Cuando la traducción deja de ser una tarea
Al principio, es solo “un idioma más.” Una entrada duplicada. Algunos campos copiados. Alguien verifica las relaciones. Otra persona corrige el formato. Es molesto, pero manejable.
Entonces el contenido sigue creciendo.
Más páginas. Más componentes. Más zonas dinámicas. Más personas tocando las mismas entradas. De repente la traducción deja de ser una tarea—es un proceso. Y ese proceso empieza a provocar pérdidas de tiempo, confianza y coherencia en lugares que son difíciles de explicar pero fáciles de percibir.
Lo que empeora esto es que técnicamente nada está roto. Las páginas se publican. El contenido existe. Sin embargo, cada nueva localización aumenta la fricción. Cada actualización se siente arriesgada. Cada paso manual se convierte en otro sitio donde las cosas pueden fallar silenciosamente.
Este es el punto en el que los equipos suelen discutir sobre herramientas, costes o plantilla.
Esa es la conversación equivocada.
El verdadero problema no es el idioma. Es la escala. Y la escala no se preocupa de lo cuidadoso que seas—solo responde a los sistemas.
Este estudio de caso analiza lo que ocurre cuando la traducción se trata no como una función, ni como un botón, sino como infraestructura.
¿Por qué no usar el traductor IA integrado de Strapi?
No está automatizado, ofrece soporte limitado para traducciones masivas y aún requiere trabajo manual para configurar relaciones, publicar páginas y gestionar imágenes. Cuando gestionas más de 10 idiomas con un equipo pequeño, hacerlo a mano deja de ser realista.
Arquitectura de la solución y flujo de datos
Una extensión de traducción personalizada para Strapi CMS que procesa las traducciones como trabajos en segundo plano con seguimiento de progreso en tiempo real, maneja estructuras de contenido anidadas complejas como componentes, zonas dinámicas y bloques, y preserva HTML, Markdown, URLs, marcadores de posición y otros formatos especiales.
También admite la cancelación de trabajos, lógica de reintentos y una recuperación de errores robusta, además de ofrecer una interfaz de administración pulida que permite a los usuarios seleccionar modelos y configurar ajustes de traducción con facilidad.
Características clave
Sistema de trabajos en segundo plano
Las traducciones se procesan como trabajos en segundo plano gestionados por un gestor de trabajos dedicado. Esto permite operaciones de larga duración, seguimiento del progreso en tiempo real, cancelación y reintentos sin bloquear la interfaz de administración de Strapi.
Extracción inteligente de contenido
Un extractor de contenido recorre las entradas, componentes y zonas dinámicas de Strapi para localizar los campos traducibles, al tiempo que preserva estructuras no traducibles como IDs, relaciones y referencias a medios.
Soporte para múltiples modelos
El traductor es compatible con varios modelos OpenAI GPT para que los equipos puedan equilibrar coste, velocidad y calidad según el proyecto y la localidad objetivo.
Agrupamiento inteligente
Los campos se agrupan en lotes para mantener el uso de tokens eficiente y respetar los límites de tasa. Este agrupamiento es clave para traducir más de 1000 páginas en un plazo de 24 horas.
Ajustes de comportamiento de la traducción
Los administradores pueden configurar cuán literal o libre debe ser la traducción, si se deben preservar términos de la marca y cómo manejar marcadores de posición, HTML y Markdown.
Los prompts enviados a los modelos GPT son configurables, lo que permite ajustar el tono de voz, la formalidad y las preferencias específicas de cada localidad por proyecto.
Gestión de relaciones
El sistema respeta y reconstruye las relaciones entre entradas tras la traducción para que el contenido localizado permanezca correctamente vinculado entre las distintas localidades.
Rendimiento y estimación para 1000 páginas
Suponiendo un promedio de 50 campos traducibles por página y 5 idiomas objetivo:
1000 páginas × 50 campos = 50.000 campos para traducir
50.000 campos ÷ tamaño de lote 20 = 2.500 llamadas a la API
2.500 llamadas × 5 segundos de promedio = 12.500 segundos =
~3,5 horas por idioma
5 idiomas × 3,5 horas = ~17,5 horas en total
+ Sobrecarga (extracción, guardado, relaciones) = ~20–24 horas¿Qué sigue?
Una vez que el contenido alcanza cierto tamaño, el esfuerzo deja de escalar de forma lineal.
Lo que funciona con diez páginas deja de funcionar silenciosamente con cien. Lo que parece manejable en un idioma se vuelve frágil en diez. No porque a la gente le deje de importar —sino porque los procesos manuales no sobreviven al crecimiento.
Los fallos más costosos rara vez son evidentes. Aparecen como vacilación a la hora de editar contenido, miedo a publicar o flujos de trabajo en los que nadie confía plenamente. Para cuando estos problemas son visibles, por lo general ya llevan un tiempo presentes.
Esa realización fue lo que nos llevó hasta aquí.
Este sistema de traducción no comenzó como un producto ni como una característica—surgió como respuesta a restricciones reales en un entorno de producción. Y pronto quedó claro que este problema no es exclusivo de un solo equipo ni de un solo proyecto.
Así que lo vamos a abrir.
Nos estamos preparando para publicar todo el sistema como código abierto—no una demo, no un ejemplo simplificado, sino la infraestructura real que ejecuta esta canalización en producción. El sistema de trabajos, la lógica de manejo de contenido, las estrategias de agrupamiento, las salvaguardas—todo lo que hace que funcione a escala.
Actualmente estamos finalizando la documentación y puliendo los últimos detalles antes de publicar el repositorio.
Si quieres saber cuándo se publicará, obtener acceso anticipado o seguir cómo evoluciona de forma abierta, suscríbete.
También comparto lecciones prácticas de la construcción y operación de sistemas como este—escalado de CMS, IA en producción y los compromisos que no aparecen en los tutoriales.
Sin bombo. Sin relleno. Solo cosas que funcionan.
Si eso te parece útil, ya sabes qué hacer.