Asistente de voz bilingüe con IA:
una experiencia conversacional inclusiva para portugués y español

Cliente

Proyecto personal

Sector

Asistente con IA

Servicio

Diseño conversacional e UX writing

Período

2022

Contexto y problema

Al utilizar asistentes de voz en Brasil, identifiqué una dificultad recurrente: los comandos con nombres y expresiones en español fallaban, incluso cuando las solicitudes en inglés se reconocían correctamente.

La investigación conceptual identificó cuatro puntos críticos:

• Mezcla de idiomas: dificultad para interpretar frases que alternan entre portugués y español.

• Acentos: errores en el reconocimiento de pronunciaciones influenciadas por el español.

• Falsos cognados: interpretaciones equivocadas de palabras similares entre ambos idiomas.

• Recuperación insuficiente: repetición de mensajes de error sin alternativas para continuar.

Estos errores trasladan a la persona usuaria la responsabilidad por las limitaciones de la tecnología, generando frustración y pérdida de confianza.

Objetivo

Diseñar un flujo conversacional que redujera los errores de interpretación, preservara la intención de la persona usuaria y ofreciera caminos claros para recuperar la interacción.

Mi rol y proceso

Conduje el proyecto desde la investigación hasta la prototipación conceptual, incluyendo:

• Investigación sobre el reconocimiento del habla en portugués brasileño y español latinoamericano.

• Investigación de las limitaciones tecnológicas existentes en 2022.

• Definición de los principios de interacción bilingüe.

• Construcción del árbol de decisiones y prototipación de diálogos.

• Evaluación heurística de interfaces de voz, con adaptaciones de las heurísticas de Nielsen.

Utilicé prot personas para representar diferentes perfiles de personas hispanohablantes que utilizan asistentes configurados en portugués.

Proto-personas bilingües PT-ES

Raul Gonzáles

Edad: 25 años · Nivel educativo: título universitario.

«Tengo que repetir mis palabras. El asistente simplemente no entiende mi acento, ya que está configurado en portugués».

Biografía: persona hispanohablante que vive en Brasil desde hace poco tiempo. Utiliza asistentes de voz configurados en portugués para familiarizarse más con el idioma. Aprovecha su tiempo de trabajo para practicar la conversación con sus colegas brasileños.

Frustración: todavía no domina bien el portugués y necesita mejorar su fluidez. Es un usuario digitalizado y está acostumbrado a la tecnología.

Edad: 40 años · Nivel educativo: enseñanza media.

«No me entendió porque tengo acento, por lo que no completé la tarea indicada».

Biografía: persona hispanohablante que vive en Brasil desde hace algunos años, pero que todavía tiene muchas dificultades con los sonidos nasalizados característicos del portugués. Está casada con un brasileño y tiene un hijo. Vive en una familia bilingüe español-portugués porque quiere que su hijo crezca en contacto con las culturas de ambos padres.

Frustración: tiene dificultades con los fonemas propios del portugués que no existen en español. Utiliza la tecnología para pequeñas actividades cotidianas. No le interesan las últimas innovaciones del mercado, sino los productos que puedan ayudarla a resolver sus problemas.

Cuatro principios para una interacción más inclusiva

Cuatro principios para una interacción más inclusiva

1. Detectar la mezcla de idiomas: identificar cuándo una frase combina portugués y español y preguntar en qué idioma prefiere continuar la persona.

2. Aclarar ambigüedades: confirmar el significado de términos ambiguos antes de ejecutar una acción, evitando interpretaciones incorrectas.

3. Navegar según la intención: cuando el reconocimiento falla repetidamente, ofrecer palabras clave y alternativas breves para completar la tarea.

4. Recuperar la interacción sin responsabilizar a la persona: reemplazar los mensajes de error repetitivos por respuestas acogedoras, que reconozcan la falla e indiquen cómo continuar.

Diagrama de flujo que ilustra el árbol de decisiones de la experiencia.

Ejemplo de flujo conversacional

Ejemplo de falla

Ejemplo de éxito: cuando la conversación se adapta a la persona.

Ejemplo de falla: cuando el reconocimiento compromete la intención.

Exemplo de sucesso

Desde la concepción del proyecto, los avances en IA han ampliado las posibilidades de implementar flujos conversacionales más contextuales. Entre las oportunidades se encuentran:

• Reconocimiento contextual del habla: reevaluar fragmentos ambiguos considerando el contexto de la conversación.

• Reconocimiento de acentos y pronunciaciones híbridas: mejorar la interpretación de variaciones fonéticas.

• Detección de code-switching: identificar cambios de idioma dentro de una misma frase.

• Clasificación de intención: comprender el objetivo del comando incluso cuando algunas palabras no se reconocen correctamente.

• Personalización: adaptar el reconocimiento al repertorio y las preferencias de la persona usuaria.

• Tono adaptativo: ajustar las respuestas según señales de dificultad o frustración, cuando sea técnicamente viable.

Estas capacidades abren nuevas posibilidades para la propuesta, pero su aplicación dependería de una validación técnica y de pruebas con usuarios.

Evolución tecnológica: 2022–2026

Diseñar para la intención, no solo para las palabras: una interfaz de voz debe considerar el contexto, las variaciones lingüísticas y las ambigüedades para comprender lo que la persona desea realizar.

La recuperación forma parte de la experiencia: cuando ocurre una falla, ofrecer alternativas claras es más útil que repetir el mismo mensaje de error.

La inclusión lingüística es una decisión de diseño: los acentos y la alternancia entre idiomas no deben tratarse únicamente como ruido. La experiencia debe considerar la diversidad lingüística desde su concepción.

Diseño y tecnología deben trabajar en conjunto: mejorar una experiencia conversacional exige combinar decisiones de UX, comprensión del lenguaje y viabilidad técnica, con especial atención a los escenarios de error.

Conclusiones y aprendizajes

Alcance

Proyecto conceptual, sin implementación ni resultados cuantitativos de pruebas con usuarios.