Estem vivim temps difícils. Les tendències estan canviant ràpidament en el món en general i en el sector dels serveis lingüístics en particular. La intel·ligència artificial està cada vegada més present en tots els àmbits de la nostra vida i la nostra feina. Com podem adaptar-nos i crear oportunitats per ajudar millor als nostres clients?

Comencem amb algunes definicions per entendre millor tots els conceptes relacionats amb la intel·ligència artificial en el sector del serveis lingüístics:

1. Traducció automàtica neuronal (NMT):

La traducció automàtica neuronal (NMT) és un mètode de traducció automàtica basat en xarxes neuronals artificials que ha experimentat importants millores en els últims anys. Abans de l’arribada de la NMT, els motors de traducció automàtica es basaven en mètodes estadístics, que tenen més limitacions i errors.

2. Postedició de traducció automàtica (MTPE):

La postedició de traducció automàtica (MTPE) es refereix a la revisió d’un text traduït automàticament (produït per un motor NMT) per part d’un traductor professional o un lingüista especialitzat. El treball del traductor en el procés de postedició és diferent al d’altres tipus de revisió ja que ha de tenir en compte que la traducció ha estat feta amb intel·ligència artificial, que no sempre és coherent i pot cometre errors culturals i contextuals.

3. Model de llenguatge extens (LLM):

Un model de llenguatge extens (LLM) és un model estadístic gegant que utilitza una gran quantitat de dades per produir contingut.  “Un model de llenguatge extens (amb acrònim, MLE, i també coneguts per les sigles angleses LLM) és un model de llenguatge que consisteix en una xarxa neuronal amb molts paràmetres (normalment milers de milions o més), entrenats en grans quantitats de text i mitjançant aprenentatge no supervisat. Els MLE van sorgir al voltant del 2018 i funcionen bé en una gran varietat de tasques. Això ha desplaçat el focus de la investigació sobre el processament del llenguatge natural del paradigma anterior de formació de models supervisats especialitzats per a tasques específiques.”* Alguns LLM són privats (com el ChatGPT  OpenAI) i d’altres són de codi obert.

*Font: Viquipèdia

4. Enginyeria de missatges d’indicació (prompts):

“L’enginyeria de missatges d’indicació és el procés d’estructuració d’un text que es pot interpretar i entendre mitjançant un model d’intel·ligència artificial generatiu. Un missatge d’indicació o prompt és un text en llenguatge natural que descriu la tasca que ha de realitzar una intel·ligència artificial (IA).”*

*Font: Viquipèdia (en castellà)

Exemples d’enginyeria de missatges d’indicació:

Si simplement preguntem a ChatGPT en anglès què és un LLM, no ens dona la resposta esperada. No obstant això, si després li donem més context, l’LLM ho fa bé:

Quan vam preguntar a ChatGPT: “Explica’m què és un LLM”, tenim la següent resposta:

A continuació, hem preguntat a ChatGPT: «I en el context d’un model lingüístic?» i vam obtenir la següent resposta:

Alternativament, podem començar per incloure més informació a la pregunta inicial, la qual cosa donarà com a resultat una millor resposta. És el que s’anomena “enginyeria de missatges d’indicació”:

5. Intel·ligència artificial generativa:

“La intel·ligència artificial generativa o IA generativa és un tipus de sistema d’intel·ligència artificial (IA) capaç de generar text, imatges o altres mitjans en resposta a comandes. Els models d’IA generativa aprenen els patrons i l’estructura de les seves dades d’entrenament d’entrada i després generen noves dades que tenen característiques similars.”*

*Font: Viquipèdia

La intel·ligència artificial generativa té un paper fonamental en la generació de contingut escrit per a blocs i articles[1]. Mitjançant l’aprofitament de models d’aprenentatge automàtic profund, aquests sistemes d’IA poden produir text d’alta qualitat basat en l’entrada de l’usuari i les indicacions específiques[2].

