{"id":6831,"date":"2025-07-03T13:00:00","date_gmt":"2025-07-03T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/?p=6831"},"modified":"2025-07-02T21:13:52","modified_gmt":"2025-07-02T19:13:52","slug":"deepl-la-startup-europea-dellai-che-ha-sfidato-google-nella-traduzione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/2025\/07\/03\/deepl-la-startup-europea-dellai-che-ha-sfidato-google-nella-traduzione\/","title":{"rendered":"DeepL, la startup europea dell’AI che ha sfidato Google nella traduzione"},"content":{"rendered":"\n

L’ad racconta a\u00a0Wired<\/em>\u00a0come una piccola azienda europea sia riuscita a competere con Google e Microsoft nel campo dell’intelligenza artificiale linguistica, puntando su qualit\u00e0, privacy e una visione della comunicazione globale diversa dagli altri<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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<\/strong>, non immaginava per\u00f2 che la sua intuizione sui neural network<\/a> avrebbe sfidato i colossi di Mountain View. Oggi la sua azienda<\/a> serve oltre 100mila clienti enterprise in 228 mercati internazionali con pi\u00f9 di mille dipendenti. Una storia europea di successo nel campo dell’intelligenza artificiale<\/a> che dimostra come la qualit\u00e0 possa battere la quantit\u00e0<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

“Siamo partiti con un altro progetto, un dizionario online, ma poi abbiamo avuto l’idea di DeepL<\/em>“, dice Kutylowski a Wired<\/em> durante una videointervista<\/strong> dagli uffici tedeschi dell’azienda. “Abbiamo capito che i neural network stavano rivoluzionando il modo di fare traduzione automatica<\/em>“. La transizione a DeepL rappresenta uno dei cambi di passo pi\u00f9 riusciti nel panorama tech europeo. Il momento dell’intuizione arriva nel 2017<\/strong>, quando Kutylowski decide di puntare tutto sulla traduzione automatica basata su reti neurali.<\/p>\n\n\n\n

Il background del fondatore \u00e8 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<\/em>“, dice non senza auto-ironia. Eppure proprio questa prospettiva tecnologica, unita alla sensibilit\u00e0 europea per il multilinguismo<\/strong>, si \u00e8 rivelata la carta fondamentale. L’approccio di DeepL non si basa sull’intuizione linguistica ma sulla comprensione matematica dei pattern comunicativi.<\/p>\n\n\n\n

La scommessa pi\u00f9 audace \u00e8 stata competere direttamente da subito con Google e poi anche con Microsoft<\/strong> partendo da una piccola citt\u00e0 tedesca. “\u00c8 sempre stato uno spazio di competizione, c’erano i big tech all’inizio con le traduzioni<\/em>“, dice Kutylowski. “Ma ci siamo focalizzati sul business, sul lato ad alto valore<\/em>“. La strada si \u00e8 rivelata quella giusta<\/strong>: anzich\u00e9 cercare di tradurre tutto per tutti, DeepL ha puntato sulla qualit\u00e0 per il mercato enterprise.<\/p>\n\n\n\n

Dal focus alla differenziazione europea<\/h2>\n\n\n\n

“La traduzione lavora diversamente nel business, devi mettere pi\u00f9 sforzo per arrivare a un risultato differente<\/em>“, continua il numero uno di DeepL. L’azienda ha sviluppato funzionalit\u00e0 specifiche per le esigenze aziendali<\/strong>: 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.<\/p>\n\n\n\n

Il vantaggio europeo non \u00e8 solo geografico ma soprattutto culturale<\/strong>. “Penso che capiamo meglio il problema delle lingue multiple<\/em>“, dice Kutylowski. “Riusciamo a interagire con i clienti meglio e pi\u00f9 facilmente, quindi a costruire prodotti migliori<\/em>“. In un continente dove il multilinguismo \u00e8 la norma, non l’eccezione, DeepL ha trovato il terreno fertile per crescere<\/strong>. Le startup europee in questo settore partono gi\u00e0 con una sensibilit\u00e0 diversa rispetto alle controparti americane.<\/p>\n\n\n\n

L’azienda ha raggiunto la profittabilit\u00e0 “da un bel po’<\/em>“, come conferma il ceo, senza dover seguire il modello silicon valley di crescita bruciando capitali<\/strong>. “Seguiamo un modello in cui non si spendono tantissimi soldi come investimento, come invece accade in molte startup<\/em>“, dice. “Questo perch\u00e9 siamo in grado di essere efficienti nel mercato, attrarre i clienti ed essere profittevoli molto velocemente<\/em>“. Questo approccio sostenibile rappresenta un’alternativa al modello americano di scale-at-all-costs<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Il modello economico si basa principalmente sul mercato business. “Adesso il mercato aziendale e professionale \u00e8 per noi quello pi\u00f9 rilevante economicamente<\/em>“, dice Kutylowski. Il mercato dei consumatori rimane importante come bacino “prosumer”<\/strong>, ma la crescita economica arriva dalle aziende che utilizzano DeepL per le comunicazioni internazionali<\/strong>. La differenziazione dal modello freemium puro di Google Translate ha permesso di costruire una base di ricavi ricorrenti solida.<\/p>\n\n\n\n

