BlogSmartcat vs MemoQ: ¿La mejor herramienta de traducción con IA?

Smartcat vs MemoQ: ¿La mejor herramienta de traducción con IA?

Comparación entre los productos Smartcat y MemoQ para descubrir cuál es el mejor para la pretraducción. Si estás buscando una herramienta CAT, echa un vistazo a esta reseña imparcial.

Jean-Luc Saillard is Senior Solutions Expert at Smartcat. He has over 20 years of management experience in the translation business having founded his own company before joining Smartcat. His passion for technology has led him to be an early adopter of translation tools from the DOS based TM tools to the latest workflow and MT applications. He now also acts as an evangelist for Smartcat.

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La pretraducción es una parte importante del proceso de creación del proyecto. Si se realiza correctamente, este proceso ahorrará tiempo al traductor y, en consecuencia, ahorrará dinero al cliente en los proyectos de traducción. Además, sirve para reforzar la coherencia, ya que los segmentos pueden rellenarse con traducciones aprobadas y, en algunos casos, bloquearse para que los traductores y/o editores no puedan modificar el texto. El proceso ideal ofrecerá a los gestores de proyectos muchas opciones sobre cómo desean procesar los archivos y automatizar este paso en la medida de lo posible.

El proceso variará en función de las herramientas de traducción, pero en este artículo nos centraremos en comparar Smartcat con memoQ, ya que es uno de los líderes del sector. A continuación, se ofrece un resumen de las diferencias entre la forma en que Smartcat y memoQ gestionan el proceso de pretraducción.

  1. El proceso de pretraducción forma parte de la creación de proyectos en Smartcat. Es el último paso del asistente de 3 pasos. Con memoQ, el gestor de proyectos primero tendrá que crear un proyecto y luego aplicar las reglas de pretraducción. Aunque no es una diferencia importante, sí que supone un paso adicional en el proceso de preparación de archivos. Smartcat ofrece la flexibilidad de permitir al gestor de proyectos configurar las reglas de pretraducción durante la creación del proyecto, pero también después de que este se haya creado. Esto permitirá, por ejemplo, volver a ejecutar el proceso en caso de que se haya añadido una nueva memoria de traducción al proyecto.

  2. Con memoQ, parece que solo es posible elegir un tipo de coincidencia para la pretraducción:

Por ejemplo, puede pretraducir el archivo utilizando coincidencias contextuales, coincidencias al 100 % o lo que memoQ denomina «buenas coincidencias» (95 % y superior; ese umbral se puede modificar), pero debe elegir solo una de las opciones. Una vez elegida una opción, todas las coincidencias por encima de ese umbral se traducirán previamente de forma automática. Al marcar la casilla «Usar traducción automática», todos los segmentos vacíos se traducirán utilizando el motor de traducción automática designado como «Preferido» en la configuración de memoQ. Estos segmentos no se confirmarán y obtendrán un estado especial. Otra desventaja es que no es posible establecer una lista de prioridades para la memoria de traducción durante esa etapa. Las coincidencias se seleccionarán de la memoria de traducción en el orden en que aparecen en la configuración del proyecto. Por el contrario, con Smartcat puede realizar tantas búsquedas independientes como necesite: coincidencias de contexto, coincidencias al 100 % y cualquier cosa por debajo del 75 %, lo que le ofrece más opciones de confirmación. Además, puede priorizar las memorias de traducción según sus necesidades durante el proceso.

A continuación se muestra un ejemplo de configuración previa a la traducción en Smartcat:

En este caso, se seleccionan dos memorias de traducción diferentes para el proceso de pretraducción y el gestor de proyectos puede elegir libremente el orden en el que se aplicarán las coincidencias, incluso si el orden difiere del seleccionado en el paso anterior. Tenga en cuenta también que con Smartcat puede elegir confirmar segmentos en diferentes etapas del proceso de traducción. En la captura de pantalla anterior, las coincidencias exactas (102 %) se confirman en la etapa de revisión, mientras que las coincidencias del 100 % de una memoria de traducción diferente se insertan, pero no se confirman. Evidentemente, esta no es una configuración típica, pero sirve como ejemplo de la flexibilidad de las opciones de Smartcat. memoQ le permite seleccionar un ámbito para la pretraducción: todos los archivos del proyecto, archivos seleccionados, documento actualmente abierto, una selección de segmentos, todos los segmentos bajo los segmentos actuales y también vistas («vista» es un metadocumento en memoQ que contiene segmentos de uno o varios archivos que tienen un conjunto de criterios, como el estado del segmento, etiquetas, texto, fecha de cambio, repetición, comentarios, etc.). Las reglas de pretraducción que puede elegir en Smartcat solo se pueden aplicar a todos los archivos del proyecto. Por lo tanto, en ese sentido, memoQ es un poco más flexible.

  1. Por otro lado, el mecanismo de bloqueo parece carecer de flexibilidad:

  1. Una vez más, solo se puede bloquear un tipo de coincidencias y cambiar el estado de estas. No parece que exista la opción de bloquear diferentes tipos de coincidencias para diferentes etapas del proceso, como se puede hacer en Smartcat, ni cambiar su estado. Como se muestra arriba, Smartcat permite al gestor del proyecto elegir qué tipo de coincidencias se bloquearán para cada paso del proceso de traducción. En otro ejemplo, las coincidencias del 99 % se pueden pretraducir y marcar como traducidas para que aparezcan bloqueadas para los traductores. Esta opción reduciría considerablemente los costes de traducción sin comprometer la calidad. Sin embargo, esto no es posible en memoQ. Según los requisitos del proyecto, en Smartcat se pueden bloquear otros tipos de coincidencias para los editores y/o marcar como terminadas para los revisores. La implementación de Smartcat es claramente más flexible y ofrece más opciones a los gestores de proyectos.

