Crear un modelo de servicios exitoso no sucede por casualidad. Suele tomar años de experiencias de prueba y error para entender los matices y los requerimientos específicos que implica generar resultados que sorprenden.
Recientemente, organizamos un seminario web con Samantha Reiss, jefa de Servicios de Lilt, en el que compartió lo que ha aprendido a partir de su experiencia en las trincheras de la localización. Samantha trabajó en la creación de programas de localización para innumerables clientes en sus más de 15 años de experiencia y aprendió lecciones en cada paso de su carrera.
Samantha señala algunas preguntas cruciales que las organizaciones deben hacerse al emprender el proceso de crear un programa de localización escalable y de primer nivel. A pesar de que pueden parecer cuestiones obvias, pueden causar problemas en el camino si no se abordan con anticipación. Dado que el objetivo del programa es ofrecer contenido desde el comienzo hasta el final, es importante saber lo siguiente:
En definitiva, la industria de la localización consiste en transformar contenido para que las personas del mundo puedan leerlo, entenderlo, procesarlo y usarlo en su idioma de destino local. Pero antes de que el contenido llegue a las pantallas y páginas del público previsto, deben establecerse objetivos adecuados para entender simplemente cómo realizar esa traducción.
Sin embargo, Samantha comparte una advertencia: no compliques demasiado el proceso. Sigue la regla de 80/20: aproximadamente el 80 % de tu arquitectura debe ser parte de un proceso repetible y predecible que sepas que funciona, mientras que el 20 % restante puede amoldarse y cambiarse para que se adapte a las necesidades específicas de tu proyecto. Esto no solo ahorra tiempo, también reduce los dolores de cabeza que surgen al tratar de resolver problemas durante el proceso.
En sus años de experiencia, también encontró varias ideas erróneas sobre los flujos de trabajo, los procesos, los resultados y otros temas.
Por ejemplo, uno de ellos fue la idea de que el contenido traducido entregado había sido preciso, incluso cuando el gerente de proyectos de la empresa había tenido que volver a trabajar sobre la traducción luego de ser entregada. ¿Cómo es posible? En ese caso específico, se trataba de falta de contexto.
«Es genial usar números: nos permite ver tendencias y comparar un día con el otro; pero también necesitamos feedback y colaboración», dice Samantha. «Lo que realmente queremos aprovechar es nuestra capacidad de tomar ese feedback y adoptar planes de acción constructivos para mejorar».
Los indicadores en sí mismos requieren contexto; sin contexto, una traducción precisa en un 99 % puede significar algo muy diferente para el gerente de proyectos que para el traductor. Recibir información y comentarios, incluso de aquellos que quizás no están directamente involucrados en el proceso de localización, puede ofrecer una nueva mirada a potenciales problemas y hacer que el equipo reconsidere cómo define el éxito.
Otra idea errónea común con la que Samantha se encontró en su carrera es aquella que afirma que la calidad de las traducciones es mala y que parece provenir de una máquina. Eso suele ser una fuente de angustia para todas las personas involucradas: traductores, proveedores de servicios lingüísticos y clientes.
Sin embargo, gracias a que Lilt usa el enfoque con humano en el bucle (HITL) para la traducción automática adaptativa, el traductor involucrado puede dar feedback inmediato del cual el sistema aprende para evitar este problema. Esto ayuda a evitar los productos más literales y robóticos de la traducción automática pura y, en muchos casos, de los flujos de trabajo que incluyen la posedición.
Para saber más sobre cómo desarrollar un programa de localización escalable que pueda adaptarse a las necesidades de tu empresa, mira Reflexiones desde las trincheras de la localización con Samantha Reiss a pedido.