BