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En cuanto a la traducción, la velocidad se ha resuelto: la inteligencia artificial (IA) consigue que el contenido local llegue al mercado más rápido que cualquier otro equipo. Sin embargo, la velocidad sin una base de calidad crea sus propios problemas, desde la deriva terminológica y el tono que cambia entre mercados hasta términos de marca que significan algo diferente en japonés que en inglés — y a menudo, nadie detecta estos problemas hasta que algo se lanza mal.
El problema más difícil es la confianza. ¿Puedes apostar tu marca por lo que produce la IA? ¿Puedes poner tu centro de ayuda en 21 idiomas y saber que es correcto? ¿Puedes enviar una actualización de producto a usuarios globales y sentirte seguro de que es precisa?
Esa es la conversación en torno a la que se construyó la Conferencia Global Ready 2026. Líderes de localización, profesionales de marketing, equipos de producto y profesionales de aprendizaje y desarrollo (L&D) pasaron el día planteando estas preguntas desde todos los ángulos — y la respuesta que surgió en cada sesión es que la confianza no es un paso de revisión. Tiene que estar integrado en el proceso, y eso significa que debe estar integrado en la plataforma.
Smartling presentó el mayor lanzamiento de innovación en IA en la historia de la empresa en la Global Ready Conference de este año. Cada capacidad en ella se basa en el mismo principio: la calidad debe ser automática, continua y medible. No es algo que los equipos se apresuren a verificar después.
El lanzamiento: calidad incorporada en cada capa
La vicepresidenta de IA de Smartling, Olga Beregovaya, y el vicepresidente de producto Andrew Saxe abrieron la sesión de la hoja de ruta del producto hablando de cómo el volumen de traducción de IA está creciendo más rápido que la capacidad de cualquier equipo para supervisarlo. La brecha entre lo que se produce y lo que se reseña es donde la calidad suele fallar.
Resolver ese desafío es la pieza central del lanzamiento de Smartling — LQA Agent, una evaluación de calidad impulsada por IA que aplica métricas multidimensionales de calidad (MQM) estándar de la industria para puntuar traducciones automáticamente y a gran escala, proporcionando un monitoreo continuo de calidad que emerge donde realmente se necesita atención adicional y sigue tendencias a lo largo del tiempo.
Más allá de LQA Agent, El lanzamiento También incluye:
- Traducción instantánea de IA dentro de herramientas conectadas como Figma, Adobe Creative Suite y AEM, así que tu memoria de traducción, glosarios y reglas de estilo para IA se aplican a cada traducción.
- Auto Select LLM, que gestiona la selección de modelos, la ingeniería de prompts y el benchmarking continuo entre bastidores para obtener resultados de mayor calidad sin necesidad de cambios en el flujo de trabajo. El RAG integrado garantiza que cada traducción extraiga de la memoria de traducción, glosarios y reglas de estilo de IA para obtener una salida de mayor calidad que la traducción automática tradicional, sin ninguna configuración ni bloqueo del modelo.
- Reglas de estilo para IA, que aplica puntuación, formatos de fecha, estándares regionales de idiomas y requisitos opcionales de voz o dominio de marca en más de 30 localidades para mantener cada resultado fiel a la marca.
- Traducción de imágenes con IA, que extrae texto de las imágenes, lo traduce y reconstruye las imágenes con el texto traducido en su lugar — extendiendo los mismos estándares de calidad que se esperan para activos basados en texto a imágenes como fotos de productos, banners y recursos sociales.
- Adaptación al idioma para cerrar las brechas de variantes regionales, como del inglés estadounidense al inglés británico, sin el coste de una retraducción completa.
Cada pieza se construye sobre la misma base. Una plataforma de traducción donde la calidad es la predeterminada — integrada en el motor, las reglas, la salida y la evaluación.
Lo que nos enseñaron las sesiones del día sobre la calidad
¿Qué falla cuando la velocidad supera a la estructura? Olga y Alex Yanishevsky, Director Senior de Soluciones de IA y MT, dirigieron el breakout que abordó este tema directamente.
En última instancia, compartieron que la velocidad sin gobernanza genera sus propios problemas, incluyendo terminología inconsistente, falta de pista de auditoría y la posibilidad de alucinaciones que surgen en el momento exacto. La sesión expuso qué significa realmente la gobernanza de la IA en la práctica: datos fiables y controles de calidad riguosos, detección y monitorización, transparencia y auditabilidad, y mitigación de riesgos.
En la implementación de Smartling, eso se refiere a la detección de alucinaciones que revela errores introducidos por la IA, puntuación de calidad que redirige el contenido marcado a revisores humanos, y el Agente LQA que proporciona monitorización continua para que los equipos puedan seguir tendencias de calidad a lo largo del tiempo.