  2. Donde memoQ ofrece más opciones por ahora es que permite al gestor de proyectos crear versiones de los archivos. Por ejemplo, crear una instantánea de los archivos antes de la pretraducción. Esto podría ser útil si la pretraducción no cumple con las expectativas. Además, el análisis del recuento de palabras se puede realizar ignorando los segmentos que se han bloqueado. Esta función también se ha añadido recientemente a Smartcat.

  3. Hay algunas funciones de memoQ que también son claramente más avanzadas que las de Smartcat. Una de estas funciones de pretraducción es la posibilidad de utilizar una segmentación basada en memorias de traducción. Por ejemplo, supongamos que tiene los dos segmentos siguientes en su archivo:

Segmento n.º 1: Tengo una manzana. Segmento n.º 2: La manzana está deliciosa.

Si en la memoria de traducción (TM) tiene la coincidencia «Tengo una manzana. La manzana está deliciosa» de un proyecto similar con reglas de segmentación diferentes, memoQ unirá los segmentos para insertar esta coincidencia, si la segmentación basada en la TM está habilitada. Lo mismo ocurre si es necesario dividir un segmento. 6. El ensamblaje de fragmentos es otra buena característica de la pretraducción de memoQ. Así es como funciona. Si en su archivo tiene el siguiente segmento:

Tengo una manzana.

Es posible que tenga docenas de segmentos como «Tengo una pera», «Tengo un coche», «Tengo una botella de delicioso vodka ruso», etc. en su TM. Si también tiene un segmento «Apple» en su TM como palabra independiente, memoQ intenta ensamblar las traducciones basándose en la división estadística de los segmentos en frases. En francés, la traducción ensamblada podría tener el siguiente aspecto:

Tengo una manzana.

En este caso, la traducción al francés aún necesita algunas modificaciones, pero se ha insertado la estructura de la frase, lo que ahorra tiempo al traductor cuando los resultados son tan buenos como este. Los procesos de pretraducción en estas dos aplicaciones difieren en su implementación. Smartcat ofrece a los gestores de proyectos más flexibilidad a la hora de pretraducir segmentos completos y bloquear automáticamente los segmentos pretraducidos, según diferentes criterios. La posibilidad de priorizar las memorias de traducción y elegir diferentes opciones de pretraducción y bloqueo debería suponer, en general, menos trabajo para los equipos de traducción. Algunos usuarios de herramientas CAT a veces preprocesan los archivos manualmente para bloquear segmentos y ahorrar dinero en la traducción. Smartcat puede automatizar este proceso por completo. El proceso de pretraducción también es una parte integral de la creación del proyecto, a diferencia de memoQ, donde es un proceso independiente. MemoQ destaca cuando intenta crear nuevas coincidencias ensamblando partes de segmentos existentes, como se describe en el ejemplo anterior. En algunos casos, esto podría generar coincidencias adicionales, pero estas coincidencias deberán ser revisadas cuidadosamente por el equipo de traducción. Los gestores de proyectos pueden preferir el proceso de Smartcat por las opciones adicionales que ofrece y que pueden adaptarse a procesos de localización complejos. Los traductores, por su parte, pueden apreciar las funciones de ensamblaje de segmentos de memoQ.

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Kacie Saxer-Taulbee
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Kacie Saxer-Taulbee

Kacie Saxer-Taulbee is a data-informed content leader with a background in high-scale B2B SaaS, legal tech, and insurtech. Currently the Director of Content and Strategic Brand at Smartcat, she leads the company's global storytelling efforts, harmonizing thought leadership with AI-powered localization and multilingual communication. Her work has been featured or quoted in Business Insider, ABC News, Yahoo Finance, The Seattle Times, Property Casualty 360, The Balance, FinTech Global, and Insurance Business America. She prioritizes rigorous research and analysis to provide enterprise corporations with the best information to address their agentic AI and global content needs

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Nicole DiNicola
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Nicole DiNicola

Nicole DiNicola is a high-performing and empathetic global marketing leader with over 15 years of experience in the fast-paced B2B tech industry. Currently the Global VP of Marketing at Smartcat, she leads a full-stack global team focused on building awareness, driving growth, and enabling internal and external customers throughout the customer journey. Nicole is a “Scale Up” marketing expert with deep expertise in GTM strategy, product marketing, and account-based initiatives. She has held leadership roles at Qualtrics, Smartsheet, Citrix, and SOCi—where she most recently led the launch of the world’s first CoMarketing Cloud, an AI-powered local marketing platform. She is known for creating scalable marketing organizations that align cross-functional teams around common goals, maximizing resources and results. As a customer-first innovator, she leverages data and insights to shape clear and compelling messaging in complex, competitive markets. Nicole is also a passionate advocate for new moms in the workplace and women in tech. Outside of work, she’s a runner, reader, and imaginative mom to two young children.

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