Jarvi es una plataforma de reclutamiento que da servicio a más de 300 agencias en Francia y Europa. El desarrollo acelerado del producto es parte central de su ventaja competitiva, pero ese ritmo crea un problema de localización: el contenido se desincroniza antes de que el ciclo de traducción logre alcanzarlo.

Dos problemas, una misma causa#

Los desafíos de localización de Jarvi eran, en realidad, un solo problema con dos caras.

El primero: la calidad de la traducción. Jarvi ya contaba con referencias traducidas por humanos para sus mercados en Francia y Europa. Antes de pasar a una localización automatizada, hicieron una prueba comparativa directa: el motor de localización de Lingo.dev frente a su contenido ya traducido por humanos. El resultado sorprendió al equipo.

"Los resultados nos sorprendieron: las traducciones de Lingo.dev eran, de hecho, más precisas que nuestras traducciones humanas", comenta Quentin Decré, cofundador.

La razón es estructural. Los traductores humanos trabajan a partir del texto fuente sin contexto del producto. Un motor de localización configurado con el vocabulario especializado de reclutamiento de Jarvi —los términos específicos para "applicant tracking", "placement" y "sourcing pipeline"— aplica ese contexto en cada solicitud. El motor de localización conoce el producto. La mayoría de los traductores, no.

El segundo: la sincronización. "Lo que realmente te afecta no es solo el tiempo de traducción, sino acordarte de traducirlo todo a medida que lanzas funcionalidades", explica Decré. "Nuestro contenido estaba constantemente desincronizado, y eso frenaba nuestra expansión a nuevos mercados".

Cada nueva funcionalidad implicaba una nueva tarea de traducción. En un equipo que avanza rápido, esas tareas se iban acumulando. Las cadenas sin traducir dejaban huecos visibles para las agencias francesas. La expansión en Europa exigía contenido que siguiera el ritmo del producto en tiempo real.

Localización conectada al flujo de trabajo de desarrollo#

Jarvi configuró un motor de localización con la terminología de su sector de reclutamiento y lo conectó a su flujo de trabajo de GitHub Actions. Ahora, cuando se fusiona un pull request, la pipeline de CI/CD activa el motor de localización. Las cadenas traducidas se confirman automáticamente de vuelta en el repositorio.

El cambio cultural en desarrollo fue más importante que el cambio técnico.

"Antes nos preocupaba constantemente mantener las traducciones sincronizadas. Ahora simplemente desarrollamos funcionalidades, y la localización sucede automáticamente. Para un producto que necesita avanzar rápido y dar servicio a reclutadores en varios países, esto era exactamente lo que necesitábamos".

Resultados#

• Cero tiempo de desarrollo dedicado a gestionar traducciones
• Lanzamiento más rápido de funcionalidades: la localización dejó de ser un cuello de botella
• Traducciones con IA que superaron en precisión a las referencias previas traducidas por humanos
• Terminología consistente en todos los idiomas gracias al glosario del motor de localización
• Integración con GitHub Actions: cada PR incluye cadenas localizadas

Un efecto adicional: con la localización automatizada, el equipo empezó a invertir más en contenido en markdown para documentación y SEO. El contenido que antes habría implicado una carga manual de traducción ahora se localiza automáticamente en cada push.

Jarvi sigue expandiéndose en Europa y explorando funcionalidades adicionales del motor de localización, incluida la traducción basada en capturas de pantalla para contenido visual.