Per comunicare in modo più efficace con i lavoratori che parlano poco o niente inglese, un numero crescente di produttori statunitensi sta sfruttando tecnologie di traduzione guidate dall’intelligenza artificiale. Stanno inoltre utilizzando strumenti di traduzione in tempo reale per migliorare la sicurezza e la conformità agli standard normativi.

Imogen O’Connor, consulente presso Streamliners Management Consulting, ha affermato che uno dei suoi clienti manifatturieri – una fonderia della Pennsylvania che impiega 1.000 persone – sta iniziando a utilizzare la tecnologia basata sull’intelligenza artificiale per tradurre in modo più efficiente le procedure operative standard, o SOP, e i segnali di sicurezza in altre lingue. La formazione in loco è stata un problema perché i tirocinanti e i formatori non parlano la stessa lingua, ha affermato.

“C’è poco che puoi fare puntando le macchine”, ha detto O’Connor.

Il cliente, che O’Connor ha rifiutato di rivelare per motivi di privacy, sta anche iniziando a implementare l’intelligenza artificiale per tradurre le riunioni mensili del municipio, che sono attualmente condotte in inglese. I lavoratori tireranno fuori i loro telefoni e utilizzeranno Google Translate per ottenere frammenti di ciò che sta accadendo, ha detto, ma gran parte delle informazioni andranno perse.

Per risolvere questo problema, la società prevede di implementare i sottotitoli in tempo reale per quando il direttore dello stabilimento parlerà il mese prossimo. Alcuni dei suoi supervisori stanno anche iniziando a utilizzare auricolari intelligenti per migliorare le comunicazioni istantanee con i lavoratori, ha affermato O’Connor. Ciò è stato particolarmente utile per i lavoratori dell’impianto che parlano arabo.

“Nessuno ha chiesto loro come stanno, come si sentono, di cosa hanno bisogno, perché nessuno conosce l’arabo per poter parlare con loro”, ha detto. “Ora vengono visti e ascoltati.”

Morale e produttività dei lavoratori

Le barriere linguistiche negli impianti di produzione possono incidere sul morale e sulla produttività dei lavoratori, oltre a contribuire ai costi operativi nascosti. Secondo un sondaggio di Relay, un produttore di radio intelligenti che offrono traduzione AI in tempo reale, le aziende perdono quasi $ 500.000 all’anno in media in costi di manodopera invisibili legati a pratiche di traduzione ad hoc. Ciò è spesso dovuto al fatto che i dipendenti vengono ripetutamente allontanati dalle loro responsabilità primarie di tradurre per i propri colleghi.

I produttori impiegano all’incirca 3,1 milioni di lavoratori nati all’esteroche rappresenta circa il 20% del settore, secondo i dati del Census Bureau degli Stati Uniti del 2024. Negli Stati Uniti, circa la metà delle persone nate all’estero di età superiore ai cinque anni parla inglese “meno che molto bene”.

I lavoratori nati all’estero svolgono un ruolo fondamentale riducendo l’attrito e sostenere le operazioni mentre le aziende affrontano la carenza di forza lavoro, secondo la Manufacturers Alliance. I datori di lavoro vedono tassi di fidelizzazione più elevati da parte loro, in parte guidati dagli investimenti in Programmi di inglese come seconda lingua.

Sicurezza, conformità e sviluppo

Smartcat, una piattaforma di traduzione basata sull’intelligenza artificiale utilizzata da Volvo, Mars, Stanley Black & Decker e altri, ha scoperto che i produttori stanno sfruttando la sua tecnologia principalmente per la conformità alla sicurezza, nonché per l’apprendimento e lo sviluppo. Oltre a un maggiore coordinamento sul piano di produzione, garantire che i documenti aziendali siano uniformi e leggibili in diverse lingue è fondamentale dal punto di vista dei fornitori.

