2026-04-17

Más allá de la ilusión de la automatización de la IA: lograr una localización eficaz basada en la colaboración entre talento humanos e IA

Si bien la IA puede agilizar los flujos de trabajo multilingües, rara vez funciona como una solución de «conectar y usar». Basándose en su experiencia en la creación de productos SaaS para empresas, Stéphane Cinguino analiza qué aspectos los equipos deben gestionar bien para que los sistemas que combinan el talento humano y la IA sean realmente eficaces en la práctica.

Lia

Los equipos corporativos que evalúan la IA para la gestión de contenidos multilingües suelen enfrentarse a la misma presión: entregar los proyectos cada vez más rápido, controlar los costes y mantener una calidad constante en todos los mercados. El verdadero reto radica en decidir dónde son útiles las herramientas de IA, dónde generan riesgos o fricciones y cómo mantener el control una vez que se han implementado.

Para analizar estos y otros retos, Stéphane Cinguino, Director de Inteligencia Artificial, Producto y Tecnología de Acolad, aportó sus dos décadas de experiencia en la creación de productos SaaS en distintos sectores al participar en el podcast C-Suite Hot Seat de Multilingual, presentado por Eddie Arrieta, CEO de MultiLingual Media.

Stéphane Cinguino, Director de Inteligencia Artificial, Producto y Tecnología, Acolad

A lo largo de la conversación, Stéphane planteó una serie de preguntas prácticas que los equipos corporativos deben responder antes de escalar la IA en sus flujos de trabajo multilingües. ¿En qué casos sigue siendo importante la revisión humana? ¿Qué tareas requieren trazabilidad? ¿Qué datos de entrada necesita el sistema para funcionar correctamente? ¿Qué pequeños pasos del flujo de trabajo hacen perder tiempo hoy en día? A continuación analizamos algunas de las conclusiones clave de esta charla, que resultarán muy útiles para aquellas empresas que buscan integrar la IA de manera eficaz en sus operaciones de contenidos.

La IA en la práctica: principios fundamentales y cómo evitar la ilusión de la automatización

Uno de los temas centrales del podcast fue la necesidad de adoptar un enfoque pragmático en cuanto a la IA, basado en la ejecución más que en el bombo y platillo o las palabras de moda (de lo que hablaremos más adelante).

Stéphane destacó tres principios fundamentales que guían la adopción de la IA en Acolad. En primer lugar, la intuición y la experimentación son importantes. La IA no es un sistema fijo, sino una capacidad en constante evolución que exige pruebas e iteraciones continuas. En segundo lugar, contar con métricas eficaces es esencial. Es esencial disponer de indicadores de éxito claros y marcos de evaluación precisos para evitar pérdidas de tiempo e inversión en iniciativas fallidas, garantizando así la obtención de resultados de valor.

Por último, la velocidad es fundamental. El panorama de la IA está en constante evolución, por lo que la capacidad de iterar con rapidez y escalar lo que funciona marca la diferencia. Estos principios no sólo se aplican al desarrollo interno, sino también a la colaboración con los clientes.

«Cuando trabajamos con clientes, es muy importante también abordar esas tres dimensiones: ser capaces de iterar, asegurarnos de que disponemos del marco adecuado en términos de calidad —definiendo y alineando las mediciones correctas con el cliente— y, una vez alcanzado el consenso, avanzar con rapidez. Ese es mi enfoque con respecto a la IA.»

Stéphane Cinguino

Los proyectos eficaces que combinan el talento humano y la IA configuran su gobernanza desde el principio

La gobernanza suele tratarse como una línea de trabajo independiente, algo que hay que documentar después de haber seleccionado una herramienta. En los entornos empresariales, eso suele dejar cabos sueltos. Los equipos necesitan que la gobernanza esté integrada en el propio flujo de trabajo para poder ver qué ha pasado con un contenido concreto, qué sistema lo ha gestionado y en qué momento debe intervenir una persona.

