Utopia o distopia?

CaronteLa tecnologia è comunemente definita come l’applicazione pratica della conoscenza. Eppure, è tuttora invalso il pregiudizio secondo cui sia limitata ai dispositivi fisici. L’Encyclopedia Britannica, però, distingue tra tecnologia harde soft: la prima interessa i dispositivi fisici e la seconda i fattori umani e sociali. La stessa Britannica distingue anche tra tecnologia di base e alta tecnologia.

La lingua, quindi, si può ritenere a tutti gli effetti una tecnologia, una tecnologia softdi base, seppur altamente sofisticata.

Contrariamente alle tecnologie soft, negli ultimi cinquant’anni, le tecnologie hardhanno subito un’evoluzione esponenziale che ci ha permesso a mala pena di adattarci ad esse .

Questa evoluzione esponenziale è figlia del programma Apollo , universalmente riconosciuto come il più grande risultato conseguito dal genere umano, che ha influenzato ogni settore tecnologico. Anche la cosiddetta industria della traduzione ne è, in qualche modo, una conseguenza.

Infatti, le origini del settore della traduzione commerciale si possono datare agli anni tra la prima e la seconda guerra mondiale, con lo sviluppo del commercio mondiale, mentre la nascita dell’“industria” della traduzione si può datare intorno alla fine degli anni ‘80 con la diffusione dell’informatica individuale e dell’automazione d’ufficio.

I prodotti di queste categorie erano destinati a nuovi clienti, PMIe SoHo, piuttosto che alla consueta clientela di grandi aziende che disponevano di risorse e personale per gestire sistemi ingombranti e complessi. Questi prodotti si rivolgevano quindi a un pubblico molto più vasto, ma per potersi vendere bene in tutto il mondo dovevano parlare le lingue dei paesi di destinazione. La traduzione ne ricevette quindi un’enorme spinta, e ben presto l’industria del softwaredovette affrontare il problema di adattare ai mercati locali i suoi prodotti sempre più complessi.

L’industria della traduzione per come la conosciamo oggi è dunque il risultato della rapida trasformazione di una secolare pratica artigianale solitaria in imprese commerciali. A dire il vero, gli intermediari (le agenzie di traduzione) esistevano ancor prima che le grandi aziende tecnologiche facessero diventare la traduzione un’attività globale, ma la loro portata e le loro ambizioni erano rigorosamente locali. Si trattava per lo più di centri multiservizi la cui politica di marketing consisteva essenzialmente in un’inserzione sulle pagine gialle e su qualche giornale locale.

Con le grandi società di software, fecero la loro comparsa sulla scena anche le memorie di traduzione (TM). In esse, l’industria del softwarevide subito un modo per ridurre i costi di traduzione grazie all’individuazione delle ripetizioni in un testo.

Fino ad ora, le TM sono state la maggiore e forse l’unica vera innovazione nella traduzione. Come ha recentemente ricordato Paul Filkin di SDL, sono il risultato dell’attività di Alan Melby e dei suoi collaboratori alla Brigham Young University nei primi anni ‘80.

Incapaci di sostenere il sovraccarico dei grandi volumi di lavoro provenienti dai grandi clienti e contenere la contrazione dei profitti dovuti al mancato pagamento delle ripetizioni e alle continue richieste di sconti, i fornitori di servizi di traduzione non trovarono di meglio che chiedere sconti maggiori ai loro collaboratori, indipendentemente dalla natura degli incarichi.

Poi, alla fine degli anni ‘90, cominciarono a diffondersi i TMS, l’altra innovazione di settore, ancorché molto meno importante e con effetti di gran lunga inferiori rispetto alle TM.

L’aumento della domanda di contenuti globali negli ultimi trent’anni ha fatto crescere la domanda di traduzione molto più del numero dei traduttori, proprio mentre, alla fine degli anni 2000, i motori di traduzione automatica (MT) onlinehanno cominciato finalmente a rilasciare “risultati accettabili” stimolando la diffusione della MT al punto che oggi le macchine soddisfano il 99% della domanda.

