La pregunta clave sobre la IA en la traducción es qué contenido se debe asignar a la IA y cuál debe seguir a cargo de personas. La traducción automática y los grandes modelos de lenguaje ya gestionan una gran parte de la traducción empresarial de manera efectiva. Sin embargo, gestionan ciertos contenidos de forma deficiente, por lo que la decisión se basa más en cómo distribuir el contenido entre estas herramientas que en decidir si adoptarlas o no.
La traducción automática ya es la norma en la producción. La posedición de traducción automática pasó de ocuparse del 26 % del trabajo en 2022 a casi el 46 % en 2024, y el 62,6 % de los proveedores de servicios lingüísticos ahora gestionan más del 30 % de sus proyectos de esta manera (Nimdzi, 2025).
Este artículo te ofrece una guía para tomar la decisión: qué significan en realidad los términos, en qué casos un motor neuronal supera a un modelo general como ChatGPT, cómo distribuir el contenido según el riesgo, cómo la traducción automática falla y cómo detectarlo, y en qué casos sigue siendo imprescindible la intervención humana. Se basa en la experiencia de nuestros equipos, que realizan esta labor a diario.
Resumen
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Traducción automática y traducción con IA: lo que en realidad significan estos términos
La traducción automática es un software que traduce textos de forma automática. La traducción con IA es un término más amplio que abarca tanto los motores neuronales diseñados para un propósito específico como los grandes modelos de lenguaje de uso general. Aunque ambos conceptos se superponen, no son intercambiables, y la diferencia determina qué tareas confiar a cada uno.
Es conveniente conocer las cuatro categorías de las que oirás hablar:
- Traducción automática basada en reglas: los primeros sistemas seguían una gramática programada a mano; el resultado era un texto poco natural.
- Traducción automática estadística (SMT): se basa en la probabilidad a partir de grandes corpus bilingües; es mejor, pero le falta fluidez.
- Traducción automática neuronal (NMT): aprendizaje profundo que analiza la oración completa; es el motor detrás de las versiones actuales de DeepL y Google Translate.
- Grandes modelos de lenguaje (LLM): modelos de uso general, como ChatGPT, que pueden traducir, entre muchas otras tareas.
Hoy en día, la mayor parte de la traducción automática empresarial se basa en motores neuronales, y cada vez es más habitual que se usen grandes modelos de lenguaje (LLM) de forma complementaria. Identificar cuál de estas opciones está detrás de un resultado concreto es el primer paso para saber con seguridad cuándo son una opción segura.
¿ChatGPT es traducción automática?
No exactamente. ChatGPT es un gran modelo de lenguaje de uso general que puede traducir como una más de sus muchas tareas, mientras que un motor de traducción automática específico está diseñado de forma exclusiva para esa función. Esta distinción es importante en cuanto a la coherencia, la terminología y los idiomas que maneja bien cada uno.
La tecnología de traducción pasó de los sistemas basados en reglas a modelos estadísticos y, luego, a la traducción automática neuronal, que analiza el contexto de oraciones completas y suena mucho más natural. Los grandes modelos de lenguaje son la última novedad: entrenados en conjuntos de datos enormes y diversos, abarcan una amplia gama de temas y se adaptan a instrucciones sobre el tono y el estilo.
Esa flexibilidad resulta muy útil para la redacción de borradores y para textos con mucho contexto. Un modelo general está diseñado para muchas tareas, en lugar de estar creado para la traducción en particular, por lo que los profesionales siguen mostrándose cautelosos a la hora de adoptarlo: menos del 14 % de los traductores profesionales afirman usar ChatGPT para tareas de traducción. La conclusión honesta es que ChatGPT es una herramienta eficaz para un primer borrador, pero que aún necesita revisión antes de llegar a un lector.
Tobias Wiesner, director ejecutivo de nuestra sucursal alemana, se pasa el día ayudando a los clientes a determinar cómo aplicar la IA en sus contenidos. Según Tobias, el problema suele comenzar con la suposición de que la herramienta piensa por sí sola.
| «El error más común es pensar que la IA funciona sin que haya que dedicarle tiempo, energía y reflexión». Tobias Wiesner |
NMT frente a LLM: qué IA usar para cada tarea
Un motor neuronal diseñado para un propósito específico (NMT) destaca por la coherencia, el control de terminología y la estabilidad de los resultados. Un gran modelo de lenguaje (LLM) de uso general destaca por su gestión del contexto, la flexibilidad en el tono y su capacidad para seguir instrucciones precisas. La mayoría de los flujos de trabajo de producción usan ambos, según el tipo de tarea.
| Dimensión | Motor de traducción automática neuronal (NMT) | LLM de uso general (p. ej., ChatGPT) |
|---|---|---|
| Coherencia | resultados estables y sistemáticos | puede variar para el mismo texto de partida |
| Control de terminología | eficaz con un motor entrenado o un glosario | débil si no obtiene instrucciones precisas |
| Gestión del contexto | enfocado en oraciones y segmentos | contexto más amplio del documento |
| Flexibilidad en el tono y el estilo | limitada | sigue las instrucciones |
| Idiomas con recursos limitados | depende de los datos de entrenamiento | a menudo más débil, mayor riesgo de alucinaciones |
| Cuándo usarlo | contenido estable y de gran volumen | borradores, textos flexibles o con mucho contexto |
La conclusión práctica: considera la «traducción con IA» como dos herramientas distintas. Envía el contenido estable y de gran volumen a un motor neuronal con un glosario, y utiliza un LLM cuando la flexibilidad y el contexto sean importantes y un humano se encargue de revisar el resultado.
Cuándo usar la traducción automática y cuándo evitarla
Usa la traducción automática cuando la velocidad y el volumen sean más importantes que la calidad y evita la traducción automática sin revisión cuando un error pueda costar dinero o poner en riesgo la seguridad, el cumplimiento normativo o la confianza en la marca.
Cuándo cobra sentido la traducción automática
La traducción automática es la opción adecuada cuando el objetivo es la comprensión y el alcance. Los casos más destacados:
- Conocimiento y documentación interna para que el personal multilingüe pueda leer las políticas y los informes de la empresa con rapidez.
- Contenido repetitivo de gran volumen, como las preguntas frecuentes y las fichas de productos en las que la traducción humana completa no resultaría rentable.
- Comprensión rápida, cuando un equipo necesita echar un vistazo rápido a investigaciones en otros idiomas o material de la competencia.
- Contenido que, de otro modo, no se traduciría ya que la alternativa sería dejarlo todo en un solo idioma.
Imagina que una empresa fabrica algo y ofrece a miles de operarios de planta un acceso rápido a políticas de seguridad actualizadas en su propio idioma. La perfección en la redacción es menos importante que hacer llegar el mensaje correcto de inmediato.
Cuándo la traducción automática sin revisión no es la mejor opción
Evita la traducción automática sin revisión para contenido orientado al cliente, de carácter normativo, contenido especializado o contenido creativo. Los riesgos:
- Textos publicitarios y de marca, donde el tono y la persuasión tienen peso comercial y requieren transcreación en lugar de traducción.
- Documentos legales y contratos, donde una sola cláusula mal traducida puede suponer un cambio en la responsabilidad.
- Documentación médica y técnica, donde la precisión es una cuestión de seguridad. Este es el ámbito de la traducción médica y la traducción técnica.
- Cualquier contenido persuasivo o reputacional, como comunicaciones con inversores o de prensa.
Un eslogan ilustra bien el problema. Una máquina puede generar una versión en el idioma de destino que sea correcta a nivel gramatical pero que no tenga impacto, o que transmita un mensaje distorsionado en el mercado. El texto se lee bien, y el problema pasa desapercibido hasta que lo ve un hablante nativo.
Según la experiencia de Tobias, es aquí donde la posedición llega a su límite: editar un borrador generado por una máquina hasta alcanzar un nivel creativo puede llevar más tiempo que empezar desde cero.
| «Si el cliente espera un trabajo creativo, la posedición no te servirá de nada, porque en ese caso es más rápido traducir desde cero». Tobias |
Cómo distribuir tu contenido: tabla de decisiones
Lo más práctico es distribuir el contenido según el riesgo y el valor, la traducción automática sin revisión para trabajos de bajo riesgo, la MTPE para contenido empresarial importante, y la traducción humana para material normativo y fundamental para la marca, en lugar de tratar todos los archivos por igual.
