Jarek Kutylowski, fundador de DeepL: “Dentro de tres años, cada uno hablará en su idioma en las reuniones de trabajo”

Quienes hayan buscado ayuda digital para traducir fragmentos de texto estarán familiarizados con DeepL, una de las herramientas mejor valoradas del mercado. Cuando se lanzó, en 2017, varios analistas consideraron este traductor automático mejor que Google Translate o Microsoft Translator. Y sigue a la vanguardia.

DeepL, que en su versión gratuita permite traducir unas 250 palabras con un buen nivel de precisión, es especialmente conocido en el mundo académico. Inicialmente concebido como parte del diccionario online Linguee, DeepL fue desarrollado por el equipo del ingeniero polaco-germano Jarek Kutylowski, de 42 años. Se nutre de la base de datos de Linguee y usa un algoritmo propio de redes neuronales que ha conseguido mantenerle el pulso a las también efectivas traducciones de herramientas como ChatGPT o Gemini.

El fundador y director general de DeepL está convencido de que su empresa sobrevivirá a los modelos de inteligencia artificial (IA) generativa, y de que el camino para ello es la especialización. Atiende a EL PAÍS por videoconferencia desde Colonia.

Pregunta. DeepL ha estado en el negocio de las traducciones durante al menos ocho años. ¿Cómo ha cambiado todo desde que empezó?

Respuesta. Creo que, en general, la calidad de la traducción impulsada por IA ha aumentado a lo largo de los años, y eso ha abierto el abanico de casos de uso. Ahora es muy útil, por ejemplo, en las empresas. Al principio te podía ayudar a traducir un correo electrónico, o un mensaje para un amigo. Ahora estamos en una etapa en la que puedes traducir documentos legales o técnicos con una calidad operativa. Para nosotros, ha llegado el momento de enfocarnos más en los casos de uso empresarial, en aquellas actividades de alto valor en las que antes simplemente ni se planteaba la traducción automática.

P. ¿Qué diferencia a DeepL del resto de traductores automáticos?

R. Estamos muy centrados en la investigación de IA de vanguardia y en la construcción de modelos especialmente diseñados para proporcionar la mejor calidad posible. Hemos estado formando equipos internos que han investigado el tipo de modelos popularizados por ChatGPT y otros que se conocen como LLM [grandes modelos de lenguaje], y eso ha impulsado la calidad. Siempre hemos estado enfocados en examinar qué problemas surgen durante el proceso de traducción y en tratar de asegurarnos de que todas y cada una de las frases que traducimos sean correctas. Decidimos centrarnos en un conjunto pequeño y limitado de idiomas [empezó con siete y ahora maneja 26] porque queríamos asegurarnos de hacerlo bien.

P. ChatGPT, Gemini y las principales herramientas de IA generativa traducen muy bien. ¿Cómo llevan esa competencia?

R. Incluso antes de que surgieran esos grandes modelos de propósito general, ya habíamos comenzado a trabajar cada vez más en casos de uso enfocados para empresas. No buscamos ser un traductor de la vida cotidiana, del menú de un restaurante o de un cartel de la calle, sino de documentos complicados que requieren terminología muy específica y altas garantías de calidad. Somos buenos cuando cada palabra y cada sentido que le añades al texto marca realmente una gran diferencia. Y eso nos ha permitido movernos hacia clientes cada vez más grandes, que utilicen DeepL para aplicaciones críticas dentro de sus negocios.

P. Una de las partes más difíciles de la traducción es capturar el sentido de los modismos, las expresiones locales y la terminología técnica. ¿Cómo abordan esto?

R. El equilibrio que siempre tienes que lograr es transmitir el significado, traduciendo básicamente palabra por palabra, y, al mismo tiempo, tratar de reescribir la frase en el idioma de destino. Esto hace que suene mejor y que aciertes más con las expresiones. Pero corres el riesgo de que el significado exacto no se transmita. Siempre hemos tratado de equilibrar nuestros modelos para lograr esto, aunque ese equilibrio es diferente para cada tipo de documento. Por ejemplo, si estás trabajando con un texto legal, entonces el modelo probablemente producirá una traducción ligeramente menos fluida, pero correcta. Si pruebas con un texto de marketing, el resultado será un poco más libre y creativo, no irá tanto al detalle exacto.

P. ¿Cómo cree que evolucionarán las traducciones automáticas en los próximos cinco o diez años?

R. En primer lugar, creo que tanto tú como yo tenemos suerte de hablar idiomas que están muy bien cubiertos por la traducción automática. El español y el alemán están en la cima de las capacidades de estos modelos. Si miramos otras lenguas, entonces la calidad es un poco más baja. Todavía hay oportunidades para ponernos al día ahí. Mi segunda lengua materna, el polaco, aún no funciona tan bien como el español. Paralelamente, creo que el aumento general de la calidad continuará. Los modelos podrán capturar más contexto de una empresa o de una persona para saber para qué es la traducción y qué sentido debe dársele. También se podrá profundizar en la personalización, algo en lo que ya trabajamos. Todos nuestros clientes tienen necesidades de traducción ligeramente diferentes, quieren que el resultado se adapte a sus problemas particulares y un tono propio. En tres años, eso va a estar en todas partes. En cuanto a la traducción del lenguaje hablado, vemos que tiene cada vez más aceptación e irá a más. La gente realmente está emocionada por la posibilidad de poder hablar en reuniones en su propio idioma nativo. Eso será totalmente común dentro de tres años, igual que lo es ahora la traducción de texto.

P. La traducción en tiempo real está abriéndose paso poco a poco. Los AirPods ya la ofrecen, también algunas gafas inteligentes. ¿Están preparados en DeepL para esto? ¿Qué dispositivos creen que triunfarán en este campo?

R. Sí, sin duda. Eso es algo que los modelos pueden hacer muy bien. Creo que donde realmente destacamos es en las traducciones de alto riesgo, las altamente críticas. En cuanto a dispositivos, nosotros nos centramos en el entorno empresarial, así que vemos estos sistemas de traducción integrados en servicios de videoconferencia como Zoom o Microsoft Teams.

P. Viendo lo rápido que evolucionan estas herramientas, ¿aconsejaría a sus hijos que estudien idiomas?

R. Sí. Mis dos hijos hablan inglés, alemán y un poco de polaco, y mi hija está aprendiendo español. Las herramientas de traducción serán asombrosas en el contexto empresarial, donde necesitas cubrir todo el mundo porque los negocios son cada vez más globales. Pero la belleza de una conversación que puedes tener con alguien de otra parte del mundo sin ayuda de la tecnología sigue siendo importante. Aporta una comprensión mucho mejor de la cultura, y aprender idiomas es genial para el entrenamiento de nuestra mente.