Se ai giorni d’oggi il confine tra linguaggio umano e macchina si fa ogni giorno sempre più sottile, che ruolo assume la mediazione linguistica? Come sono cambiati i confini della comunicazione interculturale e come sarà, invece, lo scenario futuro? Ha risposto David Parry-Jones, Chief revenue officer di DeepL, azienda con sede a Colonia, in Germania, creatrice di un modello linguistico di ultima generazione – Llm – che ha segnato un importante passo avanti nel mondo dell’intelligenza artificiale applicata alla traduzione.
In un universo sempre più interconnesso e digitale, la comunicazione attraversa confini, lingue e sistemi cognitivi con una velocità senza precedenti.
E in questo panorama dinamico, la mediazione linguistica non è più solo un ponte tra lingue e culture diverse, ma diventa una chiave strategica per interpretare e facilitare l’interazione tra esseri umani e intelligenze artificiali.
David Parry-Jones, Chief revenue officer di DeepL.
Da interlingua a interfaccia
Sin da quando si è iniziato a studiarla, la mediazione linguistica ha avuto il compito di tradurre e interpretare lingue diverse cercando di restituire non soltanto una traduzione fedele ma anche la stessa interpretazione e tono di voce.
Oggi, con la diffusione su larga scala dell’IA generativa, il mediatore linguistico deve operare anche tra linguaggi naturali e “linguaggi macchina”, traducendo non solo le parole, ma, appunto, anche i significati e le intenzioni.
I chatbot, gli assistenti vocali e i traduttori automatici sono strumenti potenti, ma la loro efficienza dipende dalla comprensione profonda di quello che viene espresso.
E in questo contesto entra in gioco il mediatore umano, che con sensibilità e competenza culturale riesce a colmare le lacune che l’algoritmo non può percepire.
“La missione di DeepL è sempre stata quella di superare le barriere linguistiche senza compromettere le sfumature, il tono o la chiarezza del messaggio”, spiega Parry-Jones a Mediatrends.
“Uno dei principali ostacoli che abbiamo superato è stato quello di cogliere il contesto e l’intento che stanno dietro al linguaggio: un aspetto in cui i sistemi di traduzione automatica tradizionali hanno sempre faticato. La lingua non è solo una serie di parole ma un veicolo di cultura, emozioni e significati sottili”.
Poi è arrivata la svolta “con il rilascio del nostro modello linguistico proprietario di nuova generazione, che migliora in maniera significativa l’accuratezza della traduzione, in particolare per le combinazioni linguistiche complesse come l’inglese e il giapponese o il cinese semplificato. In valutazioni comparate con linguisti professionisti, questo modello ha richiesto fino a tre volte meno modifiche rispetto alle traduzioni di altri importanti fornitori come ChatGpt-4 o Google Translate”, sottolinea il manager.
Oggi la mediazione linguistica va oltre la traduzione scritta e per questa ragione DeepL ha potenziato le proprie capacità.
“Abbiamo messo a punto, ad esempio, DeepL Write, un servizio che aiuta i professionisti ad accedere a strumenti di scrittura avanzati che non si limitano a correggere la grammatica, ma migliorano il tono, lo stile e la formulazione, aiutando i team a redigere contenuti accurati e persuasivi. E con DeepL Voice stiamo portando la stessa profondità di intelligenza linguistica al linguaggio parlato, traducendo in modo fluido e sicuro le riunioni virtuali con sottotitoli in tempo reale per più lingue parlate”.
Un connubio di intelligenza naturale e artificiale che all’azienda è valsa un fatturato di circa 185,2 milioni di dollari nel 2024, in crescita rispetto ai 141,3 milioni del 2023.
Immagine: Canva.
Sfida coi grandi
Ma nonostante il suo potere innovativo, DeepL se la deve vedere con altri titani della traduzione automatica come ChatGpt-4, Google Translate e Microsoft.
“A differenza dei modelli generici come ChatGpt-4, i nostri sono progettati appositamente per ottenere risultati linguistici di livello professionale. La nostra tecnologia è stata sviluppata da zero per dare priorità all’accuratezza, alla fluidità e alla comprensione del contesto, soprattutto nel marketing, nel legal e nella comunicazione aziendale,” continua il Chief Revenue Officer.
A differenza di modelli generalisti come l’assistente virtuale di OpenAI, Deep L punta sulla “competenza specifica”, seppur in “diversi ambiti”, un tratto comune a diverse aziende di IA europee, come la francese Mistral.
Ma, a differenza di Mistral, che rende disponibili diversi suoi sistemi, la società tedesca sviluppa i propri e non si basa su un approccio open-source.
