Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA conversacional, los agentes de voz con IA están asumiendo gradualmente más y más llamadas telefónicas. Sin embargo, garantizar la fiabilidad de estos agentes de voz con IA se ha convertido en un gran desafío para el sector. Recientemente, Hamming.ai, una plataforma centrada en la fiabilidad de los agentes de voz con IA, anunció que ha completado una ronda semilla de financiación de 3,8 millones de dólares, liderada por Mischief, con la participación de Y Combinator, AI Grant y varios inversores ángeles.
La aparición de Hamming.ai tiene como objetivo resolver los puntos débiles actuales en las pruebas y la gestión de agentes de voz con IA. Se estima que se realizan miles de millones de llamadas telefónicas cada día, y con los avances de la IA, la mayoría de las llamadas serán atendidas por IA. Sin embargo, incluso pequeños cambios en las indicaciones o en el proveedor del modelo pueden provocar grandes variaciones en la respuesta de los agentes de voz con IA. Actualmente, los ingenieros dedican mucho tiempo a probar manualmente sus agentes de voz con IA, un método ineficaz e incompleto. Incluso después del lanzamiento de los agentes de voz con IA, los equipos operativos deben escuchar miles de llamadas para detectar casos extremos que se hayan pasado por alto en las pruebas manuales. Estos problemas no solo hacen que la configuración de los sistemas de voz con IA sea costosa, sino que también pueden provocar problemas de responsabilidad y publicidad negativa debido a una infraestructura de pruebas insuficiente.
Hamming.ai resuelve eficazmente estos problemas automatizando las pruebas, el monitoreo y la gestión de agentes de voz con IA. La empresa ha implementado agentes de voz con IA de desarrollo propio que, como humanos, pueden realizar miles de llamadas simultáneamente para probar los agentes de voz con IA de los clientes. Además, Hamming.ai ofrece a los equipos B2B soluciones de gestión de indicaciones LLM, pruebas de penetración automatizadas de agentes de voz con IA (para detectar vulnerabilidades) y soluciones de análisis de llamadas para rastrear las interacciones de los usuarios con los agentes de voz con IA y marcar los casos que requieren atención. Se afirma que el método de Hamming.ai es 20 veces más rápido y 10 veces más barato que las pruebas manuales. La empresa planea seguir mejorando estas ventajas mediante un mayor desarrollo y perfeccionamiento de sus productos.
Sumanyu Sharma, cofundador y CEO de Hamming.ai, y Marius Buleandra, cofundador y CTO, se conocieron en Citizen, una empresa de redes de seguridad personal respaldada por Founders Fund. Ambos cuentan con una amplia experiencia en la creación de infraestructuras de confianza y seguridad en Citizen. Sharma se desempeñó como director de datos de Citizen, triplicando la base de usuarios de la empresa. Anteriormente, dirigió un proyecto de ventas impulsado por IA en Tesla, aumentando sus ingresos anuales a cientos de millones de dólares. Buleandra cuenta con una amplia experiencia en infraestructura de datos, IA e ingeniería de sistemas complejos en empresas como Anduril, Square y Microsoft. También fue ingeniero fundador de Spell, una startup de infraestructura y observabilidad de aprendizaje automático, que posteriormente fue adquirida por Reddit.
Lauren Farleigh, cofundadora y socia general de Mischief, comentó: "La IA conversacional está avanzando rápidamente, pero la mayoría de las herramientas de prueba y gestión no se han mantenido al día con las necesidades de los desarrolladores y los requisitos de cumplimiento. Hamming.ai será fundamental para garantizar el desarrollo seguro de esta tecnología, ya que la IA está redefiniendo la interacción entre las empresas y sus clientes".
Hamming.ai cree que si 2024 fue el año de los prototipos, 2025 será el año de la fiabilidad. Sectores como la sanidad, el derecho, los seguros y el inmobiliario están sujetos a marcos regulatorios que rigen la forma en que las empresas interactúan con los clientes y comparten información. A medida que estas regulaciones se adapten a la realidad de la IA, las pruebas automatizadas serán la base de toda estrategia de IA a largo plazo centrada en la confianza.
