Herramientas de traducción automática: ¿Qué software deberías probar (y usar) en 2025?

Cómo han evolucionado las herramientas de traducción automática a lo largo de los años

La traducción automática ha recorrido un largo camino desde sus inicios, evolucionando a través de diferentes fases, cada una con sus altibajos. Exploremos los diversos tipos de tecnología de MT, incluyendo la traducción automática basada en reglas, estadística y neuronal (neuronal machine translation), en esta visión general.

Herramientas de traducción automática basadas en reglas

La forma más temprana de traducción automática desarrollada en la década de 1960, la traducción automática basada en reglas (RBMT), se basaba en un gran conjunto de reglas lingüísticas predefinidas que ayudaban al software a transferir el significado de un texto entre idiomas. Tenía una calidad general baja y requería agregar reglas de idioma manualmente, lo que hacía necesario realizar una cantidad significativa de posedición de traducción automática.

Motores de traducción automática estadística

La traducción automática estadística (SMT), pionera en la década de 1990, construye un modelo estadístico de las relaciones entre palabras, frases y oraciones en un texto dado. Aplica el modelo a un segundo idioma para convertir esos elementos al nuevo idioma. De este modo, mejora la traducción automática basada en reglas pero comparte muchos de los mismos problemas.

Sistemas de traducción automática neuronal

Desde que Google introdujo la “revolución neuronal de la traducción automática” en 2016, los resultados de traducción automática han mejorado significativamente en calidad, consistencia y ganancias de productividad. Gracias a la traducción automática neuronal (NMT, del inglés Neuronal Machine Translation), los algoritmos ahora pueden generar traducciones tan precisas que van más allá de ser solo «suficientemente buenas», alcanzando en muchos casos la paridad humana en traducción.

Las herramientas de traducción automática neuronal emplean redes neuronales artificiales para procesar y traducir texto aprendiendo de extensos conjuntos de datos multilingües. La mayoría de los proveedores de software de traducción automática de hoy en día dependen de la traducción automática neuronal, ya que ofrece traducciones más matizadas y la flexibilidad para agregar nuevos pares de idiomas, lo que les permite aprender y mejorar con el uso creciente.

Grandes modelos de lenguaje

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) pueden verse como el siguiente paso evolutivo más allá de la traducción automática neuronal. Donde los enfoques anteriores de MT luchaban por capturar el contexto o requerían una extensa posedición, los LLMs sobresalen en la comprensión de matices, referencias culturales y terminología específica de dominio.

Al entrenar en enormes conjuntos de datos multilingües, incluyendo texto no paralelo, los modelos de lenguaje producen traducciones más precisas y sensibles al contexto que se integran sin problemas en diversos flujos de trabajo de localización, desde textos de marketing global hasta documentación técnica. También habilitan la adaptación de contenido sobre la marcha y la integración multimodal, traduciendo no solo texto, sino también imágenes o contenido de voz que lo acompañan.

A medida que estos modelos se vuelven más avanzados, las consideraciones éticas, como la mitigación de sesgos, la transparencia y los derechos de propiedad intelectual, siguen siendo críticas, pero los modelos de lenguaje representan una nueva fase poderosa en la traducción automática, expandiendo lo que el procesamiento automatizado del lenguaje puede lograr.

¿Por qué usar herramientas de traducción automática?

La introducción de las herramientas de traducción automática modernas basadas en aprendizaje neuronal ha elevado la traducción automática a un activo esencial en la traducción empresarial.

Veamos más de cerca los 3 beneficios principales del software de traducción automática:

• Mayor velocidad y volumen
• Accesibilidad mejorada
• Costos reducidos

Mayor velocidad y volumen

Con las mejoras continuas en los algoritmos de aprendizaje automático y hardware, el software de traducción automática se está volviendo aún más rápido y eficiente. No solo es capaz de traducir millones de palabras casi instantáneamente, sino que también está mejorando día a día a medida que se traduce más contenido.

Para proyectos de alto volumen, el software de traducción automática no solo maneja el volumen a velocidad, sino que también puede integrarse con otras plataformas de software, como sistemas de gestión de contenido o traducción, para organizar ese contenido. Esto ayuda a mantener la estructura y el significado del contenido al traducirlo a múltiples idiomas.

