Enterprise–Grade Localization 101: Un progetto pilota di formazione per integrare il mondo accademico con quello lavorativo, realizzato presso l’Università IULM di Milano

Di Francesco Laurenti, Direttore dell’International Center for Research on Collaborative Translation (Università IULM) e Federica Villareale, Dottoressa di ricerca presso l’Università IULM di Milano.
Tradotto in italiano da Elena Zappini, Università IULM, Milano. (1)

 

1. Introduzione

Il mercato della localizzazione è in rapida espansione, con stime globali che prevedono un valore di 73,6 miliardi di dollari entro il 2027. L’adozione dell’intelligenza artificiale generativa, della traduzione automatica neurale e dell’automazione dei flussi di lavoro ne alimenta ulteriormente la crescita. In questo contesto, le aziende cercano professionisti con competenze avanzate nella gestione di progetti multilingue, nell’utilizzo di tecnologie specializzate e nell’ottimizzazione dei processi di localizzazione. Purtroppo, secondo un’indagine significativa condotta circa otto anni fa dall’Agenzia Nazionale per le Politiche Attive del Lavoro e pubblicata su importanti testate giornalistiche nazionali (Sistema Informativo Excelsior 2017, Unioncamere-ANPAL), benché sia spesso trascurata da molti professionisti del settore, la domanda di traduttori e interpreti professionisti sembrava superare la forza lavoro qualificata disponibile, portando a situazioni in cui le candidature risultavano inadeguate o assenti, con un “tasso di difficoltà” nell’individuare professionisti per i ruoli di traduzione e interpretariato pari a circa il 70%. Tale indagine solleva alcune riflessioni.

In primo luogo, considerando che il numero di aspiranti traduttori e interpreti è (o almeno era) in aumento ogni anno, la difficoltà dell’industria della traduzione nel reperire professionisti formati in ambito universitario e adeguatamente preparati per la professione potrebbe derivare da un divario tra le reali richieste del mercato linguistico globale e l’adattamento dei percorsi formativi universitari, troppo spesso ancorati a un concetto tradizionale di traduzione, che risulta talvolta obsoleto oggi.

Se l’industria linguistica cercava interpreti e traduttori senza riuscire a coinvolgere candidati sufficientemente qualificati nel 70% dei casi, era evidente che ciò fosse dovuto alla distanza tra quest’ultima e il mondo accademico. I laureati venivano formati come interpreti e traduttori, ma mancavano però dell’insieme di competenze richieste dal mercato del lavoro. Questa situazione deriva dal divario tra le esigenze del mercato linguistico e quelle del sistema formativo.

Ciò non significa che mancasse in quel momento un dialogo tra università e industria linguistica, anzi, soprattutto presso l’Università IULM vi era già un dialogo attivo e piuttosto vivace, ma era evidente che servisse maggiore sinergia. Oltre al dialogo, era necessaria una collaborazione “rinforzata”: una nuova partnership che non era ancora stata pienamente concepita né in qualche modo immaginata.

Anni fa, il sistema universitario italiano è cambiato, ambendo per la prima volta a rafforzare il dialogo tra industria e accademia. Alcuni studenti temevano di dover abbandonare certi libri studiati fino a quel momento per adattare il proprio sapere esclusivamente al mondo professionale. Tuttavia, nel tempo è diventato chiaro che se l’università intende formare professionisti per il mercato del lavoro di oggi e di domani, deve farlo per evitare il fallimento in un ambito cruciale.

Per colmare questo divario è stato ed è tuttora essenziale intraprendere progetti formativi congiunti, radicati nei processi reali dell’industria. Questo offre qualcosa in più rispetto a ciò che uno studente potrebbe imparare durante un semplice tirocinio, uno stage o un'esperienza lavorativa.

Il progetto Enterprise-Grade Localization 101 vuole rappresentare proprio questo.