“I modelli di DeepL sono accuratamente ottimizzati per cogliere non solo il significato letterale di una frase, ma anche il tono, le sfumature e l’intenzione: tutti elementi essenziali per produrre contenuti naturali e affidabili in tutte le lingue“.
Lo sviluppo degli assistenti proprietari, tuttavia, non è avvenuta in un lampo. “I modelli linguistici proprietari di DeepL sono il risultato di anni di ricerca e sviluppo”, ricorda Parry-Jones.
Dopo tutto questo tempo, per l’azienda è tempo dei primi bilanci.
“Sebbene abbiamo innovato il campo della traduzione AI sin dalla nostra fondazione, il nostro modello linguistico di nuova generazione, lanciato all’inizio del 2025, segna un salto in avanti, costruito da zero per la traduzione e l’assistenza alla scrittura, non per un’AI generica”, specifica il dirigente.
“Abbiamo utilizzato un approccio di formazione altamente specializzato supportato da un’infrastruttura all’avanguardia, che consente a DeepL di operare a una scala e una velocità senza precedenti. Questo tipo di accelerazione non è solo un’impresa tecnica, ma anche la base per un’innovazione più profonda nell’IA linguistica, che include esperienze più personalizzate, interattive e multimodali per gli utenti”, precisa.
Tramite il nuovo strumento di DeepL, le aziende possono integrare strumenti di traduzione e scrittura di alta qualità direttamente nelle proprie piattaforme, in diversi ambiti, “che si tratti di clienti multilingue, localizzazione dell’e-commerce o comunicazioni interne automatizzate”.
Prima della macchina
Per il suo sistema, DeepL si è rivolta, prima di tutto, a chi il traduttore lo fa di lavoro.
“I nostri Llm proprietari sono supportati da tutor umani: il modello DeepL si avvale di migliaia di linguisti esperti selezionati e formati per addestrare il modello alla traduzione di alto livello”, racconta Parry-Jones.
Secondo il manager, si è in un cambiamento significativo nel modo in cui le aziende approcciano l’IA.
“Dopo l’ondata iniziale di entusiasmo e sperimentazione, il mercato sta maturando e le organizzazioni chiedono ora un valore tangibile che questa tecnologia possa offrire alla loro attività. Un’evoluzione che sta spostando l’attenzione dai modelli generici verso soluzioni specializzate e ad alte prestazioni, ossia strumenti creati per risolvere problemi specifici con risultati misurabili”.
Si va quindi sempre di più verso il tailor-made, anche nel campo della traduzione.
“L’accuratezza e la qualità rimangono essenziali, ma la prossima fase dell’innovazione sarà tutta incentrata sulla personalizzazione e l’interattività. Vediamo un futuro in cui l’IA non si limita a tradurre bene, ma si adatta al tono, al contesto e alla voce del marchio. Diventa un partner che capisce chi sei e cosa stai cercando di ottenere, fornendo risultati in linea con i tuoi obiettivi in tempo reale. La vera trasformazione sta proprio qui”.
Il team di DeepL
Mediazione linguistica del futuro
Tra i clienti di DeepL ci sono professionisti e aziende che hanno bisogno di comunicare in modo chiaro oltre i confini nazionali. Ne sono un esempio studi legali, agenzie di marketing, multinazionali, istituzioni pubbliche e professionisti della localizzazione.
“I clienti chiedono non solo accuratezza, ma anche sicurezza, privacy e la possibilità di lavorare in modo efficiente su larga scala. Ecco perché offriamo funzionalità come la personalizzazione dei glossari, la riservatezza dei dati e l’integrazione Api”, dice Parry-Jones.
L’azienda afferma di aver registrato una crescita molto forte nei settori in cui la lingua è una risorsa strategica, come quello legale, delle bioscienze e dei servizi finanziari.
Allo stesso tempo, anche la traduzione vocale è sul punto di compiere importanti progressi.
I sistemi attuali stanno migliorando nella comprensione delle parole pronunciate, ma la vera opportunità risiede nel ragionamento contestuale, ovvero nella comprensione non solo di ciò che viene detto, ma anche di come viene detto.
“Proprio come gli esseri umani colgono il significato dal tono, dalle pause o dal volume, i futuri sistemi di IA vocale interpreteranno queste sfumature per offrire una comunicazione più naturale e intuitiva. Crediamo che questo salto nell’intelligenza contestuale ridefinirà il concetto di interazione multilingue senza soluzione di continuità”, conclude Parry-Jones.
Una vera sfida che si farà sempre più interessante.
