La startup india Ringg, especializada en agentes de inteligencia artificial de voz, recaudó 10 millones de dólares de Peak XV Partners como parte de una ampliación de su ronda Serie A, en la que había recaudado anteriormente 5,5 millones de dólares a principios de año. Con ello, la financiación total de la ronda asciende a 15,5 millones de dólares, mientras la empresa apuesta por que los consumidores de la India sigan utilizando las llamadas telefónicas para comunicarse con las empresas.
La ronda de financiación llega en un momento en que Ringg afirma procesar 20 millones de intentos de contacto al mes. Según un estudio reciente de Truecaller citado en el artículo, más del 76% de los consumidores de la India prefieren hablar con las empresas por teléfono, lo que ofrece margen para automatizar las llamadas de soporte y comunicación mediante inteligencia artificial de voz.
De las llamadas masivas a la ejecución de tareas
Ringg comenzó con el nombre de DesiVocal como una empresa que desarrollaba tecnologías de texto a voz, pero cambió de rumbo después de comprobar que entrenar sus propios modelos de voz era costoso. En lugar de centrarse en la capa de modelos, pasó a crear agentes de voz para empresas. La empresa financiera Cred fue su primer cliente; posteriormente añadió empresas indias como Flipkart, Practo, Groww y Policybazaar.
Actualmente, la empresa se centra en flujos de trabajo más complejos que las llamadas salientes, la cualificación de clientes y el cobro de préstamos. Entre los nuevos usos se encuentran la reserva de citas en clínicas, la recuperación de carritos de compra abandonados en el comercio electrónico y los procesos de incorporación y verificación de identidad de clientes, conocidos como KYC, en aplicaciones fintech.
El cofundador Siddharth Tripathi afirmó que el agente de voz de Ringg opera en 1.200 clínicas pertenecientes a la aplicación Practo y ayuda a los pacientes a reservar visitas o a seguir los pasos siguientes después de recibir el servicio. No obstante, las llamadas todavía representan más del 70% del negocio de la empresa, que también ha comenzado a expandirse al chat y WhatsApp. Para algunos clientes, como Shell, Ringg automatiza solicitudes de soporte que se ejecutan a través del navegador.
Una capa de orquestación en lugar de poseer toda la pila
Ringg desarrolla sus propios modelos de reconocimiento y generación de voz, y afirma que en el futuro quiere poseer toda la pila de voz, incluida la infraestructura y el despliegue. Sin embargo, por ahora sigue funcionando como una capa de orquestación que dirige las tareas a distintos modelos según el caso de uso, porque poseer toda la infraestructura resulta costoso en esta etapa.
La empresa tampoco pretende vender sus servicios directamente a compañías estadounidenses, sino colaborar con centros de servicios globales ubicados en la India. Estos centros son utilizados por empresas multinacionales para sus operaciones de soporte y back office, y Ringg quiere ofrecer automatización junto con apoyo humano.
¿Por qué importa esta financiación?
La importancia de la noticia no reside únicamente en el importe de la financiación, sino en el intento de Ringg de pasar de vender minutos o llamadas automatizadas de baja complejidad a ejecutar resultados empresariales concretos. Esta transformación podría hacer que la relación con el cliente y el flujo de trabajo ejecutado sean más importantes que el modelo de inteligencia artificial utilizado entre bastidores.
Sin embargo, el mercado indio está abarrotado: compiten empresas que desarrollan modelos, como Deepgram, ElevenLabs y Cartesia, junto con Sarvam y Smallest.ai; empresas centradas en la orquestación, como Bolna y Blue Machines; y otras especializadas por sectores, como Gnani y Arrowhead. Por ello, la capacidad de Ringg para reducir el coste operativo de los modelos y mantener una calidad constante en tareas complejas sigue siendo un factor decisivo que la ronda de financiación, por sí sola, no ha demostrado.
Ringg cuenta actualmente con 40 empleados, más de 15 de los cuales se incorporaron durante los últimos tres meses. La empresa contrata ingenieros que trabajan directamente con los clientes y combinan competencias técnicas con gestión de productos, además de investigadores centrados en reducir el coste operativo de sus modelos.