Aquesta capacitat permet als creadors de contingut agilitzar el procés d’escriptura, estalviant temps i mantenint la creativitat i la coherència. Per exemple, les empreses poden produir articles informatius, entrades de bloc atractives i fins i tot contingut optimitzat per a SEO a un ritme accelerat. Això no només millora la productivitat, sinó que també permet a les empreses mantenir una presència constant en línia, que és essencial per a la implicació del públic i la consciència de la marca.

A més de generar contingut escrit, la intel·ligència artificial generativa millora significativament l’automatització de les publicacions a les xarxes socials i dels materials de màrqueting[3]. Amb la seva capacitat per analitzar el comportament i les preferències dels usuaris, la IA pot crear contingut a mida que ressoni amb els públics objectiu, millorant les taxes de participació[4]. Les empreses poden utilitzar eines d’IA per programar publicacions en moments òptims, garantint la màxima visibilitat i interacció.

Aquesta automatització permet als venedors centrar-se en l’estratègia i la creativitat més que en els aspectes logístics de la distribució de contingut. Com a resultat, les empreses poden gestionar de manera eficient la seva presència a les xarxes socials, arribant eficaçment als clients potencials sense l’esforç manual constant que normalment es requereix.

A més, la intel·ligència artificial generativa pot ser fonamental per crear campanyes de màrqueting personalitzades que atenguin les necessitats individuals dels clients[5]. Mitjançant l’ús de tècniques d’IA com ara l’anàlisi predictiva i la segmentació de clients, les empreses poden analitzar conjunts de dades extensos per identificar patrons i tendències d’usuari[5]. Aquesta informació permet a les empreses crear anuncis i materials promocionals molt orientats que ressonen amb dades demogràfiques específiques.

En conseqüència, els venedors poden provar diverses versions d’un anunci gairebé en temps real, optimitzant el rendiment de la campanya basant-se en comentaris immediats[6]. Amb aquests enfocaments personalitzats, les empreses no només milloren la satisfacció del client, sinó que també augmenten les taxes de conversió i fomenten la fidelitat de la marca.

Beneficis i limitacions de la intel·ligència artificial generativa

Beneficis:

Creativitat millorada: la IA generativa ens pot ajudar proporcionant inspiració, generant noves idees i fins i tot creant esborranys de contingut, fent que el procés creatiu sigui més eficient.

Generació de contingut automatitzada: les empreses poden aprofitar la IA generativa per produir esborranys de materials de màrqueting, esborranys d’informes i de publicacions a les xarxes socials d’alta qualitat més ràpidament, millorant la productivitat i permetent als equips centrar-se en l’estratègia i l’anàlisi en lloc de les tasques repetitives.

Experiències d’usuari personalitzades: la IA generativa pot analitzar les dades dels usuaris per crear recomanacions, contingut o serveis a mida, millorant l’experiència de l’usuari i augmentant la satisfacció i la implicació del client.

Prototipatge ràpid: en el disseny i desenvolupament de productes, la intel·ligència artificial generativa pot generar ràpidament múltiples iteracions de disseny, cosa que permet als equips explorar més conceptes en menys temps i, finalment, conduir a millors productes.

Anàlisi de dades millorada: la IA generativa pot examinar grans quantitats de dades per identificar patrons i generar informació, ajudant les empreses en els processos de presa de decisions i permetent estratègies més informades.

Limitacions:

Problemes de control de qualitat: tot i que la intel·ligència artificial generativa pot produir contingut ràpidament, la qualitat pot variar, la qual cosa comporta la necessitat de supervisió i edició humana, que pot compensar alguns guanys d’eficiència.

Biaix i preocupacions ètiques: els models d’IA generativa poden perpetuar inadvertidament els biaixos presents a les seves dades d’entrenament, plantejant dilemes ètics i potencialment conduint a resultats nocius si no es gestionen adequadament.

Experiència tècnica necessària: la implementació i ús eficaç de solucions d’IA generativa requereix sovint coneixements especialitzats, que poden requerir formació addicional o contractació de personal qualificat.

Costos d’implementació: desenvolupar i implementar solucions d’IA generativa pot ser car, i requereix una inversió important en tecnologia i recursos, que pot ser que no sigui factible per a totes les organitzacions.