Para las organizaciones que se están plantando adoptar la IA, la conclusión práctica es sencilla: hay que preguntarse cómo se materializa concretamente la gobernanza en el día a día. ¿Se puede rastrear la fuente del contenido? ¿Se puede ver qué motor se ha utilizado? ¿Es posible desviar el contenido regulado o confidencial hacia una vía de revisión diferente? ¿Se puede separar el trabajo de bajo riesgo y gran volumen del contenido que necesita una supervisión más estricta? Esos detalles importan porque determinan si el flujo de trabajo resistirá la presión de la actividad real.

«Europa está muy centrada en la regulación y en garantizar que exista algún tipo de gobernanza en torno a la IA. Así que estamos invirtiendo de forma significativa en este ámbito para asegurarnos de que cumplimos con la normativa. Y no se trata sólo de la gobernanza en sí —es decir, de las prácticas, las metodologías, etc.—, sino también de cómo la integramos en nuestro producto. Así pues, en nuestro ecosistema Lia, cada fragmento de texto tiene por así decir una etiqueta de procedencia y hacemos un seguimiento de todo. También nos aseguramos de que cada IA que utilizamos o desarrollamos internamente cumpla con la normativa.

Stéphane Cinguino

El mito de la traducción instantánea sin datos previos ( zero-shot)

En muchos debates sobre IA se sigue dando por sentado que es posible obtener resultados sólidos sin apenas configuración previa. Y Stéphane mencionó además una idea errónea pero muy extendida con la que se suele topar: la existencia de un «botón mágico» de la IA capaz de producir traducciones perfectas al instante. A pesar de los avances de la IA, la localización de alta calidad sigue siendo una tarea compleja. Para lograr una traducción de buena calidad con la IA es necesario poder integrar la terminología, contenidos de referencia y pautas de estilo y tener una comprensión clara de dónde son más críticos los errores.

Esa perspectiva es muy útil para cualquier equipo que esté comparando proveedores u opciones internas. Si un sistema debe dar soporte a casos de uso corporativos, la fase de configuración es una parte indispensable de la solución. Los equipos deben estar preparados para facilitar glosarios, memorias de traducción, la voz y terminología de la marca, ejemplos de contenido y expectativas de calidad. También deben decidir desde el principio qué tipos de contenidos requieren controles más estrictos. Las descripciones de productos, los artículos de soporte, los contratos, el contenido médico y los textos de campañas publicitarias no conllevan el mismo nivel de riesgo, por lo que no deberían tratarse del mismo modo.

«Lo que está claramente sobrevalorado es lo que yo llamaría la traducción zero-shot o sin datos previos. La idea de que se puede conseguir un contenido perfecto y acorde con la marca sin datos ni entrenamiento previos es como pretender poner algo en un sistema y que funcione a la perfección como por arte de magia. Pues no, hace falta cierta preparación. Tienes que darle contexto al modelo y al sistema, así como algunos activos, etc. O sea que hace falta algo más que un simple modelo. Es bastante más complejo».

Stéphane Cinguino

Pequeños ajustes en el flujo de trabajo pueden dar lugar a grandes mejoras

Los grandes proyectos de IA suelen empezar abordando el problema más visible del proceso. Si bien ese enfoque tiene sentido, puede ocultar pasos más pequeños que consumen tiempo día a día. La preparación de archivos, la creación de metadatos, las transferencias de tareas, las comprobaciones repetitivas y el etiquetado de contenidos pueden no parecer estratégicos, pero suelen ralentizar a los equipos mucho más que la tarea principal.

No es necesario que los equipos corporativos empiecen con el mayor proyecto de transformación. Pueden comenzar identificando dónde se pierde el tiempo, dónde se transfiere el trabajo demasiadas veces y dónde el equipo repite tareas estructuradas. Estos pequeños ajustes suelen ser más fáciles de poner a prueba, medir y escalar. Además, ofrecen una visión más clara de dónde será útil una automatización más amplia y dónde se generarán más excepciones para gestionar.