2. La struttura del corso e i partner

Enterprise-Grade Localization 101 è un corso accademico all’avanguardia progettato per affrontare le sfide della localizzazione aziendale, comprese intelligenza artificiale, strumenti di traduzione assistita (strumenti CAT) e automazione dei flussi di lavoro.

Il programma include moduli teorici e pratici sulla gestione di progetti di localizzazione su larga scala, sull’automazione attraverso l’intelligenza artificiale e sulla traduzione automatica, sull’uso avanzato di strumenti CAT come MemoQ, sulla localizzazione di contenuti multiformato e sulle strategie di qualità e post editing.

Il corso è stato creato in collaborazione con MemoQ e Creative Words. È stato sostenuto dalle associazioni professionali di settore AITI (Associazione Italiana Traduttori e Interpreti) e ANITI (Associazione Nazionale Italiana Traduttori e Interpreti), nonché da partner quali Federlingue, MET, LIND Expert Group, EMT (DGT Bruxelles) ed ELIA (European Language Industry Association).

È stato erogato in modalità ibrida (in presenza presso l’Università IULM e online) ed è stato tenuto da docenti di fama internazionale, tra cui Francesco Laurenti, direttore dell’International Center for Research on Collaborative Translation, Diego Cresceri, CEO di Creative Words e membro del LIND Expert Group, Balázs Kis, cofondatore di MemoQ e membro del LIND Expert Group, e Michael Farrell, docente IULM e webmaster di Mediterranean Editors & Translators.  Tutte figure riconosciute ed esperte nel campo della traduzione collaborativa e della localizzazione che hanno lavorato a stretto contatto con Anna Mohácsi-Gorove, autrice dei corsi memoQ Academy utilizzati, e Levente Galbáts, che ha svolto il lavoro tecnico per realizzare il corso insieme ad Anna e ai membri del comitato organizzatore.

Il progetto ha coinvolto 84 partecipanti, suddivisi in gruppi di quattro (alcuni composti da partecipanti con oltre sette anni di esperienza, altri con 0-6 anni di esperienza nel settore della traduzione), che hanno preso parte a 48 ore di lezione totali, supportate da 12 ore di contenuti video specializzati provenienti dalle piattaforme MemoQ ed ELIA. L’obiettivo era far sì che i partecipanti potessero familiarizzare con lo strumento utilizzato durante il corso e con alcuni concetti fondamentali. Ai partecipanti è stato inoltre fornito l’accesso a vari gruppi Microsoft Teams dove era possibile trovare informazioni e materiali (SharePoint) e porre domande tramite chat riguardo al progetto o a eventuali problemi tecnici durante le sessioni online. Inoltre, è stato creato un canale Microsoft Teams dedicato a ciascun gruppo di lavoro, consentendo ai partecipanti di discutere problemi di traduzione e di coordinare l’organizzazione del lavoro.

Questi numeri significativi riflettono non solo la portata, ma anche la qualità e l’impatto del nostro approccio.

3. L’obiettivo

Una delle missioni dell’International Center for Research on Collaborative Translation è condurre ricerche innovative sulla qualità della traduzione, analizzando non solo il prodotto e il processo traduttivo, ma anche la qualità della formazione alla traduzione, poiché non può esserci traduzione di qualità senza formazione di qualità! 
Negli ultimi due anni i ricercatori che collaborano con il Centro di ricerca hanno lavorato instancabilmente non solo per tenere il passo con il cambiamento, ma soprattutto per rimanere innovativi di fronte a esso. L’obiettivo è indagare e proporre nuovi metodi di formazione, nuovi approcci alla traduzione e nuovi mondi da tradurre. Infatti, abbiamo condotto ricerche nei campi della traduzione e dell’interpretazione nel Metaverso e, più in generale, nella Realtà Virtuale, concentrandoci costantemente sulla qualità dei processi in simili ambienti. Grazie alla ricerca condotta da Francesco Laurenti e Valentina Baselli, nell’Aprile 2024 il Centro ha ospitato la prima simulazione di conferenza al mondo nel Metaverso interamente interpretata da interpreti umani. Lavorando all’interno di cabine virtuali appositamente progettate e dotate di software di interpretazione e indossando i visori per la VR, gli interpreti hanno interagito direttamente con i propri avatar. Inoltre, insieme a Federica Villareale, che collabora col Centro di ricerca sul “fronte della traduzione”, è in corso la ricerca su: Assessing the Quality Performance of AI-Based Translation Tools and Enhancing Human-Machine Interactions. 
Pertanto, il focus di questo corso è stato saldamente orientato alla promozione della qualità e della collaborazione lungo l’intero processo traduttivo.

