Traducir es algo que pueden hacer muchos tipos de software, pero pocos lo hacen verdaderamente bien. De hecho y sin ir más lejos, es una de las tareas que mejor se le da a la Inteligencia Artificial, cuyo máximo exponente, ChatGPT, se ha convertido en un serio rival de traductores al uso. ¿Que cómo lo sé? Porque ya los puse a prueba para descubrir quién era el mejor. Por eso cuando leí que había un nuevo traductor que aseguraba traducciones de más calidad que Google Translate y DeepL, no me lo pensé dos veces: los he enfrenado contra Kagi.
El traductor de Google y DeepL no necesitan presentaciones, pero Kagi sí: como explican en su blog, es un traductor que usa una combinación de grandes modelos de lenguaje por IA disponible para 244 idiomas que promete no solo más calidad en su labor, sino también no trackear nuestra actividad y ser gratis. Así que dicho y hecho: los hemos enfrentado a los tres a ver si cumple lo que promete.
Qué criterios debe cumplir un buen traductor
Un buen traductor hace mucho más que limitarse a pasar de un idioma a otro una frase y por eso vamos a marcar ciertos mínimos y expectativas. La mejor traducción posible no se queda en alternar idiomas, sino en transferir el significado sin perder significado ni matices.
Aquí entran factores como el tono, connotaciones culturales o el contexto. La carrera se llama traducción e interpretación por algo y no es fácil, ni para humanos ni para máquinas. Asimismo hay que tener en cuenta que la traducción automática añade algo más de dificultad porque los idiomas tienen diferentes estructuras.
Pero es que además el contexto es clave: una frase puede significar una cosa u otra dependiendo de dónde lo digas, de modas o que directamente haya juegos de palabras.
Expresiones idiomáticas y coloquialismos
Traducir las palabras o frases de forma literal tiene un riesgo: perder el significado original y la intención, ya que hay frases hechas del lenguaje coloquial por donde poder colar un gol por toda la escuadra a estos traductores. Empezamos con una que no es nueva ni mucho menos: llevarse el gato al agua, cuyo significado es algo así como conseguir algo.
La primera en la frente, Google. El único que falla estrepitosamente es el traductor de Google, que se limita a traducir literalmente mientras que DeepL y Kagi ofrecen otra frase hecha con el mismo significado. Mención especial merece DeepL, que además ofrece variantes.
El coloquialismo anterior no es ni mucho menos nuevo y sin embargo Google Translate patina, pero le damos otra oportunidad con 'lo intenté, pero no hay tu tía', otra expresión con unos añitos a las espaldas que viene a significar que 'lo intenté, pero no hay manera'.
Con esta prueba solo Kagi sale airoso: mientras que los otros dos traducen literalmente para dar con una frase que no tiene sentido, Kagi sí que entiende lo que quiere decir la frase y ofrece una buena traducción.
Una tercera prueba más con una expresión coloquial bastante común en el lenguaje hablado: el 'ni pa ti ni pa mi' que no ofrece lugar a dudas para las personas hispanohablantes de español en España. ¿Cuál sería su traducción? Pues la misma que 'ni para ti ni para mí', ese camino intermedio en una discusión en la que dos partes divergen y buscan una solución.
Por tanto la traducción sería 'Neither for you nor for me', algo en lo que solo aciertan tanto el traductor de Google como Kagi. DeepL por su parte lo resuelve con un 'no soy yo, no eres tú' que no es lo mismo.
Precisión
Los refranes son candidatos perfectos para medir cómo de precisos son los traductores en tanto en cuanto la literalidad puede llevar al traste el paso de un idioma a otro al cambiar completamente el significado. Así que empezamos con todo un clásico: 'de tal palo, tal astilla'.
Los tres entienden de pleno la expresión y ofrecen una alternativa en forma de otro refrán con idéntico significado. Así que probamos con otro clásico que teóricamente no debería suponer un gran desafío: 'a lo hecho, pecho'.
Lo que debería haber sido un paseo para los tres software se ha convertido en un dolor de cabeza para DeepL, que tira de la literalidad ofreciendo alternativas que hacen que la frase pierda su significado.
Vamos a rizar el rizo con un invitado especial: el euskera. Hasta el momento hemos usado dos idiomas mainstream como el castellano y el inglés, pero como estudiante de euskera ya he visto alguna que otra patada a la Euskaltzaindia por parte de ínclitos traductores.
Usamos un refrán clásico como 'zozoak beleari ipurbeltz', que traducido literalmente viene a ser 'Culo negro le dice el mirlo al cuervo', algo así como 'le dice la sartén al cazo' (he leído en el Instituto Cervantes que la expresión de origen es más completa y hasta se le parece: (Dijo la sartén al cazo: '¡Quítate de ahí, que me tiznas, ojinegra'! ). Como hasta ahora, meteremos el idioma de origen sin especificarlo, dejando que sea el software el que lo reconozca.
Llega el drama. DeepL no reconoce ni admite el euskera, cosa que los otros dos sí. Eso sí, una cosa es traducir y otra interpretar y aquí quedan a la altura del barro con una traducción literal con la cual la expresión pierde todo el sentido. Necesitan mejorar
Mezcla de idiomas
La verdad es que con Kagi el hype estaba por todo lo alto y de momento, sin ser perfecto, parece que está cumpliendo lo que promete. Sí, he metido hype porque es bastante común, especialmente en el lenguaje hablado y también en textos informales, que se cuelen palabras en otro idioma. Y no tal cual, sino incluso mezclando raíces y conjugaciones y para muestra, el ejemplo elegido: 'Me estoy hypeando con este traductor que dice ser el fucking mejor de todos'.
Aunque los tres son capaces de entender la mezcla de los dos idiomas, el que mejor capta esa adaptación verbal del 'estoy hypeando' es Kagi. Otra oportunidad, esta vez más difícil todavía: con cuatro idiomas, inglés, francés, euskera y base en castellano. La frase es: 'Tienes un je ne sais quoi que me vuelves fucking loca, maitia'. La traducción: 'tienes un no se qué que me vuelves jodidamente loca, querida'.
Para no dificultar demasiado el asunto, no vamos a dejar que sea la herramienta la que elija el idioma de origen, sino que le echaremos una mano diciendo que es spanish.
Gol en Las Gaunas. Vaya por delante que ese je ne sais pas también se usa en inglés, por lo que no hacía falta traducción. A partir de aquí, el maitia (querido o querida en euskera) causa estragos: en el caso de DeepL porque no soporta euskera y por tanto, no lo entiende. Pero es que Google Translate lo toma como un nombre propio. Kagi resuelve la papeleta multilingüe bastante bien.
Google Translate vs DeepL vs Kagi Translate: ¿Cuál es mejor?
La batería de pruebas no deja lugar a dudas: Kagi sale ganador frente a dos alternativas tan reputadas y famosas como el Traductor de Google y DeepL y lo hace principalmente por no limitarse a traducir y sí a interpretar correctamente, captando singularidades del idioma como coloquialismos y además hacerlo con precisión.
Por su parte, a Google Translate le penaliza esas traducciones literales poco afinadas y que DeepL solo traduzca a poco más de 30 idiomas también le pasa factura. Una de las claves de su victoria es la inteligencia artificial de base, algo que por otro lado ya habíamos visto en la comparativa de traducción con ChatGPT, lo que resulta esencial para contextos de varios idiomas y también para la comprensión general.
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