Evolución Reciente (2023-2025) de Plataformas y Modelos de Traducción con IA: Renovaciones Funcionales, Multimodalidad y Aceleración Tecnológica

La aceleración reciente en el desarrollo de herramientas de traducción automática impulsadas por IA ha transformado de manera significativa el campo de la mediación lingüística. Este artículo analiza comparativamente las actualizaciones implementadas entre 2023 y 2025 en cinco sistemas relevantes: DeepL, Google Translate, Microsoft Translator, Meta SeamlessM4T y ChatGPT, en su versión más reciente basada en GPT-5. A partir de una revisión documental, se describen los avances en arquitectura lingüística, integración de modelos generativos y multimodalidad, así como los retos emergentes asociados con la evaluación de calidad y el papel del traductor humano. Los resultados muestran que, pese a seguir lógicas distintas (plataformas consolidadas, motores integrados en infraestructura en la nube, modelos multimodales y modelos generativos generalistas) todas convergen hacia sistemas más contextuales, adaptativos y capaces de operar en entornos complejos. Se concluye que la evolución actual redefine tanto las prácticas traductológicas como las exigencias profesionales futuras, lo que destaca la necesidad de continuar investigando los impactos de la IA generativa en escenarios reales de traducción