Pusimos una IA de voz a hacer llamadas en frío: 135 llamadas y 0 demos

Natalia tenía un objetivo: hacer llamadas en frío a empresas y conseguir una demo de 30 minutos con Joan. Preparamos el guion, conectamos la agenda y lanzamos las llamadas. Lo que nos hizo cambiar el planteamiento fue escuchar qué pasaba antes de que llegara a explicar para qué llamaba.

Esta es una prueba de Fluxo, no un estudio sobre todos los agentes de voz. Nos sirve para decidir qué no seguir haciendo con esta configuración. No demuestra que otra voz, otro guion o un público distinto vayan a tener el mismo resultado.

Qué montamos

Natalia es un agente de voz con IA que funciona dentro del CRM que montamos en Fluxo. La configuramos con lo mejor que teníamos a mano:

• La voz ElevenLabs V3, que elegimos para Natalia. Este experimento no compara su calidad con otras voces del mercado.
• Un guion basado en llamadas reales: analizamos 115 llamadas salientes de Joan para copiar cómo abre, cómo pregunta y cómo propone la reunión.
• Datos de cada contacto: el nombre, la empresa y a qué se dedica, para que se notara que sabía con quién hablaba.
• Transparencia desde el primer segundo: Natalia decía que era una inteligencia artificial nada más empezar la llamada.
• Agenda real: configuramos la reserva de demos en el calendario de Joan. En estas tandas no se reservó ninguna.

Para poder llamar a España compramos dos números fijos españoles en la plataforma. Y el 29 de septiembre lanzamos dos tandas de llamadas a empresas de dos sectores.

Los números

El total fue de 135 llamadas salientes. El desglose siguiente corresponde solo a las 75 de la segunda tanda que analizamos, no a las 135:

Y de esas 26 personas:

• 19 dijeron «no me llames», casi siempre justo después del aviso de IA.
• 6 colgaron mientras sonaba el aviso.
• 1 mantuvo una conversación.

La única persona que mantuvo una conversación tampoco llegó a escuchar el motivo comercial. Entre las dos tandas no se reservó ninguna demo.

Qué vimos al revisar las llamadas

El aviso de IA llevaba dentro la salida

Lo primero que oía la persona al descolgar era algo así: «Hola, soy Natalia, una inteligencia artificial. Si no quieres que te llame, puedes decir no me llames, pero es tu oportunidad de probarme».

Le dábamos las palabras para rechazar la llamada antes de explicar el motivo. En la segunda tanda, 19 personas usaron esa salida. El argumento comercial no llegó a sonar.

Avisar de que es una IA y respetar la oposición no se negocia. Nuestra interpretación es que esa apertura no daba un motivo para seguir escuchando. El registro no permite separar cuánto pesó el guion, cuánto el aviso de IA y cuánto el hecho de ser una llamada no esperada.

Los buzones cuestan dinero

23 de las 75 llamadas acabaron en un buzón, un contestador o una centralita. Natalia, en lugar de colgar, le hablaba al contestador entre 15 y 40 segundos («¿sigues ahí?»). Son minutos que se pagan y que no sirven para nada. Con los filtros de llamadas de los móviles, que piden «graba tu nombre y el motivo», pasaba lo mismo: Natalia le soltaba el discurso a una máquina.

«Positivo» no significaba «demo reservada»

De la primera tanda no tenemos transcripciones, pero la plataforma la marcaba con un «85 % positivo». Positivo, ¿para qué? Ninguna de esas llamadas acabó en una demo. Si hubiéramos mirado solo ese indicador, habríamos pensado que iba bien.

El coste por demo

Entre las dos tandas, Natalia habló unos 40 minutos. Estimamos unos 21-22 $ en minutos, con posible variación por el redondeo de la plataforma. Es una estimación de uso, no el coste completo del proyecto.

Con cero demos no se puede calcular un coste por demo: falta un resultado por el que dividir el gasto. No hemos calculado un CAC, que requeriría contar clientes adquiridos y todos los costes de adquisición. Una demo tampoco equivale a un cliente.

