Mentre Google voleva tradurre praticamente tutte le lingue del mondo, un informatico polacco in Germania aveva l'obiettivo di farne magari meno ma sicuramente meglio. Jarek Kutylowski, founder e ad di DeepL, non immaginava però che la sua intuizione sui neural network avrebbe sfidato i colossi di Mountain View. Oggi la sua azienda serve oltre 100mila clienti enterprise in 228 mercati internazionali con più di mille dipendenti. Una storia europea di successo nel campo dell'intelligenza artificiale che dimostra come la qualità possa battere la quantità."Siamo partiti con un altro progetto, un dizionario online, ma poi abbiamo avuto l'idea di DeepL", dice Kutylowski a Wired durante una videointervista dagli uffici tedeschi dell'azienda. "Abbiamo capito che i neural network stavano rivoluzionando il modo di fare traduzione automatica". La transizione a DeepL rappresenta uno dei cambi di passo più riusciti nel panorama tech europeo. Il momento dell'intuizione arriva nel 2017, quando Kutylowski decide di puntare tutto sulla traduzione automatica basata su reti neurali.Il background del fondatore è quello di un informatico puro, non di un linguista. "I miei insegnanti di francese a scuola non si sarebbero mai aspettati che nella mia vita avrei avuto a che fare con le lingue, soprattutto dal punto di vista professionale", dice non senza auto-ironia. Eppure proprio questa prospettiva tecnologica, unita alla sensibilità europea per il multilinguismo, si è rivelata la carta fondamentale. L'approccio di DeepL non si basa sull'intuizione linguistica ma sulla comprensione matematica dei pattern comunicativi.La scommessa più audace è stata competere direttamente da subito con Google e poi anche con Microsoft partendo da una piccola città tedesca. "È sempre stato uno spazio di competizione, c'erano i big tech all'inizio con le traduzioni", dice Kutylowski. "Ma ci siamo focalizzati sul business, sul lato ad alto valore". La strada si è rivelata quella giusta: anziché cercare di tradurre tutto per tutti, DeepL ha puntato sulla qualità per il mercato enterprise.Dal focus alla differenziazione europea"La traduzione lavora diversamente nel business, devi mettere più sforzo per arrivare a un risultato differente", continua il numero uno di DeepL. L'azienda ha sviluppato funzionalità specifiche per le esigenze aziendali: gestione del contesto aziendale, terminologie specialistiche, integrazioni enterprise. Non si tratta solo di tradurre frasi isolate ma di comprendere come un'azienda comunica. Lo stile e la "voce". Questo approccio ha permesso a DeepL di conquistare clienti nel settore finanziario, legale e sanitario.Il vantaggio europeo non è solo geografico ma soprattutto culturale. "Penso che capiamo meglio il problema delle lingue multiple", dice Kutylowski. "Riusciamo a interagire con i clienti meglio e più facilmente, quindi a costruire prodotti migliori". In un continente dove il multilinguismo è la norma, non l'eccezione, DeepL ha trovato il terreno fertile per crescere. Le startup europee in questo settore partono già con una sensibilità diversa rispetto alle controparti americane.L'azienda ha raggiunto la profittabilità "da un bel po'", come conferma il ceo, senza dover seguire il modello silicon valley di crescita bruciando capitali. "Seguiamo un modello in cui non si spendono tantissimi soldi come investimento, come invece accade in molte startup", dice. "Questo perché siamo in grado di essere efficienti nel mercato, attrarre i clienti ed essere profittevoli molto velocemente". Questo approccio sostenibile rappresenta un'alternativa al modello americano di scale-at-all-costs.Il modello economico si basa principalmente sul mercato business. "Adesso il mercato aziendale e professionale è per noi quello più rilevante economicamente", dice Kutylowski. Il mercato dei consumatori rimane importante come bacino "prosumer", ma la crescita economica arriva dalle aziende che utilizzano DeepL per le comunicazioni internazionali. La differenziazione dal modello freemium puro di Google Translate ha permesso di costruire una base di ricavi ricorrenti solida.L'innovazione tecnologica che fa la differenzaL'abbandono del modello "pivot inglese", cioè di usare l'inglese come lingua intermedia, rappresenta una delle innovazioni più significative di DeepL. "I nuovi modelli non sono più pivot con l'inglese", dice Kutylowski, cioè fanno una traduzione diretta ad esempio italiano-polacco senza passare per l'inglese. "Eliminare questa lingua intermedia aiuta molto perché non si perdono più informazioni come si perdevano a ogni salto da lingua a lingua". Questa architettura diretta migliora sensibilmente la qualità delle traduzioni tra lingue non anglofone di famiglie diverse.La tecnologia di DeepL si basa su uno dei cluster di supercomputer più veloci al mondo, come dice l'azienda. La piattaforma unisce reti neurali sofisticate alla tecnologia LLM per offrire tempi di risposta molto rapidi. Nonostante budget inferiori rispetto ai giganti americani, l'azienda riesce a competere puntando sulla specializzazione. La sfida è mantenere l'innovazione con risorse limitate rispetto a Google e Microsoft.Il linguaggio comune del team non è linguistico ma tecnologico: "Matematica, computer science, AI", dice Kutylowski. "Se vogliamo veramente guardare bene, le AI sono principalmente dei problemi tecnologici". La componente linguistica rimane importante per capire le esigenze dei clienti, ma l'approccio è fondamentalmente ingegneristico. Questa visione tecnica permette di affrontare la traduzione come un problema computazionale da risolvere con eleganza matematica.L'evoluzione da traduzione testuale a DeepL Voice, lanciato a novembre 2024, rappresenta l'espansione naturale della piattaforma. Il prodotto offre traduzione vocale per riunioni online e conversazioni in presenza. "Vogliamo diventare fornitori globali per i nostri clienti di tutto quel che ha a che fare con il linguaggio", dice Kutylowski. L'obiettivo è coprire tutte le modalità di comunicazione aziendale: testo, voce e le altre tecnologie del futuro.Il mercato italiano e le resistenze all'adozioneCome tutte le aziende ben strutturate, DeepL si muove sulla base di dati di mercato. Come quelli commissionati con questa ricerca YouGov condotta da DeepL in Italia a marzo su oltre mille dipendenti e manager, che rivela informazioni interessanti sull'adozione dell'AI linguistica nel nostro Paese. Il 60% dei professionisti italiani si sente più sicuro nell'usare lingue straniere grazie all'AI, ma il 52% non ha mai utilizzato strumenti di traduzione automatica. Le resistenze principali riguardano l'accuratezza (37%) e la fiducia nei risultati (44%). Un gap di consapevolezza che, commenta Kutylowski, rappresenta al tempo stesso "una sfida e un'opportunità di crescita".Il divario generazionale emerge chiaramente: il 49% degli under 45 considera le difficoltà linguistiche un limite al potenziale globale aziendale, contro il 44% degli over 45. I manager utilizzano lingue straniere sul lavoro nel 49% dei casi, contro il 26% degli altri dipendenti. "Per noi è una questione esistenziale, non di espansione come per gli americani", dice Kutylowski riguardo al rapporto europeo con le lingue. Il multilinguismo in Europa non è un'opportunità di crescita ma una necessità di sopravvivenza commerciale.La percezione della qualità rimane il fattore critico per l'adozione enterprise. DeepL ha costruito la sua reputazione proprio sulla precisione superiore rispetto ai concorrenti. "I modelli general purpose non fanno lavori fatti bene", dice il ceo, riferendosi alla competizione con ChatGPT e altri LLM generalisti. La specializzazione nella traduzione permette di offrire risultati più affidabili per usi professionali critici.La privacy rappresenta un differenziatore competitivo crescente. "Il GDPR è molto importante, in Germania e nel resto d'Europa", dice Kutylowski. L'azienda ha fatto della conformità europea un punto di forza commerciale, attirando clienti che maneggiano dati sensibili. Istituti finanziari, studi legali e aziende sanitarie scelgono DeepL anche per le garanzie sulla localizzazione dei dati in Europa.Geopolitica e visione futuraCi sono anche altri fattori, come le guerre commerciali con i dazi, che potrebbero avere un impatto diretto (in realtà lo stanno già avendo) nel Vecchio continente. Tuttavia, le tensioni geopolitiche globali non preoccupano Kutylowski, che mantiene un ottimismo pragmatico. "Sono ottimista: l'economia globale troverà altri modi per collaborare e quindi bisogno di aiuto per comunicare e tradurre tra i confini", dice. I flussi commerciali si riorganizzano ma non si fermano: più Cina-Europa, meno USA-Cina, sempre più necessità di traduzione. Le guerre commerciali paradossalmente aumentano il bisogno di strumenti linguistici per navigare nuovi equilibri.La sfida principale per il futuro rimane tecnica: "Raggiungere un livello di qualità delle traduzioni, a livello di quello dei linguaggi più "grandi", per tutte le coppie linguistiche", dice il numero uno di DeepL. Tradurre dall'inglese al tedesco senza errori è diverso dal tradurre dal tedesco al polacco. L'obiettivo è portare tutte le combinazioni linguistiche allo stesso livello qualitativo. Le lingue asiatiche rappresentano la frontiera più complessa: "I molti livelli di formalità del giapponese rendono le cose complicate: impossibile rendere molte sfumature in altre lingue europee, ad esempio".Ma ci sono anche altre aree di business. L'espansione oltre la traduzione pura è già iniziata con DeepL Write Pro, assistente di scrittura basato su AI. "Vogliamo diventare una piattaforma per gestire le cose connesse al linguaggio", dice Kutylowski. La visione è trasformare DeepL da traduttore a piattaforma completa per la comunicazione aziendale multilingue. Un'ambizione che, se realizzata, potrebbe ridefinire la posizione dell'azienda e creare un modo diverso di intendere il rapporto tra tecnologia e linguaggio nel business globale.