Corba d’aprenentatge: els usuaris poden enfrontar-se a reptes per entendre com aprofitar de manera eficaç les eines d’IA generativa, la qual cosa condueix a una corba d’aprenentatge pronunciada que pot dificultar els beneficis immediats.

Solucions:

Establir processos d’assegurament de la qualitat: les organitzacions poden implementar processos de revisió i edició per assegurar-se que la producció d’IA generativa compleix els estàndards de qualitat, mitigant així les preocupacions sobre la qualitat del contingut.

Invertir en programes de formació: oferir sessions de formació i recursos per als empleats pot superar la bretxa de coneixements i permetre als usuaris utilitzar la IA generativa de manera eficaç i eficient.

Planificació pressupostària: les organitzacions haurien d’avaluar acuradament els costos i els beneficis de la implementació d’IA generativa, explorant les opcions de finançament o la implementació gradual per distribuir els costos al llarg del temps.

Eines fàcils d’utilitzar: hi ha solucions d’IA generativa dissenyades tenint en compte l’experiència de l’usuari, amb interfícies intuïtives i recursos de suport que faciliten la corba d’aprenentatge.

2 usos pràctics interessants de la intel·ligència artificial generativa

1- Atenció i interacció al client millorades

Els chatbots han sorgit com una eina transformadora per millorar el servei al client proporcionant respostes immediates a les consultes[7]. Aquests sistemes basats en intel·ligència artificial estan dissenyats per gestionar tasques rutinàries, com ara programar cites o respondre a les preguntes més freqüents, la qual cosa redueix significativament els temps d’espera dels clients[8].

A diferència dels mètodes tradicionals d’atenció al client, els chatbots moderns són capaços d’entendre el to i el context de les converses, cosa que els permet participar en interaccions més significatives[9]. Això no només millora la satisfacció del client, sinó que també allibera els agents humans per centrar-se en qüestions més complexes, optimitzant l’eficiència global del servei.

2- Sistemes de recomanació i solucions personalitzades

Una altra aplicació significativa de la intel·ligència artificial en les interaccions amb els clients és l’ús de sistemes de recomanació[10]. Aquests sistemes analitzen el comportament i les preferències dels clients per oferir suggeriments i solucions personalitzades, millorant l’experiència global de l’usuari. Per exemple, les plataformes de comerç electrònic utilitzen algorismes d’IA per recomanar productes basats en compres anteriors o en l’historial de navegació, cosa que pot augmentar les vendes i la fidelització dels clients.

Aprofitant la IA per analitzar grans quantitats de dades, les empreses poden adaptar les seves ofertes per satisfer les necessitats individuals dels clients, fomentant així un entorn de servei més atractiu i sensible.

La IA també té un paper crucial en l’anàlisi dels comentaris dels clients per impulsar millores del servei[11]. Mitjançant l’ús d’analítica avançada, les empreses poden obtenir informació sobre els sentiments dels clients i identificar tendències que poden indicar àrees a millorar.

Aquesta anàlisi permet a les empreses ajustar les seves estratègies en funció de les experiències reals dels clients en lloc de supòsits, donant lloc a una prestació de serveis més eficaç. Per exemple, les eines d’IA poden tamisar dades de comentaris extenses de diverses plataformes, destacant problemes comuns i suggerint solucions viables.

Aquest enfocament proactiu de la retroalimentació no només millora la qualitat del servei, sinó que també demostra el compromís d’una marca d’escoltar i respondre als seus clients.

