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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 la traducción y lanzó funciones simultáneamente en todos los países.

26 de agosto de 2026 | Estados Unidos

Mano sosteniendo una tarjeta de crédito cerca de un terminal para transacción sin contacto, con luces festivas desenfocadas al 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 mercados e incrementaban la carga operativa.

Las soluciones de IA de Uber implementaron un sistema 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 o 2 días

El tiempo de respuesta para la localización se redujo de 3 a 5 días a menos de 1 o 2 días.

De 1-2 a 3-4

Gestión simultánea automatizada ampliada de múltiples ubicaciones

Cuando la expansión global superó las capacidades de localización


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

Los lanzamientos en nuevos mercados se estancaron debido a que el contenido traducido se quedó rezagado. En lugar de una implementación fluida, cada nuevo mercado implicó retrasos, fragmentación y una mayor carga de coordinación.

La localización pasó de ser un problema de flujo de trabajo a una limitación en la escalabilidad.

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



Yanki Onen,
Fundador, Co-CEO – Wamo

Hombre con un suéter gris claro y pantalones negros sentado en un banco frente a un fondo morado, sonriendo suavemente.

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


La localización se resiente a gran escala cuando las actualizaciones constantes de productos se combinan con flujos de trabajo fragmentados. El contenido proviene de diversos sistemas, cambia constantemente y requiere una traducción precisa y regulada. Sin una coordinación a nivel de sistema, incluso las actualizaciones pequeñas generan retrasos, inconsistencias y riesgos.

Necesitábamos que la [localización] estuviera integrada en nuestro proceso de
construcción y distribución, no añadida al final.


Yanki Onen,
Fundador y codirector ejecutivo de Wamo

Diseño de una arquitectura de localización escalable para el crecimiento.


Wamo reconoció que la localización tendría que integrarse en su flujo de trabajo de productos 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 enrutamiento, calidad y costo.

  • Una arquitectura híbrida que combina la traducción automática y la revisión humana.

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

Wamo logró mayor velocidad y control a gran escala, sin aumentar los costos operativos.

Creación de un sistema de localización continua en todos los sistemas.

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

  • Los cambios en el contenido activaron la traducción automáticamente
  • La lógica de asignación distribuye la oportunidad de prestar servicios con la app de Uber según la calidad, la rapidez y el costo
  • La traducción automática y la revisión humana se realizan de manera coordinada
  • 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 app bancaria 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.

Manejo simultáneo totalmente automatizado ampliado 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 manera escalonada en los distintos mercados.

Costo reducido

mediante la reutilización de traducciones y la coincidencia automatizada, lo que reduce el trabajo redundante entre idiomas.

Colaborar con Uber AI Solutions nos brindó el
enfoque a nivel de sistema que coincide con la manera en que operamos.


Yanki Onen,
Fundador, codirector general – Wamo

Habilitación del despliegue global de productos en tiempo real


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

  • Lanzar funciones simultáneamente en varios países.
  • Expandirse a nuevos mercados sin aumentar los costos operativos
  • Mantener una experiencia de producto coherente en todos los idiomas.
  • Responda a los cambios de contenido en tiempo real.
  • Genera confianza a través de una comunicación precisa y localizada.

Al incorporar a Uber AI Solutions como socio, Wamo transformó la localización, que antes suponía una limitación para la escalabilidad, en un sistema que permitía el despliegue global en tiempo real.

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Los testimonios reflejan resultados individuales. Los resultados individuales no aseguran el mismo resultado para ningún usuario en particular, y la experiencia de cada usuario puede variar.