2025-11-21

Plataforma de traducción automática frente a herramienta: Por qué los equipos necesitan algo más que automatización

Explorando por qué la verdadera traducción empresarial requiere integración, gobernanza y experiencia humana, no solo automatización de IA.
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Comprender el nuevo panorama de la traducción automática

ChatGPT, Claude, Gemini; incluso Google Translate o DeepL. Estas herramientas facilitan más que nunca la traducción instantánea de contenidos. Pero aunque son potentes, para algunos casos de uso pueden resultar engañosos por su simplicidad, especialmente para los usuarios de empresa.

Es posible que usted, sus equipos de marketing o de producto ya estén experimentando con herramientas de traducción de autoservicio de IA, obteniendo resultados rápidos para contenidos de entrega rápida. Sin embargo, usted y su equipo suelen toparse con límites: incoherencias en el tono, lagunas en la gobernanza, falta de integración y ausencia de control de calidad.

"La traducción nunca es un servicio aislado. Es un paso en un proceso más amplio de gestión de contenidos. Para que el significado sea coherente, se necesita una plataforma que conecte todos esos pasos, no solo una herramienta que realice uno", afirma Leena Peltoma, Directora de Soluciones Globales de Acolad.

Aquí, con la ayuda de la experiencia de Leena en su trabajo práctico en la creación de Lia, la plataforma de contenidos de Acolad impulsada por IA, analizaremos la diferencia clave entre las herramientas de traducción y las plataformas de traducción con IA, y cómo el pensamiento de plataforma puede garantizar la gestión de contenidos multilingües en el futuro.

Temas clave:

De herramienta a plataforma: Entender la diferencia

Herramientas tácticas frente a plataformas estratégicas

Las herramientas de traducción automática son tácticas, diseñadas para necesidades inmediatas como traducir unos pocos párrafos o generar un borrador multilingüe. Son geniales para explorar, pero carecen de profundidad.

Las plataformas, en cambio, son estratégicas. Conectan la traducción, la gestión terminológica, los flujos de trabajo de revisión y la gobernanza de datos en un único ecosistema. Están diseñados para su uso a escala empresarial, garantizando que cada activo traducido se ajuste a la voz de la marca, las normas de cumplimiento y los objetivos empresariales.

"En un entorno de plataforma, la traducción no es una ocurrencia tardía. Está integrado en el flujo de trabajo, por lo que los activos lingüísticos -desde bases terminológicas hasta guías de tonos- se aplican automáticamente a todos los contenidos".

Leena Peltomaa

El riesgo oculto de la traducción automática

Herramientas fragmentadas, voz de marca fragmentada

Cuando se utilizan herramientas de IA de forma independiente con modelos públicos, a menudo se puede perder el control sobre el tono y la terminología de la marca. Y una vez que las incoherencias llegan a los distintos mercados, son costosas de deshacer.

Por ejemplo, si un equipo de marketing regional traduce rápidamente los eslóganes de una campaña con una herramienta pública de IA, el sistema podría ignorar la terminología aprobada o pasar por alto matices culturales. El resultado pueden ser eslóganes contradictorios o incluso traducciones erróneas involuntarias que dañan la imagen de la marca. Sin un glosario compartido ni directrices de marca multilingües, resulta imposible garantizar que todos los mercados se comuniquen con la misma voz o cumplan las normas corporativas.

Estas incoherencias son más que estilísticas: crean riesgos de gobernanza y cumplimiento. Cada vez que un miembro del equipo utiliza una herramienta pública, existe el riesgo de exponer datos confidenciales o errores que incumplan las directrices internas de contenido. Por eso la traducción empresarial requiere algo más que velocidad. Exige sistemas que integren herramientas de conexión de expertos con mejoras adicionales como la revisión humana, las métricas de calidad y la gobernanza centralizada.

Por eso puede ser útil utilizar la herramienta adecuada o asociarse con un experto en la implantación de una plataforma de traducción con IA. Leena ofrece una analogía reveladora:

"Si un abogado y un profano preguntan a ChatGPT para encontrar una referencia jurídica, el abogado obtendrá mejores resultados, porque sabe cómo preguntar. Lo mismo ocurre con la traducción. Sin conocimientos lingüísticos, se corre el riesgo de perder el sentido".

Leena Peltomaa

La brecha de la gobernanza y el cumplimiento

El uso no gestionado de herramientas de traducción de IA también puede crear graves riesgos de gobernanza y reglamentación.

Más allá de la precisión, la gobernanza significa tener visibilidad y control sobre cada paso del proceso de traducción: desde cómo se recopilan y almacenan los datos hasta quién tiene acceso a ellos y cómo se auditan los resultados. Las empresas que operan en algunos mercados necesitan ahora cadenas de responsabilidad documentadas que muestren qué contenidos han sido generados por IA, cuáles han sido revisados por humanos y cómo se protegen los activos lingüísticos.

Marcos de cumplimiento como ISO 17100 e ISO 27001, junto con normativas regionales como la Ley de IA de la UE, exigen ahora una transparencia demostrable. Eso puede incluir saber qué modelos se utilizan, cómo se obtienen los datos de entrenamiento y cómo se mitigan los sesgos o los riesgos de seguridad.

Sin una supervisión y unos controles de gobernanza adecuados, las empresas corren el riesgo no sólo de incurrir en imprecisiones, sino también de vulnerar la protección de datos, hacer un uso indebido de la propiedad intelectual y dañar su reputación, algo muy preocupante cuando se manejan contenidos sensibles o de cara al público.

"Las organizaciones apenas están empezando a darse cuenta de lo mucho que necesitan saber sobre los datos de formación, la transparencia y el seguimiento del uso de la IA, especialmente con regulaciones como la Ley de IA de la UE."

