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Voz, conversación e IA

Divulgación sobre tecnologías del habla y diseño conversacional, y la historia de nuestros proyectos.

Agente = modelo + arnés

Mismo modelo, distinto agente: qué es el harness

Qué es el harness o arnés de un agente de IA, de dónde viene la idea, qué ya hacíamos antes de los LLM y por qué hoy hace falta más control alrededor del modelo.

¿Diseño multimodal?

Cuando el agente también mira

Agentes multimodales que combinan voz, texto, imagen y pantalla: qué canal usar en cada momento, qué sabemos del diseño multimodal y qué retos nuevos traen.

Diseño de personalidad en agentes

¿Quién habla cuando habla tu agente?

Cómo diseñar la personalidad de un asistente o agente de IA: rol, tono, límites, voz y coherencia entre lo que dice y cómo suena. Una guía práctica.

Pensar rápido, pensar despacio

Modelos que deciden rápido y modelos que piensan despacio

Modelos rápidos, modelos de razonamiento y la nueva familia de modelos que solo deciden, como Jev: qué aporta cada uno en un agente de voz, donde la latencia manda, y cómo combinarlos.

Portada: ¿Cómo sonaría esta cara? Voces sintéticas a partir de una sola foto. IberSpeech 2026.

¿Cómo sonaría esta cara? Voces sintéticas a partir de una sola foto

Presentamos en IberSpeech 2026 un método que genera una voz plausible a partir de una foto. Te contamos cómo funciona, qué hemos medido y hasta dónde llega.

2018 y hoy: qué ha cambiado al hacer un chatbot

Hacer un chatbot en 2018 y hacerlo hoy

De las intenciones y los flujos de Alexa a los agentes con modelos de lenguaje: qué ha cambiado al construir un chatbot o asistente de voz, y qué sigue igual.

¿Lo ha escrito una IA?

¿Se puede saber si un texto lo ha escrito una IA?

Marcas de agua y detectores de texto generado por IA: cómo funcionan, por qué fallan con textos humanos y por qué en audio e imagen el problema va más avanzado.

Evaluar antes de lanzar

Evaluar un agente antes de que lo usen tus clientes

Cómo evaluar un asistente o agente de IA antes de lanzarlo: qué medir, conversaciones de prueba, un modelo como juez, ataques y pruebas con personas reales.

Los prejuicios de los datos

Un asistente repite los prejuicios de sus datos

De dónde vienen los sesgos de los asistentes y agentes de IA, cómo se notan en una conversación o en una voz y qué se puede medir para reducirlos.