Panoramica su come utilizziamo l'Intelligenza Artificiale nella pratica

Gli strumenti accelerano le attività. Le persone proteggono il significato, l’accuratezza e la responsabilità. Tuttavia, per massimizzare i benefici dell’IA nei flussi di lavoro di traduzione, è essenziale definire obiettivi chiari per l’IA. Stabilire obiettivi specifici e misurabili garantisce che l’implementazione dell’IA sia allineata agli obiettivi complessivi del progetto o dell’azienda, guidando un’integrazione efficace tra traduzione, QA, ingegneria e consegna dei progetti.

Questo articolo spiega come utilizziamo l’IA nel lavoro operativo, illustrando le azioni automatizzate, la comprensione del linguaggio e dei dati, e il supporto all’assistenza e alla collaborazione tra i team grazie ai sistemi di intelligenza artificiale.

Cos’è l’Intelligenza Artificiale

usa l’IA quotidianamente o più volte a settimana
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usa l’IA occasionalmente
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non ha mai usato l’IA o non la utilizza nel proprio ruolo
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  • Il 71% usa l’IA quotidianamente o più volte a settimana
    (5 su 7: l’IA è descritta come essenziale, utile per svolgere attività complesse, fondamentale per i controlli di qualità o per aumentare velocità e scalabilità)

  • Il 14% usa l’IA occasionalmente
    (1 su 7: l’IA viene utilizzata per supporto tecnico o per riassumere contenuti, ma non per attività critiche)

  • Il 14% non ha mai usato l’IA o non la utilizza nel proprio ruolo
    (1 su 7: afferma esplicitamente che l’IA non è utile per le proprie responsabilità e preferisce un controllo completamente umano)

L’uso dell’IA dipende dal tipo di contenuto, dal livello di rischio e dalle regole del cliente. Non è mai automatico.

Ambiti in cui l’IA supporta il nostro lavoro

L’IA supporta attività operative e di coordinamento, non decisioni o responsabilità.
Nei diversi team, l’IA viene utilizzata per ridurre il lavoro manuale, migliorare la prevedibilità e identificare i rischi a monte del  processo.

1. Tecnologia & Sistemi

L’IA supporta il team tecnologico tramite strumenti progettati per:

  • Pre-analisi di file e formati
  • Rilevare problemi strutturali prima della produzione
  • Supportare la configurazione degli strumenti e i controlli di integrazione
  • Segnalare incompatibilità tra strumenti CAT, QA e di consegna
"L’IA si occupa delle attività più pesanti e ripetitive, permettendoci di lavorare molto più velocemente. Tuttavia, manteniamo sempre un “human in the loop” per revisionare il lavoro. Per le aziende globali, questo rappresenta il meglio dei due mondi: la velocità della tecnologia moderna, con persone reali che garantiscono che il messaggio sia sensato e naturale."
Rita Pulga
Technology Manager

Limiti:
L’IA non può modificare le regole di sistema, sovrascrivere configurazioni o introdurre nuovi strumenti senza approvazione umana.

2. Gestione Progetti & Consegna

I project manager utilizzano strumenti basati su IA per:

  • Pre-analizzare ambito del progetto e fattori di rischio
  • Supportare la pianificazione e la previsione dei carichi di lavoro
  • Automatizzare aggiornamenti ripetitivi (report, passaggi di consegna)
  • Evidenziare incoerenze tra input, asset e istruzioni

Limiti:
L’IA non prende decisioni di consegna, non modifica scadenze né sovrascrive regole specifiche del cliente.

3. Quality Assurance

Dal punto di vista QA, l’IA viene utilizzata per:

    • Eseguire controlli automatizzati di coerenza e formattazione
    • Segnalare potenziali incongruenze  terminologiche
    • Supportare il rilevamento di pattern su grandi volumi di contenuti
"Il supporto dell’IA è ormai essenziale perché è in grado di filtrare i falsi positivi, consentendo al nostro team di concentrarsi esclusivamente sui reali problemi linguistici. Questo cambiamento ha perfezionato i nostri controlli di qualità, portandoci da una supervisione manuale a un processo molto più preciso ed efficiente."
Petar Tomic, Head of QA
Petar Tomic
Petar Tomic, Head of Quality and R&D

Limiti:
L’IA non approva la qualità, non valida la terminologia né firma i deliverable. Tutte le decisioni sulla qualità rimangono di competenza umana.

4. Controllo, Tracciabilità & Conformità

Il team di controllo utilizza strumenti basati su IA per:

  • Monitorare la coerenza del flusso di lavoro tra i team
  • Supportare audit trail e tracciabilità
  • Identificare deviazioni dai processi definiti
"L’IA mi aiuta con alcuni aspetti tecnici dei tool che utilizzo e, occasionalmente, con la sintesi dei risultati. Non mi affido all’IA per nessuna parte critica del lavoro."
Milivoje Gavrilovic
Control Manager

Limiti:
L’IA non può approvare la conformità, interpretare regolamenti o assumersi responsabilità.

5. Accessibilità & Conformità

L’IA supporta il lavoro di accessibilità tramite:

  • Segnalazione di potenziali rischi di accessibilità nei file sorgente
  • Supporto a controlli preventivi rispetto agli standard (struttura, tag, formattazione)
"L’IA può certamente supportare il lavoro sull’accessibilità automatizzando i controlli tecnici, individuando errori comuni e abilitando strumenti come speech-to-text, text-to-speech e la semplificazione del linguaggio. Strumenti come il controllo di accessibilità di Adobe e applicazioni come Háblalo aiutano a colmare i divari comunicativi e a migliorare l’inclusione, in particolare per le persone con disabilità uditive o del linguaggio. Tuttavia, l’esperienza umana rimane indispensabile per soddisfare gli standard di accessibilità. Gli strumenti automatizzati spesso non colgono il contesto, l’intento e la reale usabilità. L’accessibilità richiede la comprensione di come le persone con diverse disabilità — in particolare cognitive o neurologiche — interagiscono con i contenuti. La correzione manuale dipende da esperti in grado di valutare significato, chiarezza ed esperienza utente tra design, redazione e lingua. Gli output dell’IA, inclusi i testi semplificati, devono sempre essere revisionati da specialisti. L’approccio più efficace è un modello ibrido: l’IA accelera l’individuazione dei problemi e la stesura iniziale, mentre gli esseri umani garantiscono accuratezza, contesto e una reale accessibilità per tutti gli utenti."
Milena Spelta Parenti
KAM & Accessibility & Inclusive Language Advocate

Limiti:
L’IA non certifica l’accessibilità né sostituisce la validazione esperta rispetto agli standard.

6. Sales & Gestione Clienti

I team Sales e Key Account beneficiano dell’IA tramite:

  • Preparazione più rapida delle risposte
  • Migliore controllo preventivo  su rischi e vincoli di consegna
  • Comunicazione più coerente tra i progetti
"All’inizio, i clienti erano sicuramente un po’ esitanti e avevano una fiducia limitata nell’IA. Tuttavia, attraverso presentazioni e call, siamo sempre riusciti a rassicurarli sul fatto che un traduttore umano revisiona tutte le traduzioni automatiche post-editate. In molti casi, l’IA ci ha aiutato a soddisfare esigenze dei clienti che altrimenti sarebbero state difficili da gestire, soprattutto in presenza di richieste urgenti o grandi volumi di contenuti da tradurre. Spesso offre il giusto equilibrio tra risparmio sui costi, velocità e un livello di qualità sufficiente per la loro documentazione, contribuendo a risultati migliori che contano davvero per i clienti."
Chiara Tommasini
Sales Manager

Limiti:
L’IA non definisce aspettative, non negozia ambiti o responsabilità.
I clienti si interessano a risultati, responsabilità e prevedibilità, non all’automazione in sé.

