IA conversacional en Colombia: Omilia desafía el cobro por minuto

La IA conversacional atraviesa un momento de expansión en América Latina, y Omilia, una compañía de origen griego con más de 23 años en el mercado, escogió a Colombia como punto de partida para su operación en Suramérica. En el lanzamiento, que Impacto TIC cubrió con entrevistas a sus voceros y aliados, la empresa insistió en un mensaje que la aleja del ruido comercial de la Inteligencia Artificial: el valor no está en levantar un asistente en tiempo récord, sino en construirlo bien.

«No es Siri. Requiere ajuste y mucho trabajo», explicó Nick Dellis, Chief Revenue Officer de Omilia. Con esa idea, la compañía llega al país apoyada en una promesa que su vicepresidente de crecimiento para Iberoamérica, Armando Trivelato, resumió en una frase: «Dame 1.000 horas de grabación y yo te transformo tu negocio«. Detrás de ese eslogan hay una arquitectura técnica que la empresa considera su principal factor de diferenciación.

¿Qué diferencia a Omilia de otras plataformas de IA conversacional?

El argumento central de la compañía es que controla su tecnología de extremo a extremo. Mientras buena parte del mercado construye asistentes conectándose por API a modelos de terceros, como los de OpenAI o Anthropic, Omilia asegura desarrollar sus propios modelos de lenguaje.

«Omilia es dueña de extremo a extremo de la tecnología. Los LLM son nuestros, la forma en cómo aprenden, la Inteligencia Artificial es nuestra, y esto nos permite ser muy competitivos tanto tecnológicamente como financieramente para estar en un mercado como Latinoamérica», explicó Luz Elena Reyes, directora regional de Omilia para Suramérica.

Según Reyes, esa propiedad sobre la tecnología se traduce en menores tiempos de latencia (esos silencios incómodos mientras el sistema procesa), en voces propias y en un equipo de desarrollo interno que permite ajustar la plataforma con rapidez. Reyes afirmó que la compañía ya cuenta con voces en español de Colombia, con capacidad de replicar acentos de ciudades como Barranquilla o Cali, e incluso de clonar la voz de una persona. También sostuvo que su Inteligencia Artificial entiende más del 96 % de las intenciones que expresa el usuario. Son cifras de la propia empresa, que no han sido verificadas de forma independiente.

¿Por qué combina modelos determinísticos y agénticos?

Frente a la tendencia de anunciar soluciones ‘100 % agentic’, Dellis defendió un enfoque híbrido, explicando que no toda interacción debe resolverse con un modelo generativo que razona por su cuenta, sobre todo cuando hay información sensible de por medio.

«Cuando es información importante o confidencial, se necesita un enfoque determinístico», señaló Dellis, y puso un ejemplo bancario: un usuario que llama por el saldo de su cuenta no puede recibir, por error, el saldo de otra persona. Para ese tipo de consultas, la respuesta debe ser predecible; para otras, tiene sentido el componente agéntico. La compañía distingue tres tipos de agentes dentro de su plataforma:

• Agentes concierge, que conocen el historial del cliente y se anticipan a su necesidad en lugar de esperar a que la persona explique todo desde cero.
• Agentes de tareas, enfocados en resolver una gestión puntual, como aclarar una factura o agendar una cita.
• Agentes de seguridad, encargados de verificar identidad mediante biometría de voz y de detectar suplantaciones.

Reyes añadió que esa flexibilidad permite convivir con la infraestructura que ya tienen las empresas: «Podemos trabajar en un híbrido», dijo, en referencia a los IVR determinísticos tradicionales (los menús de «marque 1, marque 2«) que pueden migrar de forma gradual hacia un modelo más autónomo. Dellis agregó además el término optichannel, que definió como el canal óptimo que prefiere el cliente, incluida la posibilidad de cambiar de idioma en plena llamada.

¿Cómo funciona la biometría de voz frente al fraude?

La seguridad ocupó un lugar central en la conversación, en especial para el sector financiero. Reyes explicó que la plataforma puede generar una huella de voz a partir de la propia conversación, sin necesidad de que la persona repita una clave secreta, y describió capas adicionales orientadas a la prevención de fraude.

«Tenemos un tema para detectar vida, y es detectar que la voz no fue clonada, que no fue grabada, que estás hablando en vivo y en directo», detalló la vocera. A esa verificación se suma una función que la compañía llama guarda, pensada para el sector financiero, que busca identificar señales de que una persona pueda estar nerviosa o siendo amenazada durante una transacción, un escenario de coacción que, según Reyes, resulta imperceptible para el usuario. En la misma línea, Dellis mencionó la detección de deepfakes como parte del componente de seguridad, «todo construido dentro de nuestro stack«.