L’innovazione tecnologica che fa la differenza<\/h2>\n\n\n\n

L’abbandono del modello “pivot inglese”, cio\u00e8 di usare l’inglese come lingua intermedia, rappresenta una delle innovazioni pi\u00f9 significative di DeepL<\/strong>. “I nuovi modelli non sono pi\u00f9 pivot con l’inglese<\/em>“, dice Kutylowski, cio\u00e8 fanno una traduzione diretta ad esempio italiano-polacco senza passare per l’inglese. “Eliminare questa lingua intermedia aiuta molto perch\u00e9 non si perdono pi\u00f9 informazioni come si perdevano a ogni salto da lingua a lingua<\/em>“. Questa architettura diretta migliora sensibilmente la qualit\u00e0 delle traduzioni<\/strong> tra lingue non anglofone di famiglie diverse.<\/p>\n\n\n\n

La tecnologia di DeepL si basa su uno dei cluster di supercomputer pi\u00f9 veloci al mondo<\/strong>, 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<\/strong>, l’azienda riesce a competere puntando sulla specializzazione. La sfida \u00e8 mantenere l’innovazione con risorse limitate rispetto a Google e Microsoft.<\/p>\n\n\n\n

Il linguaggio comune del team non \u00e8 linguistico ma tecnologico: “Matematica, computer science, AI<\/em>“, dice Kutylowski. “Se vogliamo veramente guardare bene, le AI sono principalmente dei problemi tecnologici<\/em>“. La componente linguistica rimane importante per capire le esigenze dei clienti, ma l’approccio \u00e8 fondamentalmente ingegneristico<\/strong>. Questa visione tecnica permette di affrontare la traduzione come un problema computazionale da risolvere con eleganza matematica.<\/p>\n\n\n\n

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<\/strong>. “Vogliamo diventare fornitori globali per i nostri clienti di tutto quel che ha a che fare con il linguaggio<\/em>“, dice Kutylowski. L’obiettivo \u00e8 coprire tutte le modalit\u00e0 di comunicazione aziendale: testo, voce e le altre tecnologie del futuro.<\/p>\n\n\n\n

Il mercato italiano e le resistenze all’adozione<\/h2>\n\n\n\n

Come 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<\/strong>, che rivela informazioni interessanti sull’adozione dell’AI linguistica nel nostro Paese. Il 60% dei professionisti italiani si sente pi\u00f9 sicuro nell’usare lingue straniere grazie all’AI, ma il 52% non ha mai utilizzato strumenti di traduzione automatica<\/strong>. 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’opportunit\u00e0 di crescita”.<\/p>\n\n\n\n

Il divario generazionale emerge chiaramente: il 49% degli under 45 considera le difficolt\u00e0 linguistiche un limite<\/strong> 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 \u00e8 una questione esistenziale, non di espansione come per gli americani<\/em>“, dice Kutylowski riguardo al rapporto europeo con le lingue<\/strong>. Il multilinguismo in Europa non \u00e8 un’opportunit\u00e0 di crescita ma una necessit\u00e0 di sopravvivenza commerciale.<\/p>\n\n\n\n

La percezione della qualit\u00e0 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<\/em>“, dice il ceo, riferendosi alla competizione con ChatGPT e altri LLM generalisti<\/strong>. La specializzazione nella traduzione permette di offrire risultati pi\u00f9 affidabili per usi professionali critici.<\/p>\n\n\n\n

a privacy rappresenta un differenziatore competitivo crescente. “Il GDPR \u00e8 molto importante, in Germania e nel resto d’Europa<\/em>“, dice Kutylowski. L’azienda ha fatto della conformit\u00e0 europea un punto di forza commerciale<\/strong>, 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.<\/p>\n\n\n\n

Geopolitica e visione futura<\/h2>\n\n\n\n

Ci sono anche altri fattori, come le guerre commerciali con i dazi, che potrebbero avere un impatto diretto (in realt\u00e0 lo stanno gi\u00e0 avendo) nel Vecchio continente. Tuttavia, le tensioni geopolitiche globali non preoccupano Kutylowski, che mantiene un ottimismo pragmatico<\/strong>. “Sono ottimista: l’economia globale trover\u00e0 altri modi per collaborare e quindi bisogno di aiuto per comunicare e tradurre tra i confini<\/em>“, dice. I flussi commerciali si riorganizzano ma non si fermano: pi\u00f9 Cina-Europa, meno USA-Cina<\/strong>, sempre pi\u00f9 necessit\u00e0 di traduzione. Le guerre commerciali paradossalmente aumentano il bisogno di strumenti linguistici per navigare nuovi equilibri.<\/p>\n\n\n\n

La sfida principale per il futuro rimane tecnica: “Raggiungere un livello di qualit\u00e0 delle traduzioni, a livello di quello dei linguaggi pi\u00f9 “grandi”, per tutte le coppie linguistiche<\/em>“, dice il numero uno di DeepL. Tradurre dall’inglese al tedesco senza errori \u00e8 diverso dal tradurre dal tedesco al polacco<\/strong>. L’obiettivo \u00e8 portare tutte le combinazioni linguistiche allo stesso livello qualitativo. Le lingue asiatiche rappresentano la frontiera pi\u00f9 complessa: “I molti livelli di formalit\u00e0 del giapponese rendono le cose complicate: impossibile rendere molte sfumature in altre lingue europee, ad esempio<\/em>“.<\/p>\n\n\n\n

Ma ci sono anche altre aree di business. L’espansione oltre la traduzione pura \u00e8 gi\u00e0 iniziata con DeepL Write Pro<\/strong>, assistente di scrittura basato su AI. “Vogliamo diventare una piattaforma per gestire le cose connesse al linguaggio<\/em>“, dice Kutylowski. La visione \u00e8 trasformare DeepL da traduttore a piattaforma completa per la comunicazione aziendale multilingue<\/strong>. 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.<\/p>\n\n\n\n

Riproduzione: Wired.it<\/em><\/p>\n\n\n

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