es.wedoany.com Noticia: AethexAI, una startup centrada en la creación de productos de inteligencia artificial de voz para los mercados de África y Oriente Medio, se fundó el año pasado y ha obtenido 3 millones de dólares en financiación pre-semilla. Esta ronda fue liderada por 4DX Ventures, con la participación de Enza Capital, Dorm Room Fund, Mojo Ventures y Stanford GSB 26 Fund. Entre los inversores individuales se incluyen profesores de la Universidad de Stanford, ejecutivos de empresas de telecomunicaciones e investigadores de IA de Anthropic.
La empresa no utilizó herramientas de orquestación existentes como Vapi o LiveKit, sino que desarrolló desde cero su propio modelo y capa de orquestación para manejar los dialectos localizados de inglés, francés y árabe en sus mercados objetivo. La compañía también lanzó una plataforma empresarial para que los clientes prueben la tecnología y se registren en el servicio, y ofrece API y SDK para que los desarrolladores experimenten con sus modelos.
AethexAI fue fundada por Mariama Diallo y Ayooluwa Odemuyiwa. La directora ejecutiva Diallo trabajó anteriormente en Goldman Sachs y luego se unió a ModelML, respaldada por YC, para liderar producto y crecimiento; el director de tecnología Odemuyiwa se graduó del Instituto de Tecnología de California, trabajó en Meta y estudió en la Escuela de Negocios de Stanford. Ambos buscaban construir productos para mercados emergentes y comenzaron a buscar oportunidades.
Las empresas globales están adoptando rápidamente herramientas de IA para automatizar operaciones, pero en algunos mercados los resultados no son óptimos. Los fundadores descubrieron que, en Egipto, un centro de llamadas automatizó la mayoría de sus llamadas, pero retrocedió en el sistema debido a los malos resultados. Varios centros de soporte en África les informaron que contratar ingenieros a un costo razonable para la automatización de llamadas era un desafío a largo plazo.
"La latencia y la inestabilidad que vimos en la automatización de llamadas en esta región son muy graves. Si nos convirtiéramos en orquestadores, probablemente tendríamos que usar modelos grandes alojados fuera de la región, lo que generaría una latencia aún mayor. Para que esto funcione, debemos usar modelos muy pequeños y reducir la latencia en cada paso", explicó Odemuyiwa a TechCrunch sobre la decisión de la empresa de construir su propio modelo y capa de orquestación.
Los laboratorios de IA suelen gastar millones de dólares en entrenamiento y adquisición de datos para implementar los modelos más recientes. AethexAI decidió que los modelos pequeños eran suficientes para resolver los problemas de latencia y mantener la precisión, desarrollando la serie de modelos Kora, con parámetros que van desde 300 millones hasta 1.700 millones. Para entrenar estos modelos, la empresa utilizó grabaciones anónimas de centros de llamadas colaboradores y envió discos duros a estaciones de radio en toda África para recopilar datos de audio. Para reducir costos, la empresa estableció una red de colaboradores compuesta por estudiantes universitarios para etiquetar datos y leer nombres locales. Según la empresa, actualmente procesan más de 17.000 llamadas al día.
En cuanto al negocio, la empresa ayuda a los clientes que no están familiarizados con la IA de voz a identificar los casos de uso más adecuados para la automatización mediante demostraciones en vivo y talleres. Actualmente, la mayoría de los casos de uso involucran cobranzas, activación de clientes o llamadas de KYC (Conozca a su Cliente, un proceso estándar de verificación de identidad utilizado por bancos y empresas de telecomunicaciones). La empresa está contratando ingenieros de despliegue sobre el terreno bajo contrato para atender los mercados locales y está estableciendo asociaciones de canal con proveedores de telecomunicaciones para gestionar el servicio telefónico de las llamadas de IA de voz.
Walter Baddoo, cofundador y socio gerente de 4DX Ventures, considera que los mercados de África y Oriente Medio son fundamentalmente diferentes de los mercados a los que inicialmente sirven la mayoría de las empresas de IA de voz. "Las empresas en África y Oriente Medio manejan aproximadamente el triple de volumen de llamadas que sus contrapartes occidentales, porque la voz sigue siendo el canal principal de interacción con el cliente. Los sistemas existentes están construidos para el mercado occidental, caracterizado por infraestructura de GPU de alta gama, inglés estándar y entornos de voz europeos. Esto crea una brecha real cuando las empresas necesitan manejar dialectos, cambio de código y patrones de voz informales, y al mismo tiempo poder trabajar dentro de su infraestructura telefónica existente y su rango de precios real."
Aunque empresas como ElevenLabs, Deepgram, Sierra y Cognigy se están expandiendo rápidamente a nivel global, los mercados para los que inicialmente construyeron no siempre son los mismos a los que están ingresando. Startups como AethexAI están apostando por estas brechas —modelos centrados en dialectos locales, asociaciones sobre el terreno e infraestructura construida para la región— que representan un vacío de mercado que los gigantes no tienen ni la motivación ni la arquitectura para llenar.
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