BlogPor qué las operaciones de contenido son la próxima frontera de la IA empresarial

Por qué las operaciones de contenido son la próxima frontera de la IA empresarial

Los datos de referencia recopilados entre más de 200 líderes empresariales revelan por qué los flujos de trabajo de contenido conectados son la próxima frontera para el crecimiento global y cómo alcanzarla.

Claire FosterSmartcat
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Hay dos formas de ser una empresa global.

Lo primero es la presencia. Estás presente en los mercados. Al final consigues llegar. No todo está actualizado: algunas páginas llevan seis meses de retraso, algunos módulos de formación hacen referencia al marco de cumplimiento del año pasado y algunos mensajes sobre los productos siguen reflejando el posicionamiento anterior. Pero haces que funcione.

Hay que ir encajando las piezas. Hay que ir tapando los agujeros cuando llegan las quejas y ponerse las pilas cuando un cambio normativo obliga a reescribir el código en 23 mercados a la vez. Es un caos. Es caro, en aspectos que nunca aparecen en ninguna partida presupuestaria. Y nunca da la sensación de estar bajo control, porque no lo está.

El segundo enfoque es operativo: mantener un sistema de contenidos dinámico en lugar de limitarse a una mera presencia. Cuando se producen cambios, como modificaciones normativas o reorientaciones de productos, los flujos de trabajo coordinados sustituyen a los grupos de trabajo de emergencia. Un único proceso actualiza cientos de activos en todas las regiones, y los equipos jurídicos y locales revisan solo lo que es necesario. Esta coordinación garantiza que no solo esté preparado para el cambio, sino que sea el primero en lanzarlo al mercado.

Esa brecha —entre tener presencia global y gestionar una operación de contenidos a escala mundial— es la diferencia estratégica en la que los líderes empresariales deberían centrarse en 2026. Y los datos muestran que la mayoría de las organizaciones siguen estando en el lado equivocado, con puntos débiles cada vez más evidentes.

Hemos encuestado a más de 200 líderes y profesionales de empresas para El estado del crecimiento empresarial global en 2026 para comprender cómo han cambiado las demandas de contenido y los objetivos empresariales en los últimos 12 meses y cómo están respondiendo los equipos.

La imagen que se desprende es la de un mercado en el que ha adoptado la IA a nivel de tareas y se ha estancado a nivel de flujos de trabajo—y en el que las empresas que se están distanciando del resto son aquellas que han conectado esas tareas en algo que realmente funciona.

La demanda no da señales de ralentizarse

La presión es casi generalizada.

El 98 % de los equipos empresariales señalan un aumento interanual aumento interanual de la demanda de contenido. Para la mayoría de las organizaciones, esto convierte las operaciones de contenido en el factor limitante en cuanto a velocidad, coherencia y cumplimiento normativo.

No se trata de un puñado de equipos en rápido crecimiento que sesgan la media. El 73 % de los equipos informó de un crecimiento de la demanda de contenidos por encima de los niveles estables —casi tres de cada cuatro—. Solo el 2 % registró una carga de trabajo estable o en descenso.

Todos los demás están creando contenido, en más lugares y para más públicos.

Y «más» no solo significa más idiomas, aunque estos forman parte de ello: El 52 % de las empresas añadió al menos un nuevo idioma durante el último año. La realidad más profunda es que el mismo contenido original ahora debe adaptarse a más canales, mantenerse relevante a nivel local y actualizarse a medida que cambian los requisitos normativos, reglamentarios y de cumplimiento. El crecimiento del número de idiomas es la punta visible; la complejidad dentro de los mercados existentes es el iceberg.

Esa complejidad tiene un nombre, y sorprende a la gente: lo más difícil de la internacionalización no es la traducción. Cuando preguntamos a los equipos de formación y desarrollo qué es lo que aumenta su complejidad, la respuesta más frecuente fue la rapidez de los cambios normativos y de cumplimiento (50 %) — mantener el contenido actualizado a medida que cambian las normas.

Para los miembros del equipo de marketing, los principales factores fueron la expansión de canales (51 %) y la integridad y la seguridad de la marca (50 %). La misma presión, pero con diferentes fuentes. Todo ello, además del habitual reto de impulsar las tasas de conversión.

Ambas funciones señalaron esta presión: el 75 % de los equipos de L&D y el 71 % de los equipos de marketing registraron un aumento interanual de al menos un 25 % en la carga de trabajo total de producción de contenidos.

La IA hizo su aparición —a nivel de tareas—

Aquí están las buenas noticias, y son realmente buenas. La IA ya está agilizando las primeras fases del trabajo de creación de contenidos, que son más limitadas.

El 80 % de las organizaciones afirma que la IA ha acelerado la creación de contenidos, y el 68 % señala que la investigación y la síntesis son ahora más eficientes.

Redactar una página de destino, reutilizar un seminario web para crear un correo electrónico de seguimiento, elaborar un primer borrador de un módulo de formación... Todo ello supone un ahorro de tiempo real, y los equipos lo están aprovechando. El 64 % de los equipos utiliza ahora la IA para automatizar pasos específicos dentro del ciclo de vida del contenido.

Pero lee esa estadística de nuevo con atención: pasos concretos. Las ventajas se concentran en los casos en los que el trabajo es individual y autónomo. En cuanto el contenido tiene que pasar por diferentes etapas —revisión, localización, aprobación y publicación en distintas regiones—, la rapidez se esfuma.

Todo el tiempo que se ahorra en el primer paso no sirve de nada si el contenido se acumula en el octavo. La redacción de una actualización de la etiqueta puede llevar dos días, pero tardar seis semanas en llegar a 47 mercados, no porque la traducción sea lenta, sino porque los traspasos entre los departamentos de regulación, traducción, diseño y publicación se realizan de forma manual, a través de archivos, y son muy frágiles.

Ninguno de los encuestados ha señalado que sus flujos de trabajo sean totalmente autónomos de principio a fin. Y el 26 % de los equipos empresariales afirma que sus flujos de trabajo de contenidos siguen estando gestionados íntegramente por personas, sin que la IA intervenga en absoluto.

El cuello de botella no es el modelo. Es todo lo que hay entre los modelos.

La pieza que faltaba: la coordinación

¿Qué diferencia a los equipos que perciben el impacto de la IA a nivel empresarial de aquellos que solo lo notan en su propio puesto de trabajo?

No es un modelo mejor. Es un modelo conectado.

El 67 % de los equipos solo ha integrado parcialmente sus pilas tecnológicas de contenidos. Solo el 12 % afirma contar con pilas unificadas o totalmente coordinadas.

Cuando la pila está fragmentada, incluso un pequeño cambio —una actualización de un mensaje de producto, una revisión de una política de cumplimiento— genera trabajo adicional en todos los idiomas y formatos, ya que los equipos no pueden canalizar el trabajo, las aprobaciones y el control de calidad a través de un único flujo de trabajo compartido.

Un diseñador instruccional de un fabricante mundial de dispositivos médicos describió así su realidad: el contenido formativo se crea en Articulate, se exporta, se envía a una agencia de traducción, se traduce y, a continuación, se vuelve a importar y se publica.

Cada flecha de esa frase representa un traspaso en el que se pierden contexto, tiempo y coherencia. Actualmente, un único flujo de trabajo SCORM conectado cierra esas brechas.

La orquestación es la capa que convierte la automatización a nivel de tareas en un proceso operativo interconectado. Es la diferencia entre una IA que agiliza pasos aislados y una IA que hace que los flujos de trabajo completos sean más rápidos y repetibles en distintos mercados, idiomas y actualizaciones. Y los datos muestran que casi nadie la tiene todavía, lo cual es precisamente por lo que se trata de una frontera por explorar.

Qué hacen de forma diferente los equipos con mayor retorno de la inversión

El informe clasificó a las empresas según el retorno de la inversión (ROI) en IA que realmente declaraban, desde «sin ROI cuantificable» hasta «máximo ROI», donde la IA respalda la ejecución en situaciones de máxima complejidad sin suponer una carga adicional ni requerir personal extra. Los equipos que ocupaban los primeros puestos no utilizaban chatbots diferentes. Habían creado distintos modelos operativos para ayudarles a largo plazo.

Los equipos con el mayor ROI de IA tienen 6,5 veces más probabilidades de informar de flujos de trabajo de localización y globalización significativamente más rápidos que los equipos con un ROI menor.

El patrón es constante en las cuatro dimensiones:

  1. Consolidación de plataformas: Los equipos que cuentan con una pila tecnológica de IA unificada tienen 1,6 veces más probabilidades de obtener el mayor retorno de la inversión en IA que los equipos con pilas fragmentadas.

  2. Automatización más profunda: Los equipos que utilizan la automatización a nivel de procesos (no solo a nivel de tareas) son 1,7 veces más propensos a obtener el mayor retorno de la inversión.

  3. Rapidez de comercialización: Los equipos con el mayor ROI son 6,5 veces más propensos a informar de flujos de trabajo de localización y globalización un 50 % más rápidos.

  4. Menos fricciones en la revisión: Son un 30 % más propensos a indicar que no hay retrasos, o que estos son mínimos, en las revisiones de gobernanza y cumplimiento al lanzar contenido generado por IA.

