2025-11-28

As verdadeiras métricas da tradução por IA: Clareza baseada em dados sobre a automatização

Como pode ter a certeza de que a utilização da IA nas traduções é fiável e não está apenas a introduzir mais riscos? Analisamos as principais métricas e casos de utilização que mostram as formas mais eficazes de implementar a tradução com IA.

A tradução com IA é suficientemente fiável para o conteúdo empresarial?

A resposta curta é: Sim, mas só se o governar.

Quando se trata de conteúdos multilingues, a IA pode facilitar a tarefa. Mas confiar apenas na IA é um risco estratégico; é preciso utilizá-la como copiloto, não como piloto automático. Mais do que sim ou não à fluência e à fiabilidade, a questão é: como separar a automatização escalável de um risco crítico inaceitável?

Sejamos honestos, o risco está em todo o lado e até os humanos cometem erros.  Como quando a frase "Assume nothing" do HSBC foi mal traduzida, causando um problema de 10 milhões de dólares. É por isso que temos de quantificar o risco da IA antes de aumentar qualquer fluxo de trabalho de tradução. Este artigo utiliza dados reais de desempenho de milhares de segmentos avaliados para mostrar:

  • onde a AI se destaca verdadeiramente,
  • onde ainda se debate,
  • e como tomar decisões com confiança utilizando métricas de qualidade em vez de conjecturas.

Neste mergulho profundo, aprenderá:

  • Porque é que a terminologia e a exatidão, e não o estilo, são as zonas de perigo na tradução de IA.
  • Como é que a IA desempenho da tradução muda com base no domínio do conteúdo.
  • Como criar um modelo de governação baseado em dados para a tradução de IA.

Como medimos o desempenho da tradução de IA?

Para eliminar as suposições da adoção da IA, concentrámo-nos na recolha de dados do mundo real e na medição do desempenho. Era exatamente esse o nosso objetivo há 12 meses, quando lançámos um projeto-piloto com a Lia: analisar a qualidade da tradução com IA à escala e quantificar o impacto da automatização.

Ao longo deste projeto-piloto, processámos mais de 4,5 milhões de palavras em 125 pares de línguas em ambientes empresariais reais, abrangendo finanças, ciências da vida, tecnologia e luxo. Estes dados fornecem-nos provas concretas para mostrar onde a IA proporciona ROI e onde a governação deve intervir.

Desempenho da tradução com IA: Esforço e qualidade

Os dados confirmam-no: A qualidade da IA é muito variável consoante o par linguístico. Os ganhos de eficiência são maiores nas línguas com recursos elevados, enquanto as línguas estruturalmente diferentes ou com poucos recursos continuam a exigir um apoio humano significativo.

 

Par de línguas Índice de qualidade Esforço de pós-edição Reciclagem de IA
Inglês > Português ⭐⭐⭐⭐⭐ Baixa Não é necessário
Inglês > Sueco ⭐⭐⭐⭐ Baixa Não é necessário
Inglês > Chinês ⭐⭐⭐ Elevado Recomendado
Inglês > Coreano ⭐⭐ Muito elevado Recomendado

O que os dados nos dizem:

  • A maioria das línguas europeias requer um mínimo de edição humana (forte produção de IA).
  • As línguas asiáticas requerem uma intervenção humana elevada ou muito elevada, confirmando que a IA tem dificuldade em lidar com pares de línguas estruturalmente diferentes e com poucos recursos.  

Onde é que a tradução com IA introduz o risco mais elevado: Terminologia e exatidão

A nossa análise também confirma um equívoco comum: A IA é normalmente fluente, mas muitas vezes não é fiável. Os problemas "ligeiros" mais frequentes incluem:

  • Estilo - 31% de todos os erros
  • Fluência - 28% de todos os erros

Estes erros podem ser perceptíveis, mas raramente causam danos à conformidade ou à marca.

O verdadeiro risco reside na terminologia e na exatidão, que representam a maioria dos erros graves e críticos. É aqui que a IA representa o maior risco:

  • Terminologia (44%). Isto inclui nomes de produtos, termos técnicos ou redação legal mal traduzidos.
  • Exatidão (38%). Isto implica uma distorção do significado, a omissão de pormenores importantes ou a adição de informações não intencionais em comparação com a fonte. 
Categoria de erro
Importante e crítico
Menor e neutro
Terminologia
44%
23%
Exatidão
38%
23%
Estilo
8%
31%
Fluência
12%
28%
Conclusão Os resultados brutos da IA não são seguros para conteúdos de missão crítica ou regulamentados sem validação humana.

