La inteligencia artificial ha avanzado a pasos agigantados en el campo del procesamiento de voz. Modelos como Sesame han revolucionado la forma en que las máquinas pueden mantener conversaciones naturales, gracias a su tecnología Speech-to-Speech (STS).
Pero, ¿realmente podemos usarlo en llamadas empresariales? Aunque ofrece un nivel de interacción sorprendentemente humano, Sesame aún no es una opción viable para integraciones telefónicas comerciales.
Vamos a ver cómo funciona, sus limitaciones actuales y qué soluciones existen para lograr una IA conversacional efectiva en llamadas.
¿Qué es Sesame?
Sesame es un modelo avanzado de Speech-to-Speech (STS), lo que significa que transforma directamente el audio en respuestas de voz, sin pasar por texto intermedio.
🔹 Conversaciones naturales: Captura tonos, emociones y matices del lenguaje hablado.
🔹 Respuestas en tiempo real: No depende de transcribir el audio a texto antes de procesarlo.
🔹 Licencia Apache 2.0: Su modelo base CSM-1B ha sido liberado con esta licencia, permitiendo su uso y modificación sin necesidad de compartir los cambios.
Gracias a su capacidad de ajuste tonal y memoria de corto plazo, Sesame puede generar respuestas fluidas, interrumpir como un humano y hasta simular emociones.
¿Cómo funciona?
Sesame pasa por cuatro fases principales:
1️⃣ Escucha y conversión: Convierte la voz en representaciones matemáticas usando Residual Vector Quantization (RVQ).
2️⃣ Interpretación: Analiza intención, tono y contexto de la conversación.
3️⃣ Generación de respuesta: Produce una respuesta en voz sin necesidad de texto intermedio.
4️⃣ Modulación: Ajusta tono y ritmo para hacer la interacción más natural.
Sin embargo, aunque esta tecnología ofrece una experiencia más humana, también presenta serias limitaciones para su uso en llamadas comerciales.
Sesame vs. otros modelos de IA en llamadas
Si comparamos Sesame con plataformas como Retell AI o VAPI, encontramos diferencias clave:
| Característica | Sesame (Speech-to-Speech) | Retell AI / VAPI (STT + LLM + TTS) |
|---|---|---|
| Transformación de voz | Directamente de audio a audio | Pasa de audio a texto, lo procesa y lo convierte en voz |
| Análisis de tono y emociones | Sí, ajusta la respuesta según el tono | Depende de la conversión a texto |
| Mantiene memoria de la conversación | Parcialmente | Sí, usando variables y contexto |
| Permite respuestas estructuradas | No | Sí, con flujos predefinidos |
| Integración con telefonía | No | Sí, compatible con Twilio, Zadarma, Netelip |
¿Qué significa esto en la práctica?
En plataformas como Retell AI y VAPI, la IA sigue flujos conversacionales predefinidos y mantiene el contexto de la conversación. Esto permite garantizar que la respuesta sea coherente y estructurada.
En cambio, Sesame genera respuestas naturales pero sin control, lo que en llamadas empresariales podría ser un problema.
Ejemplo de interacción en una llamada:
🚀 Con Retell AI (flujo estructurado):
👤 Cliente: «Quiero una cita para mañana a las 10.»
🤖 IA: «Perfecto, ¿para qué tipo de servicio?»
💬 Con Sesame (respuesta no estructurada):
👤 Cliente: «Quiero una cita para mañana a las 10.»
🤖 IA: «¡Genial! ¿Cómo estás hoy?»
El problema: Sesame no sigue un guion ni mantiene un flujo lógico, lo que podría generar confusión en una conversación comercial.
¿Por qué no podemos usar Sesame en llamadas empresariales?
Existen cuatro razones principales por las que Sesame no es viable hoy en día para automatizar llamadas empresariales:
1️⃣ Falta de control sobre el flujo de conversación
Sesame no permite definir respuestas predefinidas, por lo que no podemos garantizar que siga un guion específico.
2️⃣ No tiene prompts predefinidos
Otras IA permiten que las empresas configuren qué responder en cada situación. Sesame no tiene esta opción.
3️⃣ No mantiene una estructura lógica
En llamadas comerciales, es clave que la IA siga un flujo determinado. Sesame genera respuestas espontáneas, lo que puede llevar a interacciones desordenadas.
4️⃣ No tiene integración con telefonía
Sesame no se conecta con Twilio, Zadarma o Netelip, lo que impide su uso directo en sistemas de llamadas automatizadas.
¿Cómo podríamos usar Sesame en llamadas?
A pesar de sus limitaciones, existen posibles soluciones para integrar Sesame en entornos empresariales. Estas son algunas estrategias que podrían funcionar:
🔹 1. Integración con NLP externo (Rasa o Dialogflow)
Podemos conectar Sesame con un procesador de lenguaje natural (NLP) que detecte intenciones y genere respuestas predefinidas.
✅ Ventajas: Control sobre las respuestas y compatibilidad con CRM.
❌ Desventajas: Menos fluidez y configuración más compleja.
🔹 2. Implementación de una capa de validación
Antes de que Sesame responda, un sistema podría verificar que su respuesta sea coherente con las reglas empresariales.
✅ Ventajas: Evita respuestas inadecuadas.
❌ Desventajas: Mayor latencia en la conversación.
🔹 3. Entrenamiento con flujos específicos
Sesame podría reentrenarse con conversaciones empresariales, para que siga patrones predefinidos.
✅ Ventajas: No requiere integración con otras plataformas.
❌ Desventajas: Cada cambio en la estrategia requeriría reentrenar el modelo.
El futuro de la IA en llamadas empresariales
🔹 ¿Es Sesame una revolución en IA conversacional? Sí.
🔹 ¿Podemos usarlo en llamadas comerciales hoy? No sin modificaciones.
🔹 ¿Cuál es la solución actual más efectiva? Modelos híbridos que combinen STT, LLM y TTS para permitir respuestas naturales pero estructuradas.
El futuro de la IA conversacional en llamadas no solo dependerá de la fluidez en las respuestas, sino de la capacidad de estructurar y controlar el flujo de la conversación.
Hasta que se desarrollen modelos híbridos con Speech-to-Speech controlado, la mejor opción seguirá siendo STT + LLM + TTS, que permite equilibrio entre naturalidad y control empresarial.
👀 ¿Tú qué opinas? ¿Crees que pronto veremos una IA de voz que pueda seguir flujos de conversación estructurados sin perder naturalidad?