Leena


Leena Peltomaa
Director de Soluciones Globales, Acolad

El ser humano en el bucle de la IA

Experiencia en ambos extremos del flujo de trabajo

Incluso en los flujos de trabajo basados en IA, la experiencia humana puede ser insustituible, y no solo para el control de calidad del resultado final. Los expertos son cruciales para garantizar que su plataforma de traducción se integre eficazmente en la forma de trabajar de sus equipos.

Hay un trabajo continuo de ajuste y perfeccionamiento de las instrucciones y los modelos para garantizar el mejor resultado en cada idioma. Por último, para los contenidos críticos para la empresa y de cara al público, siempre debe haber una revisión por parte de lingüistas humanos expertos.

Todas estas etapas pueden ser muy difíciles de poner en práctica cuando los colegas utilizan sus propias herramientas de traducción ad hoc. Pero una forma sencilla de integrar las ventajas de los flujos de trabajo humanos + de IA puede ser a través de un socio experimentado que tenga los conocimientos necesarios para diseñar, implementar y perfeccionar una plataforma de traducción de IA.

"La aportación humana es fundamental al principio -definiendo la indicación, los datos de entrenamiento y el contexto- y al final, validando que el resultado funciona de verdad".

Leena Peltomaa

Calidad, eficiencia y beneficios a largo plazo

El poder de la plataforma de traducción AI: Calificación automática de la calidad

Aunque el coste y la rapidez son ventajas obvias, la calidad puede ser un verdadero factor diferenciador.

Los sistemas de IA, cuando se entrenan y supervisan adecuadamente, pueden mejorar la coherencia, recordar terminología al instante y aplicar el tono de la marca con precisión. Las plataformas de traducción modernas mejoran aún más este aspecto mediante funciones automáticas de control de calidad y puntuación que miden continuamente la precisión de los resultados, el respeto del estilo y el uso de la terminología.

Estas métricas pueden detectar desviaciones en tiempo real, devolviendo los datos a los revisores humanos o a los bucles de reentrenamiento. Con el tiempo, la puntuación automatizada ayuda a los equipos a comprender las tendencias de calidad, identificar los problemas recurrentes y perfeccionar las indicaciones del modelo o las listas terminológicas para obtener mejores resultados. Pero sin gobernanza, incluso estos sistemas automatizados pueden degradarse rápidamente, produciendo errores no controlados que dañan la reputación y la confianza.

"Durante décadas, la calidad de la traducción ha sido un reto constante. La IA nos da por fin la oportunidad de progresar de verdad, pero sólo si sabemos guiarla".

Leena Peltomaa

De la eficiencia a la innovación

Cuando las organizaciones centralizan la traducción en una plataforma, no sólo ahorran tiempo, sino que desbloquean nuevas capacidades. Los análisis integrados, las calificaciones de calidad y la automatización del flujo de trabajo permiten a los equipos planificar los contenidos de forma global, no reactiva.

Si nos fijamos en cómo van a evolucionar las plataformas de traducción automática, podrán incorporar pequeños modelos lingüísticos (SLM) específicos de cada dominio para gestionar mejor los temas de nicho y los idiomas con pocos recursos. Esto podría resolver un inconveniente tradicional del uso de los LLM para traducir lenguas con pocos recursos, ya que carecen de los datos de formación necesarios para obtener resultados de calidad.

"Los modelos personalizados entrenados con los datos de su dominio son el siguiente paso. Serán clave para la calidad y la diferenciación".

Leena Peltomaa

Hacia una traducción con IA conectada

El futuro de la traducción automática no pasa por más herramientas. Se trata de ecosistemas más inteligentes. Plataformas como Lia están diseñadas para este cambio. Conectan automatización, gobernanza y experiencia humana en todos los flujos de trabajo de contenidos.

Para las empresas, esto significa menos silos, mayor coherencia y mejor control del cumplimiento y la calidad. Es la diferencia entre traducir a escala y escalar a través de la traducción.

Conclusiones clave

  • Piense más allá de las herramientas: Trate la traducción de la IA como parte de un ecosistema conectado, no como un experimento aislado.
  • Incorporar experiencia: Piense en un socio que pueda proporcionarle una plataforma de traducción automática, desde la configuración hasta la revisión de la calidad.
  • Gobernar con prudencia: Garantizar la transparencia, el cumplimiento y la trazabilidad de los contenidos asistidos por IA.
  • Dar prioridad a la calidad: Utilice plataformas que integren controles de calidad y gobernanza de la marca.
  • Prepárate para la escala: Adoptar sistemas que puedan admitir flujos de trabajo en evolución y modelos específicos de dominio.
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Preguntas frecuentes

¿Aún tiene dudas sobre las plataformas de traducción automática?

¿Cuál es la principal diferencia entre una herramienta de traducción automática y una plataforma de traducción automática?

Una herramienta traduce, mientras que una plataforma gestiona la traducción como parte de un flujo de trabajo integrado.

¿Por qué una herramienta de traducción automática como ChatGPT no es suficiente para la traducción empresarial?

Puede carecer de gobernanza, control terminológico e integración con sus flujos de trabajo de contenidos.

¿Qué riesgos surgen cuando los empleados utilizan herramientas públicas de IA para traducir?

Pueden filtrar datos confidenciales, perder coherencia e incumplir las normas de cumplimiento.

¿Cuáles son las ventajas de la traducción automática basada en plataformas?

Coherencia, control de calidad y cumplimiento a gran escala.

¿Cómo pueden ayudar las plataformas de traducción automática a garantizar el cumplimiento?

Pueden integrarse más fácilmente en flujos de trabajo conformes con las normas ISO y seguir marcos normativos como la Ley de IA de la UE.

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