Además de los minutos, habría que contar:

• Los dos números fijos españoles, que se pagan cada mes.
• El tiempo de montarlo, ajustar el guion y escuchar las llamadas.
• El tiempo de dar de baja, una a una, a las personas que pidieron que no las volviéramos a llamar.
• Y lo más difícil de medir: la impresión que se lleva quien recibe una llamada de una IA que no ha pedido.

Joan seguía obteniendo conversaciones y reuniones con sus llamadas humanas. Eso no es una comparación controlada de costes o conversión. La decisión concreta fue no seguir escalando esta configuración de Natalia para llamar en frío.

La siguiente hipótesis: llamadas entrantes o solicitadas

Que una voz suene natural no basta para que alguien quiera hablar con ella. Nuestra hipótesis es que el contexto cambia cuando la persona inicia la conversación o pide expresamente la llamada.

Estos son los dos usos que nos interesa probar:

• Atender llamadas entrantes cuando nadie del equipo puede coger el teléfono o fuera de horario, en lugar de que la llamada se pierda o acabe en un buzón.
• Llamar a quien lo pide, por ejemplo desde un formulario de la web. La persona sabe que va a hablar con una IA, lo ha decidido ella y está esperando la llamada.

Este experimento no mide la conversión de esos usos. Para evaluarlos habría que contar solicitudes, llamadas atendidas, conversaciones útiles y reuniones reservadas, junto con el gasto y las intervenciones del equipo.

Por eso, después de este experimento, cambiamos el planteamiento: ahora Natalia solo llama a quien se lo pide. Si quieres oír cómo suena, en nuestra página del agente de voz le dejas tus datos y le pides que te llame.

Si te estás planteando una IA de voz para vender

Lo que haríamos distinto, por si te sirve:

1. Prueba primero un contexto en el que la persona espere la conversación, como una llamada entrante o solicitada. Es nuestra próxima hipótesis, no una garantía de conversión.
2. Revisa la apertura completa: identidad, aviso de IA, motivo y forma de dejar de recibir llamadas. Escucha si se entiende y respeta cualquier oposición.
3. Detecta los buzones y cuelga. Cada segundo hablando con un contestador se paga.
4. Mide el coste por resultado, no los indicadores de la plataforma. Una llamada «positiva» que no acaba en nada no es positiva.
5. Prueba con pocos contactos y escucha las grabaciones antes de subir el volumen. Nosotros lo supimos a la segunda tanda porque la escuchamos entera.

Y si vas a llamar a gente que no te conoce, ten en cuenta que en España las llamadas comerciales están muy reguladas: consúltalo antes de lanzarte.

Si quieres que veamos juntos si una IA de voz tiene sentido en tu caso, la evaluación son nueve preguntas sobre cómo vendéis hoy. Y en la consultoría de IA te contamos cómo trabajamos.

Preguntas frecuentes

¿Funcionan las llamadas en frío con IA?

Con nuestra configuración, no: 135 llamadas y ninguna demo. El desglose de 75 llamadas de la segunda tanda incluye 26 personas que contestaron, de las que 19 pidieron no recibir más llamadas. No generalizamos ese resultado a todos los agentes o guiones.

¿Cuánto cuesta una llamada con un agente de voz con IA?

Depende de la plataforma, la voz y el número desde el que se llama. En nuestro caso, unos 40 minutos de conversación costaron entre 21 y 22 $ en minutos, sin contar los números de teléfono, que se pagan cada mes.

¿Hay que avisar de que llama una IA?

Nosotros lo hacemos siempre, en la primera frase. El aviso, la identidad y el motivo deben entenderse, y cualquier petición de no recibir más llamadas debe respetarse. Nuestro experimento no determina cuál es el mejor orden para convertir.

¿Para qué sí sirve un agente de voz con IA?

Atender llamadas entrantes y llamar a quien lo ha solicitado son nuestra siguiente hipótesis. En este experimento no hemos medido sus tasas de atención, reuniones o ventas. La demo solicitada permite probar la voz, no demostrar por sí sola su rentabilidad comercial.