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Rime asegura 24 millones de dólares en una ronda Serie A para mejorar el servicio al cliente empresarial

Las startups de IA de voz han desbloqueado principalmente valor gestionando llamadas empresariales en ventas, marketing y atención al cliente. Las grandes organizaciones están delegando la gestión de llamadas a desarrolladores de modelos de voz como ElevenLabs y Deepgram, proveedores de infraestructura como Vapi, Retell y LiveKit, y empresas especializadas en atención al cliente como Decagon y Sierra.
Rime, con sede en San Francisco, busca diferenciarse en este competitivo panorama aprovechando modelos de IA de voz entrenados con datos conversacionales propietarios que registra, minimizando así la carga de personalización para sus clientes.
Fundada en 2022 por la exestudiante de doctorado de Stanford Lily Clifford, la exingeniera de Amazon Alexa Brooke Larson y el ingeniero de Stanford Ares Geovanos, Rime ha establecido un estudio de grabación en San Francisco. Esta instalación permite a la empresa recopilar sus propios datos conversacionales en lugar de depender de audio extraído de la web.
La startup se especializa en ajustar sus modelos de voz para pronunciar con precisión nombres de marcas y terminología específica del sector. Al emplear una arquitectura basada en fonemas que se adapta a diversas pronunciaciones, Rime asegura que los clientes no necesiten volver a entrenar los modelos para sus sectores específicos.
El miércoles, Rime anunció una ronda de financiación Serie A de 24 millones de dólares liderada por M13 Ventures. Los inversores existentes, incluidos Twilio Ventures, Corazon Capital y Unusual Ventures, también participaron en la ronda.
Clifford señaló que, a pesar de los avances en IA de voz, las empresas siguen prefiriendo los sistemas IVR heredados porque la tecnología actual de voz con IA aún no ha igualado la eficacia de las implementaciones tradicionales de IVR.
«La tecnología de voz aún no ha alcanzado el punto en el que pueda automatizar la mayoría de las llamadas telefónicas empresariales. Si bien los LLM han simplificado la creación de aplicaciones de voz funcionales, no han transformado la experiencia del usuario. Interactuar con un agente de IA de voz sigue siendo poco convincente para los usuarios finales; es esencialmente un IVR nuevo con una calidad de audio mejorada», explicó.
Inicialmente, la startup utilizaba un pipeline de modelos distintos para la conversión de voz a texto, de texto a voz y el procesamiento de grandes modelos de lenguaje. Sin embargo, ahora está pivotando hacia modelos avanzados de voz a voz para minimizar la latencia, mejorar la dinámica del turno de palabra y mitigar problemas como el ruido de fondo. Este enfoque simplificado también reduce la necesidad de una orquestación compleja, lo que permite a la empresa evitar gestionar múltiples modelos dispares.
Rime sirve a clientes en los sectores de servicios alimentarios, atención médica, aerolíneas y fintech. La empresa afirma que sus datos de entrenamiento especializados y la optimización de modelos conducen a una mayor duración de las llamadas de los clientes, lo que ha ayudado a obtener contratos empresariales con grandes clientes como Mayo Clinic, Dialpad, Upstart y Asurion.
Con este nuevo capital, Rime planea ampliar su plantilla de 35 empleados, centrándose en la contratación para roles de desarrollo de modelos, ingeniería y asociaciones. La empresa nombró recientemente a Rafael Valle, anteriormente de Meta Superintelligence Labs y del equipo de investigación de audio de aprendizaje profundo aplicado de NVIDIA, como su Científico Jefe.
«Empresas como ElevenLabs están evolucionando hacia capas de orquestación y aplicación, compitiendo directamente con firmas como Sierra y Decagon. Queda un trabajo técnico significativo, y el enfoque de Rime en ofrecer modelos de baja latencia y alta fiabilidad dentro de entornos regulados la distingue», dijo Morgan Blumberg de M13 a TechCrunch.
La empresa levantó previamente 5,5 millones de dólares en una ronda semilla el mayo pasado. Como parte de esta última financiación, Blumberg se une al consejo de administración de Rime.
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Fundada en 2022 por la exestudiante de doctorado de Stanford Lily Clifford, la exingeniera de Amazon Alexa Brooke Larson y el ingeniero de Stanford Ares Geovanos, Rime ha establecido un estudio de grabación en San Francisco. Esta instalación permite a la empresa recopilar sus propios datos conversacionales en lugar de depender de audio extraído de la web.
La startup se especializa en ajustar sus modelos de voz para pronunciar con precisión nombres de marcas y terminología específica del sector. Al emplear una arquitectura basada en fonemas que se adapta a diversas pronunciaciones, Rime asegura que los clientes no necesiten volver a entrenar los modelos para sus sectores específicos.
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Clifford señaló que, a pesar de los avances en IA de voz, las empresas siguen prefiriendo los sistemas IVR heredados porque la tecnología actual de voz con IA aún no ha igualado la eficacia de las implementaciones tradicionales de IVR.
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Inicialmente, la startup utilizaba un pipeline de modelos distintos para la conversión de voz a texto, de texto a voz y el procesamiento de grandes modelos de lenguaje. Sin embargo, ahora está pivotando hacia modelos avanzados de voz a voz para minimizar la latencia, mejorar la dinámica del turno de palabra y mitigar problemas como el ruido de fondo. Este enfoque simplificado también reduce la necesidad de una orquestación compleja, lo que permite a la empresa evitar gestionar múltiples modelos dispares.
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«Empresas como ElevenLabs están evolucionando hacia capas de orquestación y aplicación, compitiendo directamente con firmas como Sierra y Decagon. Queda un trabajo técnico significativo, y el enfoque de Rime en ofrecer modelos de baja latencia y alta fiabilidad dentro de entornos regulados la distingue», dijo Morgan Blumberg de M13 a TechCrunch.
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