En la industria del servicio al cliente, su acento dicta muchos aspectos de su trabajo. No debería ser el caso de que haya un acento “mejor” o “peor”, pero en la economía global de hoy (aunque quién sabe la de mañana) es valioso sonar estadounidense o británico. Si bien muchos se someten a un entrenamiento de neutralización del acento, Sanas es una startup con otro enfoque (y una ronda inicial de $ 5,5 millones): usar el reconocimiento de voz y la síntesis para cambiar el acento del hablante casi en tiempo real.
La empresa ha entrenado un algoritmo de aprendizaje automático para reconocer rápida y localmente (es decir, sin usar la nube) el habla de una persona en un extremo y, en el otro, generar las mismas palabras con un acento elegido de una lista o detectado automáticamente desde el el discurso de otra persona.
Créditos de imagen: Sanas.ai
Se inserta directamente en la pila de sonido del sistema operativo, por lo que funciona desde el primer momento con prácticamente cualquier herramienta de llamada de audio o video. En este momento, la compañía está operando un programa piloto con miles de personas en ubicaciones desde los EE. UU. Y el Reino Unido hasta Filipinas, India, América Latina y otros. Los acentos admitidos incluirán estadounidense, español, británico, indio, filipino y australiano para fin de año.
A decir verdad, la idea de Sanas me molestó al principio. Se sintió como una concesión a las personas intolerantes que consideran superior su acento y piensan que los demás están por debajo de ellos. La tecnología lo arreglará … acomodando a los intolerantes. ¡Excelente!
Pero aunque todavía tengo un poco de ese sentimiento, puedo ver que hay más que esto. Hablando fundamentalmente, es más fácil entender a alguien cuando habla con un acento similar al tuyo. Pero el servicio al cliente y el soporte técnico es una industria enorme y la realizan principalmente personas fuera de los países donde se encuentran los clientes. Esta desconexión básica puede remediarse de una manera que ponga la responsabilidad de la responsabilidad en el trabajador de nivel de entrada, o uno que la ponga en la tecnología. De cualquier manera, la dificultad de hacerse entender a uno mismo permanece y debe abordarse: un sistema automatizado simplemente permite que se haga más fácilmente y permite que más personas hagan su trabajo.
No es magia; como puede ver en este clip, el carácter y la cadencia de la voz de la persona se retienen solo en parte y el resultado es un sonido considerablemente más artificial:
Pero la tecnología está mejorando y, como cualquier motor de voz, cuanto más se usa, mejor se vuelve. Y para alguien que no esté acostumbrado al acento del hablante original, la versión con acento estadounidense puede entenderse más fácilmente. Para la persona en el rol de apoyo, esto probablemente signifique mejores resultados para sus llamadas: todos ganan. Sanas me dijo que los pilotos recién están comenzando, por lo que aún no hay números disponibles de esta implementación, pero las pruebas han sugerido una reducción considerable de las tasas de error y un aumento en la eficiencia de las llamadas.
En cualquier caso, es lo suficientemente bueno para atraer una ronda semilla de $ 5,5 millones, con la participación de Human Capital, General Catalyst, Quiet Capital y DN Capital.
“Sanas se esfuerza por hacer que la comunicación sea fácil y libre de fricciones, para que las personas puedan hablar con confianza y entenderse entre sí, donde sea que estén y con quien estén tratando de comunicarse”, dijo el CEO Maxim Serebryakov en el comunicado de prensa que anuncia la financiación. Es difícil no estar de acuerdo con esa misión.
Si bien es poco probable que las cuestiones culturales y éticas de los acentos y las diferencias de poder alguna vez desaparezcan, Sanas está probando algo nuevo que puede ser una herramienta poderosa para las muchas personas que deben comunicarse profesionalmente y encontrar que sus patrones de habla son un obstáculo para eso. Es un enfoque que vale la pena explorar y discutir incluso si en un mundo perfecto simplemente nos entenderíamos mejor.
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