"Os riscos mais graves na tradução por IA não são o estilo ou a fluência, mas a terminologia e a exatidão. Estas questões importantes têm impacto no significado, na conformidade e na confiança na marca"

Retrato de Petra Angeli


Petra Angeli
Diretor de Soluções Globais, Acolad

O domínio do conteúdo é importante: Técnico vs. Criativo

O desempenho da IA não é uniforme. Para além dos riscos terminológicos e de exatidão, depende em grande medida do domínio do conteúdo de origem. Identificámos exatamente quais os conteúdos que estão prontos para uma elevada automatização e quais os que exigem conhecimentos humanos. A tabela seguinte mostra qual o método de tradução mais adequado para cada domínio de conteúdo, mapeando a eficácia da IA, o esforço pós-edição esperado e os principais riscos a ter em conta.

  Tradução com IA e otimização automática Tradução híbrida de IA + revisão humana Transcriação híbrida ou humana para o tom da marca Linguista especialista em IA + domínio
Domínio de conteúdo Técnica TI e software Criativo (Luxo) Jurídico e financeiro
Pontuação de adequação da IA ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
Esforço de pós-edição Mínimo Baixa Elevado Baixa
Áreas de alto risco Não significativo Exatidão Terminologia, exatidão, estilo Exatidão (Conformidade)

O que isto significa para o seu conteúdo:

  • Conteúdo técnico e estruturado - Ideal para uma elevada automatização.
  • TI & Software - Automatize o volume, verifique os pormenores com pessoal.
  • Conteúdo criativo e de marca - A experiência humana é essencial, se não totalmente obrigatória. A IA tem dificuldade em lidar com o tom, as nuances e a intenção emocional.
  • Conteúdo regulamentado (jurídico, financeiro) - Tolerância zero para erros; requer revisão humana específica do domínio. 

 

A IA é o seu copiloto, não o piloto automático

As empresas mais bem sucedidas tratam a IA como um copiloto, não como um piloto automático. A IA acelera a produção, mas os humanos salvaguardam o significado, a conformidade e a confiança. O nosso projeto-piloto valida a eficácia deste modelo híbrido:

  • 10-20% de redução de esforço vs. Tradução Automática Neural (NMT)
  • 40-50% de redução de esforço vs. Tradução humana.

A eficiência é real, mas apenas quando acompanhada das protecções corretas. A sua plataforma de tradução com IA deve oferecer:

  • Total visibilidade e controlo em todas as fases.
  • Alinhamento dos dados e da terminologia para garantir a exatidão.
  • Segurança de nível empresarial (modelos de IA privados, com certificação ISO e em conformidade com o RGPD).

Ao adotar esta abordagem de copiloto, elimina o caos da IA não controlada e maximiza a velocidade e a escala.

Principais conclusões para a sua estratégia de tradução de IA

O caminho para aumentar o conteúdo multilingue não é a automatização total, mas sim a governação inteligente e orientada para os dados. A nossa análise prova-o:

  • Dados de contactos: Só o desempenho medido pode mostrar a qualidade da IA e como afetar os recursos de forma eficaz.
  • Valor real do ser humano no circuito: O principal valor da especialização humana é proteger o conteúdo multilingue contra erros de alto risco (terminologia e exatidão), e não corrigir o estilo ou a gramática básicos.
  • O objetivo do conteúdo é fundamental: A IA é excelente nos conteúdos técnicos, mas requer uma intervenção humana significativa nos domínios criativos e regulamentados.
  • IA + perícia humana: Tire partido de uma plataforma de IA que muda o foco dos seus linguistas para uma validação de alto valor de nuance e precisão. 
colorful portraits of people surrounding the Acolad logo

Pronto para adotar a tradução por IA com um desempenho de qualidade comprovado?

Perguntas frequentes

Novo na tradução de IA? Temos respostas

Como pode garantir a qualidade e a coerência da tradução de IA?

A qualidade e a consistência na tradução com IA são alcançadas indo além dos modelos genéricos de tradução automática e injectando ativamente activos linguísticos empresariais como contexto. Este processo personaliza eficazmente os resultados da IA, garantindo que se alinham com a sua marca, domínio, terminologia e memórias de tradução (TM) específicas. 

Que conteúdos não devem ser traduzidos exclusivamente por IA?

Os conteúdos que exigem um elevado grau de nuance subjectiva, tom persuasivo ou precisão jurídica/regulamentar não devem ser traduzidos exclusivamente por IA. Os nossos dados mostram que os conteúdos de luxo, criativos, jurídicos e financeiros apresentam o maior risco devido à possibilidade de erros graves de exatidão e terminologia. 

Qual é a diferença entre tradução NMT e LLM?

A tradução automática neural (NMT) utiliza modelos treinados que são rápidos e adaptados à tradução, resultando frequentemente numa qualidade previsível. Os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) são generativos, sensíveis ao contexto e fluentes, mas podem por vezes produzir resultados inconsistentes ou imprevisíveis, exigindo um maior controlo humano.

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