L’IA per la traduzione: I modelli di IA come DeepSeek, ChatGPT e Gemini rappresentano il meglio per localizzazione?

Sale riunioni, commenti su LinkedIn e webinar fervono ancora di discussioni sulla rivoluzione dell’IA e sul suo impatto su traduzione e localizzazione. Pur non essendo stati progettati specificamente per la traduzione, gli LLM vengono utilizzati sempre più spesso per la creazione di contenuti multilingue. Tuttavia, il dibattito sulla loro reale efficacia in questi ambiti rimane aperto.

Ma cosa dicono gli esperti?

• Quali sono le differenze tra i modelli di intelligenza artificiale e i motori specializzati di traduzione automatica neurale (NMT)?
• Sono adatti alla localizzazione su larga scala o più indicati per attività creative e di nicchia? 
• Quali sfide presentano in termini etici, normativi e di sicurezza dei dati? 
• I modelli di IA Open-Weight come DeepSeek offrono una vera alternativa alle soluzioni proprietarie?

Diamo uno sguardo, con l’aiuto delle opinioni di alcuni esperti, al panorama in evoluzione della traduzione basata sull’IA, e a cosa questo significhi per il futuro dei contenuti multilingue.

Traduzione basata sull’IA: Come si posizionano gli LLM rispetto ad altre soluzioni?

Sebbene gli LLM non siano stati progettati specificamente per la traduzione, molti professionisti e organizzazioni del settore stanno testando le loro prestazioni rispetto ai sistemi consolidati di traduzione automatica neurale (NMT).

Alcuni modelli, come gli ultimi modelli V3 e R1 di Deepseek, sono stati elogiati per le loro capacità di ragionamento, mentre gli utenti segnalano ottimi risultati in termini di fluidità e creatività con modelli come GPT-4 e Claude.

• DeepSeek: Alcuni esperti ritengono che la qualità della traduzione dal cinese all'inglese superi quella di altri modelli. È particolarmente efficace anche nei compiti di ragionamento matematico. Tuttavia, alcuni test iniziali mostrano che potrebbe avere difficoltà con le sfumature contestuali rispetto ad altri modelli.
• ChatGPT e Claude: Questi modelli sono preferiti da molti per la qualità superiore delle traduzioni, ricche di sfumature e particolarmente creative, frequentemente impiegate in contesti di marketing o creativi. Possono essere utili anche in alcune fasi dei processi di localizzazione. In uno studio recente, Claude Sonnet è stato valutato dagli esperti come il miglior modello di traduzione per diverse combinazioni linguistiche nei compiti di traduzione generali.
• Gemini e LLaMa: I modelli Gemini di Google integrano funzionalità multimodali, migliorando la comprensione contestuale in diverse tipologie di contenuti, mentre LLaMa di Meta si concentra sull'efficienza e sull'adattabilità per varie attività di IA.

La parola agli esperti:

L'esperto del settore di Nimdzi, Renato Beninatto, che ha esposto nel nostro ebook esclusivo le sue riflessioni sui principali trend che modelleranno il settore linguistico e dei contenuti nel 2025, ha condotto un esperimento per testare un errore di traduzione e ha scoperto un'interessante differenza tra GPT-4o e DeepSeek V3 durante la traduzione di una frase spagnola particolarmente insidiosa.

Ha pubblicato su LinkedIn: "Questo esperimento rivela una differenza significativa tra questi modelli di IA nelle capacità di ragionamento. Sebbene DeepSeek si sia distinto per l’accuratezza dell’analisi grammaticale, ha mostrato difficoltà nell’interpretare correttamente il contesto più ampio. ChatGPT ha dimostrato capacità di ragionamento superiori comprendendo la relazione tra la premessa del contenuto (quattro parole) e la traduzione”.

Traduzione con IA: una soluzione conveniente? Una nuova era

Il costo rappresenta un aspetto cruciale per molti leader che mirano a favorire l’adozione dei modelli di IA nella creazione e localizzazione dei contenuti. Sebbene molti dei grandi attori dell'IA abbiano prezzi per token simili, uno dei principali fattori di cambiamento nel costo degli LLM è stato l’arrivo di DeepSeek.

Pare che l'addestramento di DeepSeek sia stato meno costoso rispetto a quello dei suoi rivali, con un prezzo per token generalmente molto più basso. Questo costo ridotto rende probabilmente più accessibile, dal punto di vista finanziario, l’utilizzo della potenza di un LLM da parte di piccole imprese e altre organizzazioni.

È probabile che il trend sia in direzione di una diminuzione dei costi degli LLM. Tuttavia, per molte aziende che hanno già investito nella creazione di una base terminologica o in una memoria di traduzione con la traduzione automatica neurale, o per casi d'uso con volumi elevati, potrebbe continuare a utilizzare l'NMT potrebbe essere ancora la soluzione più conveniente, soprattutto per la capacità di quest’ultima di elaborare grandi quantità di contenuti in tempi rapidi.

La parola agli esperti: 

"Non esiste una soluzione adatta a tutti quando si tratta di decidere se utilizzare un LLM o l’NMT per la traduzione. La soluzione più conveniente dipende dal tipo di contenuto, dal pubblico di riferimento, dal volume dei contenuti e da molti altri fattori. Ecco perché i fornitori di servizi linguistici, con la loro competenza nell'implementazione di soluzioni NMT e di IA, sono in una posizione unica per aiutare a trovare il giusto equilibrio".

