Com utilitzem la intel·ligència artificial en la pràctica
Les eines acceleren les tasques, però són les persones les que preserven el significat i la precisió i n’assumeixen la responsabilitat. Per aprofitar al màxim els beneficis de la intel·ligència artificial (IA) en els fluxos de treball de traducció, és fonamental definir amb claredat els objectius del seu ús. Establir propòsits específics i mesurables garanteix que la implementació de la IA estigui alineada amb els objectius generals del projecte o de l’empresa, i facilita una integració eficaç en totes les etapes: traducció, control de qualitat, preparació tècnica i lliurament dels projectes.
Aquest article explica com utilitzem la IA en el nostre dia a dia. Hi descrivim com l’apliquem de manera pràctica: automatitzant tasques, interpretant llenguatge i dades, i facilitant el suport i la col·laboració entre equips gràcies als sistemes d’intel·ligència artificial.
Què és la intel·ligència artificial?
La intel·ligència artificial és una tecnologia que permet a les màquines simular la intel·ligència i les capacitats cognitives humanes i dur a terme tasques que, fins fa poc, requerien necessàriament la intervenció de persones. Els sistemes d’IA es basen en algoritmes avançats i xarxes neuronals artificials, dissenyats per analitzar grans volums de dades, reconèixer patrons i prendre decisions en temps real.
Segons el seu nivell d’autonomia i complexitat, la IA es pot classificar en diferents tipus. L’anomenada intel·ligència artificial forta crea sistemes capaços de dur a terme qualsevol tasca intel·lectual humana. En canvi, la majoria de les aplicacions actuals corresponen a la intel·ligència artificial feble, centrada en tasques concretes com la traducció automàtica, el processament del llenguatge natural o la conducció autònoma. Aquests sistemes utilitzen models d’IA —com els grans models de llenguatge (LLM)— per generar contingut, comprendre el llenguatge i resoldre problemes complexos.
El concepte d’intel·ligència artificial va ser encunyat per primera vegada per John McCarthy l’any 1956, durant la històrica conferència del Dartmouth College, un punt d’inflexió que va marcar l’inici d’una de les revolucions tecnològiques més rellevants de l’era moderna. Des d’aleshores, la recerca en IA ha impulsat el desenvolupament de tecnologies com l’aprenentatge profund (deep learning), que permet als sistemes aprendre a partir de les dades i millorar el seu rendiment amb el temps, així com l’ús d’unitats de processament gràfic (GPU) per accelerar els càlculs necessaris per entrenar xarxes neuronals.
Avui dia, la IA s’aplica en nombrosos àmbits: des de la generació de continguts textuals i visuals fins a l’optimització de processos empresarials o la gestió del trànsit en vehicles autònoms. Aquests sistemes poden analitzar conjunts massius de dades, identificar tendències i donar suport a la presa de decisions de manera ràpida i fiable. Per exemple, en la conducció autònoma, la IA processa en temps real la informació procedent dels sensors del vehicle per garantir la seguretat dels ocupants i de la resta d’usuaris de la via.
En resum, la intel·ligència artificial és una de les tecnologies més potents i versàtils del nostre temps. La seva evolució constant, juntament amb els avenços en xarxes neuronals i maquinari especialitzat com les GPU, obre noves oportunitats i reptes, i situa la IA com un eix central de la innovació en els serveis lingüístics i en molts altres sectors.
Freqüència d’ús de la IA per part dels nostres equips
L’ús de la IA varia segons el tipus de contingut, el nivell de risc i les directrius del client. La seva aplicació mai no és automàtica.
Àmbits en què la IA dona suport a la nostra feina
La IA s’utilitza com a suport en tasques operatives i de coordinació, però no per prendre decisions ni assumir responsabilitats. Per mostrar com això funciona a la pràctica, hem preguntat als nostres equips interns com fan servir la IA en el seu treball diari.
1. Tecnologia i Sistemes
La IA dona suport a l’equip de Tecnologia mitjançant eines dissenyades per:
- Preanalitzar fitxers i formats.
- Detectar problemes estructurals abans de la fase de producció.
- Donar suport a la configuració d’eines i als controls d’integració.
- Identificar incompatibilitats entre eines CAT, sistemes de QA i plataformes de lliurament.
Límits
La IA no pot modificar regles del sistema, sobreescriure configuracions ni incorporar noves eines sense validació humana.
2. Gestió de Projectes i Lliurament
L’equip de Gestió de Projectes utilitza eines basades en IA per:
- Preanalitzar fitxers i formats.
- Donar suport a la planificació i a la previsió de càrregues de treball.
- Automatitzar actualitzacions repetitives.
- Detectar incompatibilitats entre eines CAT, recursos i instruccions.
