De la traducción humana a la IA y la validación multilingüe de contenidos: la evolución del rol de la agencia de traducción médica 

La industria de los servicios lingüísticos está atravesando una transformación acelerada. Hace apenas unos años, la mayoría de las empresas dependían exclusivamente de la traducción humana para garantizar precisión, matices y relevancia cultural. Luego llegó la traducción automática (TA), que trajo consigo una velocidad y escala sin precedentes, pero también nuevos desafíos en cuanto a calidad y fiabilidad. 

Hoy estamos presenciando la siguiente etapa de esta evolución: la integración de herramientas de traducción por inteligencia artificial (IA) y un cambio creciente hacia la validación multilingüe de contenidos. Este cambio es especialmente evidente en el sector médico, donde la precisión no es negociable y los nuevos contenidos deben difundirse rápidamente en docenas de idiomas. 

A medida que la IA se convierte en una pieza central de los flujos de trabajo de traducción, las empresas están replanteando cómo garantizar la calidad—especialmente en contextos de alto riesgo. 

El auge de la IA y los flujos de trabajo internos de traducción 

Cada vez más empresas tecnológicas están internalizando sus procesos de traducción mediante el uso de herramientas de IA. Esto les brinda ventajas significativas: 

• Tiempos de entrega más rápidos, 
   

• Costos reducidos, 
   

• Mayor control sobre sus flujos de contenido multilingüe. 
   

Sin embargo, la traducción por IA—por muy avanzada que sea—todavía carece de la comprensión contextual y del conocimiento especializado del dominio que resulta crítico para lograr precisión en la traducción médica en industrias reguladas como la salud. 

Para compensar esto, las empresas están construyendo flujos de trabajo híbridos: 
la traducción mediante IA es seguida por una posedición interna, y posteriormente, por una validación externa realizada por lingüistas médicos especializados. Este nuevo modelo marca un cambio en la manera en que las empresas ven a los proveedores de servicios lingüísticos: ya no solo como ejecutores, sino como validadores expertos y consultores estratégicos. 

Un ejemplo basado en nuestra propia experiencia: una app de bienestar con un enfoque innovador 

Un caso reciente ilustra perfectamente este cambio. Una gran empresa tecnológica que se preparaba para lanzar una app de bienestar nos contactó. Necesitaban traducir el contenido de la app a múltiples idiomas para respaldar su despliegue global. 

En lugar de enviar sus archivos fuente a un proveedor de servicios lingüísticos (PSL) como habrían hecho antes, decidieron actuar de forma diferente. Utilizaron la IA internamente para generar las traducciones y realizaron la posedición por su cuenta. Pero cuando llegó el momento de validar la terminología médica y asegurar la coherencia con los estándares de salud, recurrieron a nosotros—un proveedor especializado en traducción médica. 

Su objetivo era garantizar que el contenido final fuera seguro, conforme y preciso, especialmente en lo que respecta a las recomendaciones médicas y la terminología utilizada en la app. Nuestro papel pasó de ser tradicionalmente de traducción a uno más estratégico: validar su contenido y asesorarles en el proceso de control de calidad lingüística. 

Por qué esto importa: una mirada al futuro de la traducción médica 

Este caso no es la excepción—es una muestra de lo que será el futuro de la traducción médica. 

Esperamos ver a más empresas adoptando este modelo híbrido: usando IA y equipos internos para ganar velocidad y escala, mientras dependen de expertos externos para asegurar la calidad y validar contenido especializado o de alto riesgo. 

En este contexto, queda claro por qué la IA por sí sola no es suficiente para la traducción médica. La validación multilingüe de contenidos es la base de la confianza. Ya no se trata solo de traducir palabras a otro idioma—se trata de asegurar que esas palabras transmitan el significado correcto, en el contexto adecuado, con total precisión. En el ámbito de la salud, no hay margen para errores. 

Conclusión: la calidad requiere colaboración 

Si una empresa tiene la capacidad de gestionar la traducción automática y la posedición internamente, está bien. Pero cuando se trata de contenido médico, depender únicamente de procesos internos implica riesgos. 

La validación especializada por parte de traductores médicos expertos es esencial para garantizar que el contenido final no solo sea seguro, preciso y conforme a las normas médicas, sino también culturalmente apropiado. En el ámbito médico, donde la comunicación puede tener un impacto directo en la seguridad del paciente y en los resultados de los tratamientos, es fundamental colaborar con profesionales que combinen una sólida experiencia científica y médica con una gran sensibilidad hacia las particularidades culturales. Los traductores médicos no solo aportan precisión lingüística, sino también la capacidad de adaptar la terminología, el tono y el contexto a las expectativas locales, garantizando así claridad, confianza y conformidad entre idiomas y culturas.  

Además, un proveedor de confianza puede actuar como consultor estratégico, orientando a los equipos internos sobre los pasos de calidad necesarios para alcanzar los mejores resultados posibles. 

De cara al futuro, las tendencias en IA y servicios lingüísticos médicos apuntan hacia una mayor integración de herramientas impulsadas por IA con validación humana experta. La automatización puede mejorar la velocidad y la escalabilidad, pero la verdadera calidad sigue dependiendo de la experiencia de profesionales que entienden tanto el idioma como la terminología científica que hay detrás. 

En este mundo en evolución de la comunicación multilingüe, los PSL ya no son solo proveedores de traducción—son socios en la calidad, guardianes de la precisión y actores clave en el futuro de la comunicación sanitaria global. 

En Novalins, apoyamos a las empresas en cada etapa de este proceso evolutivo. Como socios en validación, ayudamos a garantizar que las traducciones médicas sean precisas, coherentes y alineadas con los más altos estándares—porque en el ámbito de la salud, la calidad nunca es opcional. 

Referencias 

1. Noll R, Frischen LS, Boeker M, Storf H, Schaaf J. Machine translation of standardised medical terminology using natural language processing: A scoping review. N Biotechnol. 2023 Nov 25;77:120-129. doi: 10.1016/j.nbt.2023.08.004. Epub 2023 Aug 29. PMID: 37652265. 

From human to AI to multilingual content validation: the evolution of the role of medical translation agencies 

The language services industry is undergoing a rapid transformation. Just a few years ago, most companies relied exclusively on human translation to ensure accuracy, nuance, and cultural relevance. Then came the rise of machine translation (MT), which brought dramatic gains in speed and scale—but also raised new challenges around quality and reliability. 

Today, we are witnessing the next stage in this evolution: the integration of artificial intelligence (AI) translation tools, and a growing shift toward multilingual content validation. This shift is especially visible in the medical and healthcare sectors, where accuracy is non-negotiable and new content needs to be rolled out fast, across dozens of languages. 

As artificial intelligence (AI) becomes central to translation workflows, companies are rethinking how they ensure quality—especially in the context of high-risk content.  

The rise of AI and in-house translation workflows 

More and more tech companies are internalizing their translation processes by leveraging AI tools. This gives them significant advantages: 

• Faster turnaround times, 
• Reduced costs, 
• Greater control over their multilingual content pipelines. 

However, AI translation—no matter how advanced—still lacks the contextual understanding and domain-specific expertise that is especially critical for healthcare translation accuracy in regulated industries like healthcare. 

To compensate for this, companies are building hybrid workflows:
AI translation is followed by in-house post-editing, and then by external validation from specialised medical linguists. This new model signals a shift in how companies view language service providers—not just as executors, but as expert validators and consultants. 

An example from our own experience: a wellness app with a new approach 

A recent case we encountered perfectly illustrates this shift. A large tech company preparing to launch a wellness app reached out to us. They needed to translate the app content into a wide range of languages to support a global rollout. 

Instead of sending their source files to a language service provider (LSP) as they might have in the past, they chose to do things differently. They used AI internally to generate the translations and handled the post-editing themselves. But when it came to validating the medical terminology and ensuring consistency with health-related standards, they turned to us—a specialized medical translation provider. 

Their goal was to ensure that the final content would be safe, compliant, and accurate, especially in terms of the medical guidance and terminology used throughout the app. Our role shifted from traditional translation to a more strategic one: validating their content and advising them on the linguistic quality control process. 

Why this matters: a glimpse into the future of medical translation 

This case is not an exception—it’s a glimpse into the future of medical translation. 

We expect to see more companies adopting this hybrid model: using AI and internal teams for speed and scale, while relying on external experts for quality assurance and validation, particularly for high-risk or specialised content. 

Why AI alone isn’t enough in healthcare translation becomes especially clear in this context. Multilingual content validation is the cornerstone of trust. It’s no longer just about getting words into another language—it’s about ensuring that those words convey the right meaning, in the right context, with full accuracy. Especially in healthcare, there’s no margin for error. 

Conclusion: quality needs collaboration 

If a company has the capability to manage machine translation and post-editing internally, that’s absolutely fine. But when it comes to medical content, relying solely on internal processes is risky. 

Specialised validation by expert medical translators is essential to ensure that the final content is not only safe, accurate, and compliant with medical standards, but also culturally appropriate. In the medical field, where communication can directly impact patient safety and treatment outcomes, it’s crucial to work with professionals who combine deep scientific and medical knowledge with a strong awareness of cultural nuances. Medical translators bring not just linguistic accuracy, but the ability to adapt terminology, tone, and context to local expectations — ensuring clarity, trust, and compliance across languages and cultures. 

What’s more, a trusted LSP can act as a strategic consultant, advising internal teams on the necessary quality steps to reach the highest possible output. 

Looking ahead, future trends in AI and medical language services point toward deeper integration of AI-driven tools with expert human validation. Automation may improve speed and scalability, but true quality still depends on the expertise of certified professionals who understand both the language and the science behind it. 

In the fast-paced world of multilingual communication, LSPs are no longer just translation providers—they are partners in quality, guardians of accuracy, and key players in the future of global healthcare communication. 

At Novalins, we support companies at every stage of this evolving process. As validation partners, we help ensure that medical translations are accurate, consistent, and aligned with the highest standards—because in healthcare, quality is never optional. 

References 

1. Noll R, Frischen LS, Boeker M, Storf H, Schaaf J. Machine translation of standardised medical terminology using natural language processing: A scoping review. N Biotechnol. 2023 Nov 25;77:120-129. doi: 10.1016/j.nbt.2023.08.004. Epub 2023 Aug 29. PMID: 37652265.