I nostri studi precedenti hanno dimostrato che stabilire metodi di lavoro chiari, utilizzare gli strumenti digitali appropriati e monitorare costantemente i processi migliora significativamente tanto la qualità delle traduzioni quanto la collaborazione tra i traduttori. I dati quantitativi mostrano che le implementazioni di questi approcci strutturati hanno notevolmente migliorato la qualità delle traduzioni dei partecipanti, le loro competenze e, soprattutto, la loro comprensione della complessità intrinseca nella traduzione professionale. In termini di gestione progettuale, i partecipanti hanno mostrato miglioramenti significativi nella capacità di organizzare il proprio lavoro in modo efficiente quando guidati da questi metodi. Il principale punto di forza di tali “iniziative accademia-industria” risiede nella loro capacità di condurre ricerche approfondite per esaminare i processi di garanzia della qualità integrati nei percorsi formativi. Presso l’International Center for Research on Collaborative Translation analizziamo da anni ricerche accademiche monitorando sistematicamente diversi aspetti chiave:

1)    L’efficacia degli strumenti CAT nel facilitare traduzioni accurate, efficienti e contestualmente appropriate;
2)    Gli approcci pedagogici che meglio supportano l’acquisizione delle competenze;
3)    L’evoluzione dei flussi di lavoro collaborativi tra traduttori, resa possibile dai progressi tecnologici.

Inoltre, crediamo che solo la ricerca possa aiutare il mondo accademico a sviluppare e verificare le migliori pratiche, garantendo che la formazione rimanga dinamica e adattabile alle innovazioni tecnologiche e metodologiche in corso. Ad esempio, osservando le interazioni dei traduttori all’interno di ambienti CAT collaborativi, possiamo individuare nuove sinergie e migliorare l’esperienza di apprendimento e la preparazione professionale. Tale sinergia favorisce anche un dialogo produttivo tra accademia e industria linguistica, aprendo la strada a una crescita e sviluppo reciproci: l’industria beneficia di quadri formativi basati sulla ricerca che formano professionisti altamente qualificati; in cambio, i programmi accademici traggono vantaggio dall’integrazione degli strumenti, delle tendenze e delle richieste del mercato più recenti nei loro curricula.

Attraverso la ricerca accademica, l’International Center for Research on Collaborative Translation sta ampliando il proprio campo di indagine per includere e migliorare l’interazione uomo-macchina all’interno dei flussi di lavoro traduttivi, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nel controllo qualità e l’impatto delle piattaforme collaborative da remoto sulla formazione, sulle prestazioni e sulla soddisfazione dei traduttori. Portiamo avanti questo obiettivo perché i nostri studi mirano non solo a rafforzare i modelli formativi esistenti, ma anche a guidare lo sviluppo di futuri strumenti innovativi e di reti collaborative. Per raggiungerlo, formiamo studenti, professionisti e, in particolare, formatori nel campo della traduzione e delle lingue, preparando esperti in grado di orientarsi e modellare il panorama complesso e tecnologicamente avanzato dei servizi linguistici con qualità ed eccellenza.

4. La ricerca e i primi risultati

Come già affermato in precedenza, l’obiettivo principale dell’International Center for Research on Collaborative Translation è analizzare e valutare la qualità dei prodotti e delle prestazioni di gruppi di traduttori che lavorano insieme, supportati dalla tecnologia e dall’intelligenza artificiale.