Oggi siamo alle soglie della piena automazione dei servizi di traduzione. I tre componenti principali del tipico flusso di lavoro potrebbero già essere quasi completamente automatizzati: la produzione con la MT, e la gestione e la consegna con i TMS.

Sebbene non sia immune alle mode e alle frenesie che le accompagnano, l’industria della traduzione è storicamente molto conservatrice, poco reattiva e in ritardo su tecnologia e, in generale, innovazione.

Un esempio tipico è l’infatuazione per la metodologia agile, e la conseguente eccitazione che ha preso alcuni degli esponenti più in vista del settore. L’agile, infatti, è più che altro un marchio, con relativo marketing e, come tale, più che come modello di gestione, ha vita limitata. È di fatto impossibile usare la metodologia agile nella localizzazione, a causa del modello di lavoro, giacché, per renderla davvero agile, occorrerebbe rifondarne l’insegnamento e la pratica, vecchi di secoli. Inoltre, anche se l’agile è diventato il più diffuso paradigma di gestione dei progetti software, è anche noto per non aver migliorato la qualità del software, considerata generalmente scadente. Di contro, l’industria della traduzione ha sempre menato vanto della propria attenzione, per non dire ossessione, per la qualità.

Ciò che spinge ad adottare una nuova metodologia di lavoro è essenzialmente il desiderio di aumentare la posta in gioco e risultare più veloci e più snelli, anche se non necessariamente migliori. In effetti, una maggiore velocità, una maggiore agilità e costi inferiori dovrebbero rendere convenienti anche eventuali rilavorazioni.

Inoltre, l’esplosione di contenuti ha posto seri problemi di traduzione alle aziende di respiro internazionale. Il costante trasferimento di tutte le attività sul Web ha reso DevOps e continuos delivery i nuovi paradigmi, facendo salire ulteriormente la domanda di automazione della traduzione.

Molti in questo settore parlano e agiscono come se vivessero e vivranno in un posto immaginario e indefinitamente remoto che possiede qualità altamente auspicabili o quasi perfette per i suoi abitanti. Altri vedono il futuro, comunque sia raffigurato, come un luogo fantastico in cui le persone conducono una vita disumanizzata, nel terrore.

Nel tempo presente, i risultati di un sondaggio presentati poche settimane fa in un articolo della MIT Technology Review indicano un 50% di probabilità che le macchine sopravanzeranno in tutto gli esseri umani entro 45 anni e che il lavoro attualmente svolto dagli esseri umani sparirà entro 120 anni. In particolare, i ricercatori prevedono che le macchine sopravanzeranno gli esseri umani nella traduzione entro il 2024.

D’altronde, innovazione e traduzione sono sempre stati strani compagni di letto. Le innovazioni sono le risposte a nuove domande, mentre il mondo della traduzione si dibatte nelle stesse questioni da secoli. Non sorprende quindi che ogni innovazione in traduzione sia, e certamente sarà, solo migliorativa, a sostegno della competitività.

Tuttavia, nonostante la paura che le macchine possano sostituire le persone lasciandole disoccupate, il settore delle tecnologie per la traduzione è in crescita. Probabilmente le tecnologie per la traduzione non metteranno a repentaglio il settore più di quanto non faccia l’ormai cronica carenza di professionisti capaci, ma ciò non toglie che l’industria della traduzione assomigli a una natura morta, in cui ogni elemento sembra immutabile. Una componente tipica di questo quadro è la valutazione della qualità, che ancora segue l’approccio costoso e inefficiente basato sulle ispezioni e il conteggio degli errori e sulla conseguente sindrome della penna rossa.

