DeepL, Google o ChatGPT: qué cede tu texto al traducir

Por qué el debate chatbot contra traductor está mal planteado

En la evaluación de la Conferencia de Traducción Automática (WMT) de 2025, el sistema mejor valorado en la evaluación humana fue un modelo de lenguaje generalista, no un traductor especializado. Gemini 2.5 Pro quedó en el grupo de cabeza en 14 de los 16 pares de idiomas evaluados por personas y en 10 de ellos igualó o superó la traducción humana de referencia, según el informe de resultados de WMT25 publicado en noviembre de 2025.

Para un founder que traduce correos, propuestas o documentación de producto, el dato importa menos de lo que parece. Los propios organizadores ponen tres advertencias:

Las traducciones de Gemini se recogieron con el modo de razonamiento activado, y no se sabe cuánto influyó esa configuración en el resultado.
Los tres servicios comerciales de traducción que participaron aparecen anonimizados como ONLINE-B, ONLINE-G y ONLINE-W, así que el informe no permite decir si DeepL o Google Traductor quedaron por delante o por detrás.
El español no estaba entre los pares de idiomas con evaluación humana.

Se evaluaron 60 sistemas, y las traducciones humanas profesionales solo quedaron en el grupo ganador en 6 de 15 pares. Los autores lo explican por la dificultad de traducir, aunque admiten que también puede reflejar las preferencias de estilo de los evaluadores.

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La conclusión práctica: lo que marca la diferencia no es la herramienta, sino el contexto que le das al sistema. El informe señala que los sistemas punteros siguen fallando con terminología especializada, textos poco convencionales y concordancia de género en algunos idiomas. Eso es justo lo que un chatbot puede corregir si le explicas para quién es el texto, y lo que un traductor de caja no te deja explicar.

Cuándo conviene cada herramienta

No hay un ranking fiable, pero sí criterios prácticos que salen de lo que cada servicio documenta.

Google Traductor es la opción para documentos con formato y para traducir sin conexión. Su ayuda oficial indica que traduce archivos .docx, .pdf, .pptx y .xlsx de hasta 10 MB, con un máximo de 300 páginas en PDF, aunque solo desde el navegador del ordenador: la traducción de documentos no funciona en el móvil. En la aplicación de Android puedes descargar idiomas para traducir sin conexión, algo útil de viaje. Para fotos de carteles o menús, Google avisa de que el texto pequeño, borroso o con tipografía decorativa se traduce con menos precisión.

DeepL también traduce documentos manteniendo el formato. Su política de privacidad detalla que la versión gratuita admite .docx, .pptx y .pdf, y la de pago añade .html y .txt, con el procesamiento en su infraestructura del Espacio Económico Europeo. La compañía nació con una promesa agresiva: cuando apareció en el mercado, sus responsables aseguraron a eldiario.es que era «tres veces mejor que el resto» y que sus traducciones sonaban más naturales. Su fundador, Gereon Frahling, venía del departamento de investigación de Google en Nueva York, y la base de conocimiento del traductor se construyó sobre Linguee, el buscador de traducciones que presentó en 2009.

Un chatbot es la herramienta cuando el texto tiene intención: un correo delicado, un eslogan, un mensaje que debe sonar cercano sin ser informal. Puedes pedirle que mantenga el tuteo, que adapte un modismo o que te ofrezca dos versiones con distinto registro.

Un truco que rinde: combinar herramientas. Traduce con una y pide a otra que señale las frases que suenen forzadas. No sustituye a un traductor profesional en un contrato.

Qué pasa con tu texto cuando lo pegas en un traductor gratuito

Aquí está la parte que casi nadie mira y la que más se paga.

DeepL lo dice sin rodeos en su política de privacidad: en la versión gratuita procesa el contenido que subes y sus traducciones durante un periodo limitado para entrenar y mejorar sus redes neuronales, correcciones incluidas. Y añade una advertencia que pocos usuarios conocen: según sus condiciones, la versión gratuita no se puede usar con textos que contengan datos personales de ningún tipo.

