Puedes aumentar tus posibilidades de éxito identificando, analizando y anticipándote a las macrotendencias. La manera fácil de identificar dichas tendencias es vivir en el futuro. Todavía no existe la máquina del tiempo: para experimentar el futuro, debes vivir en un contexto que la mayoría de la gente consideraría como el futuro. Un laboratorio de investigación, una empresa innovadora y un grupo de amigos con un fuerte interés común en la tecnología son excelentes ejemplos.
Comprender las macrotendencias es importante; puedo compartir aquí una breve experiencia personal sobre este tema.
La inteligencia artificial es fascinante y escalofriante. El lenguaje humano y la traducción en particular son quizás los desafíos más difíciles a los que se enfrentan las máquinas. El lenguaje natural es un canal de información muy comprimido, cargado de significado, que requiere información contextual extralingüística para comprenderlo.
El lenguaje es el mayor desafío al que se enfrentan las máquinas, ya que es lo más humano que existe.
Por esta razón, los sistemas de traducción automática están progresando de forma lenta, aunque sin duda continua.
En Translated, el servicio de traducción que cofundé, en los últimos 17 años hemos aplicado inteligencia artificial para ayudar a los traductores profesionales a traducir mejor y más rápido. Hemos tratado de crear una simbiosis entre el hombre y la máquina. Lo hemos hecho de muchas maneras, pero un enfoque muy importante ha sido proporcionar sugerencias (pretraducciones) a los traductores para cada oración. Hemos desarrollado una herramienta de traducción para lingüistas profesionales que combina todo el material traducido profesionalmente disponible en la web con inteligencia artificial capaz de predecir oraciones nunca antes vistas. Esta es la base de nuestro producto de código abierto llamado MateCat.
Otros han intentado enfoques más disruptivos: sustituir a los traductores profesionales con tecnología de traducción integral. El ejemplo más llamativo es Google Translate.
Ayudando a los traductores profesionales, hemos podido aprovechar una oportunidad única: medir el progreso de la IA a lo largo de muchos años.
Hemos medido la cantidad de correcciones que realizan los traductores profesionales en las sugerencias proporcionadas por la IA. Y lo hemos hecho día tras día, mes a mes y año tras año.
En 2003, con el valioso apoyo financiero de la Comisión Europea, llevamos a cabo un proyecto de investigación en el que tradujimos varios cientos de miles de palabras y medimos una tasa de corrección (esfuerzo de postedición 1) del 43% para las combinaciones lingüísticas inglés > italiano e inglés > francés. En 2015, la tasa de corrección fue del 27% para las mismas combinaciones. La segunda vez usamos una muestra de 50 millones de palabras traducidas en MateCat. Estimamos que en 2018, gracias a la aplicación de la traducción automática neuronal y MMT, un sistema de traducción que es capaz de adaptarse al usuario, alcanzaremos una tasa de corrección de entre el 22% y el 26%.
Esta mejora ha sido imparable y continua, con una leve desaceleración y aceleración, debidas al alcance del máximo potencial de una tecnología y a la introducción de una nueva. Se han producido dos cambios importantes: la traducción estadística, que entró en funcionamiento en 2006 y el aprendizaje profundo, que se introdujo a finales de 2016.
Si continuamos a este ritmo, ¿cuándo llegaremos al punto en el que ya no sea necesario corregir la traducción automática?
Si nos fijamos solo en las cifras, parece que esto podría ocurrir entre 2030 y 2035.
Sin embargo, hay otro hecho interesante que solemos olvidar: los humanos no son perfectos.
Cuando analizamos 20 millones de palabras en sugerencias de traducción exactas gestionadas por humanos (denominadas coincidencias del 100%), observamos que las sugerencias de otros humanos tienen una tasa de corrección media del 11% en lugar del 0%. Esto ocurre porque errare humanum est, aparte de que cada uno de nosotros tiene un estilo único que desea difundir. Cuando hablamos sobre la singularidad, debemos asegurarnos de definir el punto de referencia. ¿La perfección absoluta? ¿El mejor traductor del mundo? ¿O solo el traductor profesional promedio?
Si nos contentamos con una máquina que puede traducir mejor que el traductor profesional promedio, el año 2025 podría ser una fecha más plausible en la que lograremos una tasa de corrección del 11% en estas combinaciones de idiomas. En mi opinión, una fecha terriblemente cercana.
Me he estado preguntando si debería vender Translated ahora, ya que el mercado de traducciones profesionales se reducirá considerablemente, o bien debería intentar superar el cambio para aprovechar una oportunidad todavía mayor. Después de todo, la gente necesitará más traducciones, no menos. Me siento un poco como la empresa Kodak durante la transición de la película a la era digital.
El hecho de que soy consciente de esto ya es algo y por eso ya he decidido que lo intentaremos superar.
Es muy probable que la inteligencia artificial desempeñe un papel fundamental en todos los sectores en el futuro. Si bien el lenguaje es lo más difícil de abordar para las máquinas, es posible que la transición se produzca incluso antes en muchas otras áreas y esto representa una excelente fuente de ideas para startups.
1Esfuerzo de postedición: con el fin de medir la tasa de corrección, usamos un algoritmo similar al de las coincidencias parciales (fuzzy match) presentes en la industria de la traducción. Una distancia de edición a nivel de palabra con ajustes para tener en cuenta los errores de puntuación, mayúsculas y minúsculas y formato.