De la traducción basada en reglas de la segunda mitad del siglo XX pasamos en los 90 a las traducciones automáticas estadísticas
18/01/2026 – 10:49hs
La tecnología de traducción fue siempre paralela a la propia evolución tecnológica. De la traducción basada en reglas de la segunda mitad del siglo XX pasamos en los 90 a las traducciones automáticas estadísticas que derivaron en Google Translate. Estos sistemas buscaban la traducción “más probable”, no la “más correcta”.
Esos modelos estadísticos mejoraron con la traducción basada en frases, pero el salto definitivo lo dio DeepL, que apareció en 2017 con el uso de redes neuronales y de la traducción automática neuronal, señala Xataca.
Con la llegada de la IA generativa los sistemas de traducción se basan en grandes modelos de lenguaje (LLM) que luego son entrenados y afinados específicamente para traducción, lo que a priori les da ventaja a la hora de conseguir traducciones más naturales y versátiles.
La aplicación de los modelos de IA al ámbito de la traducción parece estar siguiendo los pasos de lo que vimos con la programación. Lo mismo ocurre claramente con estos sistemas que habilitan que sepamos hablar idiomas que en realidad no sabemos hablar. Las máquinas lo hacen por nosotros, y cada vez lo hacen mejor y de forma más inmediata.
La transición que quiere convertir el acceso a traducciones de calidad en algo “trivial” se puso en evidencia estos días con el lanzamiento de dos plataformas. La primera, el Traductor de ChatGPT, que sorprende no por ser un caso de uso evidente y sencillo de IA, sino por ser una copia de los servicios que ya funcionan, Google Translate y DeepL.
En paralelo, Google acaba de presentar sus nuevos modelos de IA generativa específicamente orientados a la traducción. Se trata de TranslateGemma, una familia con versiones 4B, 12B y 27B que permiten realizar estas tareas de forma local, privada y sin conexión a la nube.
Soportan 55 pares de idiomas y por supuesto están preparados para los más populares (inglés, español, chino, francés, hindi), pero sus creadores ya indican que están entrenándolos con 500 pares de idiomas adicionales de cara al futuro.