Accesibilidad mejorada

La mayoría de las aplicaciones de traducción automática ofrecen soporte para hasta 100 idiomas (y algunas de ellas incluso más). Esto significa que las traducciones pueden ser entregadas simultáneamente a múltiples mercados objetivo, creando una situación beneficiosa tanto para las empresas como para los clientes.

Al romper las barreras del idioma y mejorar la experiencia del cliente, el MT ha hecho que el contenido, los productos y los servicios sean más accesibles para los compradores potenciales en todo el mundo. Este alcance expandido también permite a las empresas aumentar su cuota de mercado y aumentar sus ganancias.

Costos más bajos

La combinación de un alto rendimiento de velocidad y la capacidad de seleccionar entre pares de idiomas existentes que cubren docenas de combinaciones significa que el software de traducción automática puede reducir los costos de traducción, incluso cuando los traductores humanos aún pueden estar realizando la posedición.

En pocas palabras, las herramientas de traducción automática inician el proceso de traducción proporcionando un resultado inicial, los traductores humanos luego pasan a participar para refinar las traducciones, asegurando que capturen el significado del contenido original y lo adapten para la audiencia objetivo en una región específica.

Para optimizar esto aún más, los sistemas automatizados de puntuación de calidad, como Phrase QPS, pueden ser valiosos. Estos sistemas evalúan la calidad de la traducción en una escala estandarizada, proporcionando información útil sobre el rendimiento del contenido. Esto permite a los lingüistas identificar eficientemente los problemas y enfocar sus esfuerzos donde más se necesitan, mejorando la productividad general.

La puntuación de calidad automatizada también permite flujos de trabajo más inteligentes. El contenido puede ser categorizado automáticamente por su nivel de calidad, asegurando que solo las traducciones de alta calidad avancen, mientras que los segmentos que requieren más refinamiento se dirigen a la posedición. Este enfoque no solo mejora la eficiencia, sino que también asegura consistencia y alineación con los estándares de la marca, ayudando a las empresas a mantener su reputación global mientras optimizan costos.

¿Cuál es el mejor software de traducción automática?

Dado el potencial de innovación en la traducción automática neuronal, los gigantes tecnológicos globales han estado interrumpiendo cada vez más la industria del idioma a lo largo de los años, lo que plantea una pregunta importante: ¿Cuál es el mejor software de traducción automática en el mercado y qué lo distingue del resto?

Por mucho que el panorama del software de traducción automática evolucione rápidamente, no hay una respuesta única: El mejor software de traducción automática se decide en función de tus requisitos específicos de traducción. Incluso la creencia ampliamente sostenida de que los sistemas de «Neuronal Machine Translation» ofrecen traducciones de alta calidad tiene sus propias complejidades y limitaciones.

Factores clave a considerar al evaluar el software de traducción automática:

Google Translate

Prácticamente no hay nadie que no haya oído hablar de Google Translate. Integrado en casi todos los productos de Google, puede lograr resultados de alta calidad, no solo para los pares de idiomas más comunes, sino también para aquellos menos hablados.

Google Translate proporciona una interfaz de usuario (UI) simple para la traducción en línea en tiempo real © Google Translate

Google Translate se lanzó en 2006, pero realmente ganó prominencia en 2016, cuando Google dio un salto significativo al pasar de un sistema estadístico basado en frases a un sistema de traducción automática neuronal. Esto marcó el nacimiento de Google Neural Machine Translation (GNMT), mejorando significativamente la calidad de la traducción

De hecho, fue un doble salto. La primera parte implicó abandonar el paradigma estadístico, que aún estaba vinculado a la traducción palabra por palabra y carecía de contexto. Las redes neuronales recurrentes o RNN, por sus siglas en inglés, son una forma específica de redes neuronales utilizadas para codificar y decodificar oraciones que han mejorado significativamente su capacidad para entender el contexto, resultando en traducciones mucho más fluidas.

Mientras que otros procesos de traducción automática ya estaban utilizando redes neuronales artificiales, la verdadera innovación radicó en la introducción del llamado “mecanismo de atención” o Transformer.

Este enfoque permite al sistema traducir oraciones largas sin sacrificar el contexto y la calidad. A diferencia de las RNN, que recopilan información de cada parte de una oración y pueden ser costosas computacionalmente, una capa de atención puede centrarse en los aspectos más críticos del texto fuente, independientemente de la longitud de la oración.