Oggi le aziende sono spesso “bloccate” nei loro processi tradizionali relativi a SOP, protocolli di sicurezza e manuali tecnici mentre affrontano crescenti cambiamenti nella politica, nelle normative e nell’economia, ha affermato Falk Gottlob, chief product officer di Smartcat. Automatizzando questi processi, i documenti chiave dei fornitori e dei lavoratori possono essere aggiornati continuamente, alleviando i potenziali colli di bottiglia creati dalla traduzione legacy.

Con la traduzione tradizionale dei documenti, in genere il contenuto viene creato in un sistema, quindi qualcuno lo invia a un’altra persona per la collaborazione, che poi utilizza un sistema diverso e così via, ha affermato Gottlob. Spesso qualcosa si perde nel processo.

“C’è un flusso di lavoro legacy che è fondamentalmente rotto”, ha detto. Attraverso la traduzione basata sull’intelligenza artificiale, Gottlob ha affermato che le aziende possono “generare contenuti in modo nativo immediatamente” e possono uscire dal processo analogico.

Man mano che l’intelligenza artificiale basata su grandi modelli linguistici diventa più accessibile alle aziende, la tecnologia sta anche rimodellando il settore della traduzione e dell’interpretariato. Prima dell’avvento di ChatGPT e di altri strumenti LLM, i traduttori utilizzavano la traduzione automatica neurale per contenuti prevedibili e a basso rischio o per la stesura di testi preliminari, secondo il Associazione americana dei traduttori. Tuttavia, la tecnologia può introdurre “inesattezze, incoerenze e interpretazioni errate” che richiedono l’intervento umano esperto per discernere e correggere.

Poiché il pubblico adotta sempre più approcci digitali, la posizione dell’associazione è che professionisti linguistici qualificati e tecnicamente competenti dovrebbero aprire la strada nel definire il modo in cui l’intelligenza artificiale viene integrata. In caso contrario, eventuali imprecisioni potrebbero avere gravi ripercussioni.

Nishchay Selot, consulente senior di Streamliners, ha affermato di aver recentemente utilizzato lo strumento di intelligenza artificiale generativa Perplexity per creare una guida dedicata per garantire che un produttore di snack con sede in Indiana rispetti gli standard dell’Amministrazione per la sicurezza e la salute sul lavoro.

La società, che Selot ha rifiutato di nominare per motivi di privacy, è sulla buona strada per più che raddoppiare le sue entrate portandole a 500 milioni di dollari entro il 2030. Ha detto che la società ha cercato aiuto per garantire che la sua fabbrica possa ancora soddisfare gli standard OSHA mentre aumenta la produzione.

Per risolvere questo problema, Selot ha creato un ampio messaggio contenente le specifiche di fabbrica, tra cui numero di corridoi, scaffalature, linee di produzione, persone e persino bagni. Ha inserito i dati insieme a diversi file OSHA in Perplexity e ne è uscito un manuale dedicato che poteva poi essere tradotto in altre lingue con pochi tasti.

Questa flessibilità linguistica ha consentito ai supervisori di distribuire lo stesso manuale agli operatori di fabbrica che potrebbero parlare spagnolo o creolo francese, ha affermato Selot. Uno dei vantaggi di Perplexity rispetto a Google Translate è che ci sono alcune sfumature che rendono la traduzione migliore e più accurata, ha aggiunto.

“Abbiamo fatto convalidare questo concetto anche da alcuni madrelingua laggiù, e lo hanno trovato molto utile”, ha detto Selot.

Nei casi in cui è fondamentale una traduzione esatta, le aziende dovrebbero utilizzare esperti o servizi di backup, ha affermato O’Connor. Ma quando è necessaria una comunicazione immediata in officina, il consenso generale dei supervisori è che avere lavoratori che parlano poco o niente inglese e capiscono l’80% del messaggio è meglio di niente, ha affermato.

“Avere semplicemente qualcuno che analizza e dice: ‘sì, tutto ha senso’ è molto meglio”, ha aggiunto.