Nuevo enfoque en la gestión de la traducción: buenas prácticas para aplicar unos procesos modernos en la era de la IA

En muchas organizaciones, la gestión de la traducción no se ha sometido a un proceso de planificación, sino que ha ido evolucionando con el tiempo. Las nuevas herramientas se han incorporado cuando ha sido necesario, se han ido añadiendo procesos para dar respuesta a necesidades concretas y se han integrado proveedores o tecnologías para resolver retos de manera inmediata.

Con el paso del tiempo, esto acaba dando lugar a un sistema que funciona, pero que suele ser una mezcolanza de otros. Cada parte cumple una función. Cada proceso ofrece resultados. Pero rara vez hay un momento en el que todo esté coordinado, organizado y gestionado de forma estratégica. Esto resulta especialmente evidente cuando las organizaciones intentan ampliar y optimizar sus operaciones, o introducir nuevas tecnologías como la inteligencia artificial. A fin de cuentas, aunque la IA pueda facilitar distintas fases del proceso de traducción, desde la automatización del proceso hasta la traducción y el control de calidad, también exige un nivel de infraestructura que muchas configuraciones actuales no ofrecen.

La nueva realidad de la gestión de la traducción

La gestión de la traducción ya no es una función independiente que se lleve a cabo a través de proyectos aislados. Ha pasado a integrarse profundamente en las operaciones comerciales generales.

Ahora, el contenido procede de múltiples fuentes, como plataformas de CMS, sistemas PIM, entornos CCMS, sistemas de gestión del ciclo de vida del producto, y se distribuye entre los distintos departamentos y regiones. Al mismo tiempo, intervienen en el proceso partes interesadas de diferentes equipos, cada una con sus propias prioridades, plazos y herramientas.

Este cambio ha convertido la gestión de la traducción en una cuestión de mucha más envergadura:

• Un proceso continuo, más que una tarea puntual
• Una operación entre departamentos en la que intervienen varios equipos
• Un componente esencial de la distribución de contenido a nivel mundial

En este contexto, los enfoques tradicionales basados en procesos lineales y en la coordinación manual ya no bastan. Este avance ofrece ventajas claras en cuanto a velocidad y flexibilidad, pero también introduce un nuevo nivel de complejidad operativa que muchas de las configuraciones actuales no están preparadas para abordar.

Puntos de fricción a los que se ve sometida la gestión de la traducción en la actualidad

Como resultado, están surgiendo puntos de fricción similares en todos los sectores, no como problemas aislados, sino como limitaciones estructurales en el marco de los procesos actuales:

• Procesos que dependen de transferencias manuales entre sistemas (por ejemplo, CMS, PIM, TMS)
• Mayor esfuerzo para preparar, depurar y alinear el contenido antes de traducirlo
• Uso incoherente de las herramientas de IA y los motores de traducción entre los distintos equipos y tipos de contenido
• Capacidad limitada para unificar los procesos en los distintos flujos de trabajo y departamentos

Estos retos no suelen apreciarse a nivel de proyecto. Los proyectos individuales se completan de forma satisfactoria, pero, a mayor escala, las ineficiencias se acumulan e introducir mejoras, automatizaciones o innovaciones resulta cada vez más difícil.

En la práctica, esto suele dar la cara cuando el contenido pasa por varios sistemas. Por ejemplo, los datos de un producto pueden gestionarse en un sistema PIM, mientras que la documentación relacionada se gestiona en un entorno CCMS. Ambos requieren traducción, se actualizan con frecuencia y siguen sus propios procesos de trabajo. Cada proceso funciona de forma independiente, pero, con el paso del tiempo, coordinar las actualizaciones, la terminología y los plazos entre ambos resulta cada vez más complicado.

Cuestiones que suelen surgir en la práctica

Cuando los procesos de traducción alcanzan este nivel de complejidad, hay una serie de cuestiones que suelen plantearse una y otra vez en el día a día:

¿Por qué resulta vez más difícil ampliar la gestión de la traducción a medida que aumenta el volumen de contenido?

Esto se debe a que los procesos suelen evolucionar de forma orgánica y no siempre están diseñados para gestionar flujos continuos de contenido. A medida que aumenta el volumen, los pasos de preparación manual, las transferencias entre sistemas y el esfuerzo de coordinación se hacen más evidentes.

¿Cómo se pueden mejorar los procesos de traducción sin alterar los procesos actuales?

En la mayoría de los casos, las mejoras pasan por organizar lo que ya existe, p. ej., unificando el proceso de preparación, definiendo variantes de procesos claras y reduciendo pasos manuales innecesarios, en lugar de volver a diseñarlo todo desde cero.

¿Por qué la incorporación de la IA a la gestión de la traducción puede dar lugar a resultados incoherentes?

Esto ocurre porque la IA suele aplicarse de forma diferente en función de los equipos y los casos de uso. Si no existen normas claras sobre cuándo y cómo utilizarla, los resultados y las expectativas de calidad pueden divergir, en lugar de ser más uniformes.

¿Cuál es la mejor manera de introducir la automatización en los procesos de traducción?

La automatización resulta más eficaz cuando se aplica a procesos bien estructurados. Si los procesos no están bien definidos, la automatización puede aumentar las ineficiencias en lugar de reducirlas.

Estas cuestiones apuntan al mismo problema de base: la gestión de la traducción ya no se limita a la ejecución, sino que también tiene que ver con la estructura.

