5 tendências que os líderes de localização precisam implementar agora.

A equipe de marketing do Google parou de traduzir seu conteúdo. Eles estão gerando isso diretamente no mercado, no idioma local — um sinal que sua equipe compartilhou abertamente no Google Cloud Next 2026.

Se a maior máquina de conteúdo do mundo está repensando a forma como o conteúdo global é produzido, os líderes em localização devem prestar muita atenção.  Essas mudanças não estão simplesmente alterando a forma como o conteúdo é traduzido, mas sim forçando as organizações a repensarem toda a sua abordagem às operações globais de conteúdo. Criar uma estratégia de localização que leve em conta IA, governança, qualidade e automação de fluxo de trabalho está se tornando um requisito competitivo, e não uma iniciativa de longo prazo.

A equipe de pesquisa e desenvolvimento em inteligência artificial (IA) da Smartling esteve presente no Google Cloud Next 2026 em Las Vegas. Cinco temas surgiram em praticamente todas as sessões, em todos os depoimentos de clientes e em todas as conversas informais. Cada um deles tem uma implicação direta em como os programas de localização precisam ser construídos.

Eis o que a equipe concluiu e o que isso significa especificamente para a localização.

1. A era dos pilotos de IA acabou.

A Unilever possui sistemas de compras com múltiplos agentes em funcionamento na produção. A Virgin Voyages possui mais de 1.000 agentes especializados. Esses não são projetos-piloto, são infraestrutura operacional. O relatório MIT NANDA de 2025 ainda estima as taxas de falha na implementação de IA empresarial em 95%, quase sempre porque as partes interessadas não estabeleceram a governança para medir o retorno sobre o investimento (ROI) ao iniciar esses projetos.

Se o seu programa de localização ainda está executando experimentos de tradução por IA fora de produção, você não está atrasado em termos de tecnologia: você está atrasado em termos de governança, mensuração e estruturas de responsabilização que transformam experimentos em programas. A boa notícia é que ainda é possível recuperar o tempo perdido. Comece por fazer a pergunta que 95% não fizeram: como se define qualidade em grande escala e como você a medirá?

2. O RAG (Random Access Group) em breve substituirá o ajuste fino — e é por isso que a IA genérica falha na tradução.

O consenso da conferência foi claro: a Geração Aumentada por Recuperação (RAG, na sigla em inglês) pode em breve substituir o ajuste fino de modelos como a abordagem padrão para obter resultados confiáveis de IA. O ajuste fino, embora ainda valioso para certos casos de uso, pode ser muito lento e caro para muitas equipes. A RAG é a forma de obter traduções confiáveis e consistentes com a marca, enriquecidas pelos seus recursos linguísticos na plataforma — memórias de tradução, glossários e guias de estilo.

Esta é a explicação técnica por trás de um problema que as equipes de localização já conhecem em primeira mão: a IA genérica muda o tom, traduz incorretamente os termos da marca e não tem memória do que sua organização já aprovou. Sem a aplicação dos seus recursos linguísticos no momento da tradução, o modelo funciona sem contexto. Esse é o argumento a ser usado para qualquer pessoa interessada que ache que copiar e colar no ChatGPT seja suficiente. A próxima pergunta a ser respondida é: onde seus recursos linguísticos estão armazenados, são atualizados em tempo real e são aplicados sempre que necessário?

3. A governança de dados agora é um problema de todos.

A governança de dados é agora um problema de todos, independentemente do setor. Os fluxos de trabalho agentes são tão confiáveis quanto os dados sobre os quais atuam. Para os líderes de localização, governança de dados significa: sua memória de tradução está limpa e atualizada? O glossário é aplicado a todo o conteúdo global da sua empresa? Os seus guias de estilo refletem as preferências estilísticas da sua marca? Os seus dados de qualidade são rastreáveis e auditáveis? Seus fluxos de trabalho de tradução são seguros e protegidos?

Se a resposta for "mais ou menos" ou "mantenho meus glossários em uma planilha", essa é a dívida técnica que se acumula à medida que sua implementação de IA cresce. Dados linguísticos multilíngues limpos e selecionados, armazenados e atualizados dinamicamente em um sistema centralizado e seguro de gerenciamento de traduções, são o que diferencia a produção de IA em que você pode confiar da produção de IA que precisa ser corrigida.

4. Os fluxos de trabalho com agentes estão operacionais — e a localização precisa estar em andamento.

Agentes de marketing, agentes de dados e agentes de engenharia colaboram por meio do Jira, Looker, GitHub e Slack, comintervenção humana apenas em pontos de decisão cruciais. Se sua plataforma de localização centralizada não estiver integrada a esses fluxos de trabalho, ela será ignorada.e o conteúdo é enviado sem tradução, ou é traduzido pela opção de IA de menor resistência que estiver mais disponível.

Isso não é algo para se resolver algum dia. É preciso abordar essa questão agora, independentemente do estágio de maturidade em que sua organização se encontra na curva de maturidade da IA. Os programas que forem implementados primeiro definirão o padrão. Aqueles que não o fizerem passarão o próximo ano tentando recuperar o atraso.

5. A IA multilíngue pronta para uso está ficando cada vez melhor — o que torna o valor do seu programa mais difícil de explicar e mais importante do que nunca.

Em nossa conversa com a equipe do Google Cloud, elesforam diretos sobre os recursos multilíngues que chegarão a todos os usuários do Vertex. A tradução está se tornando uma commodity,O que significa que o valor da localização não é mais "conseguimos traduzir". A questão é: "Podemos traduzir de uma forma que reflita nossa marca, atenda aos nossos padrões de qualidade e seja escalável sem infringir as normas?" — e esse é o argumento que você precisa ter pronto quando seu diretor financeiro perguntar.

A qualidade é a vantagem.

O ponto em comum é o mesmo em todas as cinco: o acesso à IA deixou de ser a vantagem. Qualidade, governança e integração de fluxo de trabalho são. Se o seu programa de localização for construído sobre essa base, você estará em vantagem. Se ainda não o fez, não há melhor momento para começar.

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Olga Beregovaya

Vice-presidente de IA

Olga possui mais de 20 anos de experiência em tecnologia da linguagem, PNL (Processamento de Linguagem Natural), aprendizado de máquina, transformação global de conteúdo e desenvolvimento de dados de IA, e é apaixonada por impulsionar o crescimento de negócios através da promoção de mudanças e inovação.