| Tipo de contenido | Se asigna a | Nivel de calidad | Motivo |
|---|---|---|---|
| Documentos internos, contenido generado por el usuario, textos solo para comprensión general | traducción automática sin revisión | legible, con la precisión suficiente como para entender | velocidad y volumen, bajo riesgo |
| Asistencia técnica, descripciones de producto, base de conocimientos | MTPE (ISO 18587) | terminología precisa y coherente | importante pero de gran volumen; una persona edita el borrador |
| Marketing, campañas, marca | traducción humana / transcreación | en línea con la marca y adaptado a la cultura local | la persuasión y el tono conllevan riesgo comercial |
| Legal, médico, técnico, normativo | traducción humana (ISO 17100) | preciso, fácil de hacer seguimiento, conforme a la normativa | un error conlleva consecuencias legales o de seguridad |
Detrás de esa tabla hay dos normativas. La ISO 17100 cubre la traducción humana con un revisor independiente; la ISO 18587 cubre la posedición humana completa del resultado de la traducción automática. En AdHoc Translations, cumplimos con ambas, por lo que cada nivel se lleva a cabo siguiendo un proceso definido en lugar de hacerlo lo mejor que podemos.
Un ejemplo práctico: cómo distribuir el contenido de una empresa
Aquí está la tabla aplicada a un inventario real. Tomemos como ejemplo una tienda de moda de tamaño medio que usa un CMS y un PIM, y que publica en varios mercados europeos.
| Su contenido | Volumen / cadencia | Se asigna a | Motivo |
|---|---|---|---|
| Fichas de productos, fichas técnicas | alto, diario | MTPE | el volumen y la repetición; la terminología debe mantenerse coherente |
| Reseñas de clientes que aparecen en el sitio web | alto, continuo | Traducción automática sin revisión | la legibilidad y la intención son suficientes; la velocidad importa |
| Centro de ayuda y preguntas frecuentes | medio, actualizaciones periódicas | MTPE | importante pero repetitivo; la memoria crece con el tiempo |
| Páginas de campañas de temporada, texto principal | bajo, alto riesgo | traducción humana / transcreación | la persuasión y la voz de marca conllevan un riesgo comercial |
| Términos, política de devoluciones, cumplimiento normativo | bajo, alto riesgo | traducción humana (ISO 17100) | un error conlleva un riesgo legal |
La mayor parte del volumen se destina a la traducción automática y a la MTPE, mientras que el trabajo humano se centra en las áreas de mayor riesgo. El coste combinado por palabra disminuye sin comprometer la calidad donde más importa. Si deseas conocer más sobre los precios, consulta nuestro artículo sobre cuánto cuesta una traducción profesional.
Por qué falla la traducción automática y cómo detectarla
Los errores peligrosos son aquellos que no se detectan ni aparentan ser un error a simple vista, por lo que conocer los patrones específicos es la clave para que un revisor los detecte antes de que se publiquen. Una primera lectura fluida no es señal de calidad.
| Tipo de error | Cómo se ve | Por qué sucede | Cómo detectarlo |
|---|---|---|---|
| Terminología inconsistente | el mismo término traducido de tres maneras distintas en un mismo documento | sin glosario obligatorio; variabilidad del LLM | una base terminológica y un control de coherencia en los términos más importantes |
| Traducción incorrecta hecha con toda seguridad | se lee perfectamente, pero significa lo contrario (un «no» omitido, mg en lugar de mcg) | fluidez priorizada frente a precisión | revisión bilingüe de segmentos de alto riesgo |
| Alucinación | contenido añadido que no está en el texto de origen | el modelo que llena huecos, pares de idiomas con escasez de datos | una revisión de completitud en relación al texto de origen |
| Falta de registro o tono | gramaticalmente correcto, formalidad o voz de marca incorrecta | registro y tono predeterminados del modelo, sin control de estilo | revisión local en el mercado |
| Errores en números, fechas, unidades | formato decimal, de moneda o de fecha incorrecto | gestión de la configuración regional | QA centrado en las cifras |
Esta es la razón por la que la tabla de distribución envía el contenido de alto riesgo a revisión humana. Un poseditor o revisor se encarga de detectar los errores que la máquina no puede ver en su propio resultado, lo cual es un trabajo muy distinto al de pulir el texto.
