Clonar tu voz y convertirla en un agente de ventas con IA es más accesible de lo que crees, y aquí aprenderás a hacerlo paso a paso usando ElevenLabs para captar leads y responder preguntas sobre tu negocio. Esta guía es ideal para equipos comerciales, fundadores y cualquiera que quiera escalar sus ventas con automatización de voz.

El ejemplo central es el clon de voz de Felipe, un agente entrenado con la información de Dataup y con un objetivo específico: conseguir leads y ayudar a responder preguntas sobre la empresa. Ese es el punto de partida para entender qué puedes construir tú.

Qué es un agente de voz y para qué sirve

Un agente de voz es una herramienta conversacional entrenada con la información de tu negocio y orientada a cumplir una meta concreta. En el caso de Dataup, ese objetivo es calificar prospectos y explicar cómo ayudan a los equipos de cadena de suministro, planificación y finanzas a tomar mejores decisiones con datos reales.

¿Qué es un agente de voz con IA? Es un asistente conversacional que replica una voz humana y responde con un objetivo específico, como calificar leads o resolver dudas. Se entrena con la información de tu empresa para sonar natural y coherente.

Lo interesante es que puedes empezar gratis. En [00:38] se menciona que ElevenLabs te da 10.000 créditos al mes sin pagar nada, suficiente para crear y probar tu primer agente antes de escalar con un plan pago.

Cómo clonar tu voz en ElevenLabs

Para clonar tu voz debes entrar a la plataforma creativa, que es donde ocurre todo lo relacionado con creación de voz y texto a voz. En [01:33] se explica que basta con hacer clic en "Crear o clonar una voz".

El proceso funciona así:

• Subes ejemplos de conversaciones y muestras de audio.
• El sistema detecta los patrones de tu voz.
• Después replica esos patrones dentro del agente conversacional.

También existe una librería con voces de distintos idiomas y países. En [02:17] aparece Linda, una voz que suena como alguien de Medellín, lo que te permite escalar agentes según dónde estén tus clientes.

Cómo configurar un agente para calificar leads

Una vez tienes la voz lista, pasas a la plataforma de agentes, que es donde defines objetivos, flujos de trabajo y comportamiento. En [02:56] se recomienda algo clave para quien empieza: elige una plantilla predeterminada y no comiences desde cero, porque ya te da condiciones útiles.

En el ejemplo se elige la categoría Tecnología y software, con la opción de Calificación de leads, para que el agente comercial pueda filtrar prospectos automáticamente.

Por qué importa el idioma y la latencia

Después de crear el agente, lo primero es ajustar el lenguaje. En este caso se usa español, pero puedes sumar portugués e inglés, y el agente mantiene el mismo acento de la persona clonada en cada idioma.

Aquí viene un consejo técnico importante: usa modelos ligeros. En [05:34] se explica que una conversación natural necesita poca latencia, es decir, poco tiempo entre tu pregunta y la respuesta del agente. Si usas modelos de pensamiento largo, la conversación se sentirá lenta y artificial.

¿Qué es la latencia en un agente de voz? Es el tiempo que pasa entre que haces una pregunta y el agente empieza a responder. Cuanto menor sea, más natural y fluida se siente la conversación.

También puedes añadir un diccionario de pronunciación. En [12:32] se muestra un caso real: el agente decía "Datup" en lugar de "Datup" porque leía la palabra literalmente en español, y la solución es agregarla al diccionario para corregir la pronunciación.

Cómo escribir el prompt y capturar datos del cliente

El corazón del agente es el prompt del sistema. En [07:23] se aclara que esta "cajita" es literalmente la que te da el resultado que esperas, junto con las herramientas y la memoria del agente.

ElevenLabs entrega una guía de prompts que recomienda incluir estos elementos:

• La personalidad y el tono del agente.
• El ambiente de la conversación.
• El objetivo principal.
• Los guardrails, es decir, los límites para que no dé información clasificada ni sea grosero.
• Las herramientas que puede usar y cómo usarlas.

Un detalle poderoso: cuando pegas la URL de tu empresa, el sistema extrae información real de tu sitio. En el ejemplo asumió por su cuenta un diferenciador de Dataup, faster implementation times under five weeks. Si tienes tus fuentes de información bien organizadas, llegarás mucho más lejos porque el agente tendrá más contexto.

Cómo funcionan las variables dinámicas

Para que el agente extraiga datos durante la llamada, debes pedírselo explícitamente. Si no lo haces, tendrás la transcripción pero no la data estructurada.

Las variables se crean poniendo el dato entre corchetes con su descripción. Una vez las agregas, aparecen automáticamente en la sección de variables dinámicas. En [10:14] se muestra que estos datos podrían enviarse luego a tu CRM o a un agendador de llamadas vía webhook, aunque ese paso es más avanzado.

Otro parámetro a considerar es la temperatura del modelo, que define qué tan creativo o determinístico es. En [10:38] se recomienda evitar el valor uno por ser demasiado creativo, y probar con algo como 0.10 para más consistencia.

Cómo guardar datos y personalizar el widget

En la sección de análisis defines cómo guardar cada variable. Al añadir un item eliges el tipo de dato: texto, número, valor booleano o integer.

Aquí hay una advertencia práctica sobre coherencia de datos:

• Usa string para nombres y correos.
• Usa número o integer si necesitas conservar valores numéricos con decimales.
• Escribe descripciones claras para que el modelo sepa cómo identificar cada dato.

En la descripción le enseñas al modelo a reconocer patrones, por ejemplo buscar introducciones como "Hola, soy Daniela" para extraer el nombre completo. Cuidar este detalle te da datos limpios y reutilizables.

Finalmente está el widget, donde personalizas cómo lucirá el agente al embeberlo en tu sitio. En el ejemplo se agrega la imagen de Felipe para que la experiencia sea más cercana e interactiva, no una imagen genérica. También puedes ajustar colores, texto del botón y términos y condiciones.

Cuando el agente se prueba en vivo, ya responde de forma comercial: explica qué hace Dataup y pregunta si el prospecto usa sistemas como Forecast Pro, SAP IBP, Blue Yonder o RELEX. Todavía admite mejoras, y ese proceso de prueba y error es justo lo que refina al agente.

El reto queda claro: crea tu propio agente de ventas o para el caso de uso que necesites, compártelo por link o manda una captura contando qué prompt usaste. ¿Con qué objetivo entrenarías tu clon de voz? Cuéntanos en los comentarios.