Confianza a la velocidad que exige la IA: lo que la Conferencia Global Ready 2026 nos mostró sobre el futuro de la calidad de la traducción.

En lo que respecta a la traducción, la velocidad ya está resuelta: la inteligencia artificial (IA) permite que el contenido localizado 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 los términos de marca que significan algo diferente en japonés que en inglés; y, a menudo, nadie detecta estos problemas hasta que algo sale mal.

El problema más difícil es la confianza. ¿Puedes apostar tu marca a lo que produzca la IA? ¿Puedes ofrecer tu centro de ayuda en 21 idiomas y estar seguro de que está bien? ¿Puedes enviar una actualización de producto a usuarios de todo el mundo y tener la seguridad de que es precisa?

Esa es la conversación en torno a la cual se organizó la Conferencia Global Ready 2026. Los responsables de localización, los profesionales del marketing, los equipos de producto y los profesionales de formación y desarrollo (L&D) dedicaron el día a plantear estas preguntas desde todos los ángulos, y la respuesta que surgió en todas las sesiones es que la confianza no es un paso de revisión. Debe estar integrado en el proceso, y eso significa que debe estar integrado en la plataforma.

Smartling presentó la mayor innovación en inteligencia artificial de su historia en la conferencia Global Ready de este año. Cada una de sus funcionalidades se basa en el mismo principio: la calidad debe ser automática, continua y medible. No es algo que los equipos se apresuren a verificar luego de los hechos.

El lanzamiento: calidad integrada en cada capa.

Olga Beregovaya, vicepresidenta de IA de Smartling, y Andrew Saxe, vicepresidente de producto, inauguraron la sesión sobre la hoja de ruta del producto, en la que hablaron de cómo el volumen de traducción mediante IA está creciendo más rápido que la capacidad de cualquier equipo para monitorear. La brecha entre lo que se produce y lo que se revisa es donde a menudo falla la calidad.

Resolver ese desafío es la pieza central del lanzamiento de Smartling. LQA AgentSe trata de una evaluación de calidad basada en inteligencia artificial que aplica métricas de calidad multidimensionales (MQM) estándar del sector para calificar las traducciones de forma automática y a gran escala, proporcionando una monitorización continua de la calidad que revela dónde se necesita realmente atención adicional y realiza un seguimiento de las tendencias a lo largo del tiempo.

Más allá del agente LQA, el lanzamiento También incluye:

• Traducción instantánea con IA Integrado en herramientas conectadas como Figma, Adobe Creative Suite y AEM, de modo que la memoria de traducción, los glosarios y las reglas de estilo para IA se apliquen a todas las traducciones.
• Selección automática LLM, que gestiona la selección de modelos, la ingeniería rápida y la evaluación comparativa continua en segundo plano para obtener resultados de mayor calidad sin necesidad de realizar cambios en el flujo de trabajo. La función RAG integrada garantiza que cada traducción emplee la memoria de traducción, los glosarios y las reglas de estilo de IA para obtener resultados de mayor calidad que la traducción automática tradicional, sin necesidad de configuración ni dependencia de un modelo específico.
• Reglas de estilo para la IA, que aplica puntaje, formatos de fecha, estándares lingüísticos regionales y requisitos opcionales de voz de marca o dominio en más de 30 ubicaciones para mantener la coherencia de la marca en cada publicación.
• Traducción de imágenes mediante IA, que extrae el texto de las imágenes, lo traduce y reconstruye las imágenes con el texto traducido incorporado, extendiendo los mismos estándares de calidad que se esperan para los recursos basados en texto a imágenes como fotos de productos, banners y contenido para redes sociales.
• Adaptación lingüística para subsanar las diferencias entre variantes regionales, como la que existen entre el inglés estadounidense y el inglés británico, sin el costo de una retraducción completa.

Cada pieza está construida sobre la misma base. Una plataforma de traducción donde la calidad es la norma, integrada en el motor, las reglas, el resultado y la evaluación.

Lo que aprendimos en las sesiones del día sobre la calidad.

¿Qué falla cuando la velocidad supera a la estructura? Olga y Alex Yanishevsky, director sénior de IA y soluciones de traducción automática, dirigieron la sesión que abordó este tema directamente.

En definitiva, coincidieron en que la velocidad sin gobernanza genera sus propios problemas, entre ellos la inconsistencia en la terminología, la falta de un registro de auditoría y la posibilidad de que surjan alucinaciones en el momento menos oportuno. La sesión expuso lo que significa en la práctica la gobernanza de la IA: datos fiables y controles de calidad rigurosos, detección y monitorización, transparencia y auditabilidad, y mitigación de riesgos.

En la implementación de Smartling, esto se traduce en la detección de alucinaciones que pone de manifiesto los errores introducidos por la IA, un puntaje de calidad que dirige el contenido señalado a revisores humanos y un agente LQA que proporciona una monitorización continua para que los equipos puedan realizar un seguimiento de las tendencias de calidad a lo largo del tiempo.