In questo contesto di crescente automazione e disintermediazione, un compromesso sulla qualità sembra lo scenario più facilmente prevedibile. Per quanto riguarda l’industria del software, aumentare velocità e agilità riducendo i costi potrebbero rendere convenienti eventuali interventi correttivi a valle. La diffusione della MT è inarrestabile e il post-editing farà da traghetto tra le varie sponde della comunicazione globale, a un costo capitale molto inferiore a quello di “ponti” e “gallerie”.

La qualità raggiunta dalla MT è impressionante, e il post-editing sta già sostituendo le memorie di traduzione come risorsa primaria in ambiente di produzione. Nell’immediato futuro, la domanda di post-editing potrebbe aumentare all’improvviso cogliendo impreparati gli operatori di settore.

La domanda da porsi, semmai, è fino a quando il post-editingpotrà essere ancora necessario o richiesto. Al momento, la maggior parte degli incarichi sono di modestissima entità, urgenti, senza particolari peculiarità e occasionali, eppure i modelli di produzione sono ancora fondamentalmente gli stessi di cinquant’anni fa, nonostante la crescente popolarità dei TMS e degli altri strumenti di automazione. Ciò significa che per gestire piccoli o grandi incarichi, l’impegno necessario è fondamentalmente lo stesso, perché il paradigma è quello rigido di sempre.

Le innovazioni più importanti in questo settore saranno il confidence scoring e la distribuzione automatica delle risorse. Sono già state realizzate e saranno ulteriormente migliorate man mano che saranno disponibili dati a sufficienza. Il confidence scoring, infatti, è quasi inutile se le previsioni non si possono confrontare prima con dei parametri di riferimento e successivamente con i risultati effettivi. I parametri di riferimento possono provenire solo dai progetti già svolti, mentre i risultati devono essere misurati correttamente e le misure devono essere ben comprese per poter essere lette e classificate.

Questo tipo di competenze, però, non fa ancora parte del bagaglio della maggior parte degli LSP e non è proprio nemmeno lontanamente previsto da alcun insegnamento nei corsi di traduzione o nei programmi di formazione per traduttori.

Quindi, c’è ancora spazio per l’intervento umano, probabilmente ancora per molto. Non interesserà, però, la valutazione della qualità, i cui modelli non sono ancora sufficientemente obiettivi. L’asimmetria informativa rimarrà un problema serio, perché ci sarà sempre una coppia linguistica che il cliente non padroneggia, il che gli impedisce di sapere in che misura il prodotto corrisponda alle promesse. Purtroppo, la valutazione umana della qualità della traduzione non risolve il problema perché è basata su un approccio universale che implica l’uso di un modello di riferimento, ancorché implicito. In altre parole, chiunque sia chiamato a valutare una traduzione si basa sul proprio ideale.

Con le macchine che saranno presto migliori degli esseri umani in quasi tutto, le società di traduzione dovranno ripensare il proprio modello di impresa. Se l’evoluzione tecnologica manterrà l’attuale ritmo esponenziale, presto la MT non lascerà più spazio alla traduzione commerciale. Questo non significa che la traduzione umana non sarà più necessaria, ma semplicemente che l’1% di oggi si ridurrà molto di più, anche se gli esseri umani saranno ancora necessari quando si tratterà di prendere decisioni critiche, magari laddove l’asimmetria informativa è più forte e una parte non ha modo di sapere se il prodotto ricevuto dall’altra corrisponda alle promesse, ad esempio quando si porta una traduzione come prova in Tribunale.

La tecnologia consente già di individuare le risorse e trovare il motore di traduzione automatica più adatto a un determinato contenuto, di prevedere la qualità e non solo. Questo significa che si renderanno necessarie altre competenze. Già oggi, non esistono criteri universali a garanzia di una traduzione perfetta e le qualifiche in sé hanno ben poco a che fare con i servizi resi e le tariffe praticate. Ciò che la maggior parte dei traduttori dovrebbe temere è la crescita delle aspettative nei loro confronti.

