TelefonIA: La IA que llama, escucha y responde

El problema, en cualquier industria, es contactar rápido y a escala. Ante este escenario, la TelefonIA permite realizar llamadas autónomas en tiempo real

La TelefonIA permite que un sistema llame de manera autónoma y sostenga una conversación real. La diferencia frente a un IVR o un mensaje grabado está en su capacidad de comprender las respuestas y adaptar la interacción, explicó a elCaribe Pedro Sanders, fundador de Fonoster.

¿Qué es exactamente la TelefonIA y cómo funciona?

La TelefonIA es la capacidad de un sistema para llamar de forma autónoma y sostener una conversación real. No un IVR, no un mensaje grabado que dispara igual para todos.

Con Fonoster como base, el sistema contacta proactivamente a cada cliente, entiende lo que responde y ajusta la conversación y el canal: mensajería, WhatsApp, email, llamada pregrabada o llamada interactiva por voz. Según lo que la empresa necesite comunicar, desde un recordatorio hasta la confirmación de una cita o el seguimiento de una solicitud.

En la llamada por voz, combina reconocimiento de voz para entender lo que dice la persona, un modelo de lenguaje que interpreta la intención y decide cómo continuar, y síntesis de voz que responde de forma natural y en tiempo real, en cada llamada simultánea.

Todo esto corre sobre Fonoster, nuestra infraestructura de TelefonIA. Eso nos da control total sobre cómo se origina y gestiona cada llamada saliente, en vez de depender de una caja negra diseñada para otro mercado. Podemos adaptar el sistema al ritmo y al tono que funcionan en República Dominicana, no forzar al mercado dominicano a encajar en una plataforma genérica.

¿Cuáles son las principales ventajas para las empresas y para los usuarios?

El problema, en cualquier industria, es contactar rápido y a escala. La industria de cobranza, por ejemplo, reporta un promedio de 72 marcaciones por agente al día, pero solo una fracción termina en un contacto real. Una base de miles de contactos no se cubre así: para cuando el equipo llega a un contacto significativo, ya pasaron días desde el momento en que ese contacto importaba, y esos días son justo los que determinan si la persona responde o si la oportunidad se enfría.

La TelefonIA elimina ese cuello de botella. Puede iniciar el contacto el mismo día que la necesidad aparece, no tres días después ni cuándo alguien del equipo por fin llega a esa cuenta en su lista. Y lo hace con miles de clientes al mismo tiempo, con el mismo tono, sin que le afecte que sea el contacto número uno o el número mil.

Para el usuario, la ventaja es que el contacto llega en el momento correcto, no cuando ya es tarde. Y para el equipo humano, la ventaja es que deja de perder el día en conversaciones repetitivas y se queda con los casos que sí requieren su intervención.

Como ejemplo, en cobranza esto se traduce directo: imagina un equipo de ocho personas. Si tres faltan el mismo día, por vacaciones, un día de enfermedad, entrenamiento o cualquier otra razón, eso es casi el 40% del equipo fuera de la operación, y ese hueco se siente directo en el índice de mora. La TelefonIA no tiene ese problema: no toma vacaciones, no se enferma, no necesita reentrenarse.

¿República Dominicana ya está utilizando esta tecnología? ¿Qué hace falta? ¿La legislación está preparada?

Tenemos las condiciones correctas. Confiamos en que la ley ya cubre lo básico, y esperamos que evolucione a favor del ecosistema conforme la adopción crece.

Dicho esto, y por lo que escuchamos de nuestros socios locales, todavía queda mucho camino. A nivel empresarial, la TelefonIA avanza, pero muy lento.

Lo que esperamos ver más es a las empresas locales con distribución, como las telefónicas, integrando TelefonIA en lo que ya ofrecen. Les afecta parte de su ingreso actual, pero termina beneficiando al público dominicano.

¿Las pequeñas y medianas empresas pueden acceder a ella o sigue siendo una herramienta para grandes corporaciones?

Por eso trajimos a República Dominicana infraestructura abierta y modelos de pago por uso: una pyme puede tener su primer agente de voz funcionando en días, no en meses, con una inversión que hasta hace poco solo estaba al alcance de las corporaciones. Eso cambia las reglas del juego, porque la competencia de una pyme dominicana ya no es solo el negocio de al lado. Es cualquiera que decidió automatizar primero, sin importar su tamaño.

¿Qué tipo de llamadas puede hacer una IA y cuáles todavía requieren intervención humana?

La TelefonIA es fuerte en el primer contacto y en lo estructurado: recordatorios en general, confirmaciones de citas, avisos donde la persona solo necesita la información a tiempo, sin depender de que un agente humano llegue a esa tarea en su lista. Ahí puede atender miles de contactos el mismo día, con el mismo nivel de atención en el primero que en el último.

Donde todavía hace falta una persona es en la conversación abierta, sin guion claro, donde alguien necesita que lo escuchen y que empaticen con su situación real. Por ejemplo, negociar una excepción fuera de política, o calmar a un cliente molesto antes de resolver el problema de fondo. Ahí diseñamos el sistema para que reconozca ese momento durante la llamada y la transfiera a un humano. La IA abre la puerta y hace el trabajo pesado del primer contacto masivo. No decide sola cuándo cerrar un caso difícil.

¿Qué medidas de seguridad existen para proteger la información de quienes reciben estas llamadas?

Las llamadas y los datos van cifrados, tanto en tránsito como en reposo. El acceso es por proyecto, así que nadie tiene una llave maestra que abra todo el sistema. Y las grabaciones tienen una política de retención definida, porque guardar información más tiempo del necesario también es un riesgo.

