Capítulo 1

Así pasó la traducción a ser el obstáculo para las operaciones globales

La traducción está presente en todas las áreas de la empresa; sin embargo, los flujos de trabajo manuales, impredecibles y propensos a errores provocan retrasos y merman la eficiencia.

Ante el aumento del volumen de contenidos y el paso a formatos multimodales, surge la necesidad de contar con traducciones instantáneas de texto, voz, vídeo y archivos al idioma preferido de cada audiencia.

El modelo de traducción tradicional está llegando a su límite bajo esta presión. A pesar de la automatización, los flujos de trabajo siguen dependiendo de la intervención humana para asignar, revisar, modificar y validar cada paso.

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La creación de contenido se ha disparado, con un incremento del 50 % entre 2023 y 2025, impulsada en gran medida por la IA.

Fuente: Statista

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El 70 % de la traducción actual es automática, pero los flujos de trabajo se han quedado estancados. Fluente: Forrester Research, 2025

«Se subestima claramente la repercusión de los obstáculos lingüísticos. Era imposible transmitir ideas o innovar con rapidez, porque siempre había procesos secundarios que acababan por lastrar la innovación».

Harry Witzthum Director de Transformación Digital e IA, Caritas

Los líderes ya perciben los flujos de trabajo anticuados como un obstáculo crítico para la eficiencia operativa. Los retrasos, los errores y la imprevisibilidad de los costes frenan la innovación, desarticulan los procesos, erosionan el valor de la marca y agotan los recursos.

Esta es la razón por la que están apostando por la IA lingüística. Al preguntarles por los motivos de su inversión para 2026, destacan los siguientes factores esenciales para lograr la eficacia operativa, la competitividad y el desarrollo.

Los tres impulsores principales de la IA lingüística

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Los que sitúan la expansión global como su principal prioridad.

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Quienes afirman que la eficiencia y la rentabilidad son lo más importante.

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Los que consideran que la voz y la colaboración multilingüe son factores estratégicos.

Fuente: encuesta de DeepL (2025) a directivos de empresas globales

La productividad de la IA comienza con una mejor traducción; se trata del caso de uso más práctico e inmediato para aplicar la IA empresarial en la actualidad.

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