Per comprendere le dinamiche dei gruppi e l’efficacia del metodo di traduzione adottato, abbiamo monitorato l’attività dei gruppi su Teams e l’avanzamento dei task di traduzione sul portale MemoQ. Questo ci ha permesso anche di osservare le differenze operative tra i gruppi con un partecipante con più di sette anni di esperienza rispetto agli altri, composti principalmente da persone meno esperte. Abbiamo potuto inoltre analizzare come i partecipanti percepissero la difficoltà di tradurre con diversi flussi di lavoro, collaborare con altri e utilizzare strumenti tecnologici, esaminando le relazioni che i gruppi hanno preparato alla fine del corso. Queste relazioni rivelavano le loro difficoltà, ciò che avevano trovato più interessante e utile, nonché le loro presentazioni, dove potevano mostrare esempi reali di problemi e soluzioni incontrati durante il corso.

Il Centro di Ricerca si concentra anche sulla comprensione di come le persone coinvolte nei processi di traduzione percepiscano la collaborazione e l’utilità degli strumenti CAT collaborativi durante il loro lavoro. Per valutare l’influenza del corso sul lavoro dei partecipanti e sul loro approccio al flusso di lavoro traduttivo, era necessario misurare la loro disponibilità ad applicare le competenze acquisite al proprio lavoro alla conclusione del progetto. Per raccogliere queste informazioni, abbiamo fornito ai partecipanti un questionario finale per esplorare questi temi chiave, tra gli altri.

La ricerca è ancora in corso, ma possiamo fornire alcuni risultati preliminari.

In linea con le nostre ricerche precedenti, l’approccio collaborativo si è dimostrato efficace nel migliorare la capacità dei partecipanti di organizzare e gestire le attività di traduzione, nonché di interagire con i colleghi. Hanno anche riferito che lavorare in modo collaborativo sulle traduzioni migliora la qualità del testo finale e che l’utilizzo di strumenti CAT collaborativi durante il processo semplifica le attività e riduce il carico di lavoro. I partecipanti hanno inoltre ritenuto che prendere parte a questo corso abbia migliorato la loro occupabilità e competitività sul mercato, fornendo loro nuove competenze nell’uso dell’IA e di MemoQ per ottimizzare il proprio flusso di lavoro. Tutti gli argomenti sono stati affrontati tenendo il passo con l’evoluzione del mercato.

Tuttavia, essendo un progetto pilota, ci aspettavamo e auspicavamo che emergessero alcune criticità, che potessero costruire una base per migliorare la progettazione del corso. Infatti, per la prossima edizione, si prevede di offrire più lezioni sulla localizzazione in senso ampio, non solo nel contesto aziendale, e di coinvolgere un maggior numero di formatori specializzati in aree diverse ma affini, poiché ascoltare concetti simili spiegati da oratori differenti aiuta a consolidare l’apprendimento. Inoltre, per stimolare discussioni pratiche sull’utilità delle pre-traduzioni e delle revisioni, le future edizioni proporranno ai partecipanti di lavorare su testi che richiedono un maggiore apporto creativo. Ciò permetterà di approfondire il rapporto tra creatività e mondo digitale, che rimane un altro ambito fondamentale di ricerca per il Centro.

5. Sviluppi futuri

Il progetto Enterprise-Grade Localization 101 è stato presentato al Translating Europe Forum 2025, suscitando interesse e curiosità tra studenti, professionisti e istituzioni. Come menzionato durante il forum, si auspica che il corso possa servire da modello da utilizzare presso le università della rete European Master’s in Translation. A seguito di questo progetto pilota e grazie alla ricerca condotta parallelamente per superare alcune delle inevitabili difficoltà derivanti dal nuovo approccio sinergico tra industria e accademia, ci si aspetta che il corso rappresenti un’occasione essenziale, indispensabile e irrinunciabile di scambio tra studenti universitari e mondo del lavoro, utile e formativo per entrambe le parti.