Questo significa anche che la gestione fornitori sarà sempre più importante. La loro valutazione, qualsiasi servizio rendano o prodotto rilascino, richiederà competenze e strumenti che non sono oggetto dei corsi di traduzione. Oggi, gli addetti alla gestione dei fornitori sono per lo più linguisti che hanno sviluppato da soli le proprie competenze, che raramente possono dedicare tutto il loro tempo e le loro energie alla valutazione e alla gestione dei fornitori e che sono costretti a fare del loro meglio con strumenti di uso generale senza poter frequentare corsi GRU o di negoziazione. I vendor management system non sono una novità dell’ultim’ora, ma sono ancora del tutto sconosciuti alla maggior parte degli LSP sebbene la catena di distribuzione nella traduzione sia tutta tipicamente in outsourcing.

Se il settore è cresciuto e continua a farlo in modo più o meno costante anche in tempi di crisi, ma conta appena per l’1% del totale, significa che la crescita è destinata a rimanere lineare anche quando i clienti decidono di rinunciare alla scelta di non tradurre e di far tradurre quindi tutti i loro contenuti.

L’agile non è l’unica mistificazione nel settore. Ora è il momento della augmented translation e del lights-out project management. Prendere a prestito termini (non concetti) da altri settore tradisce la palese intenzione di apparire ganzi e di stupire il pubblico, ma non necessariamente fa essere ganzi, anzi. Anche i modelli alla moda seguono regole precise con ruoli ben definiti e usarli come fossero parole magiche rischia di essere a dir poco controproducente.

Eppure, è un’abitudine che ancora domina gli eventi di settore.

Localization World, per esempio, è ancora ritenuto il principale evento di settore, soprattutto in materia di tecnologie e tendenze. Eppure, la maggior parte degli oltre 400 partecipanti riuniti a Barcellona sembra aver trascorso il proprio tempo tra feste e attività sociali, forse perché gli interventi in programma non erano esattamente in linea con il tema proposto (continuous delivery) e relativi modelli e tecnologie, malgrado la domanda di automazione sia costantemente in crescita. Forse è vero che l’aspetto sociale di questi eventi è il vero motivo per cui vi si partecipa, ma allora che senso ha darsi da fare a scegliere un tema e a selezionare gli interventi?

Gli interventi ruotano intorno ai soliti argomenti, ancorché ampiamente affrontati prima e dopo l’evento, e sono spesso banali riproposizioni di presentazioni commerciali. Domande e osservazioni sono sempre accomodanti e mai intese a stimolare il dibattito, per quanto interessante possa rivelarsi. La banalità regna sovrana perché nessuno è disposto a bruciare il materiale che è destinato ad essere presentato in altre occasioni e a un pubblico diverso.

Comunque, il cambiamento arriva sempre prima di quanto uno se lo aspetti e, ancora una volta, nel caso dell’industria della traduzione, troverà impreparati buona parte degli operatori. È quindi il momento per gli LSP e i loro clienti di ripensare il loro approccio alla traduzione e risvegliarsi dalla sonnolenza con cui hanno sempre accolto l’innovazione. Anche, il mercato del lavoro sta cambiando, rapidamente e radicalmente, e il divario con l’accademia si allargherà ulteriormente come se già non fosse enorme. Ha sempre meno senso immaginare un futuro nella traduzione come professione per i propri figli e questo renderà ancora più difficile trovare giovani talenti disposti a lavorare in questo settore, malgrado le tecnologie, i dati e le soluzioni disponibili, per quanto eccitanti.

Ciò detto, non passerà molto prima che “conoscenze di machine learning” sostituisca la voce “conoscenze avanzate di Excel” in tutti i profili professionali, ma non sono in molti nel settore a fare concretamente qualcosa al riguardo. Presto, selezionare un algoritmo di ML sarà come selezionare un modello di Word, anche se finora, pochissimi laureati in traduzione e persino traduttori professionisti sembrano capaci di farlo. Selezionare un modello di Word, ovviamente.

Autore: Luigi Muzii

Luigi Muzii

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