Por qué la preparación para la IA depende de cómo ya trabajas
Que la traducción con IA funcione para ti depende menos de la herramienta y más de la experiencia con la que ya cuente tu sistema de localización. Una empresa que cuente con memorias de traducción, terminología acordada, procesos definidos y personas responsables de la calidad puede poner en marcha la IA con rapidez. En cambio, una empresa que no cuente con eso, debe primero construir la base.
Tobias plantea este cambio como una cuestión de roles más que de conocimiento: la IA redefine el trabajo diario del lingüista, que pasa de traducir desde cero a preparar recursos, gestionar la terminología y poseditar.
| «La IA cambia lo que hacen los lingüistas, no lo que saben». Tobias |
Esa transición es lo que los equipos suelen subestimar. Él cree que un buen resultado depende del trabajo que se invierte en torno a la herramienta.
| «No todo el mundo entiende que no basta con introducir el contenido para obtener el mejor resultado. Hay mucho trabajo detrás: trabajo lingüístico y gestión de procesos». Tobias |
Tobias es directo con los clientes cuando su planteamiento aún no está listo, porque prometer más de lo que se puede cumplir no le sirve a nadie.
| «No tiene sentido venderle a alguien un Lamborghini y luego entregarle un monopatín». Tobias |
En la práctica, hay que tener en cuenta algunas cosas antes de que la traducción con IA cobre sentido. Considera esto como una lista de preparación:
- Recursos lingüísticos. Memorias de traducción y una base terminológicapara que el motor reutilice la redacción aprobada y los términos coherentes. Cuando todavía no cuentes con estos recursos, se puede alinear el contenido aprobado ya disponible para crearlos.
- Contenido suficiente en el idioma. La IA necesita material del que aprender; un idioma con poco contenido previo ofrece resultados menos eficientes.
- Un público y un tono conocidos. El registro varía según el mercado, por lo que se debe definir el estilo adecuado en lugar de darlo por sentado.
- Una expectativa de calidad realista. La posedición se adapta a traducciones buenas y funcionales; el trabajo creativo de verdad se traduce mejor desde cero.
- La preparación del idioma varía. El trabajo de posedición varía según el idioma: algunos, como el danés, solo necesitan una edición ligera, mientras que otros, como el polaco, requieren mucho más trabajo.
No hace falta tener todo listo antes de empezar. Centralizar las solicitudes, añadir las herramientas adecuadas y crear una memoria a partir del contenido existente permite que un equipo con menos experiencia avance, y cada paso hace que el siguiente paso en materia de IA sea más seguro.
Cómo evaluar la calidad de la traducción con IA
Evalúa el resultado de la IA en función de la completitud, la terminología, la fluidez y la adecuación al objetivo, y considera las puntuaciones automatizadas como señales, no como un visto bueno para publicar.
Una primera revisión práctica, antes de cualquier métrica:
- Completitud: nada omitido ni fusionado; a veces la IA omite o fusiona oraciones.
- Terminología: términos aprobados y nombres de productos usados de manera consistente, gracias a una buena gestión terminológica.
- Fluidez y tono: que suene natural para el público objetivo, como si lo hubiera escrito un hablante nativo.
- Adaptación cultural: modismos, ejemplos y referencias que se pueden aplicar al mercado.
Los compradores también oyen hablar sobre los métodos de puntuación. BLEU evalúa en qué medida el resultado coincide con una traducción de referencia, y TER cuenta las correcciones necesarias para alcanzar un nivel profesional.
Una métrica de producción más útil es el tiempo de edición, es decir, el tiempo que necesita un lingüista para llevar un segmento a un nivel de calidad humana (Traducido, 2026). Los modelos de estimación de calidad más recientes van más allá: clasifican previamente los segmentos en posedición ligera o posedición completa antes de que intervenga una persona (Frontiers in Artificial Intelligence, 2025).
Todas estas métricas miden similitud o esfuerzo. Ninguna te dice si el texto es seguro para publicarlo, por eso los contenidos de alto riesgo siguen recayendo en una persona.
La cuestión de la seguridad y los datos que la mayoría de las guías omiten
Antes de pasar contenido por cualquier herramienta de IA, verifica a dónde va la información, porque pegar contenido confidencial o normativo en un modelo público puede suponer un incumplimiento de las condiciones según las que operas.
Estas cuatro verificaciones resuelven la mayor parte:
- Dónde se procesa y almacena el contenido, y si esa ubicación se adapta a tus obligaciones de cumplimiento normativo.
- Si tu contenido entrena el modelo, lo que puede revelar material no publicado o de carácter confidencial.
- Si hay un registro de auditoría, para que puedas demostrar cómo se generó una traducción si se te solicita.
- Quién tiene acceso, y si los proyectos sensibles están separados del uso general.
Un equipo de finanzas que pega resultados no publicados en un chatbot para clientes con el fin de obtener una traducción rápida es el tipo de atajo que crea un gran problema. Un flujo de trabajo controlado existe precisamente para que la velocidad no comprometa la confidencialidad.
Integración de la traducción con IA en tus sistemas actuales
El valor de la traducción con IA se nota cuando se ejecuta dentro de tu CMS o PIM actual, no como un paso aparte de copiar y pegar, de modo que el contenido entra y sale sin necesidad de intervención manual.
Es en el flujo de trabajo de copiar y pegar donde se pierde tiempo y calidad. El contenido se exporta, se pega en una herramienta, se vuelve a pegar y se reformatea para cada idioma, y cada paso manual es una oportunidad para que se generen errores e inconsistencias entre versiones.
La alternativa alineada es una capa de integración entre tus sistemas y tu proveedor. Nuestra herramienta SmartConnect conecta un CMS, un PIM o un sistema de compra con nosotros para que el contenido se transfiera de forma automática, lo que elimina los pasos de exportación e importación y los errores que vienen con ellos.
El proceso de distribución también necesita una gestión clara: quién aprueba, cómo se mantienen la terminología y la memoria de traducción, y quién se encarga de la revisión. Nuestro portal de clientes SmartDesk concentra todo en un solo lugar, donde los idiomas, el proceso de distribución, el estado y la terminología de cada proyecto están visibles y se gestionan de forma organizada, en lugar de quedar dispersos por el correo electrónico.
Traducción automática dentro del editor CAT: un segmento del texto de origen en inglés con su traducción al español y una puntuación de estimación de calidad de 84. El motor usado aquí es Phrase Language AI (NextMT), seleccionado para el par de idiomas de forma automática. La puntuación indica cuánto trabajo de posedición debe esperar un revisor antes de que el texto quede listo para publicarse.
El mismo segmento del texto de origen traducido al alemán, con una puntuación de 92 con un motor diferente (Phrase Language AI, DeepL) seleccionado para este par de idiomas de forma automática. Una puntuación más alta significa menos trabajo de posedición, por lo que la elección del motor se hace por idioma en lugar de una sola vez para todo el proyecto.
El mismo segmento traducido al danés, con una puntuación de 69. La puntuación más baja muestra por qué el trabajo de posedición varía según el idioma: la misma oración en inglés necesita más trabajo humano en algunos idiomas de destino que en otros, incluso dentro de un mismo proyecto.
Cómo abordamos la traducción automática y la IA en AdHoc Translations
Usamos la traducción automática y la IA cuando es adecuado, combinadas con la revisión humana donde la calidad es importante, y gestionamos todo el proceso a través de controles documentados en lugar de hacerlo de forma improvisada.
Llevamos haciendo esto desde 1990, con más de 5500 lingüistas que trabajan en su lengua materna en más de 99 idiomas, y oficinas en el norte y oeste de Europa, India y EE. UU. Nos respaldamos en las personas, los procesos y la tecnología para mantener una calidad consistente a medida que aumenta el volumen.
Hay varios aspectos que definen cómo gestionamos el trabajo asistido por IA:
- Trabajamos con varios motores y Phrase Language AI, y elegimos el más adecuado para cada caso de uso en lugar de apostar por una sola herramienta;
- contamos con las certificaciones ISO 17100 e ISO 18587, por lo que tanto la traducción humana como la posedición se llevan a cabo siguiendo una normativa bien definida; y
- nuestros equipos de proyecto se encargan de que la terminología y la memoria de traducción se mantengan coherentes tanto en la traducción automática como en la humana, para que la calidad se mantenga en todos los mercados.
