunidad para el avance profesional en el campo de los idiomas.
Green comenzó el seminario web hablando sobre la historia de la IA y el procesamiento del lenguaje natural (NPL). Señaló que el campo tiene sus raíces en los primeros días de la informática, cuando las empresas comenzaron a darse cuenta de la necesidad de traducir sus productos y servicios a diferentes idiomas. Sin embargo, el proceso de localización inicialmente requería mucho tiempo y era costoso y podría mejorarse. Puedes encontrar las diapositivas del seminario web aquí.
En los últimos años, ha habido tres avances en IA y aprendizaje automático para hacer que la localización sea mucho más eficiente. Las herramientas impulsadas por IA ahora pueden automatizar muchas de las tareas involucradas en la localización, como la traducción, la edición y la garantía de calidad. Esto ha llevado a ahorros significativos de costos para las empresas y también ha hecho posible la localización de productos y servicios a una gama más amplia de idiomas.
«La IA y el lenguaje se encuentran justo en el centro de [la optimización de costos y el crecimiento]. Y creo que hay mucho trabajo por hacer para cambiar la forma en que las empresas operan y utilizan y capitalizan los datos de idioma». - Spence Green, director ejecutivo de LILT
Conclusión 1: la IA tiene el potencial de revolucionar el campo de la localización y el lenguaje empresarial.
La aplicación de la IA en el lenguaje no es solo un ciclo de exageración tecnológica, sino un cambio significativo que puede crear empresas enmascaradas y cambios profundos en la forma en que trabajamos, especialmente durante estos momentos en que las empresas buscan optimizar los costos y aprovechar la IA. Green enfatizó que, a pesar de la aprensión en torno a la IA, sus avances tienen el potencial de mejorar y transformar la creación de contenido para mejor. Los avances en la capacitación previa generativa también dieron lugar al aprendizaje en contexto, que presenta una amplia variedad de soluciones para aplicaciones de IA.
«Los modelos de lenguaje de gran tamaño permiten que una computadora o una máquina aprendan una capacidad de lenguaje muy amplia y muy general», explicó Green. Explicó además que estos modelos podrían usarse para predecir la siguiente palabra en una secuencia, imitando el razonamiento humano y permitiendo una amplia gama de aplicaciones, desde la generación de texto hasta la respuesta a preguntas.
«La forma en que funcionan estos modelos de lenguaje de gran tamaño hace que parezca que pueden hacer cosas para las que no estaban capacitados», dijo Green. Argumentó que la capacidad de estos modelos para realizar tareas para las que no fueron entrenados específicamente ha llevado a una explosión de aplicaciones en varios campos.
Conclusión 2: las empresas que adoptan la IA pueden lograr ahorros de costos y crecimiento significativos.
Green luego se sumergió en un estudio de caso en el que la traducción con IA puede optimizar el ROI. Cuando se enfrentó a una directiva de la gerencia para reducir el presupuesto para el departamento de localización en un 50 % utilizando IA, Green propuso tres estrategias diferentes.
El primer enfoque sugería reducir el número de idiomas traducidos. El segundo enfoque se centró en aprovechar la IA para reducir costos mientras se mantiene la diversidad lingüística. Sin embargo, Green creía que la tercera opción era la más prometedora: usar IA para reducir costos significativamente al tiempo que aumenta el alcance.
«El número uno está en el objetivo. No hay cambios en las operaciones con un riesgo mínimo. La segunda recomendación también tiene que ver con el objetivo. Usamos más la IA, pero aumentamos el riesgo porque estamos haciendo algunos cambios bastante grandes en nuestro flujo de trabajo. Y luego está la tercera solución, y creo que esta es realmente la posibilidad de la IA», explicó Green.
Green creía que la tercera opción era la más prometedora, que implicaba transformar el negocio con IA, reducir los costos significativamente y aumentar el alcance en un 25 %. Este enfoque, argumentó, no solo cumple con el objetivo de reducción presupuestaria, sino que también impulsa el crecimiento empresarial.
Conclusión 3: la IA generativa es una oportunidad para el avance profesional en el campo de los idiomas.
La IA generativa presenta una oportunidad significativa para el avance profesional en el campo de los idiomas. Argumentó que las aplicaciones de la IA en el campo no son una amenaza para los empleos, sino más bien una herramienta para la transformación y el progreso. Con más oportunidades para que la IA automatice y optimice muchos pasos en el flujo de trabajo de localización de idiomas, más trabajos se verán diferentes en el futuro de lo que lo hacen ahora.
Estableció paralelismos con cambios tecnológicos previos y cómo las aplicaciones triviales iniciales allanan el camino para posibilidades transformadoras. Al aprovechar las oportunidades que presenta la IA, los profesionales de idiomas pueden mostrar un ROI empresarial profundo, lo que lleva a logros y avances profesionales. En resumen, adoptar la IA en el campo de los idiomas es un escenario en el que todos ganan tanto las empresas como los profesionales.
