Ahora que cada vez se pide más rapidez en la entrega de contenidos, no es de extrañar que los equipos de TechDoc recurran a la IA para acelerar la localización.
Y como la documentación técnica está sujeta a normas de calidad y cumplimiento tan estrictas, algunos se preguntan: ¿Por qué no crear nuestro propio modelo de IA para la localización, para mantenerlo todo dentro de la empresa y tener un control total sobre el resultado?
Para profundizar en la cuestión, hemos hablado con Signe Winther Poulsen, COO de LanguageWire. Con más de 20 años de experiencia en localización, Signe ha ayudado a organizaciones globales a gestionar complejos ecosistemas de documentación técnica.
Según Signe, es fácil empezar con tu propio modelo de IA, pero mucho más difícil mantenerlo. En este artículo, explica por qué esto es así y qué puedes hacer en su lugar.
Por qué escalar un modelo de IA es más difícil que crearlo
Las organizaciones que trabajan con documentación técnica suelen tener un enfoque maduro en la gestión de contenidos. Suelen trabajar con entornos de contenido estructurado basados en XML, DITA o la redacción por componentes.
En otras palabras, están acostumbradas a la complejidad y a trabajar a gran escala. Muchas tienen mucho éxito a la hora de experimentar y mejorar sus procesos de creación de contenidos con IA.
Sin embargo, según la experiencia de Signe Winther Poulsen, usar la IA para la creación de contenido y usarla como parte de un flujo de trabajo de localización más amplio son dos cosas muy diferentes:
«Yo tendría en cuenta el coste a largo plazo. Puede parecer fácil y tentador, pero lo que vemos y observamos, junto con los comentarios que recibimos de los clientes, es que resulta difícil mantener el retorno de la inversión una vez que se convierte en algo del trabajo del día a día».
Cuando creas tu propio modelo de IA, tienes que encargarte de toda la infraestructura, la gobernanza, los controles de calidad y la optimización continua necesarios para que sea seguro y fiable para la localización de documentación técnica.
Con el tiempo, los cambios en la tecnología o el entorno pueden hacer que la IA cometa errores, aunque al principio funcione bien: «Lo que vemos en la práctica es que las traducciones de IA necesitan aprendizaje continuo, modificaciones constantes y la configuración de nuevos flujos de agentes de IA para evitar las alucinaciones».
A medida que aumenta el volumen de contenido, el modelo debe seguir funcionando de forma consistente en todos los productos, mercados e idiomas. Debe mantener la terminología aprobada, evitar errores y cumplir con los requisitos técnicos y normativos, siempre, sin importar el tipo de contenido o el idioma.
Esto es especialmente importante en un sector como el de la documentación técnica, donde la calidad suele definirse por la precisión.
Una pequeña inconsistencia en la terminología o una instrucción mal traducida puede generar confusión, riesgos operativos o incumplimientos normativos.
Pero la exactitud y la precisión pueden ser especialmente difíciles de manejar cuando entra en juego la IA.
«Lo que estamos viendo es que es bastante fácil poner en marcha un proyecto como este, pero ampliarlo y mantener la calidad es más complicado, sobre todo cuando la precisión es un componente clave de la calidad», explica Signe.
Para lograr un control de calidad adecuado, hay que gestionar cada paso con cuidado. Puedes mejorar la precisión entrenando el modelo, pero también combinándolo con tecnologías que son mucho más precisas, como las bases terminológicas y las memorias de traducción.
La IA es solo una parte del proceso de localización. Pero todo esto también es importante
Una de las ideas erróneas más extendidas que Signe ve es que la traducción es la parte principal del proceso de localización, y que entrenar a la IA para que traduzca bien es el mayor reto al que se enfrentarán los equipos.
En realidad, la traducción es solo un paso dentro de un flujo de trabajo complejo.
Un flujo de trabajo típico de localización de documentación técnica suele incluir varios pasos importantes:
Creación de contenido
Transformación y procesamiento de archivos
Alineación con la memoria de traducción
Aplicación de terminología
Traducción asistida con IA
Edición humana
Revisión y/o validación
Entrega final y reintegración en el entorno de documentación
Cada etapa es clave a la hora de mantener la calidad, la coherencia y la precisión técnica. Cuando las empresas se preguntan si deberían crear su propio modelo de IA, a menudo se centran solo en una parte de un ecosistema de localización mucho más amplio.
Signe señala que es el flujo de trabajo integral lo que marca la mayor diferencia para la documentación técnica. La IA solo aporta valor cuando se integra en ese entorno, trabajando junto con el resto de herramientas en lugar de situarse «por encima» de ellas:
«Creo que deberíamos ver la tecnología como un conjunto que ha ido evolucionando con el tiempo. No es que antes hubiera una tecnología y ahora haya una nueva que sea la IA. Siempre recomendamos las traducciones con IA como base, igual que siempre recomendamos la memoria de traducción como primer paso, porque quizá sea la opción más precisa».
Konecranes: Cómo se aplica bien la IA en la práctica
Ver la IA desde esa perspectiva también puede ayudar a desmitificar algunos de los temores que tienen los equipos de documentación técnica respecto a la IA.
Signe dice: «Para evitar el riesgo de que la traducción con IA se descarrile, lo ideal es contar con intervención humana junto con la tecnología y el control de calidad lingüística. Puedes aprovechar las ventajas de la IA sin cerrar los ojos y rezar para que todo salga bien».
Un ejemplo es Konecranes, uno de los clientes de LanguageWire y un fabricante industrial global que construye grúas a medida. Durante muchos años, la empresa tenía una estructura descentralizada y manual, en la que el contenido técnico se creaba desde cero en las distintas unidades de negocio.
Con la ayuda de LanguageWire, la empresa decidió centralizar sus comunicaciones de documentación técnica para reducir costes. En lugar de que cada departamento mantuviera su propia terminología, flujos de trabajo y configuración de traducción, crearon un único ecosistema de localización compartido.
«Hemos estado trabajando codo a codo con ellos para optimizar nuestros procesos comunes de forma coherente. Hemos formado parte de ese proceso, tanto en términos de configuración técnica como de construcción de flujos de trabajo», explica Signe.
Como ya tenían establecido un flujo de trabajo de localización diseñado para escalar, la IA pudo integrarse fácilmente como un componente más dentro de este sistema.
Según Pasi Savola, Manager of Documentation de Konecranes, la intervención humana es uno de los componentes más importantes de su flujo de trabajo de localización con IA. En un artículo reciente de Slator, destaca cómo la complejidad de su negocio implica que la localización debe adaptarse a esa complejidad, tanto en términos de recursos lingüísticos como de procesos y de IA, y afirma que la IA «no puede crear contenido sobre la marcha para un técnico que va a reparar una grúa». El contenido dirigido al cliente debe ser revisado por personas.
«No podemos dejarlo todo en manos de la IA, claro, sobre todo en nuestro sector… Necesitamos intervención humana para asegurarnos de que el contenido sea correcto». Pasi Savola, Manager of Documentation, Konecranes.
Por eso es tan importante no ver la IA como una opción excluyente, sino centrarse en crear un flujo de trabajo controlado. La IA puede integrarse en ese flujo de trabajo de forma que pueda añadir valor sin generar riesgos.
En palabras de Signe:
«Es importante que veamos el tema de la IA no como una disyuntiva, sino más bien como: ¿Cómo complementamos el valor añadido que la tecnología puede crear con la intervención humana, pero también con otras tecnologías que no basadas en IA y que son un poco más rígidas y estrictas, como la gestión de la terminología?».
¿Deberías crear tu propio modelo de IA?
Antes de invertir en tu propio modelo, pregúntate: ¿tu mayor reto en la localización es la calidad de la traducción? ¿O se trata más bien de la gestión de la terminología, la integración de flujos de trabajo, la capacidad de revisión y la escalabilidad de los idiomas?
¿Cómo vas a evitar las alucinaciones y mantener el modelo a lo largo del tiempo? ¿Tienes los recursos para entrenarlo y optimizarlo continuamente?
El consejo de Signe es que te asegures de poder responder a esas preguntas antes de empezar a crear tu propio modelo. Sin embargo, según su experiencia, la mejor opción es aportar la madurez y la experiencia que ya tienes en materia de contenidos a un partner de confianza como LanguageWire para obtener los mejores resultados:
«Los clientes tienen muchas oportunidades de mejorar sus procesos de creación de contenidos con la IA. Colaboremos para conciliar ambas cosas: la creación de contenidos optimizada con el proceso de traducción optimizado que tenemos. Así podremos navegar juntos por este océano que es la IA: tan grande, emocionante y, a veces, incluso intimidante».
Encontrar la forma adecuada de implementar la IA
Para la mayoría de las organizaciones, el reto no es lanzar un modelo de IA. Es crear un proceso de localización que se pueda escalar, mantener la calidad y dar soporte a contenidos críticos para el negocio en todos los mercados e idiomas.
En LanguageWire, llevamos más de 25 años ayudando a empresas a gestionar contenidos multilingües, terminología, flujos de trabajo de localización y control de calidad a gran escala. Nuestro enfoque combina IA, automatización, experiencia lingüística y procesos de localización probados para ayudar a las organizaciones a aprovechar las ventajas de la IA sin comprometer el control ni la calidad.
Si estás valorando la localización con IA para documentación técnica, habla con uno de nuestros expertos. Podemos ayudarte a elegir la estrategia de localización adecuada para tu equipo de documentación técnica. Consulta a un experto.
Este artículo es la edición de agosto 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. Suscríbete para recibir un aviso cuando se publique el siguiente número.