Con soporte para más de 100 idiomas y una interfaz sencilla, es una herramienta versátil para necesidades básicas de traducción. Sin embargo, puede tener dificultades para mantener la precisión contextual en contenido largo o complejo y carece de opciones de personalización avanzadas para dominios específicos.

La poderosa API de Google Cloud ofrece funcionalidad adicional, como importar y exportar traducciones en herramientas de traducción asistida por computadora. Más caracteres y funciones están disponibles en las versiones de pago, que ofrecen funciones como crear modelos de traducción definidos por el usuario utilizando Google AutoML, permitiendo a los usuarios entrenar el motor de Google con sus propios datos bilingües.

Sin embargo, la versión gratuita está limitada a funcionalidades básicas, lo que la hace menos adecuada para casos de uso empresarial de alto riesgo o matizados, y con un sistema abierto como este, siempre vale la pena considerar la seguridad general, especialmente si tiene la necesidad de traducir información sensible o confidencial de la empresa.

DeepL

DeepL se lanzó en 2017, originalmente como una forma de desarrollar aún más Linguee, una base de datos de traducciones humanas. Los ingenieros de la empresa con sede en Alemania aplicaron la última técnica de aprendizaje profundo (de ahí el nombre de la empresa) para obtener un software de traducción automática de última generación entrenando los modelos con los datos de Linguee.

Deepl tiene una reputación por producir traducciones de alta calidad, particularmente en ciertos pares de idiomas. Ofrece opciones de personalización como preferencias de terminología y ajustes de tono, lo que mejora la usabilidad. Los resultados son muy similares a los de Google Translate

DeepL Translator ofrece una herramienta de software de traducción automática gratuita para integración en el ecosistema de Windows/iOS. El soporte de idiomas es más limitado que el de algunos competidores, con un total de 33 idiomas (a partir de 2024), haciendo clic en CTRL+C dos veces, o traduciendo documentos completos de Word y PowerPoint usando arrastrar y soltar.

Además, tanto en la interfaz web como en la aplicación independiente, puedes personalizar las traducciones «forzando» la terminología para pares de idiomas seleccionados. Ya en la versión gratuita, los usuarios pueden decidir usar terminología específica (corporativa) en su traducción para ciertos pares de idiomas simplemente cambiando un interruptor. De esta manera, DeepL aborda una de las debilidades de la traducción automática que mencionamos antes—la precisión.

Una función de terminología más amplia y sin límites está disponible en la versión Pro (de pago) de DeepL, junto con otras configuraciones, como la opción de hacer que el texto objetivo sea más formal o informal (algo que puede tener un gran impacto en el tono de voz en idiomas como el alemán o el italiano). Si bien su versión Pro también ofrece características valiosas como cifrado de datos, una integración de herramientas CAT y opciones de terminología más extensas, carece de la capacidad de entrenar modelos personalizados con datos propietarios, una limitación para organizaciones con necesidades específicas de dominio.

A pesar de sus puntos fuertes, DeepL carece de una memoria de traducción, por lo que cada pieza de contenido adicional se trata como un nuevo archivo, lo que puede llevar a problemas si necesitas traducir grandes volúmenes de contenido. DeepL también depende de un único motor de traducción automática, por lo que sus respuestas pueden ser limitadas y puede tener dificultades para igualar la calidad de otras herramientas, especialmente en idiomas menos utilizados.

SYSTRAN Translate

SYSTRAN, un pionero en traducción automática desde 1968, ofrece soluciones robustas impulsadas por traducción automática neuronal pura (PNMT).

Su herramienta gratuita de traducción automática, SYSTRAN translate, permite a los usuarios traducir texto “en movimiento” en más de 140 combinaciones de idiomas, confiando en el poder de la comunidad de código abierto. “Código abierto” significa que no hay limitaciones en el código fuente, lo que permite más libertad creativa y facilita la agilidad tecnológica. Proporciona una plataforma flexible e innovadora. Sin embargo, su interfaz y opciones de personalización pueden parecer anticuadas en comparación con herramientas más nuevas.