7. Gestione Fornitori

L’IA supporta la gestione fornitori migliorando coordinamento , visibilità e coerenza tra partner esterni. Il team VM utilizza l’IA per:

  • Pre-controllare asset in ingresso per completezza e problemi strutturali
  • Supportare la preparazione dei briefing e la coerenza delle istruzioni
"L’IA non mi aiuta a gestire i fornitori, me ne occupo personalmente. Il controllo umano è particolarmente necessario quando cerco un fornitore per un ambito specifico e devo verificare i CV o le informazioni presenti su altre piattaforme, se non sono menzionate nei curriculum. Inoltre, l’IA tende a concentrarsi solo sulle parole chiave, che non è sempre l’approccio corretto."
Andjela Cekerevac
Vendor Manager

Limiti:
L’IA non seleziona fornitori, non valuta la performance linguistica, non approva output dei fornitori né gestisce le relazioni. Tutta la valutazione, escalation e responsabilità rimane umana.

Cosa non fa mai l’IA da sola

L’IA non:

  • Prende decisioni finali di traduzione
  • Approva la terminologia
  • Gestisce controlli normativi o di conformità
  • Sostituisce la revisione linguistica
  • Approva la consegna finale

Ogni progetto passa attraverso la revisione umana.

Punti di controllo umano

L’intervento umano esiste in ogni fase:

  1. Setup progetto e selezione asset
  2. Validazione della terminologia
  3. Traduzione o post-editing
  4. Revisione e QA
  5. Approvazione della consegna finale
  6. Integrazione del feedback cliente

Il 100% delle consegne finali riceve l’approvazione umana.

Impatto su qualità ed efficienza

Feedback interni mostrano:

Il feedback interno mostra:

afferma che l’IA è essenziale o accelera in modo significativo il lavoro
0 %
segnala che la supervisione umana rimane un requisito fondamentale
0 %
evidenzia un modello ibrido IA + umano come l’approccio più efficace
0 %

  • Il 57% afferma che l’IA è essenziale o accelera significativamente la delivery
    (l’IA è descritta come critica per velocità e scalabilità, per il filtraggio delle problematiche e per la gestione di attività ripetitive o ad alto volume)

  • Il 71% segnala che la supervisione umana rimane un requisito fondamentale
    (forte enfasi sul concetto di “human in the loop”, revisione da parte di esperti, responsabilità e processo decisionale basato sul contesto)

  • Il 57% evidenzia un modello ibrido IA + umano come l’approccio più efficace
    (i rispondenti descrivono esplicitamente o implicitamente l’IA come un abilitatore – non un sostituto – sottolineando l’equilibrio tra automazione ed expertise)

Gli strumenti IA forniscono anche preziose informazioni per supportare il processo decisionale, consentendo ai team di anticipare le sfide e ottimizzare i flussi di lavoro. Tuttavia, l’uso incontrollato dell’IA riduce la qualità: le regole contano.

Best practice per un’IA sicura nel nostro setup

I nostri strumenti di salvaguardia includono:

  • Linee guida chiare sull’uso interno
  • Memorie di traduzione e terminologia centralizzate
  • Regole ed eccezioni specifiche per il cliente
  • Trasparenza degli strumenti
  • Formazione continua del team

Queste misure aiutano a identificare e gestire i rischi potenziali legati all’uso dell’IA in traduzione, consentendo velocità senza perdere il controllo.

Cosa significa per te

Per i tuoi progetti, questo approccio garantisce:

  • Tempi di consegna più rapidi
  • Controllo dei costi senza perdita di qualità
  • Coerenza terminologica
  • Tracciabilità
  • Flussi di lavoro scalabili
  • Responsabilità chiara

L’IA supporta il lavoro. Le persone restano responsabili.

Considerazioni finali

L’IA nell’industria della traduzione funziona meglio come strumento controllato, non come autorità.
È così che la utilizziamo ogni giorno, tra i team, con il giudizio umano al centro.

Come possiamo aiutarvi?

Abbiamo le risposte giuste alle vostre domande.

Sommario

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