2025-11-28

La métrica real de la traducción automática: Datos claros sobre la automatización

¿Cómo puede estar seguro de que el uso de la IA para las traducciones es fiable y no introduce más riesgos? Echamos un vistazo a las principales métricas y casos de uso que muestran las formas más eficaces de aplicar la traducción automática.
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¿Es la traducción automática lo bastante fiable para los contenidos empresariales?

La respuesta corta es: Sí, pero sólo si lo gobiernas tú.

Cuando se trata de contenidos multilingües, la IA puede facilitar la tarea. Pero confiar únicamente en la IA es un riesgo estratégico; debes utilizarla como copiloto, no como piloto automático. Más que sí o no a la fluidez y la fiabilidad, la cuestión es: ¿cómo separar la automatización escalable del riesgo crítico inaceptable?

Seamos sinceros, el riesgo está en todas partes, e incluso los humanos cometen errores.  Como cuando el "Assume nothing" del HSBC se tradujo mal, causando un problema de 10 millones de dólares. Por eso tenemos que cuantificar el riesgo de IA antes de ampliar cualquier flujo de trabajo de traducción. Este artículo utiliza datos reales de rendimiento de miles de segmentos evaluados para demostrarlo:

  • donde AI realmente destaca,
  • donde sigue luchando,
  • y cómo tomar decisiones con confianza utilizando métricas de calidad en lugar de conjeturas.

En esta inmersión profunda, aprenderá:

  • Por qué la terminología y la precisión, y no el estilo, son las zonas de peligro en la traducción automática.
  • Cómo la IA cambia el rendimiento de la traducción en función del dominio del contenido.
  • Cómo construir un modelo de gobernanza basado en datos para la traducción de IA.

¿Cómo medimos el rendimiento de la traducción automática?

Para eliminar las conjeturas de la adopción de la IA, nos centramos en recopilar datos del mundo real y medir el rendimiento. Ese era exactamente nuestro objetivo hace 12 meses, cuando pusimos en marcha un proyecto piloto con Lia: analizar la calidad de la traducción con IA a escala y cuantificar el impacto de la automatización.

A lo largo de este proyecto piloto, procesamos más de 4,5 millones de palabras en 125 pares de idiomas en entornos empresariales reales que abarcaban las finanzas, las ciencias de la vida, la tecnología y el lujo. Estos datos nos proporcionan pruebas fehacientes que demuestran en qué casos la IA ofrece un retorno de la inversión y en qué casos debe intervenir la gobernanza.

AI Translation Performance: Esfuerzo y calidad

Los datos lo confirman: La calidad de la IA varía mucho según el par de lenguas. El aumento de la eficiencia es mayor en las lenguas con muchos recursos, mientras que las lenguas estructuralmente diferentes o con pocos recursos siguen necesitando un apoyo humano importante.

 

Par de lenguas Puntuación de calidad Esfuerzo posterior a la edición Reentrenamiento de la IA
Inglés > Portugués ⭐⭐⭐⭐⭐ Baja No es necesario
Español > Sueco ⭐⭐⭐⭐ Baja No es necesario
Inglés > Chino ⭐⭐⭐ Alta Recomendado
Inglés > Coreano ⭐⭐ Muy alta Recomendado

Lo que nos dicen los datos:

  • La mayoría de las lenguas europeas requieren una edición humana mínima (fuerte producción de IA).
  • Las lenguas asiáticas requieren una intervención humana de alta a muy alta, lo que confirma que la IA tiene dificultades con pares de lenguas estructuralmente diferentes y con pocos recursos.  

Dónde introduce el mayor riesgo la traducción automática: Terminología y precisión

Nuestro análisis también confirma un error muy extendido: La IA suele ser fluida, pero a menudo poco fiable. Los problemas "leves" más frecuentes son:

  • Estilo - 31% de los errores
  • Fluidez - 28% de todos los errores

Estos errores pueden ser perceptibles, pero rara vez causan daños al cumplimiento o a la marca.

El verdadero riesgo reside en la terminología y la precisión, que representan la mayoría de los errores graves y críticos. Aquí es donde la IA plantea el mayor riesgo:

  • Terminología (44%). Esto incluye nombres de productos, términos técnicos o términos legales mal traducidos.
  • Precisión (38%). Esto implica distorsionar el significado, omitir detalles importantes o añadir información no deseada en comparación con la fuente. 
Categoría de error
Importante y crítico
Menor y neutral
Terminología
44%
  23%
Precisión
38%
23%
Estilo
8%
31%
Fluidez
12%
28%
Conclusión Los resultados brutos de la IA no son seguros para contenidos de misión crítica o regulados sin validación humana.

"Los riesgos más graves de la traducción automática no son el estilo o la fluidez, sino la terminología y la precisión. Estos grandes problemas afectan al significado, el cumplimiento y la confianza en la marca".

