Cómo ahorrar sin reducir la calidad

Sabemos que los modelos de IA, como los LLMs, están transformando la industria de la localización, ofreciendo oportunidades reales para acelerar procesos y reducir costes. Sin embargo, cuando se trata de software y firmware, la implementación de traducción automática con posedición (MTPE) presenta ciertos desafíos que requieren una estrategia cuidadosamente diseñada.

Las cadenas de texto de software suelen estar escritas por ingenieros, ser muy cortas, y carecer de contexto, lo que puede comprometer la calidad de una traducción automática estándar. En este contexto, los LLMs ofrecen una ventaja competitiva: su capacidad para generar traducciones con mayor sensibilidad contextual, especialmente cuando se combinan con procesos humanos.

Nuestro enfoque: mejorar la calidad, reducir costes

Para abordar estas limitaciones sin sacrificar la calidad final del producto localizado, implementamos un enfoque híbrido (y usando MTPE) en uno de nuestros principales clientes del sector tecnológico, HP, logrando una reducción del 25 % en los costes de localización de software y firmware.

Esta optimización se logró a través de dos iniciativas clave:

Revisión previa de contenido original (inglés):

Antes de iniciar la traducción automática, nuestro equipo lingüístico revisa el contenido fuente para corregir errores, mejorar la coherencia y unificar terminología. Este paso eleva la calidad de la traducción automática y reduce significativamente el esfuerzo de posedición.

Sistema colaborativo de preguntas y respuestas para lingüistas:

Para manejar las cadenas fuera de contexto, desarrollamos un sistema de Q&A en línea. Cada lingüista puede plantear o responder preguntas, y el sistema notifica automáticamente a todo el equipo sobre nuevas entradas o actualizaciones. Este mecanismo asegura una comprensión compartida del contexto, esencial para mantener la precisión lingüística.

Conclusión

Este caso demuestra que, incluso en proyectos altamente técnicos y sensibles como la localización de software, es posible implementar con éxito flujos de trabajo híbridos basados en IA sin comprometer la calidad, usando MTPE.

El resultado: reducción de costes directos y optimización de tiempos, lo que se traduce en un ROI medible y sostenible.

Este enfoque se alinea con la estimación de costos en entornos híbridos que detallamos en el artículo Cómo medir el ROI de la localización combinando IA y traducción humana, donde analizamos tanto los costes directos (traducción, posedición, gestión) como los costes indirectos (tecnología, QA, soporte, localización multimedia, DTP).