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Audio y voz: transcripción y autenticación

4 tareas · 35 min · Principiante

Una nota de voz llega al modelo como su transcripción, y la transcripción es otra lectura con margen de error. Además, la voz tienta a usarse como identidad: si suena como el cliente, será el cliente. Pilpilén Seguros deja que sus clientes manden notas de voz a Cachaña y usa la coincidencia de voz para comprobar quién habla. Tienes la configuración del canal, la política de acciones sensibles, el registro del 2 de octubre de 2026 y un aviso que llegó dos días después. Lees como quien revisa si una voz basta para mover dinero. Es solo lectura: nada se ejecuta.

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Objetivo de la sala

Una nota de voz llega al modelo como su transcripción, y la transcripción es otra lectura con margen de error. Además, la voz tienta a usarse como identidad: si suena como el cliente, será el cliente. Pilpilén Seguros deja que sus clientes manden notas de voz a Cachaña y usa la coincidencia de voz para comprobar quién habla. Tienes la configuración del canal, la política de acciones sensibles, el registro del 2 de octubre de 2026 y un aviso que llegó dos días después. Lees como quien revisa si una voz basta para mover dinero. Es solo lectura: nada se ejecuta.

El transcriptor convierte audio en texto con una confianza por fragmento; el ruido, un acento o dos palabras parecidas cambian lo que entra al modelo. Lo transcrito es un dato del cliente, igual que lo que escribiría a mano: puede traer un error y puede traer una instrucción, y se trata como el texto de cualquier otra entrada.

La coincidencia de voz compara la grabación con una huella guardada y devuelve una puntuación. Es probabilística: una grabación del propio cliente o una voz sintética parecida pueden superar el umbral. Por eso sirve como señal de riesgo y no como autenticación suficiente para una acción que mueve dinero. Para esas acciones se pide un segundo factor por un canal que el cliente controle y que no dependa de la nota recibida: una llamada de vuelta al número registrado o un código en la aplicación.

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¿Qué papel le corresponde a la coincidencia de voz en el canal de Cachaña?

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Abre `politica/acciones-sensibles.txt` y lee los puntos 2 y 3.

Una regla que dice «por debajo del umbral no se ejecuta nada» solo vale si el registro lo confirma. La comprobación es mecánica: tomar el umbral de la configuración y compararlo, nota por nota, con la confianza de la transcripción y con lo que pasó después. En la transcripción guardada de una de esas notas se ve además lo que el transcriptor no entendió.

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¿Qué nota de voz se ejecutó con la confianza de su transcripción por debajo del umbral configurado?

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El umbral está en `config/canal-de-voz.yml`; en `registros/notas-de-voz-2026-10-02.log` compara `confianza_transcripcion` con la columna `resultado`.

El aviso del 4 de octubre describe un reembolso que salió hacia una cuenta que el cliente no reconoce, pedido por una nota de voz que llegó desde otro número. La coincidencia de voz pasó el umbral y no se pidió ningún segundo factor. La pregunta de fondo no es quién llamó, sino por qué la configuración lo permitió.

Compara las acciones que la política declara sensibles con las que la configuración del canal marca como tales.

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¿Qué acción declara sensible la política y queda marcada como no sensible en la configuración del canal?

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Compara el punto 1 de la política con la lista `acciones_por_voz` de la configuración.

Subir el umbral de coincidencia reduce los aciertos falsos, pero no cambia lo que es la prueba: sigue siendo una sola señal que otra persona puede imitar. Pedirle al modelo que detecte una voz artificial le encarga una decisión de autenticación a la parte que no es determinista. Apagar el canal quita el servicio a todos los clientes para cerrar un hueco de configuración. El control proporcional es el que la política ya tiene escrito.

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Con la política y el aviso del cliente delante, ¿qué cambio corresponde en el canal de voz?

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Mira qué segundo factor tienen las dos acciones que sí están marcadas como sensibles.

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