Si quieres distribuir tu propio contenido entre la combinación adecuada de traducción automática, la posedición de traducción automática y la traducción humana, descubre cómo podemos ayudarte con tu ecosistema de contenidos.
Preguntas frecuentes sobre la traducción automática y la IA
¿ChatGPT es una herramienta de traducción automática?
ChatGPT puede traducir, pero es un gran modelo de lenguaje de uso general, no un motor de traducción automática específico. Genera borradores fluidos y se adapta a las instrucciones, aunque es menos eficaz en cuanto a la coherencia y el control terminológico que un motor neuronal diseñado específicamente para eso. Para uso empresarial, considéralo una herramienta para crear un primer borrador que necesita revisión, no un motor de producción.
¿Cuál es la diferencia entre la traducción automática y la traducción con IA?
La traducción automática es la función de traducir textos de forma automática. La traducción con IA es un término más amplio que ahora abarca tanto motores neuronales diseñados para un propósito específico como grandes modelos de lenguaje de uso general. Toda traducción con IA es traducción automática, pero no todas funcionan igual, por eso es importante el tipo de motor.
¿Cuándo no deberías usar la traducción automática?
Evita la traducción automática sin revisión para contenido normativo, legal, médico, fundamental para la marca y creativo, donde un error puede conllevar consecuencias legales, de seguridad o en la reputación. Estos contenidos necesitan traducción humana o, en el caso de las campañas, transcreación. La traducción automática con posedición a veces puede funcionar para contenido importante pero de menor riesgo.
¿La traducción automática es lo mismo que una herramienta CAT?
No. La traducción automática genera la traducción de forma automática, mientras que una herramienta de traducción asistida por ordenador (CAT) es el entorno en el que trabaja un lingüista humano, con memoria de traducción, terminología y controles de calidad. Un lingüista puede poseditar el resultado de la traducción automática dentro de una herramienta CAT, pero ambas herramientas hacen trabajos diferentes.
¿La traducción automática puede encargarse de traducir contenido especializado o técnico?
A veces, con posedición, un motor entrenado y un glosario aprobado; pero la traducción automática sin revisión puede ser arriesgada para trabajos técnicos, médicos o legales de alto riesgo. El enfoque seguro es enviar el contenido especializado a un lingüista experto en la materia, o asignar la posedición según la norma ISO 18587 siempre que el riesgo lo permita.
¿El uso de la traducción con IA pone en riesgo mis datos?
Puede ocurrir, en los casos en que el contenido pasa por una herramienta pública que almacena o entrena el modelo con el texto que pegas. Antes de usar cualquier herramienta de traducción con IA, comprueba dónde se procesa la información, si se usa para entrenar el modelo y si eso se adapta a tus obligaciones de cumplimiento normativo. Un flujo de trabajo controlado evita que el contenido confidencial acabe en modelos públicos.
Los datos estructurados de preguntas frecuentes (JSON-LD) se muestran directamente en la respuesta del chat, no están incrustados aquí. Las preguntas frecuentes anteriores permanecen visibles en el cuerpo de la página.
Fuentes
- Nimdzi Insights. The MTPE Efficiency Gap and 2025 survey data on machine translation post-editing adoption. (La brecha de eficiencia de la MTPE y los datos de la encuesta de 2025 sobre la adopción de la posedición de la traducción automática). 2025. nimdzi.com.
- Mordor Intelligence. Machine Translation Market size and forecast, 2025–2030. (Tamaño y previsión del mercado de traducción automática, 2025–2030). 2025. mordorintelligence.com.
- Translated. Machine Translation in 2026: An Honest Assessment. 2026, for Time to Edit (TTE). (Traducción automática en 2026: una evaluación honesta. 2026, para Time to Edit [TTE]). translated.com.
- Frontiers in Artificial Intelligence. Quality estimation models for machine translation post-editing. (Modelos de estimación de calidad para la posedición de la traducción automática). 2025.
- ISO 17100:2015 (Translation services. Requirements for translation services) (Servicios de traducción. Requisitos para los servicios de traducción). Organización Internacional de Normalización. iso.org.
- ISO 18587:2017 (Translation services. Post-editing of machine translation output. Requirements) (Servicios de traducción. Posedición de la salida de traducción automática. Requisitos). Organización Internacional de Normalización. iso.org.