Comparación exhaustiva de traducción con IA y humana que cubre métricas de calidad, análisis de costos, velocidad, matriz de casos de uso, flujos de trabajo híbridos y estrategias de aseguramiento de calidad.
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El debate entre traducción con IA y humana en 2026 refleja un panorama maduro donde los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT-4, Claude y sistemas especializados como DeepL han alcanzado calidad casi humana para muchos tipos de contenido. La pregunta ya no es si la IA puede traducir—demostrablemente puede—sino qué enfoque ofrece resultados óptimos para tipos específicos de contenido.
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