Jarek Kutylowski: “No hay una buena traducción sin entender de qué se trata”
Entrevista
Fundador y director ejecutivo de Deepl
Jarek Kutylowski es fundador y CEO de Deepl
Mucho antes de que los chatbots de inteligencia artificial hicieran traducciones, hace ocho años, la aplicación de Deepl, con sede en Colonia (Alemania), recurrió a la IA para traducir de una forma precisa y al instante cualquier tipo de texto y en muchos idiomas. Hoy, en plena era ChatGPT, acaba de lanzar su propio agente de inteligencia artificial, Deepl Agent, que se integra en el flujo de trabajo del usuario y automatiza tareas. En estos momentos, puede traducir textos de todo tipo entre 100 idiomas diferentes. Jarek Kutylowski, es el fundador y consejero delegado de Deepl.
Dedicación
“Nuestros modelos de IA están diseñados para una sola cosa: la traducción”
¿Cómo ha cambiado Deepl en los últimos ocho años?
Hemos tratado mucho de crear herramientas de traducción y lingüísticas que funcionen en casos de uso más complicados y sofisticados todo el tiempo. Empezamos con gente que quizás lo utilizaba para traducir un correo electrónico, un mensaje, cosas sencillas, y ahora mismo, en lo que estamos trabajando es para nuestros clientes que utilizan documentos complicados, ya sean legales o técnicos.
Cuando llegó Deepl había poca confianza en la traducción automática.
Con la creciente calidad de la traducción, tanto para nosotros como para nuestros clientes, se trata simplemente de utilizar la IA cada vez más y para cosas más complicadas.
¿Cómo se sostiene Deepl ahora que los chatbots de grandes compañías también traducen?
Tenemos un enfoque implacable en la investigación y la creación de IA y la construcción de modelos de los que siempre hemos estado orgullosos, y algo que siempre hemos estado haciendo. Hay modelos de propósito general que tienen que hacer muchas cosas diferentes, mientras que los modelos que nosotros creamos están diseñados para una sola cosa: la traducción, por lo que podemos dedicar más tiempo a enseñarles a hacer lo necesario y también podemos dar a esos modelos un enfoque más específico.
Personalización
“Nuestros clientes quieren un resultado que hable el lenguaje de su empresa”
¿Más perfectos?
Se vuelven más específicos. Toda su capacidad se utiliza para comprender el lenguaje, en lugar de, quizás, para comprender también las matemáticas o ser capaces de programar. Creo que eso marca la diferencia. Eso ayuda también a que nuestros modelos no alucinen tanto. Les ayuda a captar mejor todos los matices lingüísticos.
Deepl nació en una Europa con gran variedad lingüística.
Los europeos, con tantos idiomas diferentes, mucho más que quizás en otras zonas del mundo, siempre hemos sabido para qué estamos creando este producto. Obviamente, teníamos los mercados a nuestro alrededor muy accesibles desde donde se fundó la empresa, en Colonia. Está a solo una hora en coche de los Países Bajos, Bélgica y Francia. Es como si todo estuviera a la vuelta de la esquina, básicamente. Y eso nos ha dado acceso a esos mercados, y luego creo que, obviamente, los clientes europeos probablemente estén más dispuestos a contratar a proveedores que también se encuentran en Europa.
¿Cuáles son los próximos retos de la traducción con IA?
Hay muchos. Hemos crecido hasta el punto en que nuestros clientes no solo quieren la traducción, sino que quieren una traducción que hable el lenguaje propio de su empresa o su propio lenguaje personal.
¿La voz sigue siendo un reto?
Lo más emocionante es la capacidad de traducir el lenguaje hablado que hemos introducido con nuestro producto Deepl Voice el año pasado, y que ha sido muy bien adaptado por nuestros clientes en el contexto de reuniones de negocios en las que hay personas que hablan diferentes idiomas, lo que supone un gran cambio.
¿La traducción dentro de un contexto es una de las claves?
No se puede crear una buena traducción sin entender de qué trata. Así que el modelo actuará de forma diferente cuando traduzca un documento técnico frente a un texto de marketing. Adaptará el lenguaje, pero también adaptará su grado de creatividad, su grado de libertad a la hora de escribir.
¿Cómo les resultan de útiles las sugerencias que hacen los clientes en las traducciones?
Hasta cierto punto, es útil, y hasta cierto punto, estos datos solo reflejan preferencias personales.
¿Cuáles son los proyectos de Deepl para el futuro?
Todavía se trata en gran medida de mejorar la calidad, de este tipo de funcionalidades de personalización para nuestros clientes. Estamos trabajando cada vez más en el lenguaje hablado, y esto va a salir pronto. Y creo que una de las novedades que se sale un poco del ámbito del lenguaje es el agente Deepl de inteligencia artificial, que ya hemos presentado y acaba de ser lanzado.
Una cosa interesante de Deepl es que todo el mundo puede utilizarlo, no sólo quienes pagan una suscripción. ¿Por qué este modelo freemium?
Siempre nos ha parecido interesante. Está muy bien para nosotros poder ofrecer la tecnología a todo el mundo. Y, obviamente, hay una progresión muy natural cuando solo necesitas traducción. De forma casual, puedes ir a Deepl y utilizarlo cuando empiezas a necesitarlo realmente para tu trabajo profesional. Entonces, queremos que nuestros usuarios se conviertan en suscriptores y paguen por el servicio. Valoramos el hecho de poder ofrecer ese servicio. Pero también, obviamente, para nosotros como empresa ha sido una gran herramienta de marketing, porque hemos llegado a muchos usuarios y a muchos mercados gracias a que el producto es gratuito.