Cada vez más empresas experimentan con agentes virtuales inteligentes de voz. Las demos iniciales suelen ser impactantes: un agente de IA que entiende, responde y mantiene una conversación fluida. Sin embargo, cuando preguntas si ya están en producción, la respuesta más común es: “todavía no están afinados”.
Ese “todavía” esconde una verdad clave: pasar de un prototipo con un 70% de precisión a un despliegue robusto con más del 99% no es un camino sencillo. Es una gran escalada técnica, operativa y regulatoria que muchas organizaciones subestiman.
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¿Por qué es tan difícil escalar del 70% al 99%?
Porque no basta con programar buenos prompts o conectar una API. El verdadero desafío es construir un agente virtual de voz que no solo hable bien, sino que funcione de manera segura, confiable y escalable en producción.
Los últimos 30 puntos de precisión no son lineales: requieren ingeniería, procesos, compliance y un enfoque estratégico en IA.
Checklist para escalar un Agente de Voz a producción
- Gestión de Contexto y Memoria: El agente debe recordar datos clave entre turnos e interacciones, pero también saber cuándo resetear.
- Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento Normativo: Protección contra fugas de datos, prevención de fraudes y cumplimiento con GDPR, PCI-DSS o MiFID II.
- Fallbacks y Experiencia Conversacional: Un buen agente debe derivar al humano o reconocer que no tiene respuesta antes que inventar.
- Integraciones Robustas y Resiliencia: Manejo de fallos en APIs con reintentos y sistemas de respaldo.
- Monitoreo Continuo y LLMOps: Supervisión con dashboards, pruebas A/B y validaciones humanas.
- Escalabilidad y Latencia: Responder en menos de 3 segundos y soportar cientos de usuarios simultáneos.
- RAG y Fine-tuning: Acceso a información actualizada mediante RAG (retrieval-augmented generation) y bases vectoriales.
- Trazabilidad y Logs: Cada decisión debe quedar registrada para auditoría y compliance.
- Mantenimiento y Versionado: Actualizaciones sin cortar servicio, con control de cambios continuo.
¿Por qué tantas empresas se quedan en la demo?
Porque se enfocan en lo visible: la voz y el guion. Pero debajo están los verdaderos retos:
- Falta de observabilidad y métricas de error.
- Agentes que fallan con datos reales.
- Costes descontrolados por tokens.
- Escenarios sin pruebas de carga ni edge cases.
El resultado: proyectos que nunca pasan de la fase de prototipo.
El reto en sectores regulados
En ámbitos como recuperación de deuda, banca, salud o seguros, la exigencia aumenta:
- Registro y consentimiento legal de cada llamada.
- Seguridad reforzada para datos sensibles.
- Auditoría continua para reguladores.
- Transparencia en la negociación con clientes.
Aquí no basta con un modelo de lenguaje o una herramienta no-code: se requiere arquitectura sólida y experiencia en producción.
Del prototipo al agente productivo
Construir un prototipo hoy es sencillo. Poner un agente virtual inteligente de voz en producción es otra historia.
Los últimos 30 puntos de precisión son los más costosos y complejos, y solo se alcanzan con:
- Ingeniería robusta
- Gobernanza clara
- Estrategia de compliance
- Mejora continua en producción
Así que cuando una empresa dice: “Tenemos algo interno, pero aún no lo ponemos en producción”, probablemente esté en plena escalada, lejos todavía de la cima.
Cómo pueden ayudar los Agentes de Voz de Recordia
Recordia cuenta con una plataforma de agentes virtuales inteligentes de voz que ya está en producción en sectores como telecomunicaciones, banca, utilities y educación.
Con resultados tangibles:
- Reducción del 50% en tiempos de gestión.
- Incremento del 30-40% en tasas de recuperación.
- Cumplimiento total con GDPR, PCI-DSS y MiFID II.
- Experiencia de cliente más fluida y personalizada.
Con los Agentes de Voz, la escalada deja de ser un obstáculo y se convierte en un camino claro y rentable hacia la automatización productiva.
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