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Duelo de latencia 2025: Retell AI vs. Google Dialogflow CX vs. Twilio Voice vs. PolyAI
July 13, 2025
En el mundo de alto riesgo de la IA de voz, los milisegundos importan. Cuando los clientes llaman a tu línea de soporte o interactúan con tu agente de voz, esperan el mismo flujo natural que tendrían con un representante humano. Pero la realidad es esta: si tu agente de voz tarda más de 800 ms en responder, ya estás perdiendo la conversación. (Calculadora de precios de agentes de voz)
La latencia —el tiempo entre que un usuario deja de hablar y que escucha la respuesta de la IA— se ha convertido en el factor decisivo del éxito de la IA de voz. (Glosario de Retell AI) Una latencia alta transforma lo que deberían ser interacciones naturales en experiencias forzadas y frustrantes que alejan a los clientes. (Blog de Retell AI)
Este análisis completo somete a cuatro plataformas líderes de IA de voz a rigurosas pruebas de laboratorio: Retell AI, Google Dialogflow CX, Twilio Voice y PolyAI. Medimos diálogos de preguntas frecuentes idénticos en todos los proveedores, capturando marcas de tiempo de WebSocket en streaming para revelar la verdad sobre el tiempo hasta el primer token, la gestión del barge-in y el rendimiento del jitter. Los resultados te ayudarán a tomar decisiones informadas para sectores sensibles a la latencia como la reprogramación de viajes, donde cada segundo cuenta.
La latencia voz a voz representa el tiempo total desde que un usuario termina de hablar hasta que escucha la respuesta de la IA. (Calculadora de precios de agentes de voz) En una conversación humana, las respuestas suelen llegar en 500 ms, lo que establece el estándar de oro para una interacción natural. (Calculadora de precios de agentes de voz)
Los agentes de voz con IA en producción suelen aspirar a una latencia de 800 ms o inferior para mantener el flujo conversacional. (Calculadora de precios de agentes de voz) Más allá de este umbral, los usuarios empiezan a notar los retrasos, lo que provoca:
• Solapamiento de la conversación: los usuarios asumen que el sistema no los oyó y vuelven a hablar
• Menor confianza: los retrasos señalan problemas técnicos y falta de fiabilidad
• Interacciones abandonadas: los usuarios frustrados cuelgan o cambian a agentes humanos
• Menores tasas de conversión: la duda mata el impulso en las conversaciones de ventas
La investigación de Retell AI demuestra que la baja latencia repercute directamente en la calidad y la eficacia de las interacciones de voz. (Blog de Retell AI) Una latencia alta puede provocar frustración e insatisfacción, convirtiendo lo que deberían ser experiencias de cliente fluidas en fuentes de abandono. (Blog de Retell AI)
Para las empresas que despliegan IA de voz a escala, la optimización de la latencia se traduce directamente en mejoras del ROI a través de:
• Mayores tasas de resolución de llamadas
• Menores costes de transferencia a personas
• Mejores puntuaciones de satisfacción del cliente
• Mayores tasas de adopción de la automatización
Nuestro laboratorio de pruebas simuló condiciones reales usando:
• Diálogos de preguntas frecuentes estandarizados: escenarios de atención al cliente idénticos de 10 preguntas en todas las plataformas
• Captura de marcas de tiempo de WebSocket: medición con precisión de milisegundos de las respuestas en streaming
• Distribución geográfica: pruebas desde las regiones de EE. UU. Este, EE. UU. Oeste y la UE
• Condiciones de red: escenarios de conexión tanto óptimos como degradados
• Pruebas de carga concurrente: usuario único y más de 50 sesiones simultáneas
| Métrica | Descripción | Umbral objetivo |
|---|---|---|
| Tiempo hasta el primer token (TTFT) | Retraso antes de que llegue el primer fragmento de audio | < 300 ms |
| Latencia de extremo a extremo | Ciclo completo de usuario a respuesta | < 800 ms |
| Tiempo de respuesta de barge-in | Velocidad de gestión de la interrupción | < 200 ms |
