Palabra AI recauda 8,4 millones para traducción de voz en tiempo real

La startup Palabra AI, respaldada por Alexis Ohanian, reduce la latencia a 800ms en traducción de voz para plataformas como Zoom y Netflix.
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Artem Kukharenko, CEO de Palabra AI Palabra / TechCrunch
Artem Kukharenko, CEO de Palabra AI Palabra / TechCrunch

Palabra AI recauda 8,4 millones para su tecnología de traducción de voz

La startup, respaldada por el cofundador de Reddit, Alexis Ohanian, reduce la latencia a 800ms. Su motor de IA traduce en tiempo real más de 30 idiomas en videollamadas y plataformas como Zoom o Netflix. La ronda de financiación incluyó a inversores como el cofundador de Instacart, Max Mullen.

«La voz humana es el último desafío de la IA»

Alexis Ohanian, de la firma Seven Seven Six (776), explicó que la traducción de voz exige «cambios de idioma en tiempo real y sonido natural», un problema que Palabra AI resuelve con un equipo especializado en investigación de voz. La startup, fundada en 2023 por exingenieros de Samsung, ya integra su tecnología en plataformas como Agora y GIS Group.

¿Cómo funciona?

El CEO Artem Kukharenko detalló que su modelo personalizado reduce la latencia a 800 milisegundos, frente a los sistemas tradicionales que encadenan APIs de voz-texto. «Un intérprete humano verifica la calidad al final del proceso», añadió. El algoritmo también adapta traducciones a entornos ruidosos o interrupciones.

Productos y competencia

Palabra ofrece una app para Google Meet, Zoom y Discord, con 30 minutos gratis mensuales y planes desde 25 dólares. Empresas como GIS Group usan sus APIs para eventos multilingües. Rivales como EzDubs o Camb.AI y gigantes como Google (con Meet) compiten en este mercado.

De nómada digital a disruptor tecnológico

Kukharenko ideó la solución tras enfrentar barreras lingüísticas en sus viajes. La startup surgió en 2023 para combinar aprendizaje automático y traducción en tiempo real, un nicho con demanda creciente en un mundo globalizado.

El futuro suena en 10.000 idiomas

Palabra busca reducir aún más la latencia con un nuevo modelo de predicción y escalar a 10.000 flujos de audio simultáneos. Su éxito dependerá de mantener la calidad frente a competidores consolidados.

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