A JotMe é escolhida pela precisão da tradução. Se você participa de reuniões em que uma informação crítica não pode ser traduzida errada — todo dia ou toda semana —, essa é a razão número um pela qual nossos clientes usam a JotMe.

Então por que tanta tradução com IA ainda deixa a desejar, mesmo usando inteligência artificial?

Neste artigo, quero ser transparente sobre como usamos os seus dados para entregar uma tradução precisa e sob medida para o seu trabalho.

Comecemos por um ponto importante: a maioria das ferramentas de tradução já entrega textos gramaticalmente corretos, ou seja, não estão necessariamente erradas. O que muita gente não percebe é que uma mesma frase pode ser traduzida de várias formas diferentes dependendo do contexto. Quando você sente que uma tradução ficou ruim, quase sempre é porque a IA não sabe o que você quer comunicar, nem o que o ouvinte já tem em mente.

Veja este exemplo:

"The model is hallucinating."

Sem contexto, "model" pode ser uma modelo de moda que está tendo alucinações depois de usar alguma substância, ou pode ser um modelo de IA gerando informações falsas. Em português, a palavra muda de gênero e de sentido conforme a leitura — "a modelo" ou "o modelo" —, e sem pistas não dá para saber qual é a certa.

Agora, se o tradutor de IA sabe que você vem trabalhando em um produto de IA e discutindo novos recursos de inteligência artificial, ele vai escolher corretamente o segundo sentido.

Esse é um exemplo simples. À medida que as conversas ficam mais complexas e envolvem mais informação, o problema fica muito mais difícil.

Entendido isso, vamos ao que interessa: como usamos os seus dados na JotMe para entregar uma tradução contextual e precisa.

Na JotMe existem dois tipos de tradução

A tradução da JotMe se divide, basicamente, em duas frentes.

1. Tradução ao vivo: legendas em tempo real e tradução de voz para voz.
2. Tradução de texto: transcrições, entrada de texto e chat.

Cada uma constrói o "contexto" de um jeito um pouco diferente.

Como a tradução ao vivo usa o seu contexto

Na tradução em tempo real, usamos as seguintes informações como contexto.

Perfil do usuário

Tudo o que sabemos sobre você a partir do momento em que você faz login. Para melhorar a precisão da tradução, nossos agentes de IA também podem pesquisar informações publicamente disponíveis sobre você na web.

Contexto operacional

O que você faz no trabalho. Ele é construído a partir de notas de reunião, mensagens do JotMe Chat, arquivos enviados e interações com a JotMe AI. Para usuários elegíveis, as conexões com Gmail, Outlook, Notion, Google Drive e Microsoft Teams criam um contexto operacional ainda mais rico.

Memória em tempo real

O que está sendo discutido durante a reunião; é atualizada continuamente conforme a conversa evolui.

Termos e jargões personalizados

Você adiciona a sua própria terminologia e jargão. Para usuários elegíveis, esses termos podem ser atualizados automaticamente a partir do contexto operacional.

Concatenação com a fala anterior

Incluímos um ou dois trechos traduzidos anteriores para que a tradução flua com naturalidade e a conversa não fique picotada.

Como a tradução de texto usa o seu contexto

A abordagem é a mesma. A diferença é que, no lugar da memória de fala em tempo real, ela usa a memória da conversa e as mensagens de chat anteriores.

O perfil do usuário e o contexto operacional funcionam exatamente como na tradução ao vivo. O que muda na tradução de texto são estes dois pontos.

Memória da conversa

A conversa de chat em andamento; é atualizada continuamente a cada mensagem.

Concatenação com os chats anteriores

Incluímos uma ou duas mensagens de chat anteriores para manter a coerência. Os termos e jargões personalizados também estão disponíveis aqui, assim como na tradução ao vivo.

A IA melhorou a tradução, mas ainda há uma lacuna

A IA melhorou muito a qualidade da tradução, mas ainda existe uma lacuna a preencher.

Como já dissemos, uma mesma frase pode ser traduzida de várias maneiras. Sem contexto suficiente, a IA não tem como saber com segurança qual é o sentido pretendido ou esperado.

Só que simplesmente fornecer mais contexto nem sempre é a resposta. Contexto em excesso pode piorar a qualidade — um problema muitas vezes chamado de context rot: com informação demais, o modelo acaba perdendo de vista as pistas que realmente importam.

Há também um trade-off de desempenho. A tradução ao vivo é um sistema em tempo real, e quanto mais contexto, mais lenta fica a geração. Em alguns testes nossos, o resultado levou mais de 30 segundos — inviável para uma conversa ao vivo.

Depois de muitos experimentos, chegamos a uma resposta: um atraso de cerca de 1 a 5 segundos. Nessa faixa, a maioria das pessoas sente que é natural e, ao mesmo tempo, há contexto suficiente para uma tradução de altíssima precisão.

Encontrar o equilíbrio certo entre contexto, velocidade e precisão é um dos principais problemas de pesquisa que estamos resolvendo na JotMe.

Vamos continuar investindo para entregar a tradução com IA mais precisa possível para o mundo dos negócios. Até a próxima.