A Code.org é uma organização sem fins lucrativos com sede em Seattle e uma missão ousada: garantir que todos os alunos, em todas as escolas, tenham a oportunidade de aprender ciência da computação e inteligência artificial como parte de sua formação básica, independentemente de sua origem ou futura trajetória profissional. Desde o seu lançamento em 2013, a Code.org se tornou um movimento global e agora apoia mais de 107 milhões de alunos e 3 milhões de professores em mais de 190 países.
À medida que a organização se expandia internacionalmente, a Code.org reconheceu que a localização não era apenas uma necessidade de tradução — era um esforço crucial para a sua missão. O objetivo era garantir que alunos do mundo todo e usuários que não falam inglês pudessem acessar conteúdo que fosse cultural e linguisticamente relevante, e não simplesmente traduzido palavra por palavra.
Como Doyeon Kim, gerente de produto da Code.org, compartilhou durante o webinar: "Percebemos como é fundamental localizar nosso conteúdo, não apenas traduzi-lo, mas torná-lo cultural e linguisticamente relevante para alunos do mundo todo e usuários que não falam inglês."
Antes de firmar parceria com a Localize, a Code.org já havia investido significativamente em localização, mas seu fluxo de trabalho existente não era sustentável à medida que a organização continuava a crescer. O maior problema não era a tradução em si, mas sim o esforço manual necessário para processar o trabalho no sistema e publicar as atualizações.
Doyeon explicou que o processo anterior dependia muito de tradutores humanos, tanto para a tradução inicial quanto para a verificação de qualidade. Isso gerava ciclos de revisão lentos e limitava a produtividade. "Para nós, o maior desafio era realmente a produtividade manual e os ciclos de revisão", disse ela.
Além disso, mesmo após a conclusão das traduções, o Code.org ainda enfrentava um gargalo significativo de engenharia. Em seu sistema anterior, as traduções podiam levar de uma a duas semanas para serem publicadas e disponibilizadas no site. "Mesmo depois de concluídas as traduções, podia levar de uma a duas semanas para que elas fossem de fato publicadas e disponibilizadas", compartilhou Doyeon.
Nos bastidores, a carga operacional também estava aumentando. A equipe coordenava atividades entre agências, contratados e uma grande rede de tradutores voluntários espalhados por diferentes regiões e fusos horários. Esse modelo exigia integração constante de novos membros, esclarecimento de dúvidas, gestão de contratos e coordenação de cronogramas. Com o tempo, tornou-se cada vez mais trabalhoso e frequentemente resultava em atrasos nos lançamentos globais.
Para escalar a localização sem aumentar o número de funcionários, a Code.org abandonou um fluxo de trabalho baseado em gerenciamento de projetos complexo e coordenação manual. Em vez disso, adotou um sistema que utiliza IA para agilizar o processo, preservando a revisão humana onde ela é mais necessária.
A equipe começou usando tradução automática para gerar traduções iniciais rapidamente e, em seguida, concentrou seu tempo e esforço na revisão humana direcionada e na pós-edição. Em vez de gerenciar centenas de tradutores em diferentes fluxos de trabalho, a Code.org fez parceria com um grupo menor de especialistas e parceiros locais selecionados para refinar a qualidade e garantir a relevância cultural.
Doyeon descreveu isso como um grande ganho de eficiência: "Abandonamos esse modelo e passamos a usar a tradução automática para a tarefa inicial, concentrando nosso tempo e esforços na revisão humana e na pós-edição."
O Localize também permitiu que a Code.org colaborasse de forma mais eficaz com voluntários e partes interessadas. Em vez de depender de sessões de integração individuais, a equipe pôde convidar colaboradores diretamente para a plataforma e integrá-los em grupos. Os voluntários puderam contribuir usando o editor na página e ver as atualizações refletidas imediatamente, tornando a colaboração mais rápida e intuitiva.
Como Doyeon explicou: “Em vez de fazer essa sessão de integração individual, agora podemos fazer uma sessão de integração em grupo… convidá-los como tradutores na plataforma usando o editor na página… e eles podem ver literalmente a alteração que fizeram na plataforma imediatamente após a atualização.”
Além da velocidade e da colaboração, a Code.org também adotou ferramentas para melhorar a consistência entre os idiomas. Os recursos do glossário ajudaram a reforçar a terminologia preferida e a manter uma voz unificada em todos os mercados globais. A equipe também começou a usar o Translation Quality Scoring (TQS) para avaliar a qualidade em diferentes idiomas e entender melhor quais modelos apresentavam melhor desempenho em diferentes regiões à medida que se expandiam para novos mercados.
O impacto da mudança foi imediato. A Code.org reduziu o tempo do ciclo de localização em mais da metade, eliminou o atraso na publicação que antes prejudicava os lançamentos e criou um fluxo de trabalho escalável sem a necessidade de mais recursos internos.
“Em primeiro lugar, claro, a velocidade”, compartilhou Doyeon.
Onde antes a equipe esperava de uma a duas semanas para publicar traduções, agora eles podem enviar atualizações em tempo real — uma melhoria que mudou fundamentalmente sua capacidade de lançar e manter conteúdo global. "Agora podemos enviar atualizações em tempo real", disse ela. "Isso mudou tudo."
Além da velocidade, a Code.org também observou melhorias mensuráveis na consistência. Com as ferramentas de glossário implementadas, a equipe relatou um alinhamento mais forte no tom e na terminologia entre os idiomas. Isso reduziu o cansaço dos revisores, melhorou a qualidade e ajudou a construir confiança com os usuários globais, à medida que a plataforma continuava a crescer internacionalmente.
Como observou Doyeon, "Já temos notado uma grande melhoria no tom, na terminologia e na qualidade geral... isso tem nos ajudado a manter uma voz e um tom unificados em diferentes idiomas."
