Por Canuto  

Encore AI consiguió USD $30 millones en una ronda Serie A para desarrollar agentes de voz capaces de aprender de las conversaciones más efectivas entre empleados y clientes.

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  • La startup analiza llamadas, correos, mensajes de texto y datos de CRM para identificar qué tácticas impulsan las ventas o el soporte.
  • Sus agentes pueden operar de forma autónoma o asistir a empleados con respuestas y recomendaciones durante las conversaciones.
  • Encore AI ya cuenta con más de 40 clientes empresariales, principalmente instituciones financieras, y planea expandirse en Estados Unidos.

 

Encore AI recaudó USD $30 millones en una ronda de financiación Serie A liderada por Team8. La startup busca utilizar ese capital para ampliar su plataforma de agentes de voz basados en inteligencia artificial.

La empresa estudia las interacciones entre compañías y sus clientes para entrenar sistemas capaces de colaborar con equipos de soporte y ventas. También ofrece agentes que pueden atender conversaciones de manera autónoma.

La compañía fue fundada en 2022 bajo el nombre Insait IO por Dvir Ginzburg, quien continúa como director ejecutivo. En sus primeros años, desarrolló software de recomendaciones para asesores financieros y gerentes de relaciones.

Después de cambiar su marca a Encore AI, la startup amplió ese enfoque hacia una plataforma que interpreta conversaciones empresariales. El sistema intenta descubrir qué métodos produjeron resultados positivos en contactos reales con clientes.

El objetivo es convertir esas conclusiones en agentes que reproduzcan las prácticas más eficaces de los empleados. Ginzburg describió este proceso como una forma de reunir múltiples manuales que ya demostraron funcionar en distintas etapas de una relación comercial.

La minería de interacciones como fuente de entrenamiento

Encore AI recopila grabaciones de llamadas, correos electrónicos y mensajes de texto. Además, conecta esos materiales con los sistemas de gestión de relaciones con clientes, conocidos como CRM.

La plataforma divide cada interacción en diferentes etapas. Después intenta determinar qué fragmentos ayudaron a avanzar una venta o un proceso de atención, y cuáles no produjeron el resultado esperado.

Este análisis permite comparar el desempeño de distintas personas dentro de una organización. Según Ginzburg, un empleado puede ser especialmente eficaz en una parte del proceso, mientras otro puede destacar en una fase diferente.

La información obtenida sirve para adaptar las respuestas de los agentes a cada cliente o interacción. Así, el sistema no depende únicamente de un guion general, sino de patrones extraídos de conversaciones anteriores.

Ginzburg explicó en una entrevista que algunos agentes incluso incorporan los chistes, las anécdotas y los ejemplos utilizados por los gerentes de relaciones. La razón es que el sistema identifica esos recursos como elementos que contribuyeron a conversaciones exitosas.

La propuesta cambia la función del historial conversacional dentro de una empresa. En lugar de almacenarlo solo como registro, Encore AI intenta convertirlo en una fuente activa para la toma de decisiones y el entrenamiento de agentes.

Automatización para ventas, soporte y empleados

Los agentes de Encore AI pueden comunicarse directamente con clientes mediante voz o texto. También pueden trabajar como asistentes para los empleados que mantienen conversaciones comerciales o de servicio.

En el modo de asistencia, la plataforma recomienda respuestas y tácticas durante los contactos. Esto permite que el trabajador reciba orientación basada en comportamientos que previamente produjeron buenos resultados.

La empresa también ofrece herramientas para detectar fallas en procesos existentes de ventas y soporte. El análisis puede señalar ineficiencias, puntos de fricción y problemas que afectan la experiencia del cliente.

Esta capacidad busca ampliar el valor del producto más allá de la automatización. Las compañías pueden usar los datos para revisar sus procedimientos y entender en qué momentos se estancan sus operaciones.

Encore AI sostiene que sus agentes pueden funcionar junto a los equipos humanos o sustituir ciertas tareas de manera autónoma. La combinación depende de las necesidades de cada organización y del nivel de control que esta quiera conservar.

El enfoque resulta especialmente relevante en sectores donde cada conversación puede influir en una venta, una renovación o una relación financiera. Sin embargo, la noticia no detalla cifras específicas sobre la cantidad de conversaciones procesadas por la plataforma.

La startup tampoco reveló sus ingresos exactos ni su valoración después de la ronda. Ginzburg sí afirmó que los ingresos recurrentes anuales crecieron más de cinco veces desde la ronda semilla, cerrada menos de 18 meses antes.

Más de 40 clientes y una fuerte presencia financiera

Encore AI cuenta con más de 40 clientes empresariales en distintas partes del mundo. La mayoría pertenece al sector financiero, de acuerdo con Ginzburg.

La concentración en instituciones financieras encaja con el origen de la compañía. Insait IO comenzó desarrollando recomendaciones para asesores financieros y gerentes de relaciones antes de convertirse en Encore AI.

Algunas instituciones financieras que participaron en la ronda ya habían utilizado el producto. La startup afirmó que esas organizaciones decidieron invertir después de probar la plataforma.

Además de Team8, en la ronda participaron Planven, Lukatz y Garage. También se sumaron algunos bancos y compañías aseguradoras, aunque no se identificaron todas las entidades involucradas.

La financiación permitirá a Encore AI ampliar sus operaciones comerciales en Estados Unidos. La empresa también planea desplegar su plataforma en instituciones financieras de mayor tamaño.

El plan refleja una estrategia de expansión dentro de un mercado empresarial altamente competitivo. Las compañías financieras manejan grandes volúmenes de llamadas, mensajes y registros, pero también deben controlar la calidad de sus procesos de atención.

El uso de agentes basados en conversaciones históricas puede ofrecer una forma de estandarizar prácticas exitosas. A la vez, exige que las empresas definan cómo recopilan, conectan y utilizan la información de sus clientes.

La competencia de los grandes proveedores de CRM

La posición de Encore AI podría enfrentar presión a medida que los grandes proveedores de CRM desarrollen funciones similares. Salesforce, SAP, Zoho y HubSpot ya cuentan con acceso a importantes volúmenes de datos empresariales.

El acceso a esos datos podría permitirles crear agentes de inteligencia artificial integrados en sus plataformas. Esa posibilidad representa un riesgo para una startup que intenta construir una ventaja alrededor del análisis conversacional.

Encore AI sostiene que disponer de datos no es suficiente para replicar su propuesta. La empresa afirma que los proveedores establecidos tendrían que modificar sus procesos tecnológicos para convertir las conversaciones históricas en la base de sus agentes.

Ginzburg señaló que los competidores más grandes no tratan actualmente el historial conversacional como un punto de datos central. En su opinión, comenzar a solicitar y utilizar esas interacciones exigiría cambios profundos en sus sistemas de implementación.

La ventaja de Encore AI dependerá de qué tan rápido pueda integrar nuevas fuentes de información y demostrar resultados para sus clientes. También tendrá que mantener una ejecución sólida mientras las plataformas más grandes incorporan capacidades de IA.

La competencia no se limitará a la calidad de las respuestas generadas. La integración con CRM, la supervisión humana y la capacidad de identificar procesos deficientes también serán factores importantes para los compradores empresariales.

El caso muestra cómo las startups buscan diferenciarse en un mercado donde los modelos de inteligencia artificial son cada vez más accesibles. Encore AI intenta hacerlo mediante el conocimiento específico que extrae de las interacciones de cada organización.

Un mercado que convierte el conocimiento interno en software

La estrategia de Encore AI parte de una premisa sencilla: los empleados ya producen información valiosa durante sus conversaciones con clientes. El desafío consiste en capturar esa información y transformarla en instrucciones útiles para sistemas automatizados.

Este enfoque puede reducir la distancia entre un manual corporativo y la práctica cotidiana. Una guía escrita puede describir un proceso, pero las conversaciones reales muestran qué palabras, ejemplos o tácticas generan avances.

La plataforma intenta identificar esas diferencias mediante el análisis de resultados. Para las empresas, esa información puede ayudar a descubrir por qué ciertos equipos tienen mejores desempeños en etapas específicas.

La automatización también plantea preguntas sobre el control de las interacciones. Las compañías deberán decidir cuándo un agente puede actuar sin intervención y cuándo debe transferir la conversación a una persona.

La noticia no incluye detalles sobre las políticas de privacidad, los mecanismos de consentimiento o los controles aplicados a las grabaciones. Esos elementos pueden adquirir relevancia mientras las empresas utilizan más información de clientes para entrenar agentes.

Según Yahoo Finance, Encore AI planea concentrar los recursos de la Serie A en sus ventas estadounidenses y en contratos con grandes instituciones financieras. La expansión pondrá a prueba la capacidad de la startup para operar a mayor escala.

La empresa todavía compite en un espacio emergente, pero su crecimiento atrajo a inversores financieros y estratégicos. Su evolución dependerá de convertir la llamada cotidiana entre un empleado y un cliente en una ventaja operativa medible.

En entrevista con TechCrunch, Ginzburg defendió que esa transformación requiere más que conectar un modelo de IA a una base de datos. La apuesta de Encore AI consiste en construir agentes a partir de las tácticas que ya demostraron funcionar en el mundo real.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA.

 


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