Experiencias de equipos
que ya completaron su proyecto
Empresas colombianas de distintos sectores que encargaron un pipeline de traducción, un curso editorial o una base de conocimiento.
Volver al inicioContratamos el curso de dos días para un equipo de ocho redactores. Lo que más me gustó fue que trabajaron directamente sobre textos nuestros, no sobre ejemplos genéricos. Al final del segundo día ya teníamos un borrador del anexo de estilo que les entregaron. Tomó un par de semanas integrarlo bien al flujo, pero el punto de partida fue sólido.
El pipeline de traducción tardó lo que dijeron, seis semanas. La parte del glosario al principio se sintió lenta porque requería que nuestros traductores dedicaran tiempo a revisarlo, pero eso al final fue lo que hizo que el resultado fuera útil. El sistema no inventa terminología; usa la que nosotros ya aprobamos. Eso solo vale el precio.
Llevábamos dos años con una base de conocimiento interna que nadie consultaba porque la búsqueda devolvía artículos irrelevantes. Contratamos la reconstrucción y en siete semanas el sistema encontraba el artículo correcto para el 80% de las preguntas del conjunto de evaluación. Lo más valioso fue la cola de revisión para las que fallaban.
Lo que más me sorprendió del curso fue que no vendieron la IA como algo que reemplaza el trabajo editorial. Fue todo lo contrario: la enfocaron como una herramienta para el trabajo que ya hacemos. Mi equipo salió con un método claro, no con entusiasmo difuso que se evapora a la semana.
Estábamos buscando reducir el tiempo de traducción de nuestros materiales al inglés y al portugués. El pipeline funciona bien para textos donde la terminología es consistente. Para contenido más creativo sigue necesitando revisión considerable, pero eso lo dijeron desde el principio y no lo vendieron como algo que no es.
Trabajar con alguien en Armenia fue una ventaja que no anticipé. Pudimos reunirnos en nuestra oficina para el diagnóstico inicial y eso ayudó a que entendieran el contexto real del trabajo, no solo lo que uno describe en una videollamada. El proyecto de base de conocimiento quedó ajustado a cómo realmente funciona nuestro equipo de soporte.
Empresa editorial con publicación en tres idiomas, Bogotá
El equipo de traducción tardaba entre diez y catorce días en entregar cada serie de artículos al inglés. La terminología variaba entre traductores y no existía un glosario controlado. El equipo estaba cargado y los plazos eran frecuentemente incumplidos.
En las primeras dos semanas construimos el glosario con los traductores del cliente. Luego montamos el flujo: el modelo genera una primera versión usando el glosario; el traductor revisa y aprueba cadena por cadena; el texto aprobado regresa al CMS. El proceso completo tomó seis semanas.
El tiempo de entrega bajó de doce días a cuatro en promedio para series de artículos con terminología controlada. El informe de calidad al cierre mostró que el 73% de las cadenas no requerían cambios en la revisión humana. El glosario sigue siendo del cliente y lo mantiene su propio equipo.
"La parte difícil no fue el modelo; fue construir el glosario. Pero eso es exactamente lo que teníamos que hacer de todas formas."
— Coordinadora de localización
Equipo de community management en empresa de retail, Medellín
El equipo de seis community managers usaba herramientas de IA de manera informal y sin criterio compartido. Algunos publicaban texto generado sin revisión; otros no las usaban del todo. La calidad era inconsistente y el tono de la marca variaba entre canales.
Dos días en las instalaciones del cliente en Medellín. Cada participante trajo su backlog real de publicaciones pendientes. Trabajamos sobre esos textos para construir el método. Al cierre del segundo día entregamos un anexo de estilo con las decisiones que tomó el grupo.
El equipo adoptó un protocolo compartido de uso de IA con tres pasos concretos: borrador asistido, revisión de voz editorial, verificación de datos. La variación de tono entre canales bajó de manera notoria según la evaluación interna de la marca. El anexo de estilo ya se usa para onboarding.
"Esperaba un curso de herramientas. Lo que recibí fue un método de trabajo. La diferencia es enorme."
— Community manager senior
Equipo de soporte técnico en empresa de software, Armenia
Ciento veinte artículos de documentación interna que el equipo de soporte no consultaba. La búsqueda por palabras clave no encontraba el artículo correcto a menos que se conociera el título exacto. El equipo respondía las mismas preguntas por chat porque era más rápido que buscar en la base.
Siete semanas: primero limpiamos y reestructuramos los artículos con el equipo de documentación. Luego montamos el modelo de contenido con metadatos. Después construimos la capa de búsqueda semántica con citas al artículo fuente. Al cierre montamos la cola de revisión y formamos a los editores responsables.
El conjunto de evaluación de 50 preguntas reales del equipo de soporte muestra una tasa de respuesta útil del 82% tras tres meses de operación. La cola de revisión procesó 34 preguntas en ese periodo, de las cuales 28 resultaron en artículos nuevos o mejorados. El equipo de soporte redujo el tiempo promedio de respuesta en un 35%.
"El sistema mejora con el tiempo porque la cola de revisión nos obliga a mejorar los artículos que fallan. Eso no lo habíamos visto antes en ninguna herramienta."
— Líder de soporte técnico
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