Entre los grandes actores en el campo de la traducción, SYSTRAN es el único que comparte su conocimiento y se beneficia de cooperar con OpenNMT, un ecosistema de código abierto para traducción automática neuronal y aprendizaje de secuencias neuronales. Este mismo motor, fundado por SYSTRAN en diciembre de 2016, junto con Harvard NLP, ya se ha utilizado con éxito en muchas aplicaciones de investigación y corporativas.

Mientras que los suscriptores de pago pueden beneficiarse de características avanzadas como entrenamiento de modelos personalizados, SYSTRAN puede requerir más configuración y experiencia para lograr resultados óptimos. Destaca en contenido técnico o estructurado, pero puede ser menos efectivo para traducciones creativas o contextualmente matizadas.

SYSTRAN también es una de las pocas empresas que no solo habla sobre NMT para cada aspecto del ciclo de traducción. Define su propio modelo como traducción híbrida, combinando traducción automática basada en reglas y estadística para garantizar:

• Traducciones predecibles y consistentes
• Cumplimiento con la terminología corporativa
• Usabilidad fuera de dominio
• Alto rendimiento
• Aprendizaje de los corpus mono y multilingües existentes con costos de personalización mínimos, etc.

Microsoft Translator

Microsoft Translator funciona con 90 idiomas y se integra sin problemas en el ecosistema de Microsoft, lo que lo hace conveniente para las organizaciones que ya utilizan Office, Teams o LinkedIn. Se basa en la tecnología de red neuronal más nueva con un modelo basado en atención.

Microsoft lanzó oficialmente Translator en 2009, pero el producto ganó más relevancia y ha sido actualizado en los últimos años. Hoy, también está disponible como una aplicación móvil independiente para iPhones y dispositivos Android.

Una característica interesante en la versión gratuita de Microsoft Translator es la traducción de expresiones de uso frecuente relevantes para la vida diaria. Los usuarios pueden traducir rápidamente preguntas y afirmaciones comunes para conversaciones con un solo clic. La aplicación también admite la traducción de señales de tráfico a través del reconocimiento de imágenes.

Para aquellos que buscan integrar la tecnología de traducción de Microsoft en sus flujos de trabajo de traducción a través de una suscripción de pago, las ofertas son extensas. Además de la traducción de texto «estándar», con Azure Cognitive Services Translator, es posible traducir documentos completos, utilizar una API REST y aprovechar los Contenedores de IA. Lo más importante es que permite la personalización de la traducción automática.

Según Microsoft, con alrededor de 10 mil frases traducidas de manera bilingüe (origen y meta), es posible mejorar los modelos de traducción para adaptarse mejor a las necesidades del cliente.

Aunque sus capacidades de integración y opciones de personalización son fuertes, su calidad de traducción puede no siempre coincidir con herramientas especializadas como DeepL o Phrase Portal para ciertos pares de idiomas. Además, su dependencia del ecosistema de Microsoft puede limitar su atractivo para las empresas que utilizan flujos de trabajo no de Microsoft. Es más adecuado para casos de uso generales, pero menos ideal para contenido de nicho o altamente técnico.

Amazon Translate

Amazon Translate, otro sistema de traducción automática en línea de una gran empresa tecnológica, relativamente reciente al haber sido lanzado en 2017, ofrece capacidades de traducción robustas a través de AWS. Dada la respaldo de su empresa matriz, no es sorprendente que Amazon Translate haya logrado resultados notables en el corto tiempo desde su lanzamiento. Los usuarios que buscan una solución gratuita podrían sentirse decepcionados, sin embargo: Para usar el motor de traducción automática de Amazon, necesitas una cuenta de AWS.

Con una cuenta de AWS, obtienes dos millones de caracteres gratuitos por mes—y la gama de funcionalidades ofrecidas por este sistema de traducción automática neuronal es enorme:

• Personalización (terminología y datos paralelos)
• Terminología de codificación
• Traducción por lotes (Amazon S3), etc.

Si bien su soporte para la personalización y los datos paralelos es valioso, su dependencia de una cuenta de AWS y de la estructura de precios puede ser una barrera para organizaciones más pequeñas.

La herramienta es más adecuada para proyectos empresariales de alto volumen, pero puede requerir una inversión adicional en experiencia para aprovechar completamente su potencial. Su calidad en pares de idiomas menos comunes y traducciones específicas de dominio puede variar en comparación con otras soluciones líderes en traducción automática.