Pavel Soukenik, Head of Global Solutions, Acolad

Personalizzazione e modelli Open-Weight: La rivoluzione della localizzazione?

Forse la differenza più rilevante tra DeepSeek e i suoi principali concorrenti tra gli LLM è che è accessibile tramite un modello Open-Weight. Sebbene alcuni possano definirlo open source, molti esperti sostengono che un modello di IA che rende pubblici i suoi parametri addestrati, mantenendo però privati altri aspetti del modello, dovrebbe essere definito Open-Weight.

In ogni caso, a differenza della maggior parte degli LLM concorrenti, DeepSeek offre opzioni di personalizzazione che permettono alle aziende di scaricare, modificare e implementare i modelli localmente, affinando così l'IA in modo mirato — per esempio, adattandola a coppie linguistiche e terminologie specifiche del settore.

Questo potrebbe rivelarsi particolarmente innovativo per lo sviluppo di nuovi modelli progettati specificamente per gestire lavori in lingue a risorse limitate, che potrebbero essere trascurate dai modelli proprietari. Oltre a ciò, le organizzazioni potrebbero addestrare il modello in modo sicuro utilizzando le proprie memorie di traduzione, banche dati terminologiche e linee guida del brand, il tutto senza esporre dati sensibili a terze parti.

I modelli Open-Weight hanno il potenziale per democratizzare davvero la tecnologia linguistica avanzata, consentendo allo stesso tempo alle organizzazioni di mantenere i loro vantaggi linguistici competitivi. Molte più aziende potrebbero riuscire a utilizzare applicazioni personalizzate dei modelli, senza dover sostenere gli elevati costi iniziali di addestramento.

Traduzione basata sull’IA e conformità: il dilemma della sicurezza dei dati

Con l'aumento dell'adozione dell'IA, le preoccupazioni riguardanti la sicurezza dei dati, la conformità e l'etica non svaniranno.

Ad esempio, le autorità australiane, statunitensi, italiane, taiwanesi e sud-coreane hanno già preso provvedimenti per imporre restrizioni sull'uso di DeepSeek, citando preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati. Inizialmente l'Italia ha adottato una strategia simile quando è stato lanciato ChatGPT.

La protezione dei dati, i quadri normativi e altre preoccupazioni legate alla conformità restano un ostacolo significativo all'adozione dell'IA per le aziende di molti settori, in particolare quelli regolamentati.

Alcune delle questioni chiave che i leader di azienda devono prendere in considerazione sono:

• I modelli di IA possono garantire la protezione dei dati e la conformità alle normative locali quando vengono utilizzati per la traduzione?

• Le aziende possono scegliere dei modelli di IA con hosting locale per garantire la sicurezza dei dati?

• Che impatto avranno le divergenze di approccio alla regolamentazione dell'intelligenza artificiale in Europa, Stati Uniti e Asia?

Sebbene queste domande non abbiano risposte semplici, le aziende devono valutare con attenzione se gli strumenti di traduzione basati sull'IA sono in grado di soddisfare i loro obblighi di conformità. Devono inoltre considerare la fattibilità dei modelli con hosting locale e prepararsi alle implicazioni degli approcci normativi divergenti tra le principali regioni globali.

Qual è il futuro della traduzione alimentata dall'IA?

Come abbiamo visto, il panorama continua a cambiare, con i modelli Open-Weight che sfidano i tradizionali sistemi proprietari, mentre la convenienza economica e le possibilità di personalizzazione stanno diventando elementi distintivi fondamentali del mercato.

Il futuro potrebbe condurre a un accesso più ampio alla tecnologia di IA, consentendo agli LSP e alle imprese più piccoli di implementare e personalizzare le proprie soluzioni di IA. La tendenza all'implementazione locale e alla personalizzazione dei modelli probabilmente accelererà, in particolare per le aziende che operano con lingue a risorse limitate e terminologie di settore specializzate.

Tuttavia, questa evoluzione dovrà navigare in acque normative complesse, poiché i diversi Paesi adottano approcci differenti alla regolamentazione dell'IA. L'industria dovrà bilanciare innovazione e conformità, soprattutto mentre continuano a emergere differenze regionali nella regolamentazione dell'IA.

Punti chiave per le aziende e i professionisti della localizzazione:

✔ I modelli di IA stanno migliorando, ma in alcuni casi, come per i volumi elevati di contenuti, i motori di NMT tradizionali potrebbero ancora essere la scelta migliore.

✔ I modelli di IA Open-Weight potrebbero stimolare l'innovazione nel settore, ma l'adozione dipenderà dalla chiarezza normativa.

✔ La traduzione basata sull’IA dovrebbe essere utilizzata in modo strategico, ad esempio per i contenuti creativi e per l'automazione del post-editing.

✔ Le preoccupazioni relative alla sicurezza e alla conformità dei dati rimangono fattori cruciali nella scelta degli strumenti di IA.

La parola agli esperti:

“Il futuro dell'IA nella traduzione e nella localizzazione non si limita alla tecnologia, ma riguarda il modo in cui bilanciamo sicurezza, conformità e innovazione. L'IA sta trasformando l'industria linguistica, ma il vero potere deriva dall'adattare queste tecnologie a contesti specifici.”

Pavel Soukenik, Head of Global Solutions, Acolad