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Generaciones de IA de voz

La mayoría de las llamadas automatizadas son un desastre. La nueva tecnología cambia eso.

El problema nunca fue que la automatización telefónica no tuviera una voz agradable. Fue que no entendía lo suficiente para hacer avanzar una conversación real.

Menús telefónicos·Era del IVR

Quien llamaba tenía que hablar como una máquina.

Automatizar significaba usar menús, opciones de teclado y colas de espera. Funcionaba cuando quien llamaba ya sabía qué ruta seguir.

Momento incómodo

La intención se reduce a pulsar una tecla, así que cualquier solicitud fuera del menú termina en una transferencia o en tener que repetirlo todo.

Llamada de ejemploEra del IVR
Necesito cambiar mi cita de mañana.
Para facturación, presione 1. Para agendar una cita, presione 2. Para cualquier otra consulta, presione 9.

Resultado · Quien llama prueba opciones, espera y termina explicando lo mismo otra vez.

Cómo piensa el sistema · 3 etapas
Prompt del menúcorregidoRamificación DTMFfrágilColafalla
Modelos personalizados·Primeros años de la IA

Los sistemas entendían casos muy concretos, pero fuera de ellos fallaban.

Los equipos entrenaban modelos acústicos, clasificadores de intenciones y extractores de campos para flujos de llamadas específicos. Era útil, pero costoso de modificar.

Momento incómodo

El sistema puede detectar una intención para la que fue entrenado, pero luego omite la segunda solicitud o responde con una pregunta de seguimiento rígida.

Llamada de ejemploPrimeros años de la IA
¿Puede cambiar mi cita de mañana y agregar a mi cónyuge?
Puedo ayudarle a reprogramar la cita. ¿Qué fecha prefiere?

Resultado · El dato del cónyuge se pierde porque no forma parte del flujo con el que se entrenó el sistema.

Cómo piensa el sistema · 3 etapas
ASR personalizadocorregidoModelo de intenciónfrágilCompletado de camposfalla
Plataformas al estilo de Vapi / Retell / ElevenLabs·Flujos de 3 pasos

La plataforma se volvió flexible, pero cada paso confiaba en el anterior.

Un enfoque moderno muy común conecta voz a texto, un LLM y texto a voz en un único ciclo de llamada.

Momento incómodo

Cuando la transcripción es incorrecta o quien llama interrumpe, el LLM responde con total seguridad a una versión equivocada de la llamada.

Llamada de ejemploFlujos de 3 pasos
No, rento el lugar.
Entendido, su nombre es Renzo. ¿Es correcto?

Resultado · Un solo error de escucha se convierte en una respuesta equivocada que el sistema dice en voz alta.

Cómo piensa el sistema · 3 etapas
Voz a textofallaLLMfrágilTexto a vozfalla
IA de voz integrada·ThunderPhone

El sistema puede escuchar, razonar y recuperarse en un solo ciclo.

ThunderPhone coordina la comprensión del audio, el enrutamiento de modelos, la gestión de turnos y la generación de respuestas en una única arquitectura.

Qué cambia

Las múltiples rutas de escucha y el razonamiento basado en el audio reducen las fallas en un único paso antes de que afecten a quien llama.

Llamada de ejemploThunderPhone
No, rento el lugar.
Entendido. Usted renta su vivienda, así que omitiré las preguntas sobre la propiedad.

Resultado · La llamada sigue adelante sin que quien llama tenga que lidiar con el sistema.

Cómo piensa el sistema · 4 etapas
Flujo de audiocorrectoEscucha redundantecorrectoEnrutamiento de modeloscorrectoRespuesta naturalcorrecto

El gran avance no es una voz robótica más agradable. Es una arquitectura que mantiene la llamada bien encaminada.

Escucha más precisa

El sistema puede comparar señales y razonar a partir del audio en lugar de confiar en una sola transcripción.

Mejor manejo de los tiempos

La gestión de turnos e interrupciones forma parte del ciclo de la conversación.

Enrutamiento más inteligente

El sistema puede elegir entre rutas rápidas y un razonamiento más profundo según lo que requiera cada turno de la conversación.

Mejor experiencia

Quienes llaman dedican menos tiempo a corregir la automatización y más a completar la tarea.

En qué se traduce

Descubre la arquitectura integrada de cerca.