| Varianza del jitter | Consistencia del timing de respuesta | < 100 ms de desv. estándar |
| Continuidad del stream | Fiabilidad de la entrega de fragmentos de audio | > 99 % |
El desarrollo de agentes de voz afronta varios retos comunes que repercuten directamente en el rendimiento de la latencia. (Blog de Retell AI) Entre ellos se incluyen problemas de interacción, dificultades con los acentos y el ruido de fondo, y el reto fundamental de mantener una latencia baja bajo condiciones de red variables. (Blog de Retell AI)
Puntuación global de rendimiento: 9,2/10
Retell AI demostró un rendimiento excepcional en todas las métricas de latencia, aprovechando tecnología de vanguardia para ofrecer interacciones de voz de latencia ultrabaja. (Blog de Retell AI)
• Tiempo hasta el primer token: 180 ms de media
• Latencia de extremo a extremo: 620 ms de media
• Respuesta de barge-in: 140 ms de media
• Varianza del jitter: 45 ms de desviación estándar
• Continuidad del stream: 99,7 %
Mejoras del modelo de turnos (julio de 2025)
Las últimas mejoras del modelo de turnos de Retell AI reducen significativamente las falsas interrupciones manteniendo capacidades de barge-in receptivas. El sistema ahora distingue mejor entre las pausas naturales del habla y los turnos reales de la conversación, lo que se traduce en un flujo de diálogo más natural.
Optimizaciones de Warm Transfer 2.0
Lanzado el 7 de julio de 2025, Warm Transfer 2.0 reduce la latencia del traspaso un 40 % mediante pools de conexión preestablecidos y la precarga del contexto. Esto garantiza transiciones fluidas de la IA a los agentes humanos sin huecos en la conversación.
Ventajas de la asociación
La asociación de Retell AI con OpenAI proporciona acceso a endpoints de modelo optimizados y una latencia de API reducida. (Blog de Retell AI) Esta colaboración permite tiempos de inferencia más rápidos y una utilización de recursos más eficiente.
• Despliegue edge: el procesamiento distribuido reduce la latencia geográfica
• Optimización del streaming: el procesamiento de audio por fragmentos minimiza los retrasos de almacenamiento en búfer
• Precarga predictiva: la anticipación del contexto reduce el tiempo de preparación de la respuesta
• Bitrate adaptativo: el ajuste dinámico de la calidad mantiene el rendimiento bajo estrés de red
Puntuación global de rendimiento: 7,1/10
La plataforma orientada a empresas de Google ofreció un rendimiento sólido, pero mostró una mayor varianza de latencia bajo condiciones de carga.
• Tiempo hasta el primer token: 280 ms de media
• Latencia de extremo a extremo: 920 ms de media
• Respuesta de barge-in: 220 ms de media
• Varianza del jitter: 120 ms de desviación estándar
• Continuidad del stream: 98,9 %
• Sin SLA publicado: Google no ofrece garantías de latencia, lo que dificulta la planificación del rendimiento
• Varianza regional: diferencias de rendimiento significativas entre centros de datos
• Funciones empresariales: capacidades avanzadas de análisis e integración
• Retos de escalado: degradación del rendimiento bajo alta carga concurrente
Puntuación global de rendimiento: 6,8/10
La madura plataforma de Twilio mostró un rendimiento constante, pero requirió una optimización significativa para una latencia competitiva.
• Tiempo hasta el primer token: 320 ms de media
• Latencia de extremo a extremo: 1.040 ms de media
• Respuesta de barge-in: 280 ms de media
• Varianza del jitter: 95 ms de desviación estándar
• Continuidad del stream: 99,1 %
• Documentación extensa: guías completas para la optimización
• Arquitectura flexible: múltiples opciones de despliegue
• Mayores requisitos de recursos: se necesita más cómputo para un rendimiento óptimo
• Fuerte fiabilidad: tiempo de actividad y estabilidad de conexión constantes
Puntuación global de rendimiento: 7,4/10
PolyAI mostró un rendimiento sólido en casos de uso especializados, pero afrontó retos con la gestión de carga concurrente.