¿Qué tan rápido se implementa y bajo qué modelo de costos?

Otro de los puntos que la compañía destacó es la velocidad de implementación. Reyes aseguró que proyectos que en el mercado pueden tardar meses se resuelven en Omilia en horas o días, y describió el proceso de creación de un agente a partir de instrucciones: «Le das al prompt, quiero un agente virtual inteligente para que atienda un servicio de salud, agende citas, y en 5 minutos ya lo tienes listo, ya solo es afinar detalles«.

El modelo de cobro también se planteó como un diferencial. La directiva indicó que Omilia no factura por minuto, como es habitual en la industria, sino por llamada o por chat, lo que, según la empresa, hace más predecible la inversión y abre la puerta tanto a pequeñas y medianas empresas como a grandes compañías. Dellis lo enmarcó en lo que llamó un principio de «cero sobrecostos» y recomendó a las organizaciones tomarse el proceso con calma, con talleres previos en los frentes de negocio, operación, tecnología y finanzas: «Piénsenlo como un viaje agéntico, no como un momento agéntico».

¿Cómo se mide el retorno de inversión?

Quinn Egan, vicepresidente de desarrollo de negocios de Omilia y uno de los primeros empleados de la compañía, situó el retorno de inversión en el centro de cualquier proyecto. Recordó cifras de la consultora McKinsey, según la cual cerca del 57 % de los proyectos de IA fallan, y sostuvo que la causa no suele ser la tecnología en sí, sino la forma en que se despliega.

«No hacemos tecnología por el hecho de hacerlo, lo hacemos para entregar valor», afirmó Egan. Para identificar dónde está ese valor, dijo, la compañía analiza las grabaciones de las llamadas que las empresas ya gestionan con agentes humanos, un material que describió como el oro, porque de allí aprende la Inteligencia Artificial. El ejecutivo planteó dos frentes para justificar la inversión:

• Ahorro por automatización: cada llamada que se resuelve sin pasar a un agente humano reduce costos, en un mercado donde una interacción puede costar entre 1 y 5 dólares.
• Aumento de ingresos: la venta cruzada y las ventas adicionales, ejecutadas de forma consistente. Egan mencionó el caso de un cliente del sector de comidas cuyas tiendas con IA registran un tique promedio 10% superior al de las tiendas sin ella.

Egan insistió en que controlar toda la tecnología permite ajustar los costos según el tipo de consulta. «Si tú tienes un millón de llamadas al día y la mitad son ‘quiero saber mi saldo’ o ‘quiero hacer un pago’, no necesitas un modelo de lenguaje grande para eso», explicó, un matiz relevante para América Latina, donde el costo por llamada define si el caso de negocio se sostiene. La compañía afirma gestionar más de 3.000 millones de interacciones al año a escala global.

¿Qué papel juegan la soberanía de datos y la regulación en Colombia?

El control de la información fue otro eje del discurso técnico, con implicaciones para el sector público. Dellis afirmó que la compañía administra sus propios datos y recurre a modelos de lenguaje de tamaño pequeño y mediano en lugar de depender de grandes modelos externos, algo que, según su relato, le ha permitido trabajar con gobiernos como los de Reino Unido y Australia en entornos altamente regulados.

Sobre Colombia, el directivo anticipó que la regulación en materia de datos podría endurecerse y que la empresa quiere adelantarse a ese escenario: «Colombia es una cabeza de playa para nosotros. Es un mercado muy importante». El planteamiento conecta con un debate de fondo sobre soberanía tecnológica: qué tanto control conservan los países y las organizaciones sobre los datos que alimentan la IA conversacional que usan sus ciudadanos y clientes.

La elección de Bogotá como centro de operaciones para Suramérica se explicó por la competitividad del mercado local y el nivel de los profesionales. Reyes anunció la contratación de un equipo de desarrolladores directos en el país y describió una estructura regional con tres frentes: Brasil, México (con Centroamérica y el Caribe) y Suramérica, este último bajo su responsabilidad. La expansión, dijo, avanza en simultáneo hacia Perú, Chile, Panamá y Venezuela, en una región que la compañía dibuja desde Panamá hasta el sur de Argentina.

La vocera afirmó que la operación ya trabaja con sus primeros clientes en Colombia y proyectó tener casos en producción en aproximadamente un mes, siempre sobre la base de indicadores acordados con cada empresa. «Todo lo trabajamos sobre KPIs. ¿Qué es lo que quieres lograr? Más ventas, mejorar tu cobranza, tu experiencia de cliente», puntualizó.

Más allá del lanzamiento, el reto que dejaron los voceros es el de siempre en tecnología: que la IA conversacional pase de la promesa a los resultados medibles.