Reimaginar
Localização
para a era da IA
Líderes do Spotify, IBM, IHG Hotels & Resorts, DocuSign, SumUp e outras empresas participaram da Global Ready Conference deste ano para compartilhar suas abordagens para fornecer traduções de qualidade em escala de IA. Todas as sessões agora estão disponíveis para transmissão sob demanda.
O que abordamos:
Como executar IA de forma mais eficiente: veja como equipes globais de alto desempenho estão fazendo isso funcionar.
Como você pode se manter à frente: seja o primeiro a saber das novidades e dos planos da Smartling para 2026.
Criar ou comprar: como selecionar a estrutura de localização certa para sua organização.
Em todas as regiões e setores, os gerentes de localização enfrentam a mesma batalha: são contratados tardiamente, têm dificuldade em comprovar o retorno sobre o investimento (ROI) para as partes interessadas que pensam em métricas diferentes e veem os executivos optarem por ferramentas genéricas de IA, ignorando a experiência que as equipes de localização construíram ao longo dos anos. Este painel reúne profissionais que passaram de uma postura reativa para uma proativa — construindo relacionamentos sólidos com a alta administração, traduzindo o impacto da localização em números concretos e reposicionando suas equipes de função de suporte para motor estratégico do crescimento global.
A maioria das equipes de produto trata a localização como uma etapa posterior da execução — algo que acontece depois que as decisões reais sobre o produto já foram tomadas. Michelle Kerr, Diretora de Transformação de Produtos da IHG Hotels & Resorts, compartilha como sua equipe reformulou essa premissa desde a base: movendo a tradução para o início do processo, integrando-a ao CMS, construindo uma infraestrutura que direciona o conteúdo para o método de tradução correto em escala e permitindo que o conteúdo seja originado em qualquer idioma, em vez de usar o inglês como padrão. Ela também compartilha o que aconteceu quando uma empresa de consultoria sugeriu que eles poderiam simplesmente usar uma solução genérica de LLM, e o que aquele momento revelou sobre os limites da IA genérica para operações de conteúdo complexas e de alto volume.
O programa SkillsBuild da IBM precisava alcançar alunos em mais países — e rapidamente. Mas a tradução totalmente automatizada por IA não era a solução: o conteúdo era técnico, os alunos tinham apenas 14 anos e a qualidade não podia ser comprometida. Bruno Goncalves, Estrategista Global de Programas e Diretor Global de Experiência de Aprendizagem da IBM, explica como sua equipe passou de um fluxo de trabalho manual de copiar e colar em documentos do Word para um sistema escalável, com intervenção humana, capaz de lidar com 2.000 horas de conteúdo traduzido em 13 idiomas — com uma equipe reduzida à metade. Ele aborda a abordagem de gerenciamento de arquivos SCORM/Rise/Storyline, como eles construíram uma memória de tradução do zero para conteúdo de treinamento e desenvolvimento e como resolveram o suporte a idiomas da direita para a esquerda para o árabe — um desafio para o qual as ferramentas não foram projetadas de forma nativa.
Os maiores custos de um programa de localização geralmente não têm nada a ver com tradução. Em vez disso, os problemas estão na origem: trabalhos submetidos com erros de digitação, contexto ausente ou sem documentação, conteúdo que polui a memória de tradução e ciclos de retrabalho que consomem a capacidade da equipe. Rossella Barry, da AllTrails, e Verónica Celdrán, da Taskrabbit, compartilham como enfrentaram esses problemas de frente, desde a criação de uma autorização na primeira tentativa como um indicador-chave de desempenho (KPI) multifuncional até a aplicação de padrões de envio em todas as equipes — e como tornaram esse trabalho visível para a liderança.
A inteligência artificial está avançando mais rápido do que a maioria das equipes de localização consegue avaliar — e a lacuna entre experimentar e realmente escalar é onde a maioria dos programas trava. Neste painel franco com profissionais da área, líderes de localização do Spotify, SAS, Rover.com e SumUp compartilham o que está funcionando em grande escala, onde falharam e o que aprenderam com isso, e como estão tomando decisões tecnológicas em um cenário que muda a cada semana. Espere exemplos específicos, falhas honestas e uma discussão franca sobre o que isso realmente significa para o papel da equipe de localização quando a IA começa a assumir mais responsabilidades na produção.
Mantenha-se à frente da concorrência.
Assista às sessões deste ano para aprender sobre tudo, desde governança de IA e apoio executivo até decisões de construir ou comprar e como escalar a automação na prática. Profissionais do Spotify, IHG, DocuSign, SumUp e outras empresas compartilharam o que realmente funciona para suas equipes — e o que não funciona.