Los monolingües que desean comunicarse con las masas globales nunca lo han tenido tan fácil. El confiable Google Translate puede convertir el contenido de imágenes, audio y sitios web completos en cientos de idiomas, mientras que herramientas más nuevas como ChatGPT también sirven como útiles traductores de bolsillo.
En la parte trasera, DeepL y ElevenLabs han alcanzado valoraciones multimillonarias por diversas inteligencias relacionadas con los idiomas que las empresas pueden incorporar en sus propias aplicaciones. Pero un nuevo jugador está entrando en la refriega, con un motor de localización alimentado por IA que sirve como infraestructura para ayudar a los desarrolladores a ir globalmente, ¡un «Stripe» para la localización de apps, por así decirlo!
Anteriormente conocido como Replexica, Lingo.dev se enfoca en desarrolladores que desean que la interfaz frontal de sus aplicaciones esté completamente localizada desde el principio; todo lo que necesitan es preocuparse por enviar su código como de costumbre, con Lingo.dev funcionando bajo el capó en piloto automático. La ventaja es que no hay necesidad de copiar y pegar texto entre ChatGPT (para traducciones rápidas y sucias) o lidiar con múltiples archivos de traducción en diferentes formatos obtenidos de diversas agencias.
Hoy en día, Lingo.dev cuenta con clientes como la empresa francesa Mistral AI y el rival de código abierto Calendly, Cal.com. Para impulsar la próxima fase de crecimiento, la compañía ha anunciado que ha recaudado $4.2 millones en una ronda semilla de financiamiento liderada por Initialized Capital, con la participación de Y Combinator y una serie de inversores ángeles.
Encontrado en la traducción
Lingo.dev es el trabajo del CEO Max Prilutskiy y de la CPO Veronica Prilutskaya (en la foto) que anunciaron que vendieron una startup SaaS anterior llamada Notionlytics a un comprador no revelado el año pasado. El dúo ya había estado trabajando en las bases de Lingo.dev desde 2023, con el primer prototipo desarrollado como parte de un hackathon en la Universidad de Cornell. Esto llevó a sus primeros clientes pagadores, antes de unirse al programa de otoño de Y Combinator el año pasado.
En su núcleo, Lingo-dev es una API de traducción que puede ser llamada localmente por desarrolladores a través de su CLI (interfaz de línea de comandos), o a través de una integración directa con su sistema CI/CD a través de GitHub o GitLab. Por lo tanto, los equipos de desarrollo reciben solicitudes de extracción con actualizaciones automatizadas de traducción cada vez que se realiza un cambio de código estándar.
En el centro de todo esto, como podrías esperar, hay un gran modelo de lenguaje (LLM) – o varios LLMs, para ser exactos, con Lingo.dev orquestando las diversas entradas y salidas entre todos ellos. Este enfoque de mezcla y combinación, que combina modelos de Anthropic y OpenAI, entre otros proveedores, está diseñado para garantizar que el mejor modelo sea elegido para la tarea en cuestión.
A través de Lingo.dev, las empresas pueden construir memorias de traducción (una tienda de contenido traducido previamente) y subir su guía de estilo para adaptar la voz de la marca a diferentes mercados.
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Las empresas también pueden especificar reglas sobre cómo manejar frases particulares y en qué situaciones. Además, el motor puede analizar la ubicación de un texto específico, realizando ajustes necesarios en el camino, por ejemplo, una palabra al ser traducida del inglés al alemán podría tener el doble de caracteres, lo que rompería la interfaz de usuario. Los usuarios pueden indicar al motor que evite ese problema reformulando un fragmento de texto para que coincida con la longitud del texto original.
Sin el contexto más amplio de lo que realmente es una aplicación, puede ser difícil localizar un pequeño fragmento de texto independiente, como una etiqueta en una interfaz. Lingo.dev sortea esto utilizando una característica llamada «conciencia de contexto», donde analiza todo el contenido del archivo de localización, incluido el texto adyacente o las claves del sistema de eventos que a veces tienen los archivos de traducción. Todo se trata de entender el «microcontexto», como lo explica Prilutskiy.
Y también se avecinan más innovaciones en este frente en el futuro.
«Ya estamos trabajando en una nueva función que utiliza capturas de pantalla de la interfaz de la aplicación, que Lingo.dev utilizaría para extraer aún más pistas contextuales sobre los elementos de la interfaz de usuario y su intención,» dijo.
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]]Tablero de Lingo.devCréditos de imagen: Lingo.dev
Hacerlo local
Todavía es temprano para Lingo.dev en cuanto a su camino hacia la localización completa. Por ejemplo, los colores y los símbolos pueden tener diferentes significados entre diferentes culturas, algo a lo que Lingo.dev no atiende directamente. Además, cosas como las conversiones métricas/imperiales son algo que todavía necesita ser abordado por el desarrollador a nivel de código.
Sin embargo, Lingo.dev admite el framework MessageFormat, que maneja las diferencias en pluralización y frases específicas de género entre idiomas. La empresa también lanzó recientemente una función beta experimental específicamente para modismos; por ejemplo, «matar dos pájaros de un tiro» tiene un equivalente en alemán que se traduce aproximadamente como «matar dos moscas de un golpe.»
Además, Lingo.dev también está llevando a cabo investigaciones aplicadas de IA para mejorar diversos aspectos del proceso automatizado de localización.
«Una de las tareas complejas en las que estamos trabajando actualmente es preservar las versiones femeninas/masculinas de los sustantivos y los verbos al traducir entre idiomas,» dijo Prilutskiy. «Los diferentes idiomas codifican diferentes cantidades de información. Por ejemplo, la palabra ‘profesor’ en inglés es de género neutral, pero en español es ‘maestro’ (masculino) o ‘maestra’ (femenino). Asegurarse de que estos matices se preserven correctamente cae bajo nuestros esfuerzos de investigación aplicada de IA.»
Finalmente, el plan de juego es mucho más que una simple traducción: quiere acercarse lo más posible a lo que se obtendría con un equipo de traductores profesionales.
«En general, el [objetivo] con Lingo.dev es eliminar la fricción de la localización de manera tan completa, que se convierta en una capa de infraestructura y una parte natural del stack tecnológico,» dijo Prilutskiy. «Similar a cómo Stripe eliminó la fricción de los pagos en línea tan efectivamente que se convirtió en una herramienta central para los pagos de los desarrolladores.»
Aunque los fundadores más recientemente estaban basados en Barcelona, están trasladando su sede formal a San Francisco. La compañía cuenta con solo tres empleados en total, con un ingeniero fundador que completa el trío, y esta es una filosofía de inicio magra que planean seguir.
«Nosotros en YC, yo y otros fundadores, todos creemos enormemente en eso,» dijo Prilutskiy.
Su startup anterior, que proporcionaba análisis para Notion, fue completamente autofinanciada, con clientes de alto perfil como Square, Shopify y Sequoia Capital, y no tenía más empleados más allá de Max y Veronica.
Éramos dos personas a tiempo completo, pero con algunos contratistas para varias cosas de vez en cuando,» añadió Prilutskiy. «Pero sabemos cómo construir cosas con recursos mínimos. Porque la empresa anterior fue autofinanciada, así que tuvimos que encontrar una forma para que funcionara. Y estamos replicando el mismo estilo magro, pero ahora con financiamiento.»