Este último punto es más importante de lo que parece. El 38 % de las empresas afirma que las revisiones de seguridad, legales o de cumplimiento normativo suelen retrasar, o retrasan siempre, la implantación de plataformas de IA.

A gran escala, el cuello de botella pasa de ser la capacidad del modelo a las autorizaciones.

Los equipos con un alto retorno de la inversión no pasan por alto la gobernanza: la hacen repetible, incorporando controles y la rendición de cuentas en el flujo de trabajo, en lugar de añadirlos a posteriori. Eso es lo que hace que la velocidad de los pioneros sea sostenible, en lugar de un sprint puntual.

La falta de formación que subyace a todo ello

Hay otra razón por la que las operaciones de contenido siguen estando fragmentadas, y es una razón que pasa desapercibida: la mayoría de las organizaciones nunca han enseñado a su personal cómo utilizar la IA de forma coherente, ya que puede que no forme parte directamente de sus funciones y responsabilidades.

El 58 % de las empresas sigue recurriendo al aprendizaje autónomo en materia de IA o carece por completo de formación reglada. (34 % de aprendizaje autónomo; 24 % sin formación reglada.)

Cuando los conocimientos sobre IA son desiguales, su adopción sigue siendo desigual y los resultados dependen de unos pocos usuarios avanzados en lugar de de todo el equipo. Los equipos con formación estructurada son dos veces más propensos a informar de automatización a nivel de procesos y 1,4 veces más propensos a informar de una localización un 50 % más rápida que los equipos con formación informal o sin formación alguna.

Curiosamente, el sector que está formalizando la formación en IA más rápidamente es Ciencias de la Vida —el mismo sector sometido a la mayor presión regulatoria—. Cuando el coste de cometer errores en los contenidos es más elevado, la mejora de las competencias de forma estructurada deja de ser opcional.

De la presencia a la puesta en marcha

Si sumamos las cifras, la conclusión se hace más clara: la demanda de contenidos está aumentando para casi todo el mundo (98 %). La IA está agilizando las partes sencillas (80 %). Sin embargo, los flujos de trabajo que conectan esas partes siguen siendo manuales en la mayoría de los casos (solo el 12 % está coordinado), las revisiones siguen ralentizando los lanzamientos para muchos (38 %) y la formación sigue siendo informal para la mayoría (58 %).

Esa es la diferencia entre la presencia y el funcionamiento, y se trata de una brecha que tiene un coste real. Cada actualización de cumplimiento normativo que tarda seis semanas en lugar de seis días supone una ventana de riesgo. Cada lanzamiento de producto que se distribuye de forma escalonada según el mercado es una oportunidad perdida. Cada activo de contenido que se encuentra fuera del flujo de trabajo supone un riesgo para el control de versiones.

Las empresas que se sitúan a la vanguardia tratan el contenido global como cualquier otra operación crítica: con una responsabilidad compartida a lo largo de todo el ciclo de vida, procesos de aprobación repetibles según el nivel de riesgo, plazos de entrega cuantificables y una plataforma integrada en la que la creación, la localización, la revisión y la publicación se desarrollan a través de un único flujo de trabajo con visibilidad y controles incorporados.

Smartcat, la plataforma de inteligencia artificial para la adaptación al mercado a gran escala

Ahí es donde entra en juego Smartcat: no como una herramienta que sustituya a una categoría, sino como la capa que coordina las operaciones de contenido de alta calidad en los sistemas que las empresas ya utilizan, combinando traducción con IA, revisión contextual y control de calidad para que se produzcan menos errores en los traspasos entre equipos.

Las empresas que han creado esa infraestructura no solo traducen más rápido. Llevan a cabo una única actualización global como parte de un lanzamiento coordinado. Están abriendo nuevos mercados sin aumentar la plantilla. Cuando se produce una disrupción —ya sea normativa, competitiva o de otro tipo—, no se ven desbordadas. Siguen con su flujo de trabajo. Y ya saben que serán las primeras en llegar al mercado.

La IA empresarial está madurando. La próxima frontera no es un modelo más inteligente, sino una gestión de contenidos preparada para cualquier cosa.

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Catherine Cohen

Catherine Cohen is a versatile copywriter and content strategist with a background in B2B SaaS, business formation, legal tech, and AI. As Smartcat’s Content Marketing Specialist, she crafts research-based, high-impact global content across various channels. Catherine brings a creative yet data-driven approach to developing content that educates and assists enterprises hoping to transform their localization efforts and global content scaling needs. At Smartcat, she plays a key role in articulating the value of expert-enabled AI Agents and agentic workflows, helping teams worldwide understand how Smartcat’s Global Content AI Platform can accelerate growth, improve multilingual communication, and reduce manual effort across departments.

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