Le traduzioni AI capiscono tutti allo stesso modo?

Fonte: “Which Humans?”, Culture, Cognition & Coevolution Lab – Harvard University

L’intelligenza artificiale viene utilizzata quotidianamente per generare contenuti, assistere i clienti e produrre traduzioni automatiche sempre più fluide. Ma una domanda fondamentale, spesso ignorata, riguarda la reale capacità dell’AI di comprendere culture e lingue diverse. In altre parole: l’AI capisce davvero tutti allo stesso modo?

La ricerca “Which Humans?” dell’Università di Harvard offre una risposta chiara: no. La maggior parte dei modelli linguistici moderni è addestrata quasi esclusivamente su dati occidentali. Ciò significa che la qualità delle traduzioni e la capacità dell’AI di interpretare concetti complessi variano sensibilmente a seconda della cultura e della lingua di partenza.

Questo ha implicazioni enormi per tutte le aziende che comunicano con l’estero.

Perché l’AI non è universale

A differenza degli esseri umani, l’AI non costruisce significati sulla base dell’esperienza, bensì attraverso i dati con cui viene addestrata. E i dati non rappresentano il mondo in modo equilibrato. Secondo la ricerca di Harvard, tra il 70% e l’80% dei testi utilizzati per addestrare i modelli proviene da Nord America ed Europa occidentale.

La conseguenza è che l’AI sviluppa una comprensione molto più profonda delle lingue e delle strutture concettuali occidentali. Le lingue non indoeuropee sono invece rappresentate in percentuali molto basse, spesso inferiori al 5%, e in alcuni casi sotto l’1%. Questo rende più difficile per l’AI riconoscere sfumature culturali, idiomi, registri comunicativi e riferimenti impliciti tipici di quelle lingue.

Quando si utilizza la tecnologia per tradurre contenuti internazionali, questo squilibrio emerge chiaramente: l’AI produce risultati brillanti in ambito occidentale, ma meno affidabili quando esce dalla sua “zona dati” di comfort.

Il vero problema: traduzioni corrette ma culturalmente sbagliate

Le traduzioni automatiche generate dall’AI per lingue europee sono oggi estremamente fluide e coerenti. Il modello ha visto milioni di esempi e conosce bene le strutture comunicative coinvolte.

Le difficoltà emergono con lingue e culture lontane da quelle rappresentate nei dataset principali.

La perdita di accuratezza può arrivare anche al 30–40%, non tanto nel lessico o nella grammatica, quanto nella capacità dell’AI di interpretare il contesto culturale. Ciò che su carta appare “corretto” può risultare inappropriato, fuori registro o addirittura fuorviante nel mercato di destinazione.

È frequente che l’AI:

• occidentalizzi il tono, rendendolo troppo diretto rispetto alle norme comunicative locali;
• interpreti letteralmente idiomi che richiedono un significato figurato;
• riformuli concetti tecnici secondo categorie occidentali che non esistono nelle lingue target;
• selezioni parole che sono formalmente corrette ma non utilizzate nel settore specifco.

In questi casi, il problema non è la traduzione in sé, ma la mancanza di comprensione del contesto culturale, un limite strutturale dell’AI che nessun algoritmo può superare senza disporre di dati adeguati.

Perché questa dinamica è determinante per chi lavora con l’estero

Le aziende che operano in mercati esteri non stanno semplicemente traducendo testi: stanno trasferendo messaggi, valori, istruzioni, promesse e identità. Una traduzione culturalmente imprecisa può creare equivoci commerciali, problemi tecnici, incomprensioni contrattuali e, nel peggiore dei casi, danni all’immagine aziendale.

La ricerca “Which Humans?” evidenzia un aspetto cruciale: ogni cultura sviluppa i propri schemi di pensiero e i propri modi di interpretare il mondo. L’AI non ne tiene conto quando quei contesti non sono sufficientemente rappresentati nei dataset. È un limite invisibile, ma potentissimo.

Per le aziende ciò significa che una traduzione apparentemente “buona” potrebbe non essere affatto efficace. Un testo fluido non è necessariamente un testo corretto. Un messaggio comprensibile non è automaticamente un messaggio adeguato.

E questo vale soprattutto per i mercati asiatici, mediorientali, africani o sudamericani, dove i modelli comunicativi possono essere molto diversi da quelli europei.

L’approccio più sicuro: tecnologia e competenza umana insieme

L’obiettivo non è sostituire l’intelligenza artificiale, ma utilizzarla in modo consapevole. L’AI permette di velocizzare il lavoro, creare bozze rapide, semplificare la gestione dei contenuti. Ma la supervisione di un professionista umano resta indispensabile per evitare errori di tono, di contesto e di coerenza culturale.

Un approccio ibrido, in cui la traduzione automatica viene integrata con una revisione professionale, garantisce risultati rapidi ma accurati. È un modello sempre più diffuso, soprattutto nei settori tecnici, legali, medici e nel marketing internazionale, dove un errore può avere conseguenze significative.

Le aziende che riconoscono i limiti dell’AI e scelgono un sistema di controllo umano riescono a comunicare in modo più credibile, coerente e rispettoso delle culture con cui si confrontano.

Cosa ci insegna la ricerca “Which Humans?”

La lezione più importante del paper di Harvard è che non possiamo pensare all’AI come a uno strumento universale. Le sue performance dipendono dai dati, e i dati raccontano solo una parte dell’umanità. Per migliorare la qualità della comunicazione internazionale serve consapevolezza, attenzione ai bias culturali e una maggiore integrazione tra tecnologia e competenza umana.

Il futuro dell’AI sarà sicuramente più inclusivo, ma oggi è essenziale non attribuirle capacità che non possiede. L’AI non conosce il mondo: conosce i dati che il mondo le ha fornito. E per ora, questi dati parlano soprattutto occidentale.