Coval es una plataforma de evaluación y calidad creada específicamente para agentes de voz con IA — los asistentes telefónicos automatizados que gestionan llamadas de soporte, banca, seguros y reservas. Su planteamiento es sencillo y poco glamuroso: la llamada más arriesgada es la que nunca probaste, y unas pocas llamadas de QA manual no revelarán los acentos, interrupciones, trampas de políticas y errores de herramientas que deciden si un agente aguanta a escala. Coval ofrece a los equipos de producto, QA, operaciones y cumplimiento una única capa de medición para responder a esa pregunta con evidencias en lugar de anécdotas.
La plataforma funciona como un bucle de tres partes. Simulate ejecuta miles de conversaciones realistas contra un agente antes del lanzamiento, cubriendo personas, turnos de conversación y políticas estrictas. Observe ejecuta evaluaciones sobre tráfico de producción en vivo para detectar la deriva de calidad en el momento en que cambian prompts, modelos, flujos o proveedores. Review deriva las conversaciones importantes a revisores humanos, cuyos juicios afinan luego las métricas automatizadas para la siguiente versión, de modo que cada hallazgo de producción se convierte en el siguiente test.
Coval está dirigido a equipos que ponen agentes de voz delante de grandes bases de clientes. Sus casos de uso se organizan por industria —soporte al cliente, servicios financieros, sanidad, hotelería, seguros, retail y viajes— y también por enfoque de construcción, con opciones para plataformas de agentes, equipos internos sobre LiveKit, Pipecat o stacks propios, y comparativas de proveedores. La compañía reporta cifras como una mejora del 217% en precisión del agente en siete días, 3,1 millones de métricas de evaluación ejecutadas por semana y menos de 15 minutos hasta la primera simulación vía CLI, junto con documentación, referencia de API y un centro de confianza.
