Intervista a Martin Bächtold, CEO di TTN Translation Network e inventore del TermBoy
Ginevra, luglio 2026
Da oltre trent’anni Martin Bächtold sviluppa a Ginevra tecnologie per la traduzione. Con il TermBoy ha creato un agente IA che costruisce, uniforma e pubblica sul web la terminologia specialistica in modo autonomo – e che, quasi per inciso, rende le aziende visibili nelle risposte di ChatGPT, Claude e Gemini. Una conversazione su insalata di parole, metro campione e chatbot affamati.
Come è arrivato a programmare banche dati terminologiche?
Ho studiato e lavorato nella Silicon Valley. Tornato a Ginevra, ho programmato il primo server per lo scambio di traduzioni via modem. Funzionava in modo completamente automatico e le traduzioni diventarono così molto più economiche. Ma quando le controllai, mi si rizzarono i capelli.
Perché?
All’epoca non esistevano ancora banche dati terminologiche e i traduttori traducevano i termini tecnici a loro piacimento. Quando tre traduttori lavoravano a un manuale di mille pagine su una centrale telefonica, ci ritrovavamo con quattro o cinque termini per uno stesso oggetto. Da far impazzire i lettori.
Perché un linguaggio uniforme è così importante?
Senza linguaggio si può costruire al massimo un nido d’uccello – con il linguaggio si può costruire Versailles. I termini però devono essere concordati tra gli artigiani, altrimenti finisce come con la torre di Babele.
Nel Medioevo, nella piccola Svizzera avevamo circa 280 unità di lunghezza diverse. Il commercio ne risultava estremamente difficile e, fino alla metà del XIX secolo, le carestie falcidiavano regolarmente la parte più povera della popolazione. Nel 1799 fu poi depositato a Parigi il metro campione. Fu una delle pietre angolari di una vera e propria esplosione della produttività: solo l’unificazione delle unità di misura e delle norme permise a commercio e benessere di crescere. Norme uniformi e un linguaggio uniforme sono il fondamento della prosperità economica.
Perché le traduzioni con l’IA funzionano spesso così male?
Prima è arrivato DeepL nel 2017, poi ChatGPT nel 2022 – entrambi traducono in fretta e praticamente gratis. Molti clienti con grandi cataloghi online si sono lasciati inizialmente abbagliare dalla qualità: le traduzioni erano formulate in modo seducente, ma sbagliate da cima a fondo. In ogni sistema di gestione dei contenuti è stato integrato un pulsante – «Traduci con DeepL» – e per pochi centesimi arrivava la traduzione che un tempo costava centinaia di franchi.
DeepL e ChatGPT, però, traducono come i traduttori dei primi anni Novanta: i termini sono inventati liberamente e cambiano a ogni testo – un’enorme insalata di parole. Quando i clienti ordinavano, ricevevano il prodotto sbagliato; il personale di vendita perdeva la visione d’insieme. Molte aziende sono tornate alla traduzione classica, ma spesso era già troppo tardi: il tarlo si era insinuato ovunque.
Perché ha inventato il TermBoy?
Tra la lingua di un traduttore e quella parlata in un’officina o in una fabbrica c’è un abisso. Prendiamo un laboratorio di orologeria o una carrozzeria: il traduttore nel suo ufficio non ha idea di come si parli lì – e quando consegna il suo testo, gli specialisti si mettono le mani nei capelli.
Abbiamo quindi costruito un sistema che raccoglie i termini sui siti web dei clienti, li integra con immagini, testi di esempio, riferimenti a norme e Wikipedia nonché esempi d’uso, e memorizza tutto in una banca dati. Ogni testo da tradurre viene passato al setaccio da un’IA alla ricerca di nuovi termini. Se compaiono termini non ancora definiti, vengono inviati via WhatsApp o e-mail a uno specialista per la convalida. Il TermBoy fa da ponte tra l’officina e l’ufficio del traduttore.
