随着国际贸易的深入发展，企业网站建设需要运用不同语言版本以便业务在全球得到发展。由于人工智能、机器学习和自然语言处理的不断发展，翻译管理系统产生准确、实时翻译的机会很多。
多语言内容开发有其自身的困难，需要密切关注语言翻译和正确工具的使用。令人兴奋的是，随着时间的推移，翻译技术取得了显著的进步。翻译技术可以追溯到阿尔·金迪破译密码信息的手稿。然而随着二十世纪中叶计算机的出现，翻译技术开始成形。多年来重要的里程碑标志着这一演变，决定了翻译的方式，并增强了语言专业人员的能力。
乔治城大学和IBM进行了所谓的乔治敦-IBM实验在20世纪50年代。该实验的主要目的是通过展示机器翻译能力来获取政府和公众的兴趣和资金。这远不是一个功能齐全的系统。然而，这种早期的系统是基于规则和词典的，导致可靠性低和翻译速度慢。尽管有其弱点，但它为该领域的未来发展奠定了基础。
20世纪80年代末和90年代初标志着统计机器翻译由IBM研究人员首创。通过利用双语语料库，SMT提高了翻译准确性，并为更高级的翻译技术奠定了基础。20世纪90年代初，商业计算机辅助翻译工具变得广泛可用，增强了翻译人员的能力，提高了工作效率。这些工具利用翻译记忆库、词汇表和其他资源来支持翻译流程并提高效率。20世纪90年代末，IBM发布了a基于规则的统计翻译引擎(pdf)，它成为进入新世纪的行业标准。IBM的翻译引擎引入了预测算法和统计翻译，将机器翻译带到了语言翻译技术的前沿。
在21世纪初，第一个基于云的翻译管理系统开始出现在市场上。虽然在20世纪80年代中期有一些早期的非基于云的版本，但这些现代系统通过允许团队更加灵活地工作并与其他公司成员协作(无论他们身在何处)，改变了翻译流程。基于云的方法提高了可访问性、可扩展性和协作能力，彻底改变了翻译项目的管理方式。
2006年是翻译管理的一个重要里程碑，因为它标志着发布关于谷歌翻译。使用预测算法和统计翻译，谷歌翻译将机器翻译带给大众，并一直保持实际的在线多语言翻译工具。尽管功能强大，但它却因翻译不准确而声名狼藉。尽管如此，它在使翻译技术更广为人知和利用方面发挥着关键作用，为未来的进步铺平了道路。
2016年，谷歌翻译实现了重大飞跃，推出了神经机器翻译(NMT)。NMT超越了以前的翻译工具，提高了质量、流畅度和上下文保护。NMT设立了一个新的商业标准，并推动该领域向前发展。到2017年，DeepL作为一个人工智能驱动的机器翻译系统因其高质量的翻译和自然的声音输出而闻名。DeepL的能力进一步证明了在翻译技术领域取得的进步。
从2018年开始，重点仍然是增强NMT模型，该模型继续优于传统模型统计机器翻译方法。NMT已被证明有助于提高翻译准确性，并已成为当今许多翻译应用程序的首选方法。
找到合适的翻译方法需要权衡机器翻译和人工翻译的优缺点。每种方法都有自己的优势和需要考虑的事项。由专业语言学家和主题专家执行的人工翻译提供了准确性，特别是对于复杂的文档，如法律和技术内容。人类可以掌握语言的复杂性，并运用自己的经验和本能来提供高质量的翻译。他们可以分解语言，确保正确理解文化差异，并注入创造力，使内容引人注目。合作对象人工翻译允许直接沟通，减少错过项目目标的机会，并最小化修改的需要。