Phrase Portal

Por supuesto, sería un despiste no incluir una de nuestras propias soluciones en la lista.

Phrase Portal está diseñado como una solución de traducción de autoservicio que tiene como objetivo brindar capacidades de traducción seguras y bajo demanda a equipos en toda una organización.

Construido para integrarse con varios motores de traducción automática (entre los que se incluyen DeepL, Google y modelos basados en LLM), selecciona automáticamente el motor más adecuado según el par de idiomas y el dominio, lo que lo convierte en una opción flexible para una amplia gama de necesidades de traducción.

La interfaz de Phrase Portal es fácil de usar y accesible para no especialistas, permitiendo a los empleados en por ejemplo marketing, recursos humanos o departamentos legales traducir contenido sin depender de equipos de localización.

Gracias a su integración con memorias de traducción, glosarios y perfiles de MT personalizados, puede adaptar las necesidades de cada departamento con traducciones personalizadas, o incluso portales personalizados, mantener la coherencia de la marca y la terminología preferida para cada departamento en varios idiomas.

En el ámbito de la seguridad, Phrase Portal se centra en medidas de nivel empresarial, incluyendo protección de datos y acceso controlado de usuarios, lo que puede ser crucial para organizaciones que manejan información sensible y buscan evitar los riesgos asociados con herramientas de MT abiertas y públicas. La plataforma puede manejar una variedad de tipos de archivos, permitiendo a los usuarios traducir documentos cotidianos de manera rápida y segura.

El énfasis de Phrase Portal en la seguridad, la integración y la terminología consistente lo convierte en un fuerte contendiente, particularmente para organizaciones que manejan información sensible. Los equipos más pequeños o aquellos con requisitos de traducción mínimos pueden encontrar que su conjunto de características es más de lo que necesitan.

Phrase Portal ofrece un ecosistema más rico y controles más avanzados que pueden optimizar flujos de trabajo multilingües a gran escala, especialmente en comparación con herramientas más simples y económicas. En última instancia, su idoneidad depende de la complejidad de las necesidades de su organización y del valor que se le dé a la seguridad y personalización a nivel empresarial.

¿Qué pasa con ChatGPT?

También necesitamos mencionar el ChatGPT de OpenAI en la conversación sobre las mejores soluciones para la traducción automatizada, especialmente dado cuánto interés ha estado atrayendo la IA generativa recientemente.

Si bien no necesariamente se construyó con la traducción en mente, las aplicaciones similares a GPT pueden realizar fácilmente tareas relacionadas con el lenguaje y son una alternativa viable y atractiva a las soluciones de traducción automática más establecidas mencionadas anteriormente.

De hecho, GPT-4o (y otras soluciones basadas en modelos de lenguaje como Claude 3 Opus, PaLM2 Text Unicorn o el propio Gemini Pro 1.5 de Google, entre otros) funcionan tan bien como las soluciones de traducción automática. En algunas combinaciones de dominios y pares de idiomas, incluso pueden superar a la traducción automática. Hoy en día, la traducción facilitada por modelos de lenguaje se está convirtiendo rápidamente en parte del panorama de servicios lingüísticos.

Al igual que en los casos mencionados anteriormente, las aplicaciones similares a GPT tienen sus pros y contras, que las empresas deben sopesar cuidadosamente al considerar soluciones de traducción automatizada:

• La traducción automatizada basada en modelos de lenguaje es más barata que la traducción automática tradicional,
• Sin embargo, también es significativamente más lenta que la traducción automática tradicional, lo que la hace menos adecuada para escenarios donde se necesitan capacidades de traducción en tiempo real
• Al igual que la traducción automática, los modelos de lenguaje ofrecen potencial de personalización a través del uso de técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG) o la ingeniería de prompts

Elegir la herramienta de traducción automática adecuada para tus necesidades

Esta visión general muestra que, aunque casi todos los desarrolladores de traducción automática se han movido hacia la traducción automática neuronal, cada proveedor ha seguido su propio camino.

Por un lado, está la estrategia de alcanzar una audiencia más amplia con una herramienta completamente gratuita y fácil de usar. Por otro lado, algunos proveedores ofrecen más opciones de personalización orientadas a adaptar la herramienta a tus necesidades específicas.