En DeepL Pro la situación cambia por contrato. Los textos no se guardan de forma permanente, se borran al terminar la traducción y no se usan para mejorar el servicio. Aun así, cuando traduces documentos, gratis o pagando, DeepL conserva durante 14 días ciertos metadatos técnicos del proceso.

Google traza una frontera parecida entre el producto de consumo y el de empresa. Para su servicio profesional, la API Cloud Translation, Google afirma que no usa el contenido que envías para entrenar sus funciones de traducción y que lo mantiene en memoria solo el tiempo necesario. Las páginas de ayuda del Traductor gratuito no ofrecen un compromiso equivalente, así que no conviene darlo por supuesto.

ChatGPT, Gemini o Claude: quién lee tu documento

En los planes personales, tus conversaciones pueden servir para entrenar el modelo salvo que lo desactives o uses los modos temporales. Cada empresa lo regula de forma distinta:

ChatGPT: según la ayuda de OpenAI sobre controles de datos, en Free, Plus y Pro el uso de datos para entrenamiento viene activado por defecto. Se desactiva con el ajuste Improve the model for everyone. Los chats temporales no se usan para entrenar, aunque pueden conservarse hasta 30 días por seguridad. Los planes Business, Enterprise y Edu no se usan para entrenar por defecto.
Gemini: el centro de privacidad de las Aplicaciones de Gemini explica que revisores humanos leen parte de las conversaciones y pide expresamente no incluir información confidencial. Con Guardar actividad desactivado o en conversaciones temporales, las conversaciones se guardan 72 horas; las que ya revisó una persona se conservan hasta tres años, aunque borres tu actividad.
Claude: en los planes de consumo (Free, Pro y Max), Anthropic usa los chats para mejorar sus modelos si das tu permiso o si la conversación se marca para revisión de seguridad. Los chats de incógnito no se usan para entrenar.

Qué significa esto para tu startup

El error más caro no es una mala traducción. Es pegar un contrato con nombres y cifras en una herramienta gratuita que, según sus propias condiciones, ni siquiera permite ese uso. Y en un equipo pequeño, ese atajo lo toma cualquiera que tenga prisa.

Tres acciones concretas para esta semana:

Clasifica tus documentos en tres niveles. Público (marketing, blog, material ya publicado) puede pasar por cualquier herramienta gratuita. Interno (documentación de producto, propuestas comerciales) va a planes de pago con contrato. Confidencial (contratos, datos de clientes, pacientes o empleados) no se pega en ninguna herramienta sin contrato de tratamiento de datos o sin anonimizar antes.
Revisa los ajustes de entrenamiento de tu equipo. En ChatGPT, desactivar Improve the model for everyone en las cuentas personales; en Gemini, revisar Guardar actividad; en Claude, no marcar conversaciones para revisión. Si el equipo usa IA a diario para trabajar, el plan Business o Enterprise sale más barato que el riesgo.
Escribe un prompt de traducción reutilizable. Dile al modelo el idioma de destino, el público, el registro (tuteo o usted), el glosario de tu producto y que marque las frases donde no esté seguro. Ese contexto es justo lo que el informe de WMT25 identifica como el punto débil de los sistemas automáticos: terminología especializada y textos poco convencionales.

Cómo montar un flujo de traducción que no te exponga

Un flujo que funciona en equipos de producto y marketing:

Traduce el borrador con DeepL o Google Traductor para aprovechar el formato y la velocidad.
Pasa el resultado por un chatbot con contexto: público, tono y glosario. Pídele que señale las frases forzadas y que proponga dos versiones de registro.
Si el texto es confidencial, hazlo al revés: anonimiza primero, traduce después y reinserta los nombres en local.
Para contratos y documentos legales, la última milla sigue siendo humana. Ninguna de estas herramientas reemplaza a un traductor profesional en un texto con consecuencias legales.

La calidad de la traducción automática ya es suficiente para la mayoría de las tareas cotidianas, y los datos de WMT25 apuntan en esa dirección. Lo que no ha mejorado al mismo ritmo es la conciencia de lo que se entrega a cambio.