Los modelos de lenguaje grande actuales que impulsan las interfaces de voz se basan en arquitecturas relativamente básicas, y a menudo están programados con peculiaridades artificiales—como pausas estratégicas y palabras de relleno ("um")—diseñadas para imitar la conversación humana natural. Este enfoque subutiliza lo que la tecnología de voz puede ofrecer realmente para flujos de trabajo basados en agentes.

Cuando se trata de aplicaciones profesionales serias, un modo de voz simplificado tiene sentido. Uno diseñado para la eficiencia en lugar de la charla trivial. Algo que atraviese la imitación y se centre en una comunicación precisa con los agentes de IA desbloquearía ganancias de productividad reales en la gestión automatizada de tareas y la coordinación de sistemas.