15 dicembre 2002
La risposta onesta di solito è entrambe le cose. Ciò che decide la ripartizione non è il budget ma il profilo di rischio di ciascun contenuto.
Il post-editing della traduzione automatica funziona bene su manuali di prodotto, note di rilascio e schede tecniche. Le caratteristiche sono parole ripetitive, schemi di frasi fissi e terminologia concentrata, quindi l'output grezzo della macchina è generalmente decente e lo sforzo umano è dedicato all'allineamento della terminologia, al fraseggio e alla formattazione scomodi. Rispetto alla traduzione completamente umana, la pianificazione può ridursi a una frazione dell'originale e una riduzione dei costi dal 30 al 50% è una cifra comune.
Ciò che occorre notare è che il prezzo stesso dell’MTPE dipende fortemente dalla qualità della fonte. Se il documento di origine è disorganizzato e incoerente nella terminologia, le ore di editing possono superare quelle di traduzione da zero. Molte persone presumono che la traduzione automatica assorbirà un documento scadente; in realtà è il contrario: distribuisce uniformemente i problemi del documento difettoso in ogni frase.
Quindi, prima di scegliere MTPE, controlla la fonte: la terminologia è coerente, la struttura delle frasi è chiara, ci sono molte espressioni colloquiali? Senza ripulirli, parlare di efficienza non ha senso.
I testi di marketing, i contratti legali, le informazioni mediche rivolte ai pazienti e qualsiasi testo che parli a nome del marchio sono meglio serviti da una traduzione completamente umana. Il motivo non è solo la qualità ma la responsabilità e le sfumature. La traduzione automatica sceglie le parole su basi statistiche, non sul contesto; non sa a chi è indirizzata la frase né quale effetto intende produrre.
Anche i contenuti legali e medici comportano responsabilità di conformità. Una controversia causata da una clausola contrattuale mal tradotta costa molto di più della traduzione risparmiata; l’ambiguità nelle informazioni sulla sicurezza rivolte ai pazienti ha conseguenze che vanno oltre il denaro. Ciò di cui hanno bisogno questi documenti è una persona che esprime il giudizio e una persona nominata che lo sostiene.
Il test è semplice: se qualcosa va storto, provoca lesioni personali, perdite finanziarie o responsabilità legale? Se sì, diventa umano, senza esitazione.
I team più maturi gestiscono entrambi in parallelo: contenuti ad alto volume tramite MTPE, contenuti chiave tramite traduzione umana. Il punto non è come dividerli, ma che entrambe le linee condividano lo stesso termbase e la stessa guida di stile, altrimenti gli utenti percepiscono che un'azienda parla con due voci.
In pratica, ordinare innanzitutto i contenuti in base al livello di rischio: sicurezza e regolamentazione attraverso la traduzione umana, documentazione del prodotto tramite MTPE, marketing e post-vendita stratificati in base all'importanza del mercato. Lo standard di classificazione dovrebbe essere stabilito all'inizio del progetto piuttosto che lasciato a ciascun traduttore il giudizio.
L'esecuzione delle due linee presenta un ulteriore vantaggio che spesso viene trascurato: il buon risultato della traduzione umana rifluisce nella memoria di traduzione e aumenta la qualità del successivo MTPE. Più a lungo usi la combinazione, maggiore sarà la sua efficienza.
Se la scelta deve diventare uno standard eseguibile, guardiamo alle quattro dimensioni. Costo: l’MTPE vince chiaramente, anche se il divario si riduce quando la qualità della fonte è scarsa. Pianificazione: per grandi volumi con scadenze ravvicinate, l'MTPE è quasi l'unica opzione. Qualità: quando il tono conta e c'è responsabilità legale, la traduzione umana è insostituibile; per i contenuti tecnici con una terminologia concentrata, il divario tra i due è piccolo. Rischio: qualsiasi cosa che tocchi la sicurezza personale o la conformità diventa umana, perché deve esserci una parte nominata responsabile del risultato.
In fondo questa non è una questione di aut-aut, ma di classificazione del contenuto. Classifica il contenuto in base al rischio, lascia che MTPE e traduzione umana possiedano ciascuno l'intervallo in cui sono bravi e lascia che il termbase mantenga l'output coerente. FangService esegue un passaggio di classificazione dei contenuti all'inizio del progetto e fissa i prezzi di conseguenza: individuare quali contenuti valgono lo sforzo umano è un valore migliore che negoziare il totale.
La traduzione automatica e il post-editing umano sembrano avere un buon rapporto qualità-prezzo, ma sono estremamente sensibili alla qualità della fonte. Laddove il testo originale è pulito, strutturato e coerente nella terminologia, il post-editing rimuove effettivamente dal trenta al quaranta per cento del lavoro. Laddove la fonte è raffazzonata, l'editore deve prima indovinare l'intento, poi riscriverlo, quindi confrontarlo con il glossario - e le ore impiegate superano una traduzione semplice, mentre il risultato porta ancora le impronte digitali di una macchina. La nostra esperienza è che MTPE paga chiaramente su una documentazione tecnica ben strutturata, ma per testi di marketing, clausole legali e rapporti di sondaggio, dove tono e precisione sono entrambi fondamentali, la traduzione umana completa è più controllabile.
La prova è semplice. Fornisci all'editore un campione da post-editing, registra le ore per mille parole e confrontalo con la traduzione umana completa, consentendo al tempo stesso la probabilità di rielaborazione. FangService cita sia MTPE che flussi di lavoro completamente umani, e i clienti possono provarne uno su un piccolo lotto prima di impegnarsi in un intero contratto, decidendo su ore misurate piuttosto che su una scommessa.
La scelta tra MTPE e traduzione umana completa non deve essere un giudizio; lo decide la qualità della fonte. Assegna un punteggio alla fonte in base a tre indicatori: la coerenza terminologica (un concetto ha un solo nome), la struttura della frase completa (molte clausole senza soggetto, frasi spezzate, clausole annidate) e il contenuto è stato modificato (colloquialismi evidenti, ripetizioni, contraddizioni). Con tutti e tre i vantaggi, il post-editing consente di risparmiare dal trenta al quaranta per cento delle ore; con due o peggio, non ne vale la pena.
L’azione successiva è altrettanto chiara. Un buon testo sorgente va all'MTPE, con impegno umano sul controllo qualità e sulla revisione finale. Il testo di origine di scarsa qualità riceve prima un passaggio di revisione e poi la traduzione. Saltare la revisione del codice sorgente e passare direttamente all'MTPE richiede all'editor di svolgere un lavoro più intenso in meno tempo e il peggioramento della qualità è quasi inevitabile.
FangService esegue questa valutazione della fonte all'inizio del progetto e restituisce una raccomandazione sul processo con una stima delle ore. L'esperienza dice che una settimana trascorsa a rivedere la fonte risparmia due settimane di post-editing e un giro di rielaborazione, e pochi clienti rifiutano questo calcolo.
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