Tutti i traduttori lavorano oggi con i cosiddetti CAT tool, che integrano memorie di traduzione e banche dati terminologiche; possono così accedere direttamente ai termini. Con questo sistema i termini tecnici si uniformano con pochissimo sforzo – e ne beneficia un intero settore: apprendisti, docenti, traduttori, vendita, assicurazioni e clienti.
Come può il TermBoy migliorare la visibilità presso l’intelligenza artificiale?
È stato un effetto zero-shot – un effetto che all’inizio non era affatto voluto. Abbiamo pubblicato i termini e i link nel file sitemap e all’improvviso è stato come dare da mangiare ai piccioni: i chatbot si sono radunati in gruppo e si sono contesi i termini come uccelli affamati.
Quando poi abbiamo fatto traduzioni automatiche, abbiamo visto che i bot accedono al TermBoy e usano i termini nelle loro risposte. È tutto ancora in fase sperimentale, ma partiamo dal presupposto che le associazioni professionali e i clienti con una vasta gamma di prodotti ne trarranno un enorme beneficio. Quando tutti usano gli stessi termini, tutto diventa più semplice – e fila liscio come l’olio.
Quanto costa il TermBoy?
Meno di quanto molti pensino: cinque centesimi per termine e versione linguistica per la creazione, poi un centesimo all’anno in abbonamento. Una banca dati con 10’000 termini in quattro lingue costa quindi, esclusa l’installazione, circa 2’000 franchi per la creazione e 400 franchi all’anno – costi di calcolo IA, esercizio, backup e manutenzione compresi. Costruita a mano, la stessa banca dati arriverebbe a quasi 400’000 franchi. La terminologia uniforme diventa così per la prima volta accessibile anche a PMI e associazioni.
Come viene impostato il TermBoy?
Il TermBoy viene configurato individualmente per ogni cliente. Nel settore automobilistico o orologiero l’IA raccoglie foto adatte e illustra il termine in modo che si capisca subito di cosa si tratta. Nel settore finanziario è più complicato: cosa si vuole mostrare – una banconota? Qui sono decisivi la definizione, le frasi di esempio e i rimandi.
Alcuni clienti desiderano inoltre che i loro prodotti siano inseriti nella banca dati con un’immagine e che ne vengano riassunte le caratteristiche. Associazioni, ONG o gruppi d’interesse vogliono invece delimitare i propri temi specialistici con definizioni precise, affinché l’IA possa farsi un’idea il più concreta possibile delle loro istanze – e riprodurle correttamente nelle risposte. Nella fase di impostazione stabiliamo quindi insieme quali fonti fanno testo, quali campi contiene una scheda e chi approva le voci.
Ci si può davvero fidare dei termini di un’IA?
Fidarsi ciecamente no – per questo il TermBoy calcola per ogni voce un codice di affidabilità, basato sulla frequenza e sulla coerenza con cui un termine viene usato nelle fonti. Se l’affidabilità è inferiore all’80 per cento, la voce viene inviata automaticamente via SMS, WhatsApp o e-mail a uno specialista del cliente, che verifica, corregge e approva. La macchina fa il lavoro di routine, l’essere umano ha l’ultima parola – proprio come nel principio dei quattro occhi con cui traduciamo da decenni.
E dove restano i dati?
In Svizzera. La banca terminologica gira sui nostri server a Ginevra e siamo certificati ISO 27001 per la sicurezza delle informazioni – oltre a ISO 9001 e ISO 17100 per i servizi di traduzione. Per la ricerca impieghiamo modelli di IA, ma il controllo sulla banca dati resta al cliente: è la sua terminologia.
Dove sarà la terminologia specialistica tra cinque anni?
Spero: là dove sono le unità di misura dal metro campione in poi. Ogni settore si accorda sui propri termini, li pubblica in forma leggibile dalle macchine, e persone e macchine attingono alle stesse definizioni. L’IA accelera enormemente questa evoluzione, perché rende per la prima volta la terminologia alla portata di tutti. Chi mette ordine nel proprio universo terminologico adesso, tra cinque anni avrà voce in capitolo – chi non lo fa verrà semplicemente ignorato dai chatbot.
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