En una sociedad tan globalizada como la actual, caracterizada por la inmediatez en la transmisión de información, los motores de traducción automática neuronal se han convertido en una herramienta de uso generalizado entre profesionales del sector de la traducción y otros ámbitos diversos, como el periodístico. Utilizando la traducción automática de varias noticias con temática jurídica publicadas por una agencia de información, el presente trabajo tiene como finalidad analizar la calidad de los textos generados por dicha herramienta a través de la clasificación de errores según el modelo MQM (Multidimensional Quality Metrics), así como comprobar la efectividad de un proceso posterior de posedición frente a la traducción humana. Los resultados del análisis ofrecerán una visión general de los retos comunicativos a los que se enfrentan el sector periodístico y su público ante el creciente uso de los motores de traducción automática
