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Temario del curso

Introducción a la Localización Empresarial con LLMs

  • Comprensión de los ecosistemas de localización empresarial.
  • De la traducción automática neuronal (NMT) a la traducción impulsada por LLM.
  • Desafíos relacionados con la calidad, gobernanza y cumplimiento normativo.

Panorama de los Modelos LLM para Localización

  • Comparativa entre modelos Deepseek, Qwen, Mistral y OpenAI.
  • Ajuste fino (fine-tuning) y adaptación para traducción y post-edición.
  • Consideraciones sobre implementación de modelos y relación costo-rendimiento.

Arquitectura de Pipelines de Localización con LLM

  • Patrones de diseño del sistema para traducción basada en LLM.
  • Conexión de APIs, bases de datos y sistemas de gestión de contenidos.
  • Orquestación de pipelines utilizando LangChain y Docker.

Control de Calidad Automatizado para Traducciones con LLM

  • Definición de métricas de calidad lingüística (BLEU, COMET, MQM).
  • Desarrollo de agentes automatizados de control de calidad para la validación de traducciones.
  • Bucles de retroalimentación en post-edición y mejora continua.

Gobernanza y Cumplimiento Normativo en la IA de Localización

  • Establecimiento de gobernanza con participación humana (human-in-the-loop).
  • Seguimiento, registros de auditoría y control de cambios.
  • Estándares éticos y de privacidad de datos en sistemas LLM.

Marcos de Evaluación y Monitoreo

  • Monitoreo del rendimiento de la traducción y detección de desviaciones (drift).
  • Alertas en tiempo real y registro de eventos con herramientas de código abierto.
  • Implementación de paneles de control para supervisión del control de calidad.

Integración Empresarial y Automatización de Flujos de Trabajo

  • Integración de pipelines de traducción con LLM en sistemas CMS (Gestión de Contenidos) y TMS (Gestión de Traducciones).
  • Automatización de flujos de trabajo y programación de tareas.
  • Colaboración interdepartamental y control de versiones.

Escalamiento y Seguridad de la Infraestructura de Localización

  • Escalamiento de despliegues multi-modelo en la nube e instalaciones locales (on-premises).
  • Seguridad, gestión de accesos y cifrado de datos.
  • Mejores prácticas de gobernanza para la adopción generalizada de LLM en la empresa.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos de aprendizaje automático (machine learning) y procesamiento de lenguaje natural (NLP).
  • Experiencia con Python o TypeScript para la integración de APIs.
  • Familiaridad con flujos de trabajo y herramientas de localización empresarial.

Público Objetivo

  • Ingenieros de IA y Procesamiento de Lenguaje Natural.
  • Gerentes de Tecnología de Localización.
  • Arquitectos de Software y Líderes de Ingeniería.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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