Da qui la necessità di modelli ottimizzati non solo in fatto di accuratezza, ma anche in termini di velocità di inferenza (il tempo necessario a un modello AI già addestrato per analizzare nuovi dati e produrre un risultato) e di capacità di gestione di input non strutturati, vedi per esempio il parlato rapido, accenti diversi o rumore ambientale di sottofondo.
L’integrazione con le piattaforme di collaboration
La suite di DeepL prova a rispondere a questi requisiti attraverso diversi moduli applicativi che riflettono scenari d’uso specifici. L’integrazione con piattaforme di collaboration come Microsoft Teams, Google Meet e Zoom, inoltre, consente di inserire la traduzione direttamente nel flusso delle riunioni e si estende anche a contesti operativi più ampi, includendo applicazioni Web e mobile per abilitare interazioni immediate anche in contesti meno strutturati.
Dal punto di vista architetturale, a fare la differenza (almeno sulla carta) è la disponibilità di API che aprono le funzionalità di traduzione vocale all’interno di applicazioni aziendali come contact center e strumenti di assistenza ai clienti. Un ulteriore elemento distintivo della nuova suite, a detta dei diretti interessati, è legato alla gestione della terminologia e della complessità del linguaggio specialistico.
DeepL estende infatti alla componente vocale i propri glossari, permettendo di vincolare la traduzione a lessici specifici di dominio; a livello tecnico, questo upgrade implica l’integrazione di dizionari personalizzati nei modelli di traduzione neurale e nei sistemi di post-processing, così da garantire coerenza e precisione terminologica in tempo reale anche in ambito enterprise, dove l’accuratezza semantica è un elemento imprescindibile per evitare errori o ambiguità che possono avere impatti operativi rilevanti.
Dalla traduzione come servizio alla traduzione come infrastruttura
All’annuncio di Voice-to-Voice, DeepL ha aggiunto anche quello relativo all’evoluzione della propria piattaforma Translator, in una direzione che riflette più in generale la trasformazione della traduzione da applicazione e servizio standalone a componente infrastrutturale integrata nei flussi di lavoro e negli stack tecnologici aziendali e supportata da un’architettura che combina modelli di traduzione neurale di nuova generazione con meccanismi di orchestrazione dei flussi e integrazione via API.
