No creo que pueda olvidar una de las primeras veces que utilicé el Traductor de Google y escribí el nombre “James Bond” el traductor inglés-español. El resultado fue “Conservas Lazo” (debemos admitir que se trata de una traducción justa). Esa era la traducción automática que conseguíamos en aquellos días. Todos estamos de acuerdo en que ha recorrido un largo camino desde la década de 2000 antes de que se lanzara oficialmente como el Traductor de Google en abril de 2006. Aunque estamos a kilómetros de distancia de aquellos primeros intentos de traducción automática, el sistema GMT, o más recientemente rebautizado GNMT (Google Neural Machine Translation), no está exento de limitaciones.
Parece que la inteligencia artificial del sistema no es suficiente para decidir cuando se trata de consistencia. Por ejemplo, por lo general vemos el mismo término traducido de manera diferente en distintos segmentos. Y, si se agrega un archivo fuente poco fiable, como por ejemplo, un archivo convertido no preeditado…bueno, estamos en serios problemas.
Los proyectos con traducción automática, que por lo general implican postedición, requieren este paso principalmente para aumentar la productividad (es decir, la cantidad de palabras que uno puede procesar por día), y en consecuencia, hacer el trabajo más rápido. Hoy en día, la traducción automática es confiable como para acelerar el proceso de traducción, pero esto no significa que el sistema solo hará el trabajo. Como ya lo hemos mencionado, estamos lejos de “Conservas Lazo”, pero todavía hay problemas que debemos resolver. Incluso en algunos casos la postedición requiere más trabajo, ya que tenemos que prestar atención a las inconsistencias de la traducción automática, y en muchas ocasiones terminamos retraduciendo más que posteditando. Pero no temas, sigue siendo un proceso más ágil que aumenta la cantidad de trabajo que podemos hacer en un día.
No solo es necesario prestar atención a las inconsistencias generadas por la traducción automática, sino que es de suma importancia conocer el contenido del archivo fuente antes de aplicar la traducción automática. Aquí es donde la preedición entra en juego. En una publicación anterior, mencionamos que los archivos convertidos y el contenido copiado puede generar problemas innecesarios tales como etiquetas cuando se sube el archivo a la herramienta de traducción si no se hace el paso de preedición. Lo mismo ocurre con los proyectos que se hacen con traducción automática. Las etiquetas no son el único inconveniente. También tenemos el problema de frases incompletas, las letras que son convertidas en números o símbolos, las cuales no serán reconocidas por el sistema. Y si lo son, el sistema interpreta algo que no tiene ningún sentido en nuestro contexto.
Por lo tanto, el punto es que cada vez que tengamos un proyecto de postedición con archivos que necesitan preedición, no omitamos este paso. Nuestros clientes confían en nuestra responsabilidad y profesionalismo cuando aceptan pagar por el servicio de preedición. No esperan una traducción trazanesca porque eso lo pueden hacer por sí mismos. Esperan que tomemos todas las medidas necesarias para garantizar la consistencia, y una buena traducción fluida que no parezca automática y que mantenga el significado original. Y para lograr eso, tenemos que empezar mejorando el archivo fuente.
Por eso, siga esta recomendación: siempre asegúrese de que el archivo fuente esté “limpio” antes de subirlo a una herramienta de traducción. Usted, y por lo tanto sus clientes, evitarán una gran cantidad de problemas innecesarios, sobre todo cuando se trata de proyectos de postedición.