Reconociendo que cada proveedor tiene sus fortalezas y debilidades, está claro que no hay un software de traducción automática único y mejor, ni una solución única para todos.

Esto te ayudará a encontrar la combinación adecuada de motores de traducción automática para satisfacer tus necesidades de traducción específicas. Sin embargo, solo puedes desbloquear todo el potencial de la traducción automática cuando puedes acceder y usar todas las herramientas en un solo lugar. Gracias a un sistema de gestión de traducción basado en la nube sistema de gestión de traducción, esto ahora está bien al alcance de tu mano.

Aprovecha al máximo el software de traducción automática con la Phrase Localization Platform

Cuando las empresas necesitan utilizar la traducción automática a gran escala, necesitan tecnología que pueda proporcionarles lo mejor de ambos mundos: eficiencia y calidad.

Si bien el Phrase TMS ya era una solución poderosa, utilizar capacidades adicionales de la plataforma como Phrase Portal permite a las organizaciones ampliar el alcance de sus iniciativas multilingües mientras mantienen una supervisión central y seguridad a nivel empresarial.

Totalmente integrado en Phrase TMS, las avanzadas capacidades de gestión de MT que vienen con Phrase Language AI te permiten:

• Comenzar a traducir de inmediato sin tiempo ni esfuerzo de desarrollador utilizando motores de MT totalmente gestionados de proveedores líderes como Google, Amazon, DeepL o Microsoft.
• Agrega cualquiera de los más de 30 motores genéricos y personalizados compatibles manualmente si alguna vez prefieres usar un motor de MT específico.
• Amplía la MT de alta calidad a todos los empleados La poderosa API de Phrase Language AI te permite escalar el valor de MT con acceso seguro a la traducción automática aprobada por la empresa a nivel corporativo. 
• Disfruta de traducción automática ilimitada para flujos de trabajo de posedición para que los lingüistas puedan trabajar de manera más eficiente.
• Trabaja con la mejor herramienta, auto-seleccionada en función de los idiomas a traducir y del tipo de contenido.
• Filtra automáticamente el contenido que no debería ser traducido por máquina.
• Delegar pruebas de calidad, evaluación legal y de seguridad, configuración y pago de motores de traducción automática a expertos dedicados en traducción automática del equipo de Phrase.
• Aprovecha tus memorias de traducción para aumentar la calidad de la traducción hasta en un 50% con Phrase NextMT—el primer motor de MT listo para TMS.
• Asegúrate de que los motores de MT usen tu terminología preferida con la inflexión morfológica correcta—reduciendo el esfuerzo de posedición.
• Preserva el formato y las etiquetas de marcador de posición del contenido fuente al contenido meta automáticamente.
• Obtén una puntuación para cada segmento traducido por máquina, basada en datos de rendimiento pasados, para post-editar solo donde sea necesario.
• Logra hasta un 55% de ahorro de costos con MTPE en comparación con la traducción humana.

Extiende capacidades con Phrase Portal

Para organizaciones que buscan empoderar a equipos no de localización mientras mantienen la seguridad y la consistencia, Phrase Portal ofrece un enfoque fácil de usar y autoservicio para solicitudes de traducción. Integrado sin problemas con la plataforma de localización más amplia de Phrase, permite a los empleados de diferentes departamentos acceder a los mismos recursos de traducción centralizados, desde memorias de traducción hasta motores de traducción automática preferidos, sin comprometer el cumplimiento o la precisión.

Este enfoque equilibrado asegura que todos en la empresa puedan contribuir a la generación de contenido multilingüe, mientras que el equipo central de localización mantiene el control sobre la calidad y los estándares de terminología.

Descubre características avanzadas de gestión de traducción automática

Al integrar Phrase TMS, Language AI, y Portal, puedes llevar tus capacidades de traducción automática al siguiente nivel.

Este enfoque holístico no solo optimiza todo tu flujo de trabajo de localización, sino que también maximiza el retorno de inversión al ofrecer traducciones más rápidas y de mayor calidad adaptadas a las necesidades de tu marca.

Experimenta el potencial completo del software de MT moderno y acelera tu crecimiento global con una solución lista para empresas.