Solo integramos con proveedores certificados SOC 2 Type II: Deepgram y ElevenLabs para voz, OpenAI, Anthropic y Google para el modelo de lenguaje. Es el estándar más alto que existe hoy para este tipo de infraestructura.

Para telefonía, además, usamos proveedores de telefonía locales para que la llamada se quede dentro del país, y servidores locales para que el dato en reposo haga lo mismo. Los estándares internacionales cubren la seguridad del sistema; la infraestructura local cubre dónde vive el dato.

No nos quedamos con la información de los clientes de las empresas que usan nuestros sistemas. La transparencia de todo el proceso es uno de los pilares de cómo construimos esto en Fonoster.

¿Cómo se evita que la IA genere respuestas incorrectas o engañosas?

Limitando lo que puede decir. No la dejamos improvisar sobre temas sensibles para el negocio. Parametrizamos todo lo que se quiere medir y para qué se hace la llamada: el sistema opera dentro de guiones y bases de conocimiento verificadas. Y cuando la conversación se sale de ese marco, escala a un humano en vez de inventar una respuesta.

Además, tenemos reglas de evaluación estrictas que corren a escala: simulamos todas las conversaciones posibles antes de que ocurran con un cliente real, y el sistema mejora con el tiempo a medida que descubrimos más variaciones de esas conversaciones.

Muchos escuchan «IA» y piensan en modelos genéricos llenos de sesgos de confirmación. No es lo que construimos en Fonoster.

Muchas personas temen que esta tecnología sustituya empleos en los centros de llamadas. ¿Es un temor justificado?

Lo que hemos visto es que la IA se queda con las tareas repetitivas y de bajo valor, que además son las que más desgastan al humano, y libera a las personas para los casos que sí necesitan juicio y empatía.

El riesgo no está en la tecnología en sí. Está en para qué la usa cada empresa: si es solo para recortar nómina, va a doler. Si es para que los humanos hagan un trabajo mejor pagado y más humano, ahí sí hay una oportunidad real.

La data confirma esto: un 46 % de las instituciones financieras que ya usan IA reportó una mejora medible en la experiencia del cliente, según datos de NVIDIA citados por Zendesk. Cuando se implementa bien, mejora el servicio. No solo lo abarata.

¿Cómo cree que evolucionará esta tecnología en los próximos cinco años?

Hoy, agosto de 2026, ya tenemos voces que no se distinguen de las de una persona real, latencia casi nula y sistemas que anticipan: leen el contexto de cada interacción y reconocen cuándo una llamada va a necesitar un humano, antes de que la conversación se complique.

En dos años esto deja de ser una ventaja. Va a ser el mínimo esperado, como tener WhatsApp Business hoy.

Quien no adopte en 2026 va a llegar tarde. En dos años tendrá una curva de aprendizaje más difícil, habrá perdido tiempo y dinero, y va a tener que moverse mucho más rápido para alcanzar a los que sí tuvieron la visión de hacerlo.

¿Puede compartir un ejemplo real de cómo una empresa ha mejorado su servicio mediante TelefonIA?

El ejemplo lo tenemos con Mikro, S.R.L, una financiera de micro préstamos que arrancó en República Dominicana y desde el primer día montó su cobranza sobre QCobro.

Antes de automatizar, cada préstamo nuevo significaba una persona más para dar seguimiento. Con QCobro, un producto de Fonoster, los recordatorios y la negociación de pago corren por WhatsApp y por TelefonIA, sin que el equipo de cobros crezca al mismo ritmo que la cartera.

Hoy Mikro sigue emitiendo préstamos cada semana con el punto de equilibrio ya cubierto, y el equipo de cobros es el mismo desde que empezó. Eso es lo que quiero decir cuando digo que el costo marginal del siguiente préstamo es casi cero: no es una proyección, es lo que están viendo en sus números.

¿Qué recomendaría a una empresa que está considerando incorporar TelefonIA?

Empezar ya, aunque sea con un caso de uso pequeño y bien definido. No tratar de automatizar todo el call center de golpe. Medir la experiencia del cliente, no solo el ahorro en costos. Y diseñar desde el día uno el punto exacto donde la IA le entrega la llamada a un humano.

Las implementaciones que fallan son las que le piden a la IA que lo resuelva todo sola.

Nuestro equipo está listo. Tenemos especialistas en República Dominicana y el mercado no puede seguir esperando.hatsApp Business hoy”, dijo. Un ejemplo que utiliza para ilustrar esta transformación es el de Mikro, S.R.L., una financiera de micropréstamos que implementó su cobranza mediante QCobro, producto de Fonoster. Los recordatorios y las negociaciones de pago se realizan a través de WhatsApp y TelefonIA, sin que el equipo de cobros tenga que crecer al mismo ritmo que la cartera.

Sobre Pedro Sanders

Pedro Sanders es el fundador de Fonoster, una empresa en la intersección de las telecomunicaciones y la inteligencia artificial que construye productos para automatizar conversaciones de principio a fin, como centros de contacto completos.

Algunos de esos productos ya se usan a nivel global, en telecomunicaciones, salud y defensa. Hoy Fonoster reúne una comunidad de más de 1,000 miembros en Discord y suma 10,000 estrellas en GitHub en el conjunto de sus repositorios.

En los últimos seis meses, se ha enfocado en resolver el mayor dolor de las microfinancieras: la cobranza. Lo hace combinando email, WhatsApp, voz pregrabada y SMS, con TelefonIA como canal insignia: la misma tecnología de voz que construimos para el mundo, ahora puesta a cobrar.

Buscamos reducir el esfuerzo de entrenar y sostener un equipo de cobranza grande, para que ese trabajo lo haga la tecnología.