Límits
La IA no pren decisions sobre els lliuraments, no modifica els terminis ni altera les normes específiques de cada client.
3. Control de Qualitat
Des de la perspectiva de Control de Qualitat (QA), la IA s’utilitza per:
- Executar comprovacions automàtiques de coherència i format.
- Assenyalar possibles incongruències terminològiques.
- Donar suport a la detecció de patrons en grans volums de contingut.
Límits
La IA no aprova la qualitat, no valida la terminologia ni dona el vistiplau al lliurament dels projectes.
Totes les decisions relacionades amb la qualitat continuen sent responsabilitat de l’equip humà.
4. Control, Traçabilitat i Conformitat
L’equip de Control utilitza eines basades en IA per:
- Supervisar la coherència dels fluxos de treball entre equips.
- Donar suport a la traçabilitat i als registres d’auditoria.
- Detectar desviacions respecte dels processos definits.
Límits
La IA no pot aprovar la conformitat, interpretar normatives ni assumir responsabilitats.
5. Accessibilitat i Conformitat
La IA dona suport a l’àrea d’Accessibilitat mitjançant:
- Identificació de possibles riscos d’accessibilitat en els fitxers d’origen.
- Suport als controls preventius relacionats amb les normatives (per exemple, estructura, etiquetes o format).
Límits
La IA no certifica l’accessibilitat ni substitueix la validació experta de conformitat amb la normativa vigent.
6. Vendes i Gestió de Clients
Els equips de Vendes i de Comptes Clau obtenen avantatges de la IA gràcies a:
- Una preparació més ràpida de les respostes.
- Una millor visibilitat sobre riscos i limitacions de lliurament.
- Una comunicació més coherent entre projectes.
Límits
La IA no estableix expectatives, no negocia l’abast ni defineix responsabilitats.
Als clients els importen els resultats, la responsabilitat i la previsibilitat, més que no pas l’automatització en si mateixa.
7. Gestió de Proveïdors
La IA dona suport a Gestió de Proveïdors millorant la coordinació, la visibilitat i la coherència amb els col·laboradors externs. Aquest equip utilitza la IA per:
- Dur a terme controls previs dels recursos entrants pel que fa a la integritat i a possibles problemes estructurals.
- Donar suport a la preparació dels briefings i garantir la coherència de les instruccions.
Límits
La IA no selecciona proveïdors, no avalua el seu rendiment lingüístic, no aprova la seva feina ni gestiona les relacions amb ells. Tota l’avaluació, la gestió d’incidències i la responsabilitat continuen sent humanes.
El que la IA mai no fa per si sola
La intel·ligència artificial no:
- Pren decisions finals sobre la traducció.
- Aprova la terminologia.
- Gestiona controls normatius o de conformitat.
- Substitueix la revisió lingüística.
- Aprova el lliurament final.
Tots els projectes passen per revisió humana.
Punts de control humà
La intervenció humana és present en totes les fases del projecte:
- Configuració del projecte i selecció de recursos
- Validació de la terminologia
- Traducció o postedició
- Revisió i control de qualitat
- Aprovació del lliurament final
- Integració del feedback del client
El 100 % dels lliuraments finals rep aprovació humana.
Impacte en la qualitat i l’eficiència
Els comentaris interns mostren que:
Les eines d’IA també aporten informació valuosa que dona suport a la presa de decisions, cosa que permet als equips anticipar reptes i optimitzar els fluxos de treball. Tanmateix, un ús no controlat de la IA pot reduir la qualitat: seguir les normes és essencial.
Bones pràctiques per a un ús segur de la IA en el nostre entorn
Les nostres mesures de protecció inclouen:
- Directrius internes clares
- Memòries de traducció i terminologia centralitzades
- Regles i excepcions específiques per client
- Transparència sobre les eines utilitzades
- Formació contínua de l’equip
Aquestes mesures permeten avançar amb rapidesa sense perdre el control, identificant i gestionant els riscos associats a l’ús de la IA en traducció.
Què significa això per a tu
Per als teus projectes, aquest enfocament garanteix:
- Terminis de lliurament més ràpids
- Control de costos sense comprometre la qualitat
- Coherència terminològica
- Traçabilitat
- Fluxos de treball escalables
- Responsabilitat clara
La IA és un gran suport en el procés de traducció, però la responsabilitat i el control continuen sent humans.
Consideracions finals
La IA en traducció funciona millor com una eina de suport, deixant les decisions finals en mans humanes.
Així és com la fem servir cada dia: integrant la tecnologia en els fluxos d’equip i mantenint sempre el criteri humà com a eix central.
Com et podem ajudar?
Tenim les respostes adequades a les teves preguntes.