Confiança, na velocidade exigida pela IA: o que a Global Ready Conference 2026 nos ensinou sobre o futuro da qualidade da tradução.

Quando se trata de tradução, a questão da velocidade já foi resolvida: a inteligência artificial (IA) leva conteúdo localizado ao mercado mais rapidamente do que qualquer equipe jamais conseguiu. No entanto, a velocidade sem uma base de qualidade cria seus próprios problemas, desde a deriva terminológica e a mudança de tom entre os mercados até termos de marca que significam algo diferente em japonês do que em inglês — e, muitas vezes, ninguém percebe esses problemas até que algo seja enviado com defeito.

O problema mais difícil é a confiança. Você pode apostar sua marca no que a IA produz? Você consegue disponibilizar sua central de ajuda em 21 idiomas e ter certeza de que está tudo certo? É possível enviar uma atualização de produto para usuários globais e ter certeza de que ela está correta?

Foi em torno dessa conversa que a Global Ready Conference 2026 foi construída. Líderes de localização, profissionais de marketing, equipes de produto e especialistas em aprendizagem e desenvolvimento (L&D) passaram o dia fazendo essas perguntas de todos os ângulos — e a resposta que surgiu, em todas as sessões, é que a confiança não é uma etapa de revisão. Isso precisa ser incorporado ao processo, e isso significa que precisa ser incorporado à plataforma.

A Smartling lançou a maior inovação em IA da história da empresa na Global Ready Conference deste ano. Todas as suas funcionalidades são construídas em torno do mesmo princípio: a qualidade deve ser automática, contínua e mensurável. Não é algo que as equipes se apressem em verificar posteriormente.

O lançamento: qualidade em cada camada.

Olga Beregovaya, vice-presidente de IA da Smartling, e Andrew Saxe, vice-presidente de Produto, abriram a sessão sobre o roadmap do produto discutindo como o volume de traduções por IA está crescendo mais rápido do que a capacidade de qualquer equipe de supervisioná-lo. A diferença entre o que é produzido e o que é avaliado é onde a qualidade geralmente falha.

Resolver esse desafio é o ponto central do lançamento da Smartling — LQA Agent, uma avaliação de qualidade baseada em IA que aplica métricas de qualidade multidimensionais (MQM) padrão do setor para pontuar traduções de forma automática e em grande escala, fornecendo monitoramento contínuo da qualidade que revela onde é realmente necessária atenção adicional e acompanha as tendências ao longo do tempo.

Além do Agente LQA, o lançamento Inclui também:

• Tradução instantânea por IA Integrado a ferramentas como Figma, Adobe Creative Suite e AEM, seu banco de dados de memória de tradução, glossários e regras de estilo para IA se aplicam a todas as traduções.
• Seleção automática de LLM, que lida com a seleção de modelos, engenharia imediata e avaliação comparativa contínua nos bastidores para uma saída de maior qualidade sem necessidade de alterações no fluxo de trabalho. O RAG integrado garante que cada tradução utilize a memória de tradução, glossários e regras de estilo de IA, resultando em uma qualidade superior à da tradução automática tradicional, sem necessidade de configuração ou dependência de modelo.
• Regras de estilo para IA, que aplica pontuação, formatos de data, padrões de idioma regionais e requisitos opcionais de voz da marca ou domínio em mais de 30 localidades para manter todas as saídas alinhadas à marca.
• Tradução de imagens por IA, que extrai texto de imagens, traduz e reconstrói as imagens com o texto traduzido — estendendo os mesmos padrões de qualidade que você espera para ativos baseados em texto a imagens como fotos de produtos, banners e conteúdo para redes sociais.
• Adaptação de idioma Para colmatar as lacunas entre variantes regionais, como do inglês americano para o inglês britânico, sem o custo de uma retradução completa.

Cada peça é construída sobre a mesma base. Uma plataforma de tradução onde a qualidade é o padrão — incorporada no mecanismo, nas regras, no resultado e na avaliação.

O que as sessões do dia nos ensinaram sobre qualidade

O que dá errado quando a velocidade supera a estrutura? Olga e Alex Yanishevsky, Diretor Sênior de Soluções de IA e MT, conduziram a sessão que abordou esse tema diretamente.

Em última análise, eles concordaram que a velocidade sem governança cria seus próprios problemas, incluindo terminologia inconsistente, ausência de rastreabilidade e o potencial para alucinações que surgem exatamente no momento errado. A sessão explicou o que a governança de IA realmente significa na prática: dados confiáveis e verificações de qualidade robustas, detecção e monitoramento, transparência e auditabilidade, e mitigação de riscos.

Na implementação da Smartling, isso se traduz em detecção de alucinações que identifica erros introduzidos por IA, pontuação de qualidade que encaminha conteúdo sinalizado para revisores humanos e um Agente de Garantia de Qualidade Linguística (LQA) que fornece monitoramento contínuo para que as equipes possam acompanhar as tendências de qualidade ao longo do tempo.

A estrutura de localização por IA que surgiu da experiência prática

Dentro da operação da SumUp, Jasmin Barth, Gerente Sênior de Localização, e Maja Milosavljevic, Gerente Global de Localização, compartilharam a matriz de conteúdo que sua equipe criou para direcionar as decisões de tradução em larga escala, tendo a qualidade como critério em todas as filiais.

A ideia central dessa estrutura é que o tipo de conteúdo determina o risco de qualidade. Informações de alta visibilidade, regulamentadas e críticas para a marca exigem um caminho diferente da documentação interna ou de notificações de baixo risco. Programas de qualidade são bem-sucedidos quando cada tipo de conteúdo recebe o fluxo de trabalho de que realmente precisa.

A sessão não suavizou as falhas que moldaram o que eles construíram. Eles compartilharam sua jornada para descobrir os fluxos de trabalho que falharam em produção, as suposições que não se sustentaram e os momentos em que um sinal de monitoramento teria detectado um problema antes do lançamento. O que ficou claro é que o trabalho árduo desde o início é o que fortalece o programa deles.

Quando uma empresa de consultoria recomendou um LLM genérico

Michelle Kerr, Diretora de Transformação de Produtos da IHG Hotels & Resorts, compartilhou a experiência de sua equipe ao avaliar se um modelo genérico para grandes idiomas seria capaz de lidar com a localização em 21 idiomas e em todos os canais próprios.

O resultado? Não foi possível. A IA genérica produz uma tradução, mas não aplica terminologia aprovada, não impõe um estilo consistente em todos os mercados, não direciona o conteúdo para o nível de qualidade correto com base no nível de visibilidade, nem fornece um registro de auditoria quando algo dá errado. Cada um desses requisitos precisa de infraestrutura, como uma plataforma que reúna os recursos linguísticos, os controles de governança e a estrutura de qualidade em um só lugar.

A IHG reformulou sua arquitetura de localização para integrar a tradução ao sistema de gerenciamento de conteúdo (CMS). Agora, o conteúdo é encaminhado para o método de tradução correto em grande escala. A verificação de qualidade ocorre antes que o conteúdo chegue aos usuários, não depois de ser enviado. O momento em que a equipe da IHG rejeitou a proposta genérica de LLM foi mais do que uma decisão tecnológica: foi uma decisão sobre o que a qualidade realmente exige.

O que as equipes de marketing não percebem até que a qualidade já tenha se deteriorado

Dervilla O'Reilly, Gerente Sênior de Localização e Operações Internacionais da DocuSign, argumentou que a tradução por IA sem governança é o risco de qualidade ao qual as equipes de marketing estão mais expostas (e menos preparadas para detectar).

O problema não é que a IA produza traduções obviamente ruins. É algo mais sutil, porque sem fluxos de trabalho alinhados à marca, aplicação rigorosa do glossário e um sistema de feedback integrado à plataforma, não há como perceber quando a qualidade se desvia das diretrizes da empresa: um termo da marca traduzido de forma inconsistente em alemão; um tom que muda em francês; uma frase que soa diferente em um mercado regulamentado. Nada disso aparece em um relatório de entrega ou na contagem de palavras.

O trabalho da equipe dela envolve duas coisas que a maioria dos programas de localização de marketing ignora: educar as partes interessadas sobre o que a IA não controlada realmente produz na prática e adaptar o conteúdo antes mesmo que a IA o toque. Dessa forma, a qualidade na localização de marketing deixa de ser uma etapa posterior e passa a ser uma decisão tomada antes do início da tradução.

De 200 a 2.000 horas: onde a automação termina e a qualidade começa.

Bruno Gonçalves, Estrategista Global de Programas e Chefe de Experiência de Aprendizagem da IBM SkillsBuild, apresentou um número que reformulou a maneira como as equipes de T&D pensam sobre escala: a IBM passou de 200 para 2.000 horas de conteúdo de aprendizagem traduzido com uma equipe menor do que antes.

À medida que a equipe se aproximava da capacidade de lidar com esse volume, a automação completa não era a solução: o conteúdo era técnico, alguns alunos tinham apenas 14 anos e alguns idiomas exigiam suporte para escrita da direita para a esquerda, para o qual as ferramentas não foram projetadas. O que funcionou, em vez disso, foi um sistema com intervenção humana, com decisões explícitas sobre onde a tradução por IA era confiável e onde não era. Eles desenvolveram uma memória de tradução específica para tipos de conteúdo de aprendizagem e desenvolvimento, resolveram desafios de compatibilidade com SCORM e Rise (formatos de arquivo comuns para e-learning) que não tinham um guia estabelecido e definiram regras claras sobre quando a validação humana era imprescindível.

A principal lição do IBM SkillsBuild é que escalabilidade não significa eliminar os humanos do fluxo de trabalho. Significa colocá-los exatamente onde a IA falha e construir a infraestrutura necessária para reconhecer a diferença.

Os 95% sobre os quais ninguém te avisa

Chris Dell, consultor sênior da Next Chapter Advisory + Coaching, já esteve dos dois lados da decisão de construir ou comprar em escala empresarial. A ideia dele era que, embora a chamada da API represente os 5% fáceis da construção de um sistema de tradução, os outros 95% — integração da memória de tradução, aplicação do glossário, controles de conformidade, manutenção do conector e reajuste do prompt sempre que um novo modelo for lançado — ficam sob a responsabilidade da sua equipe de engenharia, permanentemente.

Cada um desses componentes é uma variável de qualidade. Pilhas de código desenvolvidas internamente não possuem memória de tradução, monitoramento contínuo de qualidade ou registro de auditoria. Eles têm tudo o que sua equipe tem tempo e capacidade para construir e manter a longo prazo, além de todas as outras responsabilidades que possuem. No fim das contas, o verdadeiro custo de construir internamente não é o desenvolvimento inicial, mas sim a dívida contínua relacionada à qualidade.

Mais informações da Conferência Global Ready

O que é realmente necessário para obter o apoio da diretoria? — Winnie Wong, Líder de Localização da DoorDash; Kenny Imery, Gerente Sênior de Globalização e Crescimento Internacional do Tinder; e Jerome Selinger, líder de crescimento global e globalização, explicaram como tornaram o impacto da localização compreensível para executivos que pensam em métricas diferentes. As pontuações do MQM motivam as equipes de localização, mas o que realmente motiva um CEO é quando a qualidade se traduz diretamente em taxas de conversão, retenção de mercado e tempo de lançamento no mercado. Os participantes do painel compartilharam o que fez com que essa tradução funcionasse em suas organizações.

O trabalho oculto da localização — Rossella Barry, Gerente de Estratégia de Localização da AllTrails, e Verónica Celdrán, Gerente Sênior de Globalização da Taskrabbit, abordaram os problemas de qualidade que começam antes mesmo da tradução: textos enviados sem contexto, documentação incompleta, conteúdo que polui a memória de tradução e cria ciclos de retrabalho que se acumulam por meses. Definir os padrões de submissão corretos é o que realmente impulsiona as métricas de qualidade — e o que torna a IA mais rápida e de maior impacto. Quanto mais limpo for o ar que entra, melhor será o desempenho da IA.

Além do projeto piloto: como equipes de alto desempenho estão escalando a IA — Tommaso Rossi, Diretor de Localização do Spotify; Patricia Sainz, Gerente de Programas de Tradução da SAS; Julio Leal, Chefe de Localização da Rover.com; e Ana Vehar, Chefe Global de Localização de Conteúdo da SumUp, encerraram as sessões de conteúdo com uma das conversas mais francas do dia. O tema recorrente em toda a discussão foi que a diferença entre testar a IA e escalá-la é, em última análise, uma diferença de qualidade. As equipes que conseguiram escalar a tradução por IA com sucesso priorizaram a construção de uma infraestrutura de qualidade.

Os Prêmios Global Ready

A conferência encerrou com o reconhecimento dos programas que estão realizando a localização da maneira correta. Os vencedores do Global Ready Award deste ano são: Atlassian (Excelência), Busuu (Acessibilidade), DocuSign (Colaboração), Fortra (Aceleração), Kyndryl (Globalização), Netskope (Parceria) e o Estado da Virgínia/VITA (Pioneiro) — homenageados por integrar 67 agências estaduais à plataforma. Rede de entrega global Tornar o conteúdo governamental essencial acessível aos residentes em seus próprios idiomas.

O que os líderes de localização estão construindo para...

Anna Schlegel, Diretora Executiva da Universalization.ai, A conferência Global Ready foi inaugurada com uma observação que a maioria dos líderes em localização já sabe, mas ainda não assimilou completamente: a era da IA não facilitou esse trabalho, apenas elevou o nível de exigência. Os líderes que prosperam são aqueles que dominam a questão da confiança, porque a confiança no que a IA produz é hoje um dos problemas mais difíceis no conteúdo global. As pessoas que podem resolver isso são aquelas que possuem o conhecimento mais profundo sobre como a linguagem funciona na prática em diferentes mercados.

As ideias centrais de Anna emergiram em todas as sessões. Todos os profissionais presentes no palco tinham uma versão da mesma história: a IA fazia traduções rapidamente, e o novo desafio era garantir que o resultado fosse algo em que se pudesse apostar a marca. Esse é o valor fundamental das inovações de qualidade da Smartling: traduções em que você pode confiar, na velocidade exigida pela IA, com monitoramento automático de qualidade em larga escala.

Todas as onze sessões da Global Ready Conference estão disponíveis sob demanda. Veja o lançamento, as sessões com os profissionais e a conversa completa em smartling.com/conference.