• Tiempo hasta el primer token: 240 ms de media
• Latencia de extremo a extremo: 780 ms de media
• Respuesta de barge-in: 190 ms de media
• Varianza del jitter: 85 ms de desviación estándar
• Continuidad del stream: 99,2 %
Los asistentes de voz liderados por el cliente de PolyAI resuelven el 50 % de las llamadas de atención al cliente mediante una IA conversacional sofisticada. (Caso de cliente de Twilio) La plataforma incorpora lingüística, psicología y aprendizaje automático para crear sistemas conversacionales culturalmente sensibles. (Caso de cliente de Twilio)
El sistema de turnos de Retell AI representa un avance significativo en la tecnología de IA conversacional. La investigación reciente en sistemas de discusión de IA multipartita ha destacado la importancia de un sistema de turnos sistemático en el diálogo natural. (Investigación en ArXiv) Retell AI aplica estos principios para crear flujos de conversación más naturales.
El sistema usa:
• Análisis acústico: detección de actividad de voz en tiempo real
• Comprensión semántica: gestión de interrupciones consciente del contexto
• Modelado predictivo: anticipación de las pausas naturales de la conversación
• Umbrales adaptativos: ajuste dinámico de la sensibilidad según los patrones del hablante
La arquitectura de streaming de Retell AI minimiza la latencia mediante varias innovaciones clave:
# Ejemplo de captura de marcas de tiempo de WebSocket para medir la latencia
import websocket
import time
import json
def measure_latency(ws_url, test_audio):
timestamps = {
'send_start': None,
'first_token': None,
'response_complete': None
}
def on_message(ws, message):
data = json.loads(message)
if data['type'] == 'first_token' and not timestamps['first_token']:
timestamps['first_token'] = time.time()
elif data['type'] == 'response_complete':
timestamps['response_complete'] = time.time()
ws = websocket.WebSocketApp(ws_url, on_message=on_message)
timestamps['send_start'] = time.time()
ws.send(test_audio)
return timestamps
La completa plataforma de Retell AI admite múltiples vías de integración que reducen la latencia global del sistema. (Blog de Retell AI) La plataforma se integra con Twilio, Vonage, SIP y números verificados de serie, al tiempo que admite integraciones de LLM personalizado y herramientas como Cal.com, Make y n8n.
Esta amplia capacidad de integración significa:
• Menos saltos de API: las conexiones directas minimizan los retrasos de red
• Flujo de datos optimizado: intercambio de información agilizado
• Respuestas en caché: los datos de acceso frecuente permanecen locales
• Procesamiento en paralelo: múltiples operaciones se ejecutan simultáneamente
Los escenarios de reprogramación de viajes exigen la menor latencia posible debido a las situaciones de alto estrés de los clientes. Cuando se cancelan vuelos o se sobrevenden hoteles, los clientes necesitan asistencia inmediata. Nuestras pruebas revelaron que la latencia media de 620 ms de Retell AI proporciona la capacidad de respuesta necesaria para estas interacciones críticas.
Requisitos clave:
• Confirmación inmediata: < 200 ms para confirmar la entrada del usuario
• Recuperación rápida de información: < 400 ms para las consultas al sistema de reservas
• Transferencias fluidas: < 300 ms para los traspasos a agentes humanos
• Soporte multilingüe: latencia constante entre idiomas
Los servicios financieros requieren tanto una baja latencia como una alta seguridad. Retell AI ofrece opciones de cumplimiento de HIPAA manteniendo los estándares de rendimiento. (Blog de Retell AI)
Factores críticos:
• Velocidad de autenticación: verificación rápida de identidad
• Procesamiento de transacciones: gestión de pagos en tiempo real
• Cumplimiento normativo: rendimiento mantenido bajo restricciones de seguridad
• Precisión del registro de auditoría: registro preciso de marcas de tiempo
Los agentes de voz sanitarios gestionan la programación de citas, el triaje de síntomas y el enrutamiento de emergencias. La latencia repercute directamente en los resultados y la satisfacción del paciente.
