- Los agentes de voz de IA utilizan el reconocimiento de voz y la PNL para interactuar con los usuarios a través de canales de voz y proporcionar asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana.
- Pueden gestionar tareas como reprogramar citas o comprobar el estado de los pedidos conversando de forma natural con los clientes.
- Los agentes de voz de IA convierten la entrada hablada en texto mediante ASR, interpretan el significado con NLU y generan respuestas mediante LLMs.
- Los agentes de IA mejoran la experiencia del cliente ofreciéndole asistencia instantánea y adaptada al contexto sin largos tiempos de espera.
Llevamos años gritándole a Alexa que ponga nuestra canción favorita, pidiéndole indicaciones a Siri y charlando con Google Assistant sobre el tiempo. A veces incluso hacemos preguntas a nuestros asistentes de voz solo para ver si sueltan un chiste.
Ahora, sin embargo, gracias a los agentes de voz de IA -un tipo de agente de IA- hemos ido más allá de las simples consultas y las bromas. Cuando preguntamos a nuestros teléfonos "¿Cuál es la última oferta en mi suscripción?", no solo responden al instante, sino que nos recomiendan una actualización hecha a nuestra medida.
¿Qué son los agentes vocales de IA?
Los agentes de voz de IA son sistemas inteligentes que utilizan el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural (PLN ) para interactuar con los usuarios por teléfono u otros canales basados en la voz.
Disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, aprovechan la IA conversacional para ofrecer una asistencia coherente en todos los sectores.
Por ejemplo, un cliente puede decir a su agente de voz con inteligencia artificial: "Necesito reprogramar mi cita", y el agente comprobará la disponibilidad y confirmará la nueva hora.
O bien, un usuario puede preguntar: "¿Cuál es el estado de mi pedido?", y el agente de voz de IA recuperará los detalles de seguimiento y proporcionará una actualización.
Cómo funcionan los agentes de voz de IA, paso a paso
Los agentes de voz de IA aprovechan la PNL, el reconocimiento automático del habla (ASR) y la conversión de texto a voz (TTS) para interactuar con los usuarios a través de la comunicación vocal.
Estos agentes funcionan con grandes modelos lingüísticos (LLMs), sistemas avanzados de inteligencia artificial entrenados en grandes cantidades de datos de texto para comprender y generar un lenguaje similar al humano. Estos modelos permiten a los agentes de voz comprender las sutilezas del lenguaje, responder contextualmente y ofrecer interacciones personalizadas.
Veamos cómo interactúa un cliente con un agente de voz con IA:
1. Entrada de voz
El cliente habla a un dispositivo, como su smartphone o la línea de un centro de llamadas. Por ejemplo, puede preguntar: "¿Cuál es el saldo de mi cuenta?" o "¿Puedo reprogramar mi entrega?". Sus palabras se convierten en una señal de audio y se envían al asistente de voz para que las procese.
2. 2. Reconocimiento de voz
La señal de audio es procesada por un sistema de reconocimiento automático del habla (ASR), que convierte el sonido en texto. El sistema ASR garantiza que la transcripción sea exacta, incluso con diferentes acentos o estilos de habla. Así, el sistema ASR procesa una voz que dice: "Comprueba el estado de mi pedido", y la convierte en texto.
3. Comprensión del lenguaje natural
El texto del ASR se envía a un sistema de comprensión del lenguaje natural (NLU), una rama de la PLN que permite a las máquinas comprender el lenguaje humano.
A partir de la pregunta del cliente, "¿Cuánto queda en mi cuenta?", el sistema NLU determina la intención del cliente, como "comprobar el saldo de mi cuenta", e identifica detalles clave, como "saldo de la cuenta que termina en 1234".
Del mismo modo, para entradas como "Reprogramar mi entrega", extrae la intención "reprogramar una entrega" y detalles como "entrega para este viernes".
4. Procesamiento y toma de decisiones
Los agentes de voz de IA determinan la acción adecuada analizando las entradas del usuario y accediendo a los datos pertinentes.
Este paso se mejora incorporando la generación aumentada por recuperación (RAG), que permite a los agentes de voz de IA acceder a fuentes de conocimiento externas y utilizarlas en tiempo real. Así se obtienen resultados más precisos y contextualmente pertinentes.
Así, cuando un cliente pregunta: "¿Cuánto me queda de saldo?", el sistema, posiblemente mediante RAG, identifica la intención (consultar el saldo de la cuenta), recupera los detalles (cuenta que termina en 1234) y consulta la base de datos.
Asimismo, para "¿Puedo reprogramar mi entrega para el próximo viernes?", accede a la plataforma de programación, actualiza la entrega y proporciona una confirmación en tiempo real al cliente.
5. 5. Generación de respuestas
Una vez determinada la respuesta, el sistema utiliza un LLM para generar una respuesta.
LLM se asegura de que la respuesta sea clara y profesional, como "El saldo de su cuenta es de 500 dólares" o "Su entrega se ha aplazado al sábado".
6. Texto a voz
Un sistema de conversión de texto a voz (TTS) convierte la respuesta en texto y garantiza que el mensaje suene natural.
7. Salida de voz
El habla sintetizada se reproduce al cliente a través del altavoz del dispositivo, completando así la interacción.
Así, un usuario puede oír la respuesta de su teléfono: "El saldo de su cuenta es de 500,75 $ a las 12:35 PM de hoy".
Del mismo modo, para una solicitud de reprogramación de entrega, el teléfono podría responder: "Su entrega ha sido reprogramada con éxito para el sábado 11 de enero".
Ventajas de los agentes de voz con IA
Mejorar la experiencia del cliente
Los agentes de voz con IA están disponibles las 24 horas del día, por lo que ofrecen respuestas instantáneas a las consultas de los clientes sin la frustración de los largos tiempos de espera.
Utilizando el lenguaje natural y las señales emocionales, como la frustración, los agentes de voz de IA hacen que las interacciones parezcan más genuinas. También se adaptan a acentos, idiomas y estilos de conversación.
Y, como cualquier buen chatbot de atención al cliente, los agentes de voz de IA están entrenados para derivar problemas complejos a agentes humanos, conservando todo el contexto.
Racionalizar las operaciones
Los agentes de voz con IA se encargan de las tareas rutinarias, como la programación de citas, el procesamiento de pedidos o las actualizaciones de estado, para que los agentes humanos puedan centrarse en interacciones matizadas y de gran valor. Gestionan grandes volúmenes de llamadas sin perder el ritmo, manteniendo un servicio constante incluso en horas punta.
Al integrarse con los sistemas backend para acceder a datos en tiempo real, los agentes de voz con IA ofrecen respuestas precisas e instantáneas y minimizan los errores.
Escale con facilidad y comuníquese globalmente
Diseñados para gestionar picos de volumen de llamadas, los agentes de voz con IA ayudan a las empresas que experimentan un crecimiento o picos estacionales.
Al integrarse con sistemas backend para acceder a datos en tiempo real, ofrecen respuestas precisas e instantáneas y minimizan los errores, un aspecto especialmente valioso para las empresas en crecimiento.
Recopilar y analizar datos
Los agentes de voz con IA recopilan datos importantes de los clientes durante las interacciones, descubriendo patrones y perspectivas que pueden perfeccionar las estrategias.
Si muchos clientes llaman para quejarse de una nueva función, el agente de voz de IA puede detectar inmediatamente el pico de quejas y alertar a la empresa.
Al analizar las tendencias continuas de las llamadas telefónicas y otras interacciones relacionadas con la voz, los agentes de voz con IA ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.
Aumentar la accesibilidad
Al permitir interacciones basadas en la voz que no requieren intervención física, los agentes de voz con inteligencia artificial ofrecen asistencia inclusiva a una amplia gama de usuarios, lo que los convierte en una herramienta esencial para atender a clientes con discapacidad.
Además, su capacidad multilingüe rompe las barreras idiomáticas para atender a un público diverso y global.
Beneficios financieros
- Ahorro de costes
- Los agentes de voz con IA automatizan las tareas repetitivas, reduciendo la necesidad de grandes equipos de atención al cliente y ahorrando considerablemente en costes laborales.
- El retorno de la inversión a largo plazo procede de la reducción de los gastos operativos y la mejora de la eficiencia del servicio.
- Crecimiento de los ingresos
- La participación proactiva, como la venta cruzada o el upselling durante las interacciones, puede aumentar el valor medio de los pedidos y los ingresos globales.
- Los altos índices de contención demuestran que los sistemas de IA resuelven eficazmente los problemas rutinarios sin intervención humana, mejorando la eficiencia operativa y reduciendo la necesidad de escaladas.
Despliegue de un agente de voz AI personalizado
Los agentes de voz con IA se están adoptando rápidamente en diversos sectores, como ventas, atención al cliente y sanidad, para mejorar la experiencia del cliente, agilizar las operaciones y ofrecer asistencia multilingüe.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Qué tipo de hardware o infraestructura se necesita para dar soporte a los agentes de voz de IA?
Los agentes de voz de IA se ejecutan en la nube, por lo que los requisitos de hardware son mínimos. Todo lo que necesitas es un dispositivo con micrófono y altavoz (como un teléfono, un ordenador o un altavoz inteligente) y una conexión estable a internet.
2. ¿Pueden integrarse los agentes de voz de IA en los sistemas IVR o CRM existentes?
Sí, los agentes de voz de IA pueden integrarse en los sistemas IVR y CRM existentes mediante API o middleware. Esto permite al agente de voz acceder a los datos de los clientes, enrutar llamadas, registrar interacciones y trabajar junto a agentes humanos sin necesidad de una revisión completa del sistema.
3. ¿Cuáles son los riesgos de deepfake o spoofing en la IA de voz y cómo se mitigan?
Los riesgos de la suplantación de voz incluyen la suplantación de identidad, el fraude y el acceso no autorizado a sistemas sensibles. Para mitigarlos se utilizan tecnologías como la biometría de voz (verificación del hablante), algoritmos de detección de anomalías que detectan patrones inusuales y cifrado de extremo a extremo para proteger los flujos de voz y los metadatos.
4. ¿Qué tal gestionan los agentes de voz de IA el ruido de fondo o la mala calidad de audio?
Los agentes de voz de IA gestionan bien el ruido de fondo gracias a las modernas tecnologías de mejora del habla. Utilizan modelos de aprendizaje profundo entrenados en conjuntos de datos ruidosos y algoritmos de supresión de ruido en tiempo real para aislar el habla y mejorar la precisión de la transcripción.
5. ¿Pueden adaptarse automáticamente a distintos dialectos o acentos regionales?
Sí, muchos agentes de voz de IA se entrenan con conjuntos de datos multilingües y multiacento, lo que les permite comprender una amplia gama de dialectos y acentos. Los modelos avanzados también utilizan técnicas de adaptación acústica para mejorar la comprensión a lo largo del tiempo en función de los patrones del hablante.
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