Hace poco exploré cómo construir un agente de voz con inteligencia artificial para entrevistas técnicas capaz de mantener una conversación natural, hacer preguntas de seguimiento y adaptarse en tiempo real. La experiencia demuestra que acertar con la latencia de voz y lograr que la interacción suene natural es más difícil de lo que parece.

Por qué agentes de voz para entrevistas. Las entrevistas tradicionales no escalan bien. Requieren muchos recursos por la coordinación de horarios y la disponibilidad de entrevistadores, son inconsistentes porque cada entrevistador tiene su propio estilo y difíciles de auditar cuando se quiere revisar qué ocurrió en una sesión. Los agentes de voz pueden aportar escalabilidad permitiendo entrevistar a muchos candidatos simultáneamente, consistencia aplicando los mismos criterios de evaluación, retroalimentación en tiempo real con métricas inmediatas y auditabilidad mediante transcripciones y trazas completas.

La pila tecnológica. Para audio en tiempo real conviene usar una plataforma que maneje baja latencia, detección de turnos y escalado. LiveKit es una buena opción para streaming de audio con WebRTC, detección de turnos y facilidad de integración con modelos de lenguaje y motores de texto a voz. En paralelo se integran modelos de lenguaje para generar preguntas y evaluaciones y herramientas externas para búsquedas web o verificación técnica.

Por qué el tiempo real importa. No se puede simular una baja latencia. Si hay un retraso de dos segundos entre la pregunta y la respuesta del candidato, el flujo se rompe. WebRTC y soluciones como LiveKit mantienen la interacción ágil y evitan esos fallos perceptibles.

Arquitectura simplificada. Un agente se define con instrucciones iniciales que describen el puesto y el objetivo de la entrevista. Durante la sesión el agente escucha, convierte voz a texto, pasa el texto al LLM para inferencia, decide si invocar herramientas externas como búsquedas técnicas, y sintetiza respuesta mediante TTS. La gestión de la sesión incluye creación de sala, manejo de eventos de entrada y salida, y registro de trazas para auditoría.

Retos principales. El manejo de turnos no está resuelto: los humanos interrumpen de forma natural y los agentes deben aprender cuándo esperar y cuándo intervenir. La latencia se compone rápidamente: reconocimiento de voz 200 ms, inferencia del LLM 500 a 1000 ms, síntesis de voz 300 ms, y cualquier paso extra suma. La gestión de contexto es crítica para entrevistas largas de 30 a 60 minutos sin disparar el presupuesto de tokens ni perder detalles relevantes.

Observabilidad, la parte poco glamourosa pero crítica. Cuando el agente hace una pregunta extraña o interpreta mal una respuesta hay que entender por qué. Instrumentar el sistema para registrar trazas completas, llamadas a herramientas, y desgloses de latencia por turno hace que depurar sea 10 veces más fácil. En lugar de decir que el agente tuvo un fallo, se puede señalar que una búsqueda web expiró y provocó una invención de contenido.

Funciones complementarias que aceleran valor. Añadir búsqueda web on the fly para que el agente verifique detalles técnicos permite preguntas de seguimiento informadas. Integrar evaluación en tiempo real facilita puntuaciones continuas. Para roles técnicos se puede conectar un entorno de codificación en vivo. Para personalizar preguntas, el agente puede analizar el currículum del candidato y adaptar el guion.

Casos de uso más allá de entrevistas. Los mismos patrones de baja latencia, manejo de contexto y observabilidad aplican a atención al cliente, preclasificación de ventas, triaje sanitario inicial, educación y tutoría. La adopción de agentes IA para empresas aporta eficiencia y coherencia en procesos repetitivos.

Cómo lo hacemos en Q2BSTUDIO. En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, ofrecemos soluciones completas que van desde el diseño de agentes IA hasta su despliegue seguro. Somos especialistas en software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, y ayudamos a integrar servicios cloud AWS y Azure y capacidades de inteligencia de negocio para que las soluciones sean escalables y seguras. Si te interesa desarrollar una solución de entrevistas automatizadas o cualquier tipo de agente IA, consulta nuestros servicios de inteligencia artificial y IA para empresas y también nuestras propuestas de software y aplicaciones a medida para construir experiencias personalizadas.

Consideraciones de seguridad y cumplimiento. La privacidad de datos y la seguridad son fundamentales cuando se graba y procesa voz. Implementamos cifrado en tránsito y en reposo, controles de acceso estrictos y auditorías que cumplen con buenas prácticas de ciberseguridad y pentesting para minimizar riesgos.

Lecciones aprendidas. Probar con humanos reales desde etapas tempranas es imprescindible porque los casos sintéticos no recrean la complejidad conversacional. Las ventanas de latencia son muy ajustadas, hay que optimizar cada componente o la interacción se siente robótica. La observabilidad no es opcional, hay que diseñarla desde el inicio. Y por último, la voz tiene reglas distintas al texto: la verbosidad, el ritmo y el manejo de interrupciones requieren adaptación específica.

Siguientes mejoras y roadmap. Paneles multiagente para simular entrevistas con varios entrevistadores, scoring en tiempo real, parsing automático de currículums, retos de código integrados y detección de emociones para analizar tono y confianza son evoluciones naturales. Además, la integración con herramientas de inteligencia de negocio y dashboards tipo Power BI permite monitorizar métricas de rendimiento y calidad de las entrevistas.

Palabras clave que integran nuestra propuesta: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi. En Q2BSTUDIO combinamos estas disciplinas para entregar soluciones completas y seguras que generan valor tangible para procesos de selección y para procesos empresariales en general.

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