Algunes de les característiques dels LLMs:

1. Es basen en milions de segments.
2. Es poden combinar amb memòries de traducció (TM) i traducció automàtica (MT) + glossari per prendre decisions basades en tots aquests recursos.
3. Donen més opcions als traductors, el que significa que la tasca de revisió és una part crucial del procés, la de l’elecció humana, i per tant el traductor es converteix en una peça clau per millorar la creativitat i la naturalitat d’un text.
4. Podem utilitzar el llenguatge natural per interactuar amb els LLM i rebre respostes coherents.
5. Hi ha diferents nivells d’ús dels LLM:
6. Enginyeria de prompts (no personalitzable)
7. Personalització de models LLM amb Python (models de codi obert)
8. Creació el teu propi LLM

Exemples de casos reals de com es poden fer servir:

1. Creació de glossaris: Et permeten extreure termes d’un text per afegir-los a un glossari. Fins i tot pot afegir una definició per a cada terme.
2. Reestructuració d’arxius .srt (per a subtítols): Poden convertir línies segmentades en frases reals en fitxers .srt perquè les eines CAT puguin processar-les correctament.
3. Revisió de la qualitat de la traducció (LQA): Poden analitzar textos i realitzar comprovacions de qualitat en diferents idiomes.

Queda clar que els LLM ofereixen avantatges per a la indústria lingüística, però hi ha algunes advertències a tenir en compte:

1. Hi ha al voltant de 7.000 idiomes al món, però els LLM només s’han entrenat en uns 20, majoritàriament en anglès, el que significa que encara queda un llarg camí per recórrer.
2. Els LLM poden cometre errors, per la qual cosa és fonamental que els experts en la matèria revisin la informació que generen.
3. En funció de l’LLM que utilitzem, hem de tenir en compte que qualsevol informació que pugem s’utilitzarà per entrenar-lo i perdrem el control de la informació confidencial.

Conclusió

La intel·ligència artificial generativa presenta nombrosos avantatges, com ara una creativitat millorada, generació automatitzada d’esborranys de contingut, experiències d’usuari personalitzades, prototipatge ràpid i anàlisi de dades millorada. Tanmateix, també planteja limitacions com ara problemes de control de qualitat, biaix i preocupacions ètiques, requisits d’expertesa tècnica, costos d’implementació i corbes d’aprenentatge.

Mitjançant l’establiment de processos de garantia de la qualitat, la inversió en formació, la garantia de dades de formació diverses i la selecció d’eines fàcils d’utilitzar, les organitzacions poden abordar aquests reptes i maximitzar els beneficis de la intel·ligència artificial generativa. En última instància, un enfocament equilibrat permet als usuaris prendre decisions informades sobre l’adopció i la integració d’IA generativa als seus fluxos de treball.

Podem convertir-nos en experts en IA per ajudar els nostres clients a implementar-la en els seus processos. Hem d’aprendre a utilitzar NMT, LLMs i qualsevol altra eina d’intel·ligència artificial que ens pugui fer més productius, reduir costos i ajudar els nostres clients en funció de les seves necessitats.

Si vols saber com implementar la IA en els teus processos, envia’ns un correu electrònic i analitzarem el teu projecte. Serà un plaer ajudar-te.

Referències

1. Ús controlat d’intel·ligències artificials generatives per …. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://formaciooberta.eapc.gencat.cat
2. 5 exemples d’intel·ligència artificial en 5 sectors empresarials. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://blog.bismart.com/ca/intelligencia-artificial-5-exemples
3. Tot el que necessites saber sobre intel·ligència artificial. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://landing.bismart.com/ca/intelligencia-artificial
4. La Intel·ligència Artificial a les xarxes socials. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://www.undatia.es
5. Intel·ligència artificial en màrqueting? Com serà el futur del …. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://www.idisc.com/ca/blog/intelligencia-artificial-en-marketing
6. L’impacte de la intel·ligència artificial generativa en el …. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://creandgroup.com
7. La importància dels chatbots en latenció al client en lera de la …. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://iartificial.blog
8. Els 5 principals beneficis dels xat bots d’IA en la cura …. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://enreach.es
9. 6 usos de la Inteligencia Artificial para mejorar la atención …. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://vertical-iberica.com
10. El paper de la intel·ligència artificial a les empreses. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://blog.bismart.com
11. 6 beneficis de la intel·ligència artificial en la gestió de …. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://blogs.uoc.edu
12. Eines per a generar imatges i música. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://moodle2023-24.ua.es
13. La intel·ligència artificial en la música és una eina o …. (n.d.) Recuperat January 13, 2025, des de http://www.enderrock.cat