Hamming
Hamming AI · Marketing · Otro · Chatbot · Prompts
Hamming es una plataforma de pruebas y monitoreo para agentes de voz y chat con IA. Simula llamadas, lanza ataques adversariales y analiza el tráfico real, así los fallos aparecen antes que los clientes.
Acerca de Hamming
What Is Hamming
Hamming es una plataforma de control de calidad para equipos que ponen en producción agentes de voz y de chat con IA. Un mismo sistema cubre tres frentes: pruebas de IA conversacional antes del lanzamiento, red teaming con ataques adversariales y monitoreo de cada llamada en producción. La empresa salió de la camada Summer 2024 de Y Combinator y hoy trabaja con bancos, compañías de salud digital y startups con mucho volumen de llamadas.
El problema que ataca es concreto. Un agente de voz puede sonar impecable en una demo y aun así confirmar una reserva que nunca hizo, perder el hilo cuando el usuario lo interrumpe o leer datos de pacientes a quien los pida con buenos modales. Las pruebas manuales detectan algunas de esas fallas. No cubren miles de combinaciones de acento, ruido e interrupciones, y nadie puede escuchar todas las llamadas reales.
Hay dos límites que conviene saber antes de contratar. Hamming no construye agentes ni ofrece modelos de voz: evalúa lo que tu equipo ya tiene funcionando. Tampoco publica precios, de modo que la conversación con ventas llega antes que cualquier estimación de costo. La parte técnica, como importar agentes y enganchar las pruebas al pipeline, queda del lado de tus ingenieros.
Getting Started
- Pide una demo y consigue acceso al espacio de trabajo para el equipo.
- Conecta el agente que quieres probar, sea a través de su proveedor o de la API de Hamming.
- Genera un set de escenarios a partir de tu prompt de sistema y lanza la primera tanda de pruebas.
- Convierte los escenarios fallidos en pruebas de regresión permanentes y envía el tráfico real al monitoreo.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Hamming.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Equipos de ingeniería de voz
- Responsables de QA y de releases
- Responsables de cumplimiento en sectores regulados
- Fundadores de startups de voz en etapa temprana
Tareas
- Pruebas de regresión antes de una release
- Red teaming para inyección de prompts y fugas de datos
- Auditoría de llamadas reales
- Comparar versiones o proveedores de agentes
Casos de uso
- Preparar un agente de reservas antes del lanzamiento
- Líneas de admisión en salud
- Números de soporte con mucho volumen
Funciones clave
Pruebas con llamadas simuladas a escala
Hamming hace llamadas de prueba reales a tu agente, con acentos, ruido de fondo, teclado DTMF y árboles IVR en la mezcla. La plataforma reporta 50.000 llamadas simultáneas o más, así un set completo termina en el tiempo que tomaría agendar una ronda manual. El resultado llega como aprobado o fallido por escenario, con transcripción y audio para reproducir.
Escenarios generados desde tu prompt
Pegas el prompt de sistema del agente y Hamming redacta escenarios de prueba a partir de él: el camino feliz, los casos borde y las preguntas que el agente debería rechazar. Editar y sumar escenarios es manual, y esa es la idea: el set generado es un borrador, no una caja negra. Los equipos que ya tienen su lista de pruebas pueden importarla y saltarse la generación.
Puntuación con más de 50 métricas
Cada llamada se puntúa con más de cincuenta métricas, entre ellas cumplimiento de la tarea, exactitud de los datos, latencia y tono. Hamming declara entre 95 y 96 por ciento de coincidencia con evaluadores humanos, algo que pesa en cualquier evaluación de agentes de voz con IA: quieres creer en una tasa de aprobación sin escuchar cada grabación. También puedes definir chequeos propios para reglas de tu negocio, como si el agente citó la ventana de reembolso correcta.
Red teaming contra inyección de prompts y fugas de datos
La batería adversarial sale de patrones de ataque vistos en muchos despliegues en producción, y viene lista para ejecutar. Cubre inyección de prompts, jailbreaks, filtración de datos personales, violaciones de política y guiones de ingeniería social, como un usuario que dice llamar de la clínica. Cada hallazgo se convierte en una prueba fallida reproducible, de modo que un agujero tapado sigue tapado.
Monitoreo en producción con alertas a personas
El tráfico real se vigila todo el día en busca de deriva, reservas sin verificar y riesgo de cumplimiento. Las alertas pueden avisar a una persona antes de que el cliente lo note, y esa es la diferencia entre un bug detectado y un ticket de soporte. El soporte nativo de OpenTelemetry hace que las mismas trazas alimenten el stack de observabilidad que ya usa tu equipo.
Fallos que se vuelven pruebas de regresión
Un fallo en producción se transforma en prueba permanente con un clic. Desde ahí, cada release la vuelve a correr. Ese ciclo es el corazón del producto: el set crece desde incidentes reales y no desde una reunión de planificación, así el monitoreo de agentes de voz gana cobertura sin que nadie escriba escenarios nuevos.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Cubre pruebas antes del lanzamiento, red teaming y monitoreo de agentes de voz en una sola plataforma, sin pegar tres proveedores distintos.
- La generación de escenarios desde el prompt elimina la página en blanco y entrega un primer informe en unos diez minutos.
- Más de 65 idiomas y acentos en el pool de pruebas, útil para equipos que atienden a usuarios multilingües.
- Las integraciones con OpenTelemetry y CI/CD meten el control de calidad de voz con IA en el pipeline que tus ingenieros ya usan.
- SOC 2 Type II y flujos alineados con HIPAA con BAA lo vuelven viable para agentes de salud y de servicios financieros.
Desventajas
- Sin precios públicos ni registro automático: la evaluación empieza con una llamada de ventas y una demo.
- La plataforma evalúa agentes, no los construye, así que necesitas otra herramienta si además quieres crearlos o alojarlos.
- Los escenarios generados piden revisión humana, y un prompt de sistema flojo produce pruebas flojas.
- Equipos pequeños sin función de QA dedicada pueden encontrar la lista de métricas y los informes adversariales más grandes de lo que pueden accionar.
Preguntas frecuentes
Hamming prueba agentes de voz y de chat con IA antes del lanzamiento, los ataca con prompts adversariales y monitorea las llamadas reales después. La salida es un informe de aprobado o fallido por escenario, más alertas cuando una llamada en producción sale mal.
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