Quizás estamos a años luz de alcanzar la perfección, pero en los últimos años se están produciendo avances significativos que mejoran las prestaciones y la calidad de los motores de traducción automática. Por ejemplo, los diarios con ediciones en catalán y castellano (como El Periódico y La Vanguardia) han mejorado sus sistemas para poder ofrecer las noticias en ambas lenguas con una calidad más que aceptable ya que las dos lenguas son muy cercanas.
Otro avance importante son los sistemas híbridos que combinan las dos metodologías más importantes: los sistemas basados en reglas lingüísticas y los sistemas estadísticos.
También se perfeccionan los sistemas de traducción que se pueden entrenar con la terminología específica de un sector o cliente. Por ejemplo, hay traductores automáticos especializados en gastronomía, ideales para traducir la carta o el menú de los restaurantes, como FoodLexicon.
Por otra parte, se combinan las herramientas de traducción automática y de traducción asistida (programas informáticos que facilitan la tarea del traductor humano) para permitir la *edición interactiva*. La máquina ofrece diversas sugerencias de traducción y el usuario elige aquella que le parece más adecuada. Si no le gusta ninguna, introduce su versión y el sistema la procesa para ofrecer mejores predicciones en el futuro.
Por último, se incrementan las posibilidades gracias a la fusión de herramientas de traducción automática con otras tecnologías, como por ejemplo el reconocimiento de voz. Los sistemas de reconocimiento de voz, cada vez más habituales en nuestra vida diaria (centralitas de teléfono, navegadores mediante comandos de voz tipo TomTom o Google Navigation), ya se usan en aplicaciones de subtitulación y de interpretación automática, como Vocre. Estos programas se encuentran todavía en fase de investigación y desarrollo y su calidad es mejorable, pero ya nos pueden sacar de más de un apuro cuando importa la rapidez y no tanto la calidad.