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De los cuellos de botella de la localización manual a la preparación para el mercado en tiempo real

Cómo Wamo eliminó el retraso en las traducciones y lanzó funciones simultáneamente en varios países

August 26, 2026 | Estados Unidos

Mano sosteniendo una tarjeta de crédito cerca de un terminal de pago para una transacción sin contacto, luces festivas desenfocadas en el fondo.

Resumen ejecutivo

Para Wamo, la institución de dinero electrónico paneuropea, la rapidez para llegar al mercado es una ventaja competitiva. Con lanzamientos simultáneos en varios mercados, actualizaciones continuas de productos y requisitos de contenido regulado en varios idiomas, la localización debía operar al mismo ritmo que el producto. Los flujos de trabajo manuales y fragmentados retrasaban los lanzamientos en los distintos mercados e introducían una carga operativa adicional.

Uber AI Solutions implementó una canalización de traducción a nivel de sistema que redujo el trabajo manual hasta en un 90% y permitió lanzamientos simultáneos en varios mercados.

Resultados clave

80-90%

Reducción del esfuerzo de localización manual

Menos de 1-2 días

El tiempo de entrega de la localización se redujo de 3–5 días a menos de 1-2 días

De 1- 2 a 3-4

Gestión automatizada y simultánea ampliada de múltiples idiomas

Cuando la expansión global superó las capacidades de localización


El crecimiento de Wamo depende de ingresar rápidamente a nuevos mercados y de comunicarse con los clientes en su propio idioma. Como una fintech de rápido crecimiento que opera en múltiples mercados, la localización debía ir al ritmo del producto, no retrasarlo.

Los lanzamientos en nuevos mercados se estancaron porque el contenido traducido no llegaba a tiempo. En lugar de un lanzamiento fluido, cada nuevo mercado implicaba demoras, fragmentación y una mayor carga de coordinación.

La localización pasó de ser un problema de flujo de trabajo a convertirse en una limitación para escalar.

Para una fintech que opera en varios mercados, la localización no es un problema de traducción, sino un problema de infraestructura.



Yanki Onen,
Fundador, Codirector Ejecutivo – Wamo

Hombre con un suéter gris claro y pantalón negro sentado en un banco frente a un fondo violeta, sonriendo suavemente.

El costo operativo oculto de los flujos de trabajo de traducción fragmentados


La localización se complica a gran escala cuando las actualizaciones continuas del producto se encuentran con flujos de trabajo fragmentados. El contenido se origina en distintos sistemas, cambia constantemente y requiere una traducción precisa y regulada. Sin una coordinación a nivel de sistema, incluso los cambios pequeños generan demoras, inconsistencias y riesgos.

Necesitábamos que [localización] estuviera integrada en cómo
construimos y lanzamos, no añadida al final.


Yanki Onen,
Fundador, codirector ejecutivo – Wamo

Diseñando una arquitectura de localización escalable para el crecimiento


Wamo reconoció que la localización debía integrarse en el flujo de trabajo de su producto si la empresa quería alcanzar sus objetivos de crecimiento.

Uber AI Solutions presentó un modelo de localización a nivel de sistema diseñado para actualizaciones continuas de productos:

  • Automatización a nivel de sistema, no a nivel de tarea

  • Toma de decisiones basada en datos para el ruteo, la calidad y el costo

  • Una arquitectura híbrida que combina traducción automática y revisión humana

  • Sincronización continua entre los sistemas de contenido y los flujos de trabajo de traducción

Wamo ganó velocidad y control a gran escala, sin aumentar la carga operativa.

Creación de una canalización de localización continua entre sistemas

El sistema de Uber para Wamo funcionaba como una capa de localización continua:

  • Los cambios en el contenido activaron la traducción automáticamente
  • La lógica de asignación de rutas asignó el trabajo según la calidad, la velocidad y el costo
  • La traducción automática y la revisión humana funcionaban en un ciclo coordinado
  • Las salidas se reintegraron en los sistemas de producción en tiempo real

A diferencia de los modelos de localización tradicionales, la velocidad aumentó sin sacrificar el control, la calidad ni la coherencia.

Manos sosteniendo un teléfono inteligente que muestra una aplicación de banca digital con una tarjeta Visa virtual y transacciones recientes.

Impacto medible

Los resultados fueron inmediatos y estructurales.

El esfuerzo manual se redujo en un 80-90%

eliminando la carga de coordinación que antes había retrasado la entrega.

El tiempo de localización se redujo a menos de 1-2 días

de 3 a 5 días, lo que permite que el contenido pase rápidamente de la creación a la implementación.

Gestión simultánea totalmente automatizada ampliada a 3-4 idiomas

desde solo 1-2.

Cuando se lanza una nueva función, se activa en todos lados al mismo tiempo

mientras que antes, los lanzamientos de funciones se realizaban de forma escalonada en los distintos mercados.

Costo reducido

mediante la reutilización de traducciones y la coincidencia automatizada, reduciendo el trabajo redundante entre idiomas.

Trabajar con Uber AI Solutions nos dio el
enfoque a nivel de sistema que se adapta a nuestra forma de operar.


Yanki Onen,
Fundador, Codirector Ejecutivo – Wamo

Habilitación del despliegue global de productos en tiempo real


Ahora que la localización está integrada en el funcionamiento de Wamo, la empresa puede:

  • Lanzá funciones simultáneamente en varios países
  • Expandite a nuevos mercados sin aumentar la carga operativa
  • Mantener una experiencia de producto coherente en todos los idiomas
  • Responder a los cambios de contenido en tiempo real
  • Generá confianza mediante una comunicación precisa y localizada

Al asociarse con Uber AI Solutions, Wamo transformó la localización de una limitación para escalar a un sistema que permitió el despliegue global en tiempo real.

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Los testimonios reflejan resultados individuales. Los resultados individuales no garantizan el resultado para cada cliente, y la experiencia de cada cliente puede variar.