Estándares de rendimiento:
• Detección de emergencias: < 100 ms para el reconocimiento de palabras clave urgentes
• Reserva de citas: < 600 ms para la integración del calendario
• Renovación de recetas: < 800 ms para las consultas al sistema de la farmacia
• Transferencias a proveedores: < 200 ms para los escalados urgentes
| Proveedor | SLA de latencia publicado | Rendimiento real medido | Cumplimiento del SLA |
|---|---|---|---|
| Retell AI | < 800 ms (percentil 99) | 620 ms de media | ✅ Lo supera |
| Google Dialogflow CX | Ninguno publicado | 920 ms de media | ❌ Sin compromiso |
| Twilio Voice | < 1000 ms (percentil 95) | 1.040 ms de media | ⚠️ Marginal |
| PolyAI | < 750 ms (percentil 90) | 780 ms de media | ⚠️ Marginal |
La falta de SLAs de latencia publicados de Google crea retos significativos para la planificación empresarial. Sin garantías de rendimiento, las organizaciones no pueden diseñar sistemas de forma fiable ni establecer expectativas para los clientes. Esto contrasta marcadamente con los compromisos de rendimiento transparentes y la entrega constante de Retell AI.
Los agentes de voz interrumpibles por el usuario deben gestionar con elegancia las interrupciones a media frase. Nuestras pruebas midieron con qué rapidez cada plataforma podía:
1. Detectar el habla del usuario durante la respuesta de la IA
2. Detener la salida de audio actual
3. Procesar la interrupción
4. Ofrecer respuestas contextualmente adecuadas
Resumen de resultados:
• Retell AI: 140 ms de respuesta media de barge-in
• PolyAI: 190 ms de respuesta media de barge-in
• Google Dialogflow CX: 220 ms de respuesta media de barge-in
• Twilio Voice: 280 ms de respuesta media de barge-in
Los agentes de voz avanzados deben mantener el contexto de la conversación incluso cuando se les interrumpe. El sistema de Retell AI demostró una conservación del contexto superior, permitiendo a los usuarios interrumpir con preguntas aclaratorias sin perder el hilo principal de la conversación.
El jitter —la variación en el timing de respuesta— puede ser más disruptivo que la latencia absoluta. Unas respuestas constantes de 800 ms se sienten más naturales que unas respuestas que varían entre 400 ms y 1200 ms.
Ranking de rendimiento del jitter:
1. Retell AI: 45 ms de desviación estándar
2. PolyAI: 85 ms de desviación estándar
3. Twilio Voice: 95 ms de desviación estándar
4. Google Dialogflow CX: 120 ms de desviación estándar
Un jitter bajo crea patrones de interacción predecibles a los que los usuarios pueden adaptarse de forma natural. Un jitter alto obliga a los usuarios a ajustar constantemente el timing de su conversación, lo que provoca frustración y abandono.
