El desarrollo de modelos de reconocimiento automático del habla (ASR) sigue enfrentando el reto de requerir enormes volúmenes de datos etiquetados para alcanzar un rendimiento competitivo. Técnicas como la destilación on-policy han surgido como una vía prometedora para transferir conocimiento desde un modelo profesor de gran escala hacia uno más compacto, reduciendo la dependencia de datos sin sacrificar precisión. Este enfoque, que entrena al estudiante con las predicciones del profesor en tiempo real durante el proceso de aprendizaje, permite alinear las distribuciones de ambos modelos de forma más efectiva que una destilación clásica off-policy. Los resultados experimentales demuestran que, con solo una fracción del audio de supervisión usado por el profesor, se puede cerrar significativamente la brecha de rendimiento, especialmente en tareas multilingües como mandarín e inglés. La compatibilidad local entre estudiante y profesor, medida mediante diagnósticos de superposición de soporte, explica por qué esta estrategia funciona mejor cuando los datos de entrenamiento del profesor cubren regiones donde el estudiante aún es incierto.En el contexto empresarial, esta eficiencia es clave para implementar soluciones de inteligencia artificial sin necesidad de inversiones descomunales en infraestructura de datos. En Q2BSTUDIO desarrollamos aplicaciones a medida que integran reconocimiento de voz optimizado mediante destilación, permitiendo a las empresas adoptar asistentes conversacionales o sistemas de transcripción automática con recursos limitados. Nuestro enfoque combina software a medida con estrategias avanzadas de entrenamiento, apoyándonos en servicios cloud aws y azure para escalar los procesos de inferencia y almacenar los datos de audio de forma segura. La ciberseguridad es un pilar transversal, garantizando que la información sensible de los usuarios quede protegida en cada etapa. Además, la integración con servicios inteligencia de negocio como power bi permite transformar las transcripciones y métricas de rendimiento en dashboards accionables. Los agentes IA basados en estos modelos pueden desplegarse como asistentes virtuales que entienden comandos de voz con alta precisión, todo ello ejecutado sobre una arquitectura de ia para empresas diseñada para ser modular y rentable. La destilación on-policy representa un avance práctico que democratiza el acceso a tecnologías de voz de última generación, y en Q2BSTUDIO trabajamos para que esa transferencia de conocimiento se traduzca en ventajas competitivas reales para nuestros clientes.