«Todo el mundo se ha centrado en cómo implementar la IA en su actividad principal, pero hay muchas otras áreas en las que se puede aplicar y obtener resultados increíbles. Se trata más bien de solucionar los pequeños problemas. Cuando estás en mi puesto, gestionas una montaña de trabajo y normalmente lo que está más abajo no se llega a abordar. Siempre te centras en lo prioritario. Sin embargo, con la IA, tienes la posibilidad de abordar esa montaña de pequeños detalles que, no obstante, pueden tener un gran impacto».

Stéphane Cinguino

Más allá de las palabras de moda

Las hojas de ruta de IA pierden utilidad cuando se diseñan en función del vocabulario del mercado en lugar de las necesidades operativas. Los compradores escuchan los mismos términos una y otra vez y acaban hablando de categorías en lugar de tomar decisiones. Un enfoque más acertado es traducir cada etiqueta de tendencia en una pregunta concreta: ¿qué problema resuelve esto, para qué usuarios, en qué flujo de trabajo y cómo sabremos si ha sido de ayuda?

Empieza por el problema de negocio, define la limitación operativa, elige los tipos de contenidos implicados y luego decide si la respuesta adecuada es la automatización, el rediseño del flujo de trabajo, la revisión humana o una combinación de las tres. En general, una buena hoja de ruta parece menos ambiciosa sobre el papel que una impulsada por las modas, pero tiene muchas más probabilidades de que se adopte y aplique con éxito.

«Yo no priorizo las palabras de moda sino lo que es importante para nuestros clientes y para el mercado. Así que siempre presto atención a los puntos críticos, las necesidades y los retos, ya que mi papel es encontrar soluciones para todos ellos. Y por eso mi marco de priorización se basa en lograr un impacto real para nuestros clientes.»

Stéphane Cinguino

Los sistemas que combinan el talento humano y la IA siguen dependiendo del liderazgo

La implementación de la IA suele plantearse como un reto meramente tecnológico. En la práctica, indica Stéphane, es también un reto de gestión. Los equipos necesitan prioridades claras, espacio para hacer pruebas y una toma de decisiones firme cuando los resultados no son uniformes o los plazos cambian. De lo contrario, incluso el mejor diseño de flujo de trabajo puede fracasar.

Para las empresas, esto es crucial porque la calidad de un proveedor rara vez depende únicamente de la herramienta. Lo que importa es cómo el equipo que está detrás de ese flujo de trabajo gestiona las excepciones, los cambios y las prioridades contrapuestas. Un liderazgo sólido se traduce en vías de revisión previsibles, una gestión de incidencias fluida y tranquila, opciones de implantación realistas y la voluntad de ajustar el sistema cuando un proceso no funciona. Los flujos de trabajo que combinan talento humano e IA funcionan mejor cuando las personas que los ejecutan tienen una responsabilidad clara y una definición bien definida del éxito.

«Antes de ocuparme de la tecnología —y claro que me apasiona la tecnología—, lo primero es mi función como gestor de personas: garantizar que mi equipo esté seguro, centrado en lo que importa y que cuente con el entorno adecuado para aportar innovación y ofrecer valor a nuestros clientes. Y la paciencia forma parte de ello».

Stéphane Cinguino

Conclusiones clave

La automatización es más útil cuando mejora las decisiones dentro del flujo de trabajo, no cuando se limita a acelerar el volumen de producción.
La gobernanza debe ser visible tanto en el producto como en el proceso, aportando trazabilidad, reglas de enrutamiento y vías de revisión claras.
La traducción corporativa con IA requiere preparación previa, lo que incluye terminología, activos aprobados y expectativas de calidad bien definidas.
Los pequeños ajustes en el flujo de trabajo suelen ser el mejor punto de partida, ya que son más fáciles de probar y de medir.
Una hoja de ruta de IA sólida comienza por los puntos críticos operativos, no por las etiquetas del mercado.
Los sistemas que combinan talento humano e IA dependen de una asignación clara de responsabilidades, un liderazgo estable y opciones de implantación realistas.