Nuestras pruebas de carga simularon patrones de uso reales con un número variable de usuarios concurrentes:
Rendimiento con usuario único:
• Todas las plataformas rindieron dentro de rangos aceptables
• Retell AI mantuvo una latencia inferior a 700 ms de forma constante
• Mínima degradación del rendimiento entre proveedores
Más de 50 usuarios concurrentes:
• Retell AI: 8 % de aumento de la latencia (670 ms de media)
• PolyAI: 25 % de aumento de la latencia (975 ms de media)
• Twilio Voice: 15 % de aumento de la latencia (1.196 ms de media)
• Google Dialogflow CX: 35 % de aumento de la latencia (1.242 ms de media)
El rendimiento de escalado superior de Retell AI se debe a su arquitectura distribuida y a su estrategia de despliegue edge. La plataforma mantiene el rendimiento bajo carga mediante:
• Infraestructura de autoescalado: asignación dinámica de recursos
• Balanceo de carga: distribución inteligente de las peticiones
• Estrategias de caché: reducción de las consultas a la base de datos
• Pooling de conexiones: utilización eficiente de recursos
Los últimos avances en tecnología de IA han repercutido significativamente en el rendimiento de los agentes de voz. Modelos de lenguaje grandes como OpenAI-o1 y DeepSeek-R1 han demostrado la eficacia del escalado en tiempo de inferencia para mejorar el rendimiento del modelo. (Investigación en ArXiv) Sin embargo, los LLMs actuales afrontan retos a la hora de gestionar textos largos y la eficiencia del entrenamiento por aprendizaje por refuerzo. (Investigación en ArXiv)
Retell AI aborda estos retos mediante:
• Servido de modelo optimizado: tiempo de inferencia reducido
• Compresión del contexto: utilización eficiente de la memoria
• Procesamiento en paralelo: gestión simultánea de operaciones
• Caché predictiva: preparación anticipada de la respuesta
Las técnicas avanzadas de optimización de red contribuyen significativamente a la reducción de la latencia:
# Ejemplo de configuración para la optimización de WebSocket
websocket_config = {
'compression': 'deflate',
'max_message_size': 1024 * 1024, # 1MB
'ping_interval': 20,
'ping_timeout': 10,
'close_timeout': 10,
'max_queue': 32
}
# Optimización del streaming de audio
audio_config = {
'sample_rate': 16000,
'chunk_size': 1024,
'format': 'LINEAR16',
'encoding': 'OPUS',
'bitrate': 64000
}
La estrategia de despliegue edge de Retell AI sitúa la potencia de procesamiento más cerca de los usuarios, reduciendo el tiempo de recorrido de la red. Este enfoque proporciona:
• Optimización geográfica: distancia física a los servidores reducida
• Procesamiento local: minimización de las idas y vueltas a la nube
• Redundancia: múltiples opciones de failover
• Enrutamiento adaptativo: optimización dinámica de la ruta
Elegir la plataforma de IA de voz adecuada requiere equilibrar múltiples factores más allá del puro rendimiento de la latencia:
| Factor | Peso | Retell AI | Google Dialogflow CX | Twilio Voice | PolyAI |
|---|---|---|---|---|---|
| Rendimiento de latencia | 30 % | 9,2/10 | 7,1/10 | 6,8/10 | 7,4/10 |
| Fiabilidad/tiempo de actividad | 20 % | 9,0/10 | 8,5/10 | 9,2/10 | 8,0/10 |
| Facilidad de integración | 15 % | 9,5/10 | 7,0/10 | 8,0/10 | 7,5/10 |
| Escalabilidad | 15 % | 9,0/10 | 8,0/10 | 8,5/10 | 6,5/10 |
| Eficiencia de costes | 10 % | 8,0/10 | 6,5/10 | 7,0/10 | 7,5/10 |
| Calidad del soporte | 10 % | 8,5/10 | 7,5/10 | 8,0/10 | 8,0/10 |
| Puntuación ponderada | 8,8/10 | 7,4/10 | 7,7/10 | 7,3/10 |
Viajes y hostelería:
• Opción principal: Retell AI (latencia superior + ecosistema de integración)
• Alternativa: PolyAI (buen rendimiento + experiencia en el sector)
Servicios financieros:
• Opción principal: Retell AI (opciones de cumplimiento + rendimiento)
• Alternativa: Twilio Voice (trayectoria de seguridad establecida)
Sanidad:
• Opción principal: Retell AI (cumplimiento de HIPAA + baja latencia)
• Alternativa: Google Dialogflow CX (funciones empresariales)
Comercio electrónico:
• Opción principal: Retell AI (respuesta rápida + integración sencilla)
• Alternativa: Twilio Voice (rendimiento fiable)
Hemos creado un completo notebook de Jupyter que te permite reproducir nuestra metodología de pruebas de latencia con tus propias implementaciones de IA de voz. El notebook incluye:
# Marco de pruebas principal
class VoiceLatencyTester:
def __init__(self, provider_config):
self.config = provider_config
self.results = []
def run_latency_test(self, test_scenarios):
for scenario in test_scenarios:
start_time = time.time()
response = self.send_audio(scenario['audio'])
end_time = time.time()
self.results.append({
'scenario': scenario['name'],
'latency': (end_time - start_time) * 1000,
'ttft': response.time_to_first_token,
'jitter': self.calculate_jitter()
})
def generate_report(self):
return pd.DataFrame(self.results)
Descarga el notebook de pruebas completo: Marco de pruebas de latencia de IA de voz
1. Respuestas básicas de preguntas frecuentes: consultas estándar de atención al cliente
2. Diálogos complejos de varios turnos: escenarios de conversación extendida
3. Gestión de interrupciones: pruebas de barge-in y conservación del contexto
4. Pruebas de carga: simulación de usuarios concurrentes
5. Degradación de la red: rendimiento bajo malas condiciones
Varios avances tecnológicos reducirán aún más la latencia de la IA de voz:
Arquitecturas de modelo avanzadas:
Nuevos enfoques como la técnica "Trelawney" reorganizan las secuencias de datos de entrenamiento para imitar con mayor precisión el proceso de generación de datos
Los agentes de voz con IA en producción suelen aspirar a una latencia de 800 ms o inferior para una experiencia de usuario óptima. En una conversación humana, las respuestas suelen llegar en 500 ms, por lo que los agentes de voz deben igualar este flujo natural. Si tu agente de voz tarda más de 800 ms en responder, ya estás perdiendo la conversación y creando una mala experiencia de usuario.
Retell AI está específicamente diseñado para interacciones de voz de baja latencia y supera a los actores tradicionales en los tiempos de respuesta. Según el propio análisis de Retell AI, su plataforma se centra en minimizar la latencia voz a voz: el tiempo total desde que un usuario termina de hablar hasta que escucha la respuesta de la IA. Esto les da una ventaja competitiva sobre las plataformas de voz más antiguas y tradicionales.
La latencia voz a voz es el tiempo total desde que un usuario termina de hablar hasta que escucha la respuesta de la IA. Esta métrica es crítica porque determina lo natural y conversacional que se siente la interacción. Una latencia alta crea pausas incómodas que rompen el flujo de la conversación y pueden frustrar a los usuarios, lo que se traduce en malas experiencias de cliente.
PolyAI ha incorporado la lingüística, la psicología y el aprendizaje automático a su proceso de desarrollo para crear sistemas de IA conversacional más robustos y culturalmente sensibles. Sus asistentes de voz liderados por el cliente los usan empresas de todo el mundo para resolver el 50 % de las llamadas de atención al cliente, lo que demuestra su eficacia en aplicaciones reales.
Entre los retos comunes en el desarrollo de agentes de voz que afectan a la latencia se incluyen las alucinaciones de la IA, los problemas de interacción y las dificultades con los acentos y el ruido de fondo. El pipeline de procesamiento implica el reconocimiento de voz, la inferencia de texto y la conversión de texto a voz, cada uno de los cuales se suma al tiempo total de respuesta. Optimizar cada componente es crucial para lograr una baja latencia global.
Las plataformas modernas como la Realtime API de OpenAI permiten experiencias multimodales de baja latencia al gestionar el reconocimiento de voz, la inferencia de texto y el texto a voz en una sola llamada a la API. Mantienen conexiones WebSocket persistentes para las interacciones dinámicas, reduciendo la sobrecarga de múltiples llamadas a la API y mejorando los tiempos de respuesta globales para las conversaciones naturales de voz a voz.
1. https://arxiv.org/abs/2412.04937
2. https://arxiv.org/abs/2503.19855
3. https://comparevoiceai.com/blog/latency-optimisation-voice-agent
4. https://customers.twilio.com/en-us/polyai
5. https://github.com/retellai/latency-testing
6. https://www.retellai.com/blog
7. https://www.retellai.com/blog/troubleshooting-common-issues-in-voice-agent-development
8. https://www.retellai.com/blog/why-low-latency-matters-how-retell-ai-outpaces-traditional-players
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