A veces los idiomas se tratan como si fueran matemáticas, cuyo resultado es correcto o incorrecto.
Si únicamente tenemos en cuenta la gramática, la ortografía y la estructura de las frases, resulta sencillo ver de dónde viene esta idea. La suma de dos palabras es correcta o incorrecta. Fin de la historia.
Sin embargo, cualquier persona cuyo trabajo consista en escribir, traducir o localizar sabe que el idioma no es algo tan sencillo.
Si lo fuera, la opción más barata y rápida sería alimentar a un motor de IA y dejar que hiciese el trabajo. Aun así, la mayoría de las organizaciones no quieren hacerlo, al menos no en todos los casos. No buscan únicamente exactitud técnica, sino algo que es muy complicado de definir.
La IA puede proporcionar una traducción correcta a nivel técnico que las partes interesadas pueden rechazar.
¿Por qué?
Porque casi nunca hay una única manera «correcta» de expresar algo.
La elección de las palabras, el tono, los matices culturales, las expectativas del público y la voz de marca influyen en la percepción de una traducción. Incluso una frase perfecta a nivel gramatical puede percibirse como incorrecta. Puede haber algo que no cuadre en la traducción.
En otras palabras, el idioma casi nunca suele producir un resultado definitivo único.
Por qué los idiomas tienen más de una solución «correcta»
Incluso eliminando las referencias culturales, las metáforas y los modismos de la ecuación, la traducción sigue permitiendo varios resultados válidos.
Latraducción automática y con IA funciona porque los idiomas pueden analizarse, en cierto modo, mediante patrones y probabilidades. Con todo, los algoritmos siguen enfrentándose a la misma realidad fundamental que los traductores humanos: en muchos casos existen varias opciones técnicamente correctas.
Elegir una de ellas es cuestión de opinión.
Al traducir un texto, los traductores deben decidir continuamente qué elementos priorizar. ¿El enfoque debería centrarse en el significado literal? ¿En el tono? ¿En la legilibidad? ¿En la voz de marca?
Independientemente del camino que sigan los traductores o poseditores, siempre tendrán que sacrificar algo.
Y algo aún más importante, ¿la elección coincide con lo que el destinatario habría esperado o elegido?
En dicho sentido, la traducción se parece poco a una ecuación donde 2 + 2 = 4 y es más una elección entre varias opciones igual de buenas que funcionan de manera ligeramente diferente en función de la situación.
¿Cómo se mide la calidad cuando la opinión personal es un factor importante?
A ese mismo desafío se enfrenta a diario Victoria Samuelsson, Senior Quality Excellence Specialist.
Ayuda a organizaciones globales a convertir la calidad subjetiva de los idiomas en algo estructurado, cuantificable y procesable. En su trabajo con los clientes de LanguageWire, se centra en una cuestión clave: cómo definir y mejorar la calidad de la traducción.
Su respuesta es un enfoque en cuatro pasos.
1. ¿Qué implica la «buena calidad» para ti?
Antes de medir nada, primero debes definir qué es algo «bueno». En LanguageWire, los equipos de Quality Excellence y Account te ayudarán a formular esta definición en función de lo que pienses.
Victoria afirma: «Dos coches de distintas marcas pueden ser excelentes, pero, en función de lo que pidas, una marca se considerará superior. Esto no implica que el otro coche sea malo, sino que cada persona valora distintos aspectos».
Este principio se aplica a la traducción. Si quieres medir la calidad, primero tendrás que definir qué es lo más importante para tus partes interesadas.
En otras palabras: ¿cómo es tu versión de un «buen coche»? Únicamente entonces podrán medirse de un modo significativo la calidad y el impacto.
2. Poner la calidad en práctica
Una vez establecidos los objetivos, tienes que hacerlos realidad. Los recursos lingüísticos son las herramientas para conseguirlo:
Las bases de datos terminológicas definen la terminología aprobada
Las guías de estilo describen el tono, la voz, el público objetivo y las convenciones de escritura
Las memorias de traducción almacenan las traducciones aprobadas para reutilizarlas en un futuro
La terminología con IA usa tu base de datos terminológica para mejorar los resultados de la traducción automática
Estos recursos ayudan a crear coherencia entre distintos equipos y contenidos, para que los traductores y expertos en localización puedan tomar decisiones alineadas con las expectativas.
¿Cómo se traduce todo esto en la vida real?
Victoria comparte un ejemplo:
«si tienes un eslogan que quieres traducir de una manera concreta o no quieres que se traduzca, puedes añadirlo a la memoria de traducción para que se reutilice en futuros proyectos de traducción».
Piensa en el eslogan global de Volkswagen: «Das Auto». No se traduce en ningún idioma.
La formalización de decisiones se traduce en la garantía de que la calidad que has definido se reproduzca en todos los proyectos.
3. Elige flujos de trabajo que capten los matices
Una vez establecida la base, puedes empezar a gestionar los matices y las cambiantes preferencias estilísticas.
Posiblemente, la revisión en el país (validación) es el paso más importante. Te permite revisar la traducción respecto al texto original usando la base de datos terminológica y la memoria de traducción como contexto.
Si el revisor tiene alguna opinión relevante sobre la terminología, el estilo o los matices culturales, puede añadir sus cambios y preferencias directamente. Esto ayuda a los expertos en localización a alinearse todavía más con las preferencias del cliente.
Como afirma Victoria: «en lugar de intentar reducir los idiomas a una simple puntuación de opción correcta o incorrecta, este flujo de trabajo permite a las organizaciones evaluar el rendimiento de la traducción en contexto».
4. Diseñar ciclos de comentarios para una mejora continua
A continuación, Victoria recomienda mantener un registro estructurado de los comentarios. Al recopilarlos y analizarlos con el tiempo, emergen patrones.
En LanguageWire, estos datos se comparten con los clientes para ayudar a identificar los problemas recurrentes, comprender el origen de estos y priorizar mejoras. Con el tiempo, esto permite acercarse a los objetivos de calidad definidos por las organizaciones.
LanguageWire ha definido un proceso para los comentarios, por lo que no tendrás que diseñarlo. Se basa en la evaluación humana de la valoración de calidad. Funciona de la siguiente manera:
1: Evaluar los comentarios
Evalúa los comentarios e identifica el origen. Esto te permite tomar las medidas adecuadas para evitar que se vuelva a repetir el problema. También ayuda a determinar si los comentarios tienen un origen.
2: Establecer el origen
Los comentarios son las señales que te dirigen al problema. El análisis del origen (RCA, del inglés «root cause analysis») desvela las condiciones que crearon el problema. En otras palabras: los comentarios indican qué está mal, mientras que el análisis del origen indica por qué está mal. Se trata de un análisis de causa y efecto.
3: Diseñar un plan de acción
En la gestión de la calidad suele utilizarse el marco común CAPA (del inglés «Corrective and Preventive Action», medidas correctivas y preventivas). CAPA es un plan de acción combinado para corregir problemas actuales basados en orígenes y la prevención de problemas recurrentes en el futuro. El plan es una respuesta a los comentarios e incluye medidas correctivas o preventivas. Las medidas correctivas abordan problemas que ya se han producido, mientras que las medidas preventivas se centran en identificar y eliminar las causas subyacentes antes de que creen problemas repetitivos. En el ámbito de la localización, implica actualizar una guía de estilo tras ver problemas de tono recurrentes, mejorar la gestión terminológica para evitar incoherencias o ajustar los flujos de trabajo con el fin de reducir retrasos en las revisiones.
4: Aceptar la información y la solución
No hay una solución CAPA estándar adecuada para todo el mundo: lo que te funciona a ti puede no funcionar para otra organización o incluso para el próximo proyecto. El CAPA es algo que debates y acuerdas con LanguageWire de manera individual para garantizar la alineación de expectativas. A medida que revisamos conjuntamente la lista de CAPA, tu opinión es fundamental. Si hay algo que no se alinea con tus procesos o necesidades organizativos, podemos ajustarlo. El objetivo de LanguageWire es garantizar que las medidas que se tomen sean eficaces y significativas, no solo para resolver un problema, sino para evitar que vuelva a ocurrir.
5: Implementar una solución CAPA
Todos los comentarios se aplican a la metodología. Cada comentario que nos proporcionas se utiliza para identificar las medidas correctivas y preventivas (CAPA). Algunas de estas medidas requieren de tu opinión. Cuando sea así, hablaremos contigo para asegurarnos de que las expectativas estén alineadas con las medidas que tomemos para respaldar de manera efectiva el modo en el que quieres trabajar. Por ejemplo, es posible que te pidamos opinión para mejorar la teminología para que refleje cómo prefiere comunicarse tu organización. Si no necesitamos tu opinión, LanguageWire implementará las CAPA necesarias y te informará de ello cuando haya terminado. Siempre sabrás qué hemos hecho y por qué.
La mejora continua es una asociación continua, no una acción puntual.
El plan de acción de CAPA debe probarse y validarse en proyectos reales. Debes entrar en cada nuevo proyecto para registrar los comentarios y garantizar que la solución funciona y añade valor.
El motivo por el que este método es tan sólido es que permite que los procesos evolucionen con el tiempo, lo que reduce el riesgo y fortalece la colaboración.
Sin noticias, no hay noticia: la calidad implica elegir la opción favorita
En definitiva, la calidad implica elegir la opción más cercana a la que tú habrías propuesto. Esto es lo que hace que la traducción con IA esté bien.
Si puede definirse, aunque sea al nivel más básico, habremos encontrado el camino para lograr traducciones excelentes.
El consejo de Victoria es claro: «Avisa a tu proveedor cuando veas una “buena” opción, pues allanará el camino para lograr el resultado deseado.
Suele decirse que “no tener noticias son buenas noticias”, pero nosotros pensamos que “no tener noticias es no tener noticias”».
Lograr el nivel adecuado de calidad implica que definas y comuniques tus preferencias directamente antes de perfeccionarlas mediante herramientas, comentarios y procesos.
Si estás listo para aportar estructura a tu configuración de localización, estamos para ayudarte. Podemos ayudarte a definir qué es «bueno», aplicar la tecnología adecuada y crear flujos de trabajo que mejoren la calidad de manera continua y a escala.
Este artículo es la edición de abril de 2026 de «Lost & found in translation», nuestra newsletter mensual en la que compartimos información, opiniones y reflexiones de personas que trabajan en el ámbito de la localización. Apúntate para que te avisemos cuando salga la siguiente edición.