Petra Angeli retrato


Petra Angeli
Director de Soluciones Globales, Acolad

El dominio del contenido importa: Técnico vs. Creativo

El rendimiento de la IA no es uniforme. Más allá de los riesgos terminológicos y de precisión, depende en gran medida del dominio del contenido fuente. Determinamos con exactitud qué contenidos están listos para una alta automatización y cuáles exigen experiencia humana. En la tabla siguiente se muestra qué método de traducción es el más adecuado para cada ámbito de contenido mediante la asignación de la eficacia de la IA, el esfuerzo de postedición previsto y los principales riesgos que hay que tener en cuenta.

  Traducción AI con optimización automatizada Traducción híbrida IA + revisión humana Transcreación híbrida o humana para el tono de la marca Lingüista experto en AI + Dominio
Dominio del contenido Técnica Informática y software Creativo (Lujo) Asuntos jurídicos y financieros
Puntuación de idoneidad AI ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
Esfuerzo posterior a la edición Mínimo Baja Alta Baja
Zonas de alto riesgo No significativo Precisión Terminología, precisión, estilo Precisión (conformidad)

Qué significa esto para su contenido:

  • Contenido técnico y estructurado - Ideal para alta automatización.
  • TI y software - Automatizar la mayor parte, comprobar los detalles.
  • Contenido creativo y de marca - La experiencia humana es esencial, si no totalmente obligatoria. La IA tiene dificultades con el tono, los matices y la intención emocional.
  • Contenido regulado (jurídico, financiero) - Tolerancia cero con los errores; requiere una revisión humana específica del ámbito. 

 

La IA es su copiloto, no el piloto automático

Las empresas con más éxito tratan a la IA como un copiloto, no como un piloto automático. La IA acelera la producción, pero los humanos salvaguardan el significado, el cumplimiento y la confianza. Nuestro piloto valida la eficacia de este modelo híbrido:

  • Reducción del esfuerzo en un 10-20% frente a Traducción automática neural (NMT)
  • Reducción del esfuerzo en un 40-50% frente a Traducción humana.

La eficiencia es real, pero sólo cuando se combina con los guardarraíles adecuados. Su plataforma de traducción automática debe ofrecer:

  • Visibilidad y control totales en cada fase.
  • Alineación de datos y terminología para mayor precisión.
  • Seguridad de nivel empresarial (modelos de IA privados, certificación ISO y cumplimiento del GDPR).

Si adopta este enfoque de copiloto, eliminará el caos de la IA incontrolada al tiempo que maximiza la velocidad y la escala.

Puntos clave para su estrategia de traducción con IA

El camino para ampliar los contenidos multilingües no es la automatización total, sino una gobernanza inteligente basada en datos. Nuestro análisis lo demuestra:

  • Data Leads: Sólo el rendimiento medido puede mostrar la calidad de la IA y cómo asignar los recursos de forma eficaz.
  • Valor real humano en el bucle: El principal valor de la experiencia humana es proteger el contenido multilingüe contra errores de alto riesgo (terminología y precisión), no corregir el estilo o la gramática básicos.
  • El propósito del contenido es clave: La IA destaca en los contenidos técnicos, pero requiere una importante intervención humana en los ámbitos creativos y regulados.
  • IA + experiencia humana: Aproveche una plataforma de IA que desplaza la atención de sus lingüistas hacia la validación de alto valor del matiz y la precisión. 
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¿Está listo para adoptar la traducción automática con un rendimiento de calidad demostrado?

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Preguntas frecuentes

¿Es nuevo en la traducción automática? Tenemos las respuestas.

¿Cómo garantizar la calidad y la coherencia de la traducción automática?

La calidad y la coherencia en la traducción automática se consiguen yendo más allá de los modelos genéricos de traducción automática e inyectando activamente activos lingüísticos corporativos como contexto. Este proceso personaliza eficazmente el resultado de la IA, garantizando que se ajuste a su marca, dominio, terminología y memorias de traducción (MT) específicos. 

¿Qué contenidos no deben traducirse exclusivamente mediante IA?

Los contenidos que requieren un alto grado de matiz subjetivo, tono persuasivo o precisión jurídica o normativa no deben ser traducidos exclusivamente por IA. Nuestros datos muestran que los contenidos de lujo, creativos, jurídicos y financieros conllevan el mayor riesgo debido a la posibilidad de errores importantes de precisión y terminología. 

¿Qué diferencia hay entre la traducción NMT y la LLM?

La traducción automática neural (NMT) utiliza modelos entrenados que son rápidos y están adaptados a la traducción, lo que a menudo da como resultado una calidad predecible. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son generativos, conscientes del contexto y fluidos, pero a veces pueden producir resultados incoherentes o impredecibles, lo que exige un mayor control humano.

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