El marco de localización de IA que surgió de la dura experiencia.

Dentro de las operaciones de SumUp, Jasmin Barth, Gerente Sénior de Localización, y Maja Milosavljevic, Gerente Global de Localización, compartieron la matriz de contenido que su equipo creó para canalizar las decisiones de traducción a gran escala, con la calidad como criterio en cada sucursal.

La idea fundamental de este marco es que el tipo de contenido determina el riesgo de calidad. Las cadenas de texto de alta visibilidad, reguladas y de importancia crítica para la marca requieren un procedimiento diferente al de la documentación interna o las notificaciones de baja relevancia. Los programas de calidad tienen éxito cuando cada tipo de contenido recibe el flujo de trabajo que realmente necesita.

Su sesión no atenuó los fracasos que dieron forma a lo que construyeron. Compartieron su experiencia al descubrir los flujos de trabajo que fallaron en la producción, las suposiciones que no se cumplieron y los momentos en que una señal de monitoreo detectó un problema antes del lanzamiento. Lo que quedó claro es que la fortaleza de su programa radica en realizar el trabajo duro desde el principio.

Cuando una consultora recomendó un máster en Derecho (LLM) genérico

Michelle Kerr, directora de transformación de productos en IHG Hotels & Resorts, compartió la experiencia de su equipo al evaluar si un modelo lingüístico genérico de gran tamaño podría gestionar la localización en 21 idiomas y en todos sus canales propios.

¿El resultado? No pudo. La IA genérica produce una traducción, pero no aplica la terminología aprobada, no impone un estilo uniforme en todos los mercados, no dirige el contenido al nivel de calidad adecuado según el nivel de visibilidad ni proporciona un registro 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 integrar la traducción en el sistema de gestión de contenidos (CMS). Ahora, el contenido se dirige al método de traducción correcto a gran escala. Los controles de calidad se realizan antes de que el contenido llegue a los usuarios, no luego de su envío. 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 se deterioró.

Dervilla O'Reilly, jefa de Localización Sitio web y Operaciones Internacionales en DocuSign, argumentó que la traducción automática no controlada es el riesgo de calidad al que están más expuestos los equipos de marketing (y para el que están menos preparados para detectar).

El problema no es que la IA produzca traducciones obviamente malas. Es un proceso más sutil, porque sin flujos de trabajo diseñados específicamente para la marca, sin la aplicación de un glosario y sin un sistema de retroalimentación a la plataforma, no hay ninguna señal que indique cuándo la calidad se desvía de las directrices de la compañía: un término de marca traducido de forma inconsistente al alemán; un tono que cambia en francés; una frase que se entiende de forma diferente en un mercado regulado. Nada de eso aparece en un reporte de entrega ni en un recuento de palabras.

El trabajo de su equipo implica dos aspectos que la mayoría de los programas de localización de marketing omiten: educar a las partes interesadas sobre lo que la IA sin control produce en la práctica y adaptar el contenido antes de que la IA lo modifique. De esta forma, la calidad en la localización de marketing deja de ser un punto de control posterior y se convierte en una decisión que se toma antes de que comience la traducción.

De 200 a 2000 horas: donde termina la automatización y comienza la calidad.

Bruno Gonçalves, estratega global de programas y director de experiencia de aprendizaje en IBM SkillsBuild, presentó una cifra que replanteó la forma en que los equipos de formación y desarrollo conciben la escala: IBM pasó de 200 a 2000 horas de contenido de aprendizaje traducido con un equipo más pequeño que antes.

A medida que el equipo se acercaba a alcanzar este volumen de trabajo, la automatización completa no era la solución: el contenido era técnico, algunos alumnos tenían tan solo 14 años y algunos idiomas requerían compatibilidad con la escritura de derecha a izquierda, para la cual las herramientas no estaban diseñadas. En cambio, lo que funcionó fue un sistema con intervención humana que permitía tomar decisiones explícitas sobre dónde se podía confiar en la traducción automática y dónde no. Desarrollaron una memoria de traducción específica para los tipos de contenido de formación y desarrollo, resolvieron los problemas de compatibilidad con SCORM y Rise (formatos de archivo comunes para el aprendizaje electrónico) que no tenían un manual establecido, y fijaron reglas claras sobre cuándo la validación humana era imprescindible.

La valiosa lección que se extrae de IBM SkillsBuild es que la escalabilidad no implica eliminar a los humanos del flujo de trabajo. Significa situarlos precisamente donde la IA se queda corta y construir la infraestructura necesaria para conocer la diferencia.

