Por Canuto  

ElevenLabs, la compañía de voz con IA, explora nuevos usos en atención al cliente y proyectos gubernamentales. Una oferta propuesta para vender acciones existentes valoraría a la firma en USD $22.000 millones, aunque eso no equivale a una nueva ronda de financiación ni a una valoración confirmada. Su CEO afirma que los clientes empresariales generan más de la mitad de sus ingresos recurrentes.
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  • Mati Staniszewski situó los ingresos recurrentes anuales de ElevenLabs cerca de USD $600 millones; reportes posteriores situaron la cifra por encima de USD $500 millones en mayo de 2026.
  • La compañía trabaja con clientes como Klarna, Deutsche Telekom, Cisco y Adobe, y lleva agentes de voz a proyectos públicos que deben cumplir requisitos de localización de datos.
  • Una oferta propuesta permitiría a empleados e inversionistas iniciales vender acciones existentes y valoraría a ElevenLabs en USD $22.000 millones; la empresa no confirmó una fecha para una OPI.

 

ElevenLabs está extendiendo su actividad más allá de las locuciones y los audiolibros para competir en la atención al cliente empresarial y en aplicaciones gubernamentales. Una oferta propuesta permitiría a empleados y primeros inversionistas vender acciones existentes y valoraría la compañía en USD $22.000 millones, según un reporte de Investing.com. La operación descrita no sería una ronda para captar nuevo capital ni significa que ElevenLabs haya confirmado una valoración de ese monto.

La cifra también debe distinguirse de la valoración anunciada por la empresa en su ronda de financiación anterior. En febrero de 2026, ElevenLabs informó que había recaudado USD $500 millones en una ronda Serie D con una valoración de USD $11.000 millones, según el anuncio de la compañía. La posible oferta secundaria mencionada posteriormente se refiere a acciones existentes.

En cuanto a los ingresos, el cofundador y CEO, Mati Staniszewski, situó los ingresos recurrentes anuales de la empresa en alrededor de USD $600 millones. La cifra coincide con estimaciones reportadas posteriormente, aunque en mayo de 2026 CNBC informó que la compañía había superado los USD $500 millones en ingresos recurrentes anuales. Staniszewski señaló además que más del 55% de esos ingresos procede de clientes empresariales tradicionales, mientras que el resto llega principalmente de pequeñas y medianas empresas, desarrolladores y creadores de contenido.

Entre los clientes mencionados por la empresa figuran Klarna, Deutsche Telekom, Cisco y Adobe, una lista que ilustra la llegada de ElevenLabs a compañías de sectores diferentes. La expansión hacia la atención al cliente implica competir en tareas donde una respuesta hablada puede resolver consultas de usuarios, en lugar de limitar la tecnología a generar voces para contenidos. El cambio amplía el tipo de servicio que la compañía ofrece y los escenarios en los que sus sistemas pueden operar.

El atractivo de esas aplicaciones depende, según Staniszewski, de cuánto margen exista para equivocarse. Para consultas informativas de atención al cliente, los modelos de código abierto ya pueden cubrir muchas necesidades; en cambio, ante operaciones financieras, reembolsos o preguntas sobre transacciones, los modelos de vanguardia conservan una ventaja cuando la tolerancia al error es extremadamente baja. La distinción muestra que no todos los usos de voz requieren el mismo nivel de precisión.

Una competencia que atraviesa toda la cadena

La expansión de ElevenLabs ocurre mientras las fronteras entre modelos, plataformas y aplicaciones de inteligencia artificial se vuelven menos definidas. Staniszewski considera que esa tendencia continuará, con empresas que antes se concentraban en una sola capa del sector avanzando hacia productos más completos. Para ElevenLabs, eso significa que vender tecnología de voz subyacente ya no basta para diferenciarse en todos los casos.

El CEO también señaló que algunos clientes que antes dependían de ElevenLabs ahora entrenan sus propios productos de voz y compiten con la compañía. Ese movimiento altera la relación habitual entre proveedor y cliente, porque una organización puede utilizar una herramienta externa mientras desarrolla capacidades que, eventualmente, podría ofrecer por su cuenta. Staniszewski describió esa evolución como parte de una transformación más amplia del mercado.

Como ejemplo de esa convergencia, mencionó a Anthropic, una compañía inicialmente enfocada en la capa de modelos que también se está extendiendo hacia plataformas y aplicaciones. La referencia apunta a un sector en el que las empresas procuran abarcar más etapas del desarrollo y la entrega de soluciones de IA. En ese entorno, ElevenLabs afronta el reto de mantener su posición no solo como proveedor de voz, sino frente a ofertas integrales.

La competencia no se limita, por tanto, a comparar la calidad de una voz generada o la capacidad de un modelo. Cuando los clientes desarrollan herramientas propias y otras compañías amplían sus productos, la firma debe responder con soluciones que atiendan necesidades específicas y sostengan su utilidad dentro de sistemas más amplios. Staniszewski no presentó una cifra sobre el efecto financiero de esa presión, pero sí describió el cambio como una frontera cada vez más difusa.

Proyectos públicos con requisitos distintos

En el mercado gubernamental, los requisitos varían de un país a otro, en particular respecto de la selección de modelos y el tratamiento de los datos. Staniszewski explicó que cada proyecto puede recurrir a modelos de código abierto, de código cerrado o ajustados por el propio cliente, según el uso previsto. Por ello, ElevenLabs no plantea necesariamente una arquitectura única para todas las instituciones.

El CEO citó un proyecto de atención médica en Polonia como ejemplo de una aplicación concreta. Alrededor del 18% de los pacientes no asiste a sus citas después de programarlas a través del sistema de salud pública, según el caso que describió. Un agente de voz desplegado localmente llama de manera proactiva para recordarles sus turnos, con el propósito de respetar los requisitos de localización de datos.

En ese proyecto, la función de ElevenLabs se concentra principalmente en integrar la capa de voz, no en entregar una solución unificada basada en un solo modelo. La diferencia importa porque el componente de voz puede incorporarse a sistemas que usan modelos distintos, incluidos aquellos seleccionados o ajustados por el cliente. El diseño responde a las condiciones de cada despliegue en vez de asumir que un modelo uniforme sirve para todos los casos.

La compañía también está ampliando sus capacidades de voz para trabajar con otras agencias gubernamentales, aunque Staniszewski no detalló cuáles son ni cuantificó esos proyectos. Sus comentarios sitúan la localización de datos y la elección del modelo entre las variables que determinan cómo se implementan estas herramientas. En consecuencia, la expansión pública no depende únicamente de la tecnología de voz, sino de cómo se integra con las exigencias específicas de cada país y entidad.

Preparativos para cotizar y retos de confianza

Staniszewski no confirmó los rumores sobre una oferta pública inicial en 2028 ni ofreció un calendario concreto para una eventual salida a bolsa. Sí dijo que ElevenLabs está sentando las bases para encontrarse en condiciones de cotizar en los próximos años. Esa preparación, de acuerdo con sus declaraciones, no equivale a anunciar una fecha o asegurar que la operación ya esté decidida.

El CEO tampoco reveló cifras específicas sobre los márgenes de beneficio de la empresa. Señaló, sin embargo, que ElevenLabs estaría dispuesta a aceptar márgenes más bajos si esa decisión contribuye a ampliar su cuota de mercado y beneficia a sus clientes. La declaración ofrece una orientación sobre sus prioridades comerciales, pero no permite establecer cuánto margen sacrificaría ni cómo se traduciría esa postura en resultados.

Otro tema abordado fue la transparencia con las personas que interactúan con sistemas automatizados. Staniszewski sostuvo que, en esta etapa, las empresas deberían informar claramente a los usuarios si conversan con una IA o con un representante humano de atención al cliente. En su opinión, los usuarios todavía no están acostumbrados a tratar con una IA sin recibir esa información, aunque ese hábito podría cambiar con el tiempo.

La preparación de los datos de entrenamiento también forma parte de la estrategia técnica descrita por el CEO. A su juicio, la calidad de las anotaciones resulta tan importante como la cantidad de datos para desarrollar modelos de voz: la empresa emplea numerosos contratistas externos que etiquetan el contenido y los tiempos del habla, además del tono y la emoción. También incorpora entrenadores de voz para identificar características de distintos acentos, un trabajo que busca aportar información más detallada a los modelos.

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 y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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