Jarvi es una plataforma de selección de personal que da servicio a más de 300 agencias en Francia y Europa. Desarrollar producto a gran velocidad es clave en su forma de competir, pero ese ritmo genera un problema de localización: el contenido deja de estar sincronizado antes de que el ciclo de traducción consiga ponerse al día.
Dos problemas, una misma causa#
Los retos de localización de Jarvi eran, en realidad, un único problema con dos caras.
El primero: la calidad de la traducción. Jarvi ya contaba con una base de referencia traducida por personas para sus mercados de Francia y Europa. Antes de pasarse a una localización automatizada, hicieron una comparativa directa: el motor de localización de Lingo.dev frente a su contenido ya traducido por personas. El resultado sorprendió al equipo.
"Los resultados nos sorprendieron: las traducciones de Lingo.dev eran, de hecho, más precisas que nuestras traducciones humanas", afirma Quentin Decré, cofundador.
La razón es estructural. Los traductores humanos trabajan a partir del texto original sin el contexto del producto. Un motor de localización configurado con el vocabulario del sector de selección de personal de Jarvi —los términos específicos para "applicant tracking", "placement" y "sourcing pipeline"— aplica ese contexto a cada solicitud. El motor de localización conoce el producto. La mayoría de los traductores, no.
La segunda: la sincronización. "Lo que te lastra no es solo el tiempo de traducción, sino acordarte de traducirlo todo cada vez 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 se mueve rápido, esas tareas se acumulan. Las cadenas sin traducir dejaban huecos visibles para las agencias francesas. Y para expandirse por Europa hacía falta un contenido que avanzara al mismo ritmo que el producto, en tiempo real.
La localización, conectada al flujo de trabajo de desarrollo#
Jarvi configuró un motor de localización con la terminología de su sector y lo conectó a su flujo de trabajo de GitHub Actions. Ahora, cuando se fusiona una pull request, la canalización de CI/CD activa el motor de localización. Las cadenas traducidas se confirman automáticamente de vuelta en el repositorio.
El cambio cultural en el equipo de desarrollo fue aún más importante que el cambio técnico.
"Antes estábamos siempre pendientes de que las traducciones no se quedaran atrás. Ahora nos centramos en desarrollar funcionalidades y la localización se hace sola. Para un producto que necesita moverse rápido y dar servicio a recruiters en varios países, era justo lo que necesitábamos."
Resultados#
- Cero tiempo de desarrollo dedicado a gestionar traducciones
- Lanzamiento más rápido de funcionalidades: la localización ya no bloquea la entrega
- Traducciones de IA que superaron en precisión a la base de referencia previa traducida por personas
- Terminología coherente en todos los idiomas gracias al glosario del motor de localización
- Integración con GitHub Actions: cada PR incluye cadenas localizadas
Un efecto derivado: con la localización automatizada, el equipo empezó a invertir más en contenido markdown para documentación y SEO. El contenido que antes habría supuesto una carga extra de traducción manual ahora se localiza automáticamente con cada push.
Jarvi sigue expandiéndose por Europa y explorando funcionalidades adicionales del motor de localización, incluida la traducción basada en capturas de pantalla para contenido visual.
