India y la Revolución del Asistente de Voz: Un Nuevo Horizonte para la Comunicación Empresarial
En un revelador estudio de Truecaller, se ha encontrado que más del 76% de los consumidores en India prefieren interactuar con las empresas a través de llamadas telefónicas. Este claro indicator de la preferencia por la comunicación verbal evidencia una oportunidad significativa para la automatización del apoyo y las llamadas de mercadeo mediante inteligencia artificial vocal en el país.
Un actor destacado en esta transformación es Ringg, una startup que actualmente procesa hasta 20 millones de intentos de llamadas mensualmente. Confiando en un crecimiento continuo, la empresa ha logrado atraer una inversión reciente de 10 millones de dólares de Peak XV Partners, lo que lleva el total de su ronda de financiación Serie A a 15.5 millones de dólares después de haber levantado previamente 5.5 millones.
Originándose como una startup de texto a voz conocida como DesiVocal, Ringg pronto se dio cuenta de que desarrollar sus propios modelos de habla era costoso. Por ello, redirigieron su enfoque a la creación de agentes de voz para empresas, comenzando con su primer cliente, la fintech india Cred. Desde entonces, han establecido colaboraciones con destacados startups como Flipkart, Practo, Groww y PolicyBazaar.
Siddharth Tripathi, cofundador de Ringg, mencionó que al inicio se enfocaron en casos de uso de alta volumetría y baja complejidad, como llamadas salientes y calificación de leads, pero estos enfoques resultaron ser poco rentables a largo plazo. Actualmente, la compañía ha ampliado su horizonte a flujos de trabajo más complejos, como la reserva de citas para clínicas, recuperación de carritos abandonados en comercio electrónico, y procesos de verificación KYC (conozca a su cliente) para aplicaciones fintech.
Particularmente destacable es el hecho de que el agente de voz de Ringg ya opera en 1,200 clínicas a través de la aplicación Practo, facilitando el proceso de reservas y seguimientos para los pacientes. Aunque más del 70% de su negocio todavía se basa en llamadas de voz, la startup también está diversificando hacia otros canales, incluyendo chat y WhatsApp, y automatizando solicitudes de soporte a través de navegadores para clientes como Shell.
Ringg busca posicionarse como una plataforma para agentes que generan resultados, en lugar de limitarse a ser meros agentes de voz para empresas. La mayoría de sus clientes se encuentran en India, aunque hay algunos en el Medio Oriente y Estados Unidos. Sin embargo, su estrategia no contempla la venta directa a empresas estadounidenses, sino asociarse con Centros de Capacidades Globales en India, que son los centros externos que utilizan cada vez más las multinacionales para trabajo administrativo y de soporte.
Con la intención de construir sus propios modelos de reconocimiento y generación de voz, Ringg aspira eventualmente a poseer toda la cadena de voz, incluidos infraestructuras y despliegues. Actualmente, su producto funciona como una capa de orquestación, dirigiendo tareas a diferentes modelos según el uso que se les dé.
Rishen Kapoor, principal en Peak XV, destacó la solidez técnica que Ringg ha desarrollado, lo que le permite abordar casos de uso empresariales más complejos de forma integral, satisfaciendo tareas de alto valor como la incorporación de comerciantes y el soporte técnico de primer y segundo nivel con calidad y consistencia.
En un mercado de inteligencia artificial vocal en India que es cada vez más competitivo, donde empresas como Deepgram y ElevenLabs están en la contienda, Ringg se sitúa en una posición única. La cadena de valor involucrada —creadores de modelos, orquestadores y jugadores en la capa de aplicación— es un tema candente, dado que la propiedad de relaciones con los clientes y los resultados cada vez son más valiosos.
Hoy en día, Ringg cuenta con un equipo de 40 empleados, con más de 15 contrataciones en los últimos tres meses. El enfoque está puesto en la búsqueda de ingenieros que combinen habilidades técnicas con habilidades de gestión de productos, así como investigadores enfocados en reducir los costos de operación de sus modelos.
La información corresponde a la fecha de publicación original (2026-08-25).
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