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Presentan Phonic-1, una IA de voz que empieza a procesar antes de que el usuario termine de hablar
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
El nuevo Phonic-1, de la empresa Phonic, es un modelo de voz a voz que empieza a ejecutar herramientas cuando la persona aún no ha dejado de hablar. En la demostración de la empresa contesta a 1,1 segundos de que el usuario acabe, frente a los 15,7 segundos de GPT-Live en la misma comparación. La propia Phonic, que lo da por disponible en más de 50 idiomas, anuncia además que ha levantado 27,5 millones de dólares en una Serie A.
Phonic presenta Phonic-1, un modelo de voz que empieza a trabajar mientras la persona todavía está hablando.
La empresa lo describe como un modelo "speech-to-speech" (que procesa la voz directamente, sin pasar por texto) para tareas con agentes. En su demostración, Phonic-1 hace cinco llamadas a herramientas externas mientras el usuario sigue hablando y responde 1,1 segundos después de que termine. En la misma comparación, GPT-Live responde a los 15,7 segundos.
Según Phonic, está entrenado en más de 50 idiomas y ya está disponible. Estos datos son de la propia empresa: la prueba de preferencia, hecha por la firma Podonos, da a Phonic-1 un 61,5 % frente a un 32,0 % de GPT-Live-1, y los actores de voz humanos le ganan (57,0 % frente a 32,0 %).
Phonic también ha anunciado una ronda Serie A de 27,5 millones de dólares, liderada por First Round.
Por qué importa · análisis y opinión
En la voz, el retraso entre que alguien calla y el sistema contesta es lo que hace incómoda una conversación, y Phonic ataca justo eso empezando a trabajar antes de que la frase acabe. Para una empresa con atención telefónica, citas o pedidos por voz, la idea resulta interesante porque el asistente podría consultar una agenda o un inventario sin silencios largos. Pero todas las comparaciones proceden de la propia empresa, incluida la prueba de preferencia, y que los actores humanos sigan ganando recuerda que la naturalidad aún no está resuelta. Antes de contratar nada, conviene probarlo con llamadas reales en el idioma de los clientes, medir cuántas veces se equivoca al actuar sobre datos y decidir qué gestiones nunca deben quedar solo en manos de la máquina.
Fuente: Phonic · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