El marco de localización de IA que surgió de una experiencia sólida
Dentro de la operación de SumUp, Jasmin Barth, Senior Localization Manager, y Maja Milosavljevic, Global Localization Manager, compartieron la matriz de contenidos que su equipo construyó para enrutar las decisiones de traducción a gran escala, con la calidad como criterio en cada rama.
La idea detrás del marco es que el tipo de contenido determina el riesgo de calidad. Las cadenas de alta visibilidad, reguladas y críticas para la marca necesitan un camino diferente a la documentación interna o las notificaciones de bajo riesgo. Los programas de calidad tienen éxito cuando cada tipo de contenido recibe el flujo de trabajo que realmente necesita.
Su sesión no suavizó los fracasos que moldearon lo que construyeron. Compartieron su trayectoria descubriendo los flujos de trabajo que se rompían en producción, las suposiciones que no se cumplían y los momentos en que una señal de monitorización habría detectado un problema antes de que se enviara. Lo que quedó claro es que hacer el trabajo duro desde el principio es sobre lo que se basa la fortaleza de su programa.
Cuando una consultora recomendó un LLM genérico
Michelle Kerr, Directora de Transformación de Producto en IHG Hotels & Resorts, compartió la experiencia de su equipo evaluando si un modelo de lenguaje genérico de gran tamaño podía gestionar la localización en 21 idiomas y en todos los canales propios.
¿El resultado? No podía. La IA genérica produce una traducción, pero no aplica terminología aprobada, no aplica el estilo en todos los mercados, no redirige el contenido al nivel de calidad correcto según el nivel de visibilidad, ni proporciona un seguimiento de auditoría cuando algo sale mal. Cada uno de esos requisitos necesita infraestructura, como una plataforma que reúna los recursos lingüísticos, los controles de gobernanza y el marco de calidad en un solo lugar.
IHG reconstruyó su arquitectura de localización para trasladar la traducción aguas arriba al sistema de gestión de contenidos (CMS). El contenido ahora se dirige al método de traducción adecuado a gran escala. Las comprobaciones de calidad se hacen antes de que el contenido llegue a los visitantes, no después de que se envíe. El momento en que el equipo de IHG rechazó la propuesta genérica de LLM fue más que una decisión tecnológica: fue una decisión sobre lo que realmente requiere la calidad.
Lo que los equipos de marketing no ven hasta que la calidad ya ha oscilado
Dervilla O'Reilly, responsable web de localización y operaciones internacionales en Docusign, argumentó que la traducción de IA sin regulación es el riesgo de calidad al que los equipos de marketing están más expuestos (y menos preparados para detectar).
El problema no es que la IA produzca traducciones obviamente malas. Es más sutil, porque sin flujos de trabajo entrenados por la marca, la aplicación del glosario y un bucle de retroalimentación en la plataforma, no hay señal cuando la calidad se aleja de las directrices de la empresa: un término de marca traducido de forma inconsistente al alemán; un tono que cambia en francés; una frase que encaja de forma diferente en un mercado regulado. Nada de eso aparece en un informe de entrega ni en el recuento de palabras.
El trabajo de su equipo implica dos cosas que la mayoría de los programas de localización de marketing omiten: educar a los interesados sobre lo que realmente produce la IA sin regulación en la práctica, y adaptar el contenido antes de que la IA lo toque. De este modo, la calidad en la localización de marketing deja de ser un punto de control aguas abajo y pasa a ser una decisión tomada antes de que empiece la traducción.
De 200 a 2.000 horas: donde la automatización se detiene y comienza la calidad
Bruno Gonçalves, estratega global de programas y responsable de experiencia de aprendizaje en IBM SkillsBuild, aportó una cifra que replanteó la forma en que los equipos de L&D piensan sobre la escala: IBM pasó de 200 a 2.000 horas de contenido traducido con un equipo más pequeño que antes.
A medida que el equipo se acercaba a escalar a este volumen, la automatización total no era la solución: el contenido era técnico, algunos alumnos tenían tan solo 14 años y algunos lenguajes requerían soporte de derecha a izquierda para el que las herramientas no estaban diseñadas. Lo que funcionó en cambio fue un sistema humano en el bucle con decisiones explícitas sobre dónde se podía confiar en la traducción de IA y dónde no. Construyeron memoria de traducción específicamente para tipos de contenido L&D, resolvieron los problemas de compatibilidad SCORM y Rise (formatos comunes de archivo de aprendizaje electrónico) que no tenían un manual establecido, y establecieron reglas claras para cuándo la validación humana era innegociable.
La lección de calidad de IBM SkillsBuild es que la escala no significa eliminar a las personas del flujo de trabajo. Significa colocarlos precisamente donde la IA falla y construir la infraestructura necesaria para distinguir la diferencia.
El 95% del que nadie te advierte
Chris Dell, asesor senior en Next Chapter Advisory + Coaching, ha estado en ambos lados de la decisión de construir versus comprar a escala empresarial. Su enfoque fue que, mientras la llamada API es el 5% fácil de construir un sistema de traducción, el otro 95% — integración de memoria de traducción, aplicación del glosario, controles de cumplimiento, mantenimiento de conectores y reajuste del prompt cada vez que se lanza un nuevo modelo — permanece en tu equipo de ingeniería, de forma permanente.
Cada uno de esos componentes es una variable de calidad. Las pilas caseras no tienen memoria de traducción, ni monitorización continua de la calidad ni pista de auditoría. Tienen todo lo que tu equipo tiene tiempo y capacidad para construir y mantener a largo plazo, junto con todo lo demás de lo que son responsables. Al final del día, el verdadero coste de construir internamente no es el desarrollo inicial, sino la deuda de calidad continua.
Más de Global Ready Conference
Lo que realmente se necesita para lograr el compromiso de los ejecutivos — Winnie Wong, responsable de localización en DoorDash; Kenny Imery, Director Senior de Globalización y Crecimiento Internacional en Tinder; y Jerome Selinger, líder global de crecimiento y globalización, explicaron cómo han hecho que el impacto de la localización sea legible para ejecutivos que piensan en diferentes métricas. Las puntuaciones MQM mueven a los equipos de localización, pero lo que mueve a un CEO es cuando la calidad se traduce directamente en tasas de conversión, retención en el mercado y tiempo de salida al mercado. El panel compartió qué hizo que esa traducción funcionara en sus organizaciones.
El trabajo oculto de la localización — Rossella Barry, responsable de estrategia de localización en AllTrails, y Verónica Celdrán, directora senior de globalización en Taskrabbit, abordaron los problemas de calidad que comienzan antes de que comience la traducción: cadenas enviadas sin contexto, documentación faltante, contenido que contamina la memoria de traducción y crea bucles de rework que se acumulan durante meses. Acertar con los estándares de envío es lo que realmente mueve las métricas de calidad — y lo que hace que la IA sea más rápida y de mayor impacto. Cuanto más limpia sea tu entrada, mejor rendimiento de la IA.
Más allá del piloto: cómo los equipos de alto rendimiento están escalando la IA — Tommaso Rossi, Director de Localización en Spotify; Patricia Sainz, directora del programa de traducción en SAS; Julio Leal, jefe de localización en Rover.com; y Ana Vehar, directora global de localización de contenidos en SumUp, cerraron las sesiones de contenido con una de las conversaciones más sinceras del día. El hilo conductor en la discusión fue que la brecha entre pilotar la IA y escalarla es, en última instancia, una brecha de calidad. Los equipos que han escalado la traducción de IA de forma efectiva construyeron primero una infraestructura de calidad.
Los Premios Global Ready
La conferencia cerró con reconocimiento a los programas que realizaban la localización correctamente. Los ganadores del Global Ready Award de este año: Atlassian (Excelencia), Busuu (Accesibilidad), Docusign (Colaboración), Fortra (Aceleración), Kyndryl (Globalización), Netskope (Asociación) y la Commonwealth de Virginia / VITA (Pionero) — reconocidos por incorporar a 67 agencias estatales en el Global Delivery Network para hacer accesible a los residentes contenidos gubernamentales críticos en sus propios idiomas.
Hacia qué están avanzando los líderes de localización
Anna Schlegel, directora ejecutiva de Universalization.ai, abrió la Global Ready Conference nombrando lo que la mayoría de los líderes de localización ya saben pero no han comprendido del todo: la era de la IA no ha facilitado este trabajo, solo ha elevado el listón. Los líderes que prosperan son quienes se adueñan de la cuestión de la confianza, porque la confianza en lo que produce la IA es ahora uno de los problemas más difíciles del contenido global. Las personas que pueden resolverlo son las que tienen la mayor experiencia en cómo funciona el lenguaje en los mercados.
Las ideas centrales de Anna surgieron en cada sesión. Cada profesional en el escenario tenía una versión de la misma historia: la IA hacía las traducciones rápidas, y el nuevo reto era asegurarse de que el resultado fuera algo en lo que pudieras apostar tu marca. Ese es el valor máximo de las innovaciones en calidad de Smartling: una traducción en la que puedes confiar, a la velocidad que exige la IA, con la calidad monitorizada automáticamente a gran escala.
Las once sesiones de la Conferencia Global Ready están disponibles bajo demanda. Mira el lanzamiento, las sesiones con los practicantes y la conversación completa en smartling.com/conference.
