Appunti dal laboratorio
Cose che impariamo creando Transept e osservando come le persone traducono.
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Post-editing della traduzione automatica (MTPE): cos'è, come funziona e come farlo meglio
Una guida pratica al post-editing della traduzione automatica (MTPE): post-editing leggero e completo a confronto, perché l'output grezzo richiede ancora l'intervento umano, come si misura la qualità — e perché il consueto modello "traduci in blocco e revisiona" è spesso la formula sbagliata, oltre al workflow iterativo alimentato dalle memorie che lo supera per qualità e costi.
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Dieci lingue in tre giorni: note dal campo sulla localizzazione di un prodotto di traduzione AI
Abbiamo localizzato Transept in tedesco, ucraino, cinese, portoghese, francese, spagnolo, ceco, italiano, polacco e turco in un solo lungo weekend, utilizzando la traduzione automatica proprio come consigliamo ai nostri utenti: con contesto, scelte terminologiche e post-editing umano. Queste sono le regole per i plurali, i cambi di registro, le inversioni tipografiche e le lezioni sugli hreflang che abbiamo raccolto lungo il percorso.
Literess come agente: l'editor che ricorda le tue decisioni e si occupa del lavoro
Nella maggior parte dei casi, l'IA negli strumenti di traduzione non è altro che un chatbot appiccicato lì a lato. Literess, invece, l'abbiamo concepita come un agente: è ancorata alla stessa memoria del contesto decisionale su cui poggia il prodotto ed è in grado di agire concretamente per tuo conto, sempre previa tua conferma.
Memoria di traduzione: cos'è, come funziona e perché è importante per la localizzazione IA
Una memoria di traduzione archivia i segmenti già approvati dal tuo team. Dovevamo capire cosa significhi TM quando a tradurre è un LLM, in che modo i tool sul mercato ricordano (o dimenticano) e la scommessa che abbiamo fatto in Transept: la memoria come contesto decisionale.
Quanto "pensa" davvero la traduzione IA?
Abbiamo provato a controllare il budget di ragionamento di Gemini 3 nello stesso modo in cui facevamo con Gemini 2.5. Non funziona più così. Ecco cosa abbiamo misurato invece — e cosa significa per la qualità e i costi della traduzione IA.
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