No se puede gestionar lo que no se puede medir. En esta serie de tres partes, exploraremos los datos que se necesitan desesperadamente para mejorar las estrategias modernas de gestión de traducciones.

¿Cómo se verifica la calidad del contenido escrito en un idioma que no se habla? Ese es un enigma que la industria de la traducción aún no ha resuelto del todo para los frustrados especialistas en marketing global. Claro, la mayoría de los proveedores pueden señalar una prueba de competencia que aprobaron sus traductores y un proceso de revisión de varios pasos que rige cada proyecto. Pero más allá de la opinión del último editor que tocó tu contenido, ¿qué garantías pueden ofrecerte realmente?

Según el informe Translation Technology Insights de SDL, el 59% de los profesionales de la traducción no miden la calidad en absoluto o se basan en criterios puramente cualitativos. O, dicho de otro modo, muchos rezan a los dioses de la corrección de textos y esperan que los clientes o colegas de sus clientes no detecten ningún error.

Pero los errores se detectan, ¿no? Lo sabemos objetivamente, gracias al hecho de que el 64 % de los profesionales de la traducción afirman que realizan regularmente retrabajos basándose en los comentarios de terceros. Pero también lo sabemos intuitivamente cuando escuchamos susurros de que nuestro contenido en un idioma extranjero se siente torpe, incómodo o robótico.

Entonces, ¿cómo podemos obtener una medida de la calidad de la traducción en la que todos confíen?

El camino hacia la calidad cuantificada de la traducción

No es necesario tener experiencia en proyectos de traducción para reconocer los peligros de la retroalimentación cualitativa. Ya sea música o una comida, todos podemos recordar un momento en el que nuestra producción creativa fue recibida con opiniones muy diferentes. Algunos elogiaron nuestro desempeño, otros criticaron nuestra incompetencia y nos quedamos sin una idea clara de cómo o si necesitábamos mejorar.

Si bien siempre es importante sopesar el equilibrio de las opiniones personales, las calificaciones de calidad válidas también deben estar impregnadas de un conjunto de estándares objetivos e indiscutibles. Y todos, desde los críticos gastronómicos hasta los jueces de patinaje artístico, pueden dar fe del hecho de que el arte no está necesariamente exento de cuantificación.

Poco a poco, los profesionales de la traducción están llegando a la misma conclusión. La (ahora desaparecida) Asociación de Estándares de la Industria de Localización (LISA) fue la primera en popularizar un marco de garantía de calidad que evaluaba varios elementos gramaticales, estilísticos y de formato en escalas simples del 1 al 10. Desde entonces, la Sociedad de Usuarios de Automatización de la Traducción (TAUS) ha mejorado este enfoque con un modelo propio más dinámico y completo.

A pesar de la deuda de gratitud que tenemos con estas organizaciones por llevar la conversación en la dirección correcta, sus soluciones comparten el mismo defecto fundamental: un protocolo de evaluación de la calidad que se aplica a posteriori. Los revisores examinan una muestra de contenido publicado y cuentan los errores de forma retroactiva.

Entonces, si bien es bueno cuantificar la precisión de un traductor, aprender sobre sus malas calificaciones después de que el contenido se publicó es similar a aprender sobre el historial de infracciones de tráfico de su taxista después de que lo haya llevado a una zanja.

Sí, tendrás una razón objetiva para cambiar de proveedor de servicios en el futuro. Pero el daño ya estaba hecho.

El poder de la evaluación predictiva

Los malos resultados creativos rara vez son una sorpresa. Un análisis más detallado de su producción casi siempre revelará que se recortaron gastos en un momento en que lo que se requería era una preparación cuidadosa. El éxito, entonces, no es más que el resultado de los buenos hábitos aplicados en los momentos clave.

Algunos factores de éxito de la traducción ya son bastante obvios. Hacer referencia al contexto visual, reutilizar cadenas almacenadas en la memoria de traducción y dedicar mucho tiempo a la revisión son comportamientos que se correlacionan bien con la calidad de la traducción. Pero incluso entonces, la mayoría de las empresas solo pueden ver estas actividades en retrospectiva si es todo.

Sin embargo, todo eso está empezando a cambiar con la llegada de los sistemas de gestión de traducciones basados en la nube que rastrean el comportamiento a medida que sucede. Cada acción se puede capturar como un punto de datos en tiempo real. Como resultado, ahora podemos analizar objetivamente los hábitos lingüísticos antes de la publicación y hacer una predicción informada sobre la calidad de la traducción resultante.

Esa es la lógica detrás de la nueva Puntuación™ de Confianza de Calidad (QCS) de Smartling, una predicción basada en porcentajes de la precisión esperada basada en el análisis de más de 75 factores de éxito basados en el comportamiento.

Esta métrica dinámica otorga un poder considerable a los clientes de traducción. La transparencia incomparable que hacen posible los datos les permite realizar evaluaciones inteligentes tanto de los traductores de Smartling como de las agencias externas. Como resultado, los comportamientos descuidados pueden identificarse y abordarse mucho antes de que tengan la oportunidad de poner en peligro la reputación de la marca.

Además de responsabilizar a sus proveedores de traducción, el QCS también puede inspirar ajustes estratégicos del flujo de trabajo. Si las calificaciones asociadas con el contenido técnico son comparativamente bajas, por ejemplo, ese podría ser el recordatorio de que necesita crear un glosario al que los traductores puedan hacer referencia. Al mismo tiempo, las calificaciones consistentemente altas asociadas con un determinado traductor pueden brindarle el lujo de reducir un costoso protocolo de revisión.

Entonces, cuando nos preguntamos cómo creemos que los especialistas en marketing deberían evaluar la calidad de su contenido en idiomas extranjeros, la respuesta en estos días es bastante simple.

Decidir con datos.

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