El 95% del que nadie te advierte

Chris Dell, asesor sénior de Next Chapter Advisory + Coaching, estuvo en ambos lados de la decisión de desarrollar internamente o comprar soluciones a escala empresarial. Su planteamiento era que, si bien la llamada a la API representa el 5% más sencillo de la creación de un sistema de traducción, el otro 95% —la integración de la memoria de traducción, la aplicación del glosario, los controles de cumplimiento, el mantenimiento del conector y la reconfiguración del mensaje cada vez que se lanza un nuevo modelo— recae permanentemente en el equipo de ingeniería.

Cada uno de esos componentes es una variable de calidad. Las plataformas desarrolladas internamente no tienen memoria de traducción, ni monitorización continua de la calidad, ni registro de auditoría. Disponen de todo aquello que tu equipo tenga el tiempo y la capacidad para construir y mantener a largo plazo, además de todas las demás responsabilidades que les asisten. En definitiva, el verdadero costo de construir internamente no reside en el desarrollo inicial, sino en la deuda continua de calidad.

Más información de la Conferencia Global Ready

Lo que realmente se necesita para lograr el apoyo del alta dirección. Winnie Wong, responsable de localización en DoorDash; Kenny Imery, director sénior de globalización y crecimiento internacional en Tinder; y Jerome Selinger, líder de crecimiento global y globalización, explicaron cómo lograron que el impacto de la localización sea comprensible para los ejecutivos que piensan con métricas diferentes. Los puntajes de MQM influyen en los equipos de localización, pero lo que realmente motiva a un director ejecutivo es cuando la calidad se traduce directamente en tasas de conversión, retención de mercado y tiempo de comercialización. Los miembros del panel compartieron las claves del éxito de esa traducción en sus organizaciones.

El trabajo oculto de la localización Rossella Barry, gerente de estrategia de localización en AllTrails, y Verónica Celdrán, gerente sénior de globalización en Taskrabbit, abordaron los problemas de calidad que comienzan antes de que empiece la traducción: cadenas de texto enviadas sin contexto, documentación faltante, contenido que contamina la memoria de traducción y crea bucles de reelaboración que se acumulan durante meses. Establecer los estándares de envío adecuados es lo que realmente impulsa las métricas de calidad, y lo que hace que la IA sea más rápida y tenga un mayor impacto. Cuanto más limpios estén los conductos de admisión de aire, mejor funcionará la IA.

Más allá del proyecto piloto: cómo los equipos de alto rendimiento están escalando la IA — Tommaso Rossi, director de localización de Spotify; Patricia Sainz, directora del programa de traducción de SAS; Julio Leal, jefe de localización de Rover.com; y Ana Vehar, jefa global de localización de contenido de SumUp, clausuraron las sesiones sobre contenido con una de las conversaciones más sinceras del día. El denominador común a lo largo de la discusión fue que la brecha entre la implementación piloto de la IA y su escalabilidad es, en última instancia, una brecha de calidad. Los equipos que lograron escalar la traducción mediante IA de forma eficaz construyeron primero una infraestructura de calidad.

Los premios Global Ready

La conferencia concluyó con un reconocimiento a los programas que están llevando a cabo la localización de la manera correcta. Los ganadores del premio Global Ready de este año son: Atlassian (Excelencia), Busuu (Accesibilidad), Docusign (Colaboración), Fortra (Aceleramiento), Kyndryl (Globalización), Netskope (Asociación) y la Mancomunidad de Virginia / VITA (Pionero), galardonados por incorporar a 67 agencias estatales al sistema. Global Delivery Network hacer que el contenido gubernamental fundamental sea accesible a los residentes en sus propios idiomas.

¿Hacia dónde se dirigen los líderes de localización?

Anna Schlegel, Directora Ejecutiva de Universalization.ai, La conferencia Global Ready abrió el debate señalando algo que la mayoría de los líderes en localización ya saben, pero que no asimilaron del todo: la era de la IA no facilitó este trabajo, simplemente elevó el nivel de exigencia. Los líderes que prosperan son aquellos que dominan la cuestión de la confianza, porque la confianza en lo que produce la IA es ahora uno de los problemas más difíciles en el ámbito del contenido global. Las personas que pueden resolverlo son aquellas que poseen el conocimiento más profundo sobre cómo funciona realmente el lenguaje en los distintos mercados.

Las ideas centrales de Anna surgieron en cada sesión. Todos los profesionales presentes en el escenario compartieron una versión de la misma historia: la IA agilizó las traducciones, y el nuevo desafío consistió en cerciorar de que el resultado fuera algo en lo que se pudiera confiar para respaldar la marca. Ese es el valor fundamental de las innovaciones de calidad de Smartling: una traducción fiable, a la velocidad que exige la IA, con una calidad monitorizada automáticamente a gran escala.

Las once sesiones de la Conferencia Global Ready están disponibles bajo demanda. Vea el lanzamiento, las sesiones para profesionales y la conversación completa en smartling.com/conference.