ElevenLabs crea la capa de voz de la IA — los modelos que transforman texto en voz que suena humana. La mayoría de las personas se encuentra con ella al tratar con el servicio al cliente, a menudo sin saberlo. Klarna la utiliza para el soporte telefónico de primera línea para 35 millones de clientes estadounidenses. Lo mismo hacen Deutsche Telekom, Cisco, Adobe y un número creciente de gobiernos. ElevenLabs también vende a creadores, quienes aplican su plataforma a audiolibros, doblaje y música.
La empresa reporta un ARR de 600 millones de dólares, o ingresos recurrentes anuales. Se dice que los inversores la valoran en 22 mil millones de dólares, a pesar de existir solo durante cuatro años. Eso la convierte en un joven unicornio con un mercado potencial considerable y un CEO que está dispuesto a hablar sobre las imperfecciones del negocio.
Staniszewski sobre el Test de Turing
El cofundador y CEO de ElevenLabs, Mati Staniszewski, fue entrevistado en Nrth en Toronto, una conferencia para emprendedores que antes se llamaba Elevate. Dos años antes, en TechCrunch Disrupt, había pronosticado que los modelos de audio se convertirían pronto en productos básicos. Hoy en día, cree que la diferencia entre las empresas se está reduciendo, aunque aún no ha desaparecido.
«Todavía hay mucho trabajo por hacer», dijo. «La diferencia de calidad que se puede lograr solo a nivel de modelo sigue siendo significativa. Si pensamos a más largo plazo, probablemente en tres o cinco años, esas diferencias serán menores».
Su ambición más grande es el Test de Turing para la IA conversacional. «Necesitas combinar inteligencia, pero también necesitas inteligencia emocional», dijo. «Necesitas comprender las emociones del otro lado, para poder disminuir el ritmo o hablar con más énfasis». Admitió que esto aún no se ha hecho.
Empresas vs. Creadores
El ARR para ElevenLabs proviene de dos bases de clientes distintas. Más de la mitad, más del cincuenta y cinco por ciento, proviene de clientes empresariales clásicos. El resto apoya a pequeñas y medianas empresas, desarrolladores, constructores y creadores.
La combinación importa para los precios. Algunos compradores eligen la capa de razonamiento de una lista de opciones, decidiendo entre modelos de laboratorio de frontera y pesos abiertos. Staniszewski dijo que la elección no es binaria. Los modelos de código abierto funcionan bien para llamadas informativas. Pero para los servicios financieros, donde la autenticación y las transacciones llevan peso, los modelos de frontera aún lideran.
Compitiendo Con Clientes
Los clientes están entrenando sus propios productos de voz con la tecnología de ElevenLabs y compitiendo contra ella cada vez más a menudo. Uno de esos clientes es Decagon, una plataforma de IA conversacional que construyó su producto de voz utilizando ElevenLabs y ahora procesa consultas a través de sus propios modelos.
Staniszewski explicó cómo las fronteras entre las empresas de modelos, las empresas de plataformas y las empresas de aplicaciones se estaban desdibujando, y «En el pasado tendrías divisiones muy claras donde uno empieza y termina», dijo. «Hoy esa línea es mucho más borrosa».
Citó a Anthropic como un caso en cuestión, diciendo que ya estaba sucediendo allí. «Lo que fue una empresa de modelos es definitivamente una plataforma y cada vez más un amplio conjunto de aplicaciones», dijo. Cree que el mismo patrón seguirá desarrollándose.
Márgenes Bajo Presión
Cuando se le preguntó sobre los márgenes brutos, Staniszewski se mostró evasivo pero honesto. No quiso discutirlos en detalle, pero dejó claro que no le importa que se reduzcan aún más si eso significa expandir la cuota de mercado.
«Voy a dar una respuesta vaga», dijo. «Dado que tenemos ese elemento de investigación, somos capaces de ajustar y restringir los modelos de maneras extremadamente inteligentes. Pero si podemos transmitir cualquier ahorro al cliente, lo hacemos”.
Enmarcó el intercambio en torno a la prueba de valor. «Lo más importante sigue siendo probar el valor y estar ahí con el cliente», dijo. «Por lo tanto, si podemos invertir y probar ese valor, no nos importa que los márgenes bajen para beneficiarnos juntos a medida que se crea el valor en los próximos cinco años».
Divulgación sobre Llamadas de IA
Staniszewski cree que las empresas deberían informar a los clientes si están hablando con un representante o una persona, aunque dice que es demasiado pronto para esa divulgación. «Creo que debería haber divulgación en este momento», afirmó.
El problema es cultural. A la gente no está acostumbrada. «Actualmente, a la gente no está acostumbrada, y el patrón común es que no quieren sentir que los han engañado en esa llamada», explicó. «Pero en cinco años, cuando todo el mundo tenga su propio agente trabajando en su nombre, llamarán esperando a un agente».
Ofreció una solución práctica. «Hay buenas formas de hacerlo — si hay una espera de 30 minutos para un humano, ofrezca al cliente una opción», dijo. «En casi todos los casos, eligen al agente y luego se sorprenden de lo buena que es la experiencia».
Datos de entrenamiento
ElevenLabs tiene millones de horas de llamadas de servicio al cliente. Parte de eso se utiliza para el entrenamiento, pero no todo. Staniszewski dijo que el cuello de botella no es el volumen — es la anotación.
«En ciertas empresas, creamos los modelos juntos. Querían un modelo específico para su caso de uso», dijo. De lo contrario, el trabajo ha sido etiquetar datos. «Tenemos miles de personas internamente bajo contrato ayudándonos a anotar no solo lo que se dijo, sino cuándo estaban hablando las personas, cómo decían las cosas, qué emociones se utilizaban».
Contrató a entrenadores de voz para ayudar a detectar esas sutilezas.
Quién utiliza ElevenLabs
La lista de clientes de ElevenLabs parece un quién es quién de los negocios y el gobierno a nivel mundial. La empresa trabaja con:
- Deutsche Telekom
- Cisco
- Adobe
- Una lista creciente de gobiernos
- Los 35 millones de clientes de Klarna en Estados Unidos (
La compañía también atiende a creadores que producen audiolibros, doblaje y música. (
Cifras Clave (
- $600 millones de ARR (Annual Recurring Revenue – Ingresos recurrentes anuales) (
- $22 mil millones de valoración por parte de los inversores (
- 35 millones de clientes de Klarna en Estados Unidos (
Staniszewski expresa claramente su opinión: el servicio de atención al cliente terminará dependiendo de la inteligencia artificial que imita el habla humana, y las empresas eventualmente lo exigirán. La compañía está dispuesta a dejar abierta la cuestión de si los márgenes de beneficio pueden soportar el cambio. (
Fuente: “El CEO de ElevenLabs sobre márgenes, el momento de la IPO y avisar a los clientes que están hablando con un bot”, TechCrunch. (
Recibe El Cuaderno.
Las mejores historias del día y cada veredicto nuevo, en español claro, en tu correo a las siete. Un correo al día, nada más.