Buenas prácticas para modernizar la gestión de la traducción

Mejorar la gestión de la traducción no exige un cambio radical. En la mayoría de los casos, el progreso pasa por organizar lo que ya existe y reducir complejidades innecesarias.

1. La preparación como paso clave del proceso

Si bien tiene un impacto directo en la rapidez, la calidad y el coste, la importancia del proceso de preparación suele subestimarse.

Una preparación bien estructurada implica:

• crear contenido original listo para someterse a traducción asistida por IA;
• aplicar formatos de contenido original de manera uniforme;
• definir de forma clara la terminología y los materiales de referencia;
• limpiar y actualizar periódicamente los recursos lingüísticos (memorias de traducción, terminología, etc.); o
• coordinar los sistemas de origen y los procesos de traducción.

Cuando este paso se unifica, los procesos posteriores resultan mucho más predecibles y fáciles de automatizar.

2. Definición de variantes del proceso en lugar de un único proceso estándar

Los distintos tipos de contenido requieren diferentes niveles de control.

Por ejemplo:

• La documentación técnica puede exigir una revisión y validación estructuradas.
• En lo que respecta al contenido de productos de gran volumen, puede ser mejor priorizar la rapidez y la automatización.
• El contenido regulado puede exigir capacidades de trazabilidad y verificación.

En lugar de tratar de encajarlo todo en el marco de un único proceso, las organizaciones líderes definen variantes de proceso, cada una con una combinación clara de:

• nivel de automatización
• uso de la IA
• intervención humana

Esto ofrece flexibilidad sin perder el control.

3. Introducción estructurada y coordinada de la IA

En lo que respecta a la traducción con IA, la cuestión ya no es si aplicarla, sino cómo aplicarla. En muchos entornos, la IA se va incorporando de forma gradual, a menudo, en distintos puntos de los diferentes procesos.

Un enfoque más eficaz se centra en la coordinación:

• elegir el motor adecuado en función del contenido y el idioma
• determinar cuándo es necesario recurrir a la estimación automática de la calidad (AQE) o a la posedición automática (APE)
• integrar la IA en los procesos en lugar de usarla de forma independiente

Las configuraciones modernas combinan cada vez más la traducción automática (traducción automática, AQE, APE) con intervención humana para garantizar unos resultados acordes a cada necesidad a gran escala. La clave no es la tecnología en sí misma, sino cómo se aplica a lo largo del proceso y con qué rigor se gestiona.

4. Automatización de procesos una vez estructurados

Solemos pensar que la automatización es el siguiente paso, pero esta solo aporta valor cuando los procesos están bien definidos.

Una vez que las variantes de preparación y proceso están listas, se puede aplicar la automatización a:

• la gestión de archivos y enrutamiento de contenidos;
• la asignación de tareas y los iniciadores de procesos;
• la integración entre sistemas (p. ej., CCMS, PIM, TMS); o
• la coordinación de procesos automatizados entre sistemas, tipos de contenido, idiomas y diferentes casos de uso.

A medida que la complejidad de las operaciones multilingües crece, las empresas necesitan cada vez más procesos que permitan coordinar diferentes tecnologías, niveles de automatización y procesos basados en IA de forma estructurada. Esto incluye áreas como la traducción con IA, la evaluación automática de la calidad, la posedición y la revisión humana, todas ellas integradas en procesos multilingües más amplios, en lugar de gestionarse de forma independiente. De esta forma, se reducen los pasos manuales y se mejoran los tiempos de respuesta sin aumentar la complejidad.

5. Simplificación de la configuración general

En muchos casos, la complejidad no se debe a la falta de herramientas, sino a que hay demasiadas que no se comunican entre sí. Con el tiempo, las organizaciones suelen acumular:

• diferentes herramientas de traducción
• procesos paralelos
• responsabilidades solapadas

Simplificar la configuración no implica necesariamente eliminar funciones. Significa:

• unificar los procesos siempre que sea posible;
• reducir transferencias innecesarias; o
• coordinar mejor las funciones y responsabilidades.

En algunos casos, esto también implica contar con ayuda externa, como recurrir a socios que puedan ayudar en la gestión y coordinación de los procesos multilingües de una forma más centralizada.

Para concluir, hoy en día, la gestión de la traducción no se basa tanto en la capacidad como en la coordinación.

La mayoría de las organizaciones ya cuentan con las herramientas, las tecnologías y los conocimientos necesarios. El reto radica en coordinarlos de forma que se favorezca la flexibilidad, la coherencia y la innovación.

A medida que aumenta la complejidad, las mejoras graduales, sobre todo, en la estructura de los procesos, la automatización y la coordinación mediante IA, resultan imprescindibles.

En Seprotec Multilingual Solutions, uno de los principales socios en inteligencia lingüística a nivel mundial, abordamos las operaciones multilingües no como servicios aislados, sino como procesos interconectados, diseñados para adaptarse a las necesidades de nuestros clientes y garantizar la eficiencia a largo plazo.

Por eso hemos creado el ecosistema multilingüe impulsado por IA de Seprotec, con el objetivo de conectar sistemas, procesos y tecnologías en una estructura más coherente y manejable, que permita a las organizaciones ampliar, simplificar y mejorar sus operaciones multilingües de forma continuada. Si quiere evaluar cómo optimizar sus procesos actuales para mejorar la flexibilidad e integración de la IA, estaremos encantados de ayudarle con un enfoque estructurado.