Code.org es una organización sin fines de lucro con sede en Seattle y una misión ambiciosa: garantizar que todos los estudiantes de todas las escuelas tengan la oportunidad de aprender informática e inteligencia artificial como parte de su formación básica, independientemente de su formación o trayectoria profesional. Desde su lanzamiento en 2013, Code.org se ha convertido en un movimiento global y ahora apoya a más de 107 millones de estudiantes y 3 millones de docentes en más de 190 países.
A medida que la organización se expandía internacionalmente, Code.org reconoció que la localización no era solo una necesidad de traducción, sino una iniciativa crucial. Su objetivo era garantizar que los estudiantes globales y los usuarios que no hablaban inglés pudieran acceder a contenido que les resultara cultural y lingüísticamente relevante, no simplemente traducido palabra por palabra.
Como compartió Doyeon Kim, gerente de productos de Code.org, durante el seminario web: “Nos dimos cuenta de lo fundamental que es localizar nuestro contenido, no solo traducirlo, sino realmente hacer que parezca cultural y lingüísticamente relevante para los estudiantes globales y los usuarios que no hablan inglés”.
Code.org ya había invertido significativamente en localización antes de asociarse con Localize, pero su flujo de trabajo actual no era sostenible a medida que la organización seguía creciendo. El mayor problema no era la traducción en sí, sino el esfuerzo manual necesario para procesar el trabajo en el sistema y obtener actualizaciones.
Doyeon explicó que su proceso anterior dependía en gran medida de traductores humanos, tanto para la traducción inicial como para los controles de calidad. Esto generaba ciclos de revisión lentos y una productividad limitada. "Para nosotros, el mayor desafío era la productividad manual y los ciclos de revisión", afirmó.
Además, incluso una vez finalizadas las traducciones, Code.org seguía enfrentándose a un importante cuello de botella de ingeniería. Con su sistema anterior, publicar las traducciones y publicarlas en el sitio podía llevar una o dos semanas. "Incluso después de terminar las traducciones, publicarlas y publicarlas podía llevar entre una y dos semanas", comentó Doyeon.
Tras bambalinas, la carga operativa también crecía. El equipo coordinaba agencias, contratistas y una amplia red de traductores voluntarios repartidos por distintas regiones y zonas horarias. Este modelo requería una incorporación constante, la respuesta a preguntas, la gestión de contratos y la coordinación de plazos. Con el tiempo, se volvió cada vez más laborioso y, con frecuencia, provocaba retrasos en los plazos de lanzamiento global.
Para escalar la localización sin aumentar la plantilla, Code.org abandonó un flujo de trabajo basado en la gestión intensiva de proyectos y la coordinación manual. En su lugar, adoptó un sistema que aprovechaba la IA para agilizar el proceso, preservando la revisión humana donde más importaba.
El equipo comenzó a usar la traducción automática para generar traducciones iniciales rápidamente y luego centró su tiempo y esfuerzo en la revisión humana y la posedición específicas. En lugar de gestionar a cientos de traductores en diferentes flujos de trabajo, Code.org se asoció con un grupo más reducido de expertos y socios locales seleccionados para perfeccionar la calidad y garantizar la relevancia cultural.
Doyeon describió esto como una importante mejora en la eficiencia: “Nos alejamos de ese modelo y utilizamos la traducción automática para la tarea inicial y luego centramos más nuestro tiempo y esfuerzos en la revisión humana y la posedición”.
Localize también permitió a Code.org colaborar de forma más eficaz con voluntarios y partes interesadas. En lugar de depender de sesiones de incorporación individuales, el equipo pudo invitar a los colaboradores directamente a la plataforma e integrarlos en grupos. Los voluntarios pudieron contribuir mediante el editor integrado y ver las actualizaciones reflejadas al instante, lo que agilizó e hizo más intuitiva la colaboración.
Como explicó Doyeon: “En lugar de hacer esta sesión de incorporación individual, ahora podemos hacer una sesión de incorporación grupal… invitarlos como traductores en la plataforma usando el editor en la página… y pueden ver literalmente qué cambio hicieron en la plataforma inmediatamente después de actualizarla”.
Además de la velocidad y la colaboración, Code.org también adoptó herramientas para mejorar la coherencia entre idiomas. Las funciones de glosario ayudaron a aplicar la terminología preferida y a mantener una voz unificada en los mercados globales. El equipo también comenzó a utilizar el Sistema de Puntuación de Calidad de la Traducción (TQS) para evaluar la calidad en los distintos idiomas y comprender mejor qué modelos funcionaban mejor en las distintas regiones a medida que se expandían a nuevos mercados.
El impacto del cambio fue inmediato. Code.org redujo la duración del ciclo de localización a más de la mitad, eliminó el retraso en la publicación que anteriormente ralentizaba los lanzamientos y creó un flujo de trabajo escalable sin necesidad de más recursos internos.
“Primero, por supuesto, la velocidad”, compartió Doyeon.
Donde antes el equipo esperaba una o dos semanas para publicar las traducciones, ahora puede enviar actualizaciones en tiempo real, una mejora que cambió radicalmente su capacidad para publicar y mantener contenido global. "Ahora podemos enviar actualizaciones en tiempo real", dijo. "Eso ha sido un punto de inflexión".
Además de la velocidad, Code.org también experimentó mejoras mensurables en la consistencia. Con las herramientas de glosario implementadas, el equipo reportó una mayor coherencia en el tono y la terminología entre idiomas. Esto redujo la fatiga de los revisores, mejoró la calidad y contribuyó a generar confianza con los usuarios globales a medida que la plataforma continuaba su crecimiento internacional.
Como señaló Doyeon: “Ya hemos visto una gran mejora en el tono, la terminología y la calidad general... nos ha ayudado a mantener una voz y un tono unificados en diferentes idiomas”.
