DeepL apunta a la traducción de IA para empresas con nuevos $ 100 millones

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DeepL, con sede en Colonia, Alemania, ha anunciado un nuevo aumento de fondos que, según los informes públicos, se estima en más de 100 millones de dólares. La traducción de idiomas es una función cada vez más crítica para las empresas que operan en diversas geografías y demografías.

Las funciones básicas de traducción de idiomas han existido durante décadas, como servicios como Google Translate. Pero el desafío ha sido habilitar traducciones más avanzadas para casos de uso comercial que capturen no solo el significado literal, sino también el tono y el contexto correctos. Esta es un área donde la traducción de idiomas impulsada por IA está comenzando a tener un impacto.

ProfundoL lanzado en 2017 y ha estado avanzando constantemente en su tecnología a través de redes neuronales profundas. La nueva financiación eleva la valoración de la empresa a más de 1.000 millones de dólares. La empresa no ha hecho público el total recaudado.

“No estamos revelando este número, solo podemos decir que es significativo en tamaño”, dijo a VentureBeat el CEO de DeepL, Jaroslaw “Jarek” Kutylowski.

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Si bien es tímido sobre cuál es el monto real de la financiación, Kutylowski tiene objetivos muy claros sobre cómo se utilizará el dinero. A medida que la empresa crece, señaló, gastará más en investigación fundamental de IA, incursionando en nuevas áreas de productos y también ampliando su cartera hacia clientes empresariales.

La traducción impulsada por IA es una tendencia creciente

Los primeros días de la traducción de idiomas fueron impulsados ​​por técnicas básicas de coincidencia de patrones.

Por ejemplo, un usuario escribe “hola” en una base de datos que coincide con su equivalente en otro idioma; por ejemplo, francés (“bonjour”). Sin embargo, las construcciones semánticas básicas de coincidencia de patrones no son adecuadas para traducciones a gran escala, donde el contexto y el tono importan.

DeepL es uno de los muchos proveedores que han aplicado técnicas avanzadas de IA para traducir mejor el lenguaje humano. Google ha mejorado su servicio Google Translate en los últimos años con varios enfoques diferentes, incluido el uso de una red neuronal recurrente (RNN).

Microsoft ha estado actualizando activamente su servicio Azure Translator con modelos de IA que, según la empresa, mejoran la calidad general. Meta (anteriormente conocido como Facebook) tampoco se queda fuera de la fiesta, anunciando su proyecto Universal Voice Translator (UST) impulsado por IA en octubre de 2022.

Adopte un enfoque de red neuronal profunda para la traducción de idiomas

DeepL ha desarrollado un motor de traducción de idiomas que se basa en redes neuronales (NN) para inferir traducciones precisas.

Según la compañía, utiliza un nuevo diseño NN para comprender interpretaciones matizadas de frases y oraciones y puede transmitirlas en un idioma de destino.

“No divulgamos los detalles de nuestra tecnología de traducción, pero podemos decir que, como empresa, siempre hemos superado los límites de cómo se diseñan las redes neuronales para maximizar la calidad de la traducción”, explicó Kutylowski.

La visión central original de la compañía era romper las barreras del idioma y Kutylowski enfatizó que la compañía continúa enfocándose en esta área.

“Al principio comprendimos que esta visión estaba fuertemente vinculada a la traducción en particular”, dijo. “A medida que nos desarrollamos más como empresa, nos vemos usando la tecnología subyacente para ayudar a los humanos a comunicarse de otras maneras también, con nuevos productos que facilitan la comunicación”.

Los continuos desafíos comerciales de la traducción

Existen numerosos desafíos a los que se enfrentan las empresas cuando se dedican a la traducción que DeepL está tratando de ayudar a resolver.

Kutylowski comentó que el mundo está cada año más interconectado, lo que sirve para aumentar la importancia de la traducción y la comunicación lingüística. En su opinión, con una demanda tan creciente, los enfoques de localización pueden ser demasiado lentos y simplemente no poder escalar.

“Herramientas como DeepL permiten al usuario final, ya sea en marketing, legal o cualquier otro equipo, comunicarse a través de las fronteras y publicar material directamente, sin necesidad de contactar a equipos especializados o contratar”, dijo Kutylowski. “Esto crea oportunidades totalmente nuevas”.

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