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De gargalos manuais de localização à prontidão para o mercado em tempo real

Como a Wamo eliminou o atraso nas traduções e lançou funcionalidades em simultâneo em vários países

26 de agosto de 2026 | Estados Unidos

Mão a segurar um cartão de crédito junto a um terminal de pagamento para transação contactless, com luzes festivas desfocadas ao fundo.

Resumo Executivo

Para a Wamo, a instituição de moeda eletrónica pan-europeia, a rapidez de entrada no mercado é uma vantagem competitiva. Com lançamentos simultâneos em vários mercados, atualizações contínuas de produto e requisitos regulatórios de conteúdos em várias línguas, a localização precisava de acompanhar o ritmo do produto. Processos manuais e fragmentados atrasavam os lançamentos nos diferentes mercados e aumentavam a carga operacional.

A Uber AI Solutions implementou um pipeline de tradução a nível de sistema que reduziu o trabalho manual em até 90% e permitiu lançamentos simultâneos em vários mercados.

Resultados-chave

80-90%

Redução do esforço manual de localização

Menos de 1-2 dias

O tempo de resposta da localização foi reduzido de 3–5 dias para menos de 1–2 dias

De 1-2 a 3-4

Gestão automatizada expandida e simultânea de vários idiomas

Quando a Expansão Global Ultrapassou as Capacidades de Localização


O crescimento da Wamo depende de entrar rapidamente em novos mercados — e de comunicar com os utilizadores na sua própria língua. Sendo uma fintech em rápido crescimento e a operar em vários mercados, a localização tinha de acompanhar o ritmo do produto, não atrasá-lo.

Os lançamentos em novos mercados foram adiados porque o conteúdo traduzido ficou para trás. Em vez de um lançamento fluido, cada novo mercado implicava atrasos, fragmentação e mais trabalho de coordenação.

A localização deixou de ser apenas um problema de fluxo de trabalho para se tornar uma limitação ao crescimento.

Para uma fintech que opera em vários mercados, a localização não é um problema de tradução, mas sim um problema de infraestrutura.



Yanki Onen,
Fundador, Co-CEO – Wamo

Homem com uma camisola cinzenta clara e calças pretas sentado num banco, contra um fundo roxo, a sorrir suavemente.

O custo operacional oculto de fluxos de trabalho de tradução fragmentados


A localização deixa de funcionar em grande escala quando as atualizações contínuas do produto se cruzam com fluxos de trabalho fragmentados. O conteúdo é criado em vários sistemas, muda constantemente e exige uma tradução precisa e regulamentada. Sem coordenação ao nível do sistema, até pequenas atualizações geram atrasos, incoerências e risco.

Precisávamos que [localização] estivesse integrada na forma como
desenvolvemos e lançamos, e não acrescentada no final.


Yanki Onen,
Fundador, Co-CEO – Wamo

Conceber uma arquitetura de localização escalável para o crescimento


A Wamo reconheceu que a localização teria de ser integrada no fluxo de trabalho do produto para que a empresa pudesse alcançar os seus objetivos de crescimento.

A Uber AI Solutions apresentou um modelo de localização a nível de sistema, concebido para atualizações contínuas de produto:

  • Automação ao nível do sistema — não ao nível da tarefa

  • Tomada de decisões baseada em dados para rotas, qualidade e custos

  • Uma arquitetura híbrida que combina tradução automática e revisão humana

  • Sincronização contínua entre sistemas de conteúdos e fluxos de trabalho de tradução

A Wamo ganhou rapidez e controlo em grande escala—sem aumentar a carga operacional.

Criar um pipeline de localização contínua entre sistemas

O sistema Uber para a Wamo funcionava como uma camada de localização contínua:

  • As alterações de conteúdo acionavam automaticamente a tradução
  • A lógica de encaminhamento atribuía o trabalho com base na qualidade, na velocidade e no custo
  • A tradução automática e a revisão humana operavam num ciclo coordenado
  • Os resultados eram reintegrados nos sistemas de produção em tempo real

Ao contrário dos modelos de localização tradicionais, a velocidade aumentou sem sacrificar o controlo, a qualidade ou a consistência.

Mãos a segurar um smartphone que mostra uma aplicação de banca digital com um cartão Visa virtual e transações recentes.

Impacto Mensurável

Os resultados foram imediatos e estruturais.

O esforço manual caiu 80 a 90%

eliminando o esforço de coordenação que anteriormente tinha atrasado a entrega.

O tempo de localização passou a ser inferior a 1-2 dias

de 3 a 5 dias, permitindo que o conteúdo passe rapidamente da criação para a implementação.

Gestão simultânea totalmente automatizada expandida para 3-4 idiomas

a partir de apenas 1-2.

Quando uma nova funcionalidade é lançada, fica disponível em todo o lado ao mesmo tempo

enquanto anteriormente, os lançamentos de funcionalidades eram feitos de forma faseada entre mercados.

Custo reduzido

através da reutilização de traduções e correspondência automatizada, reduzindo o trabalho redundante entre idiomas.

Trabalhar com a Uber AI Solutions proporcionou-nos a
abordagem ao nível do sistema que corresponde à forma como operamos.


Yanki Onen,
Fundador, Co-CEO – Wamo

Permitir a implementação global de produtos em tempo real


Agora que a localização faz parte do funcionamento da Wamo, a empresa pode:

  • Lançar funcionalidades em simultâneo em vários países
  • Expanda para novos mercados sem aumentar a carga operacional
  • Manter uma experiência de produto consistente em todas as línguas
  • Responder a alterações de conteúdo em tempo real
  • Crie confiança através de uma comunicação precisa e adaptada localmente

Ao contar com a Uber AI Solutions como parceira, a Wamo transformou a localização de um obstáculo ao crescimento num sistema que permite a implementação global em tempo real.

Saiba como as Soluções de IA da Uber podem colaborar com a sua empresa para impulsionar a sua IA.

Os testemunhos refletem resultados individuais. Os resultados individuais não garantem o mesmo resultado para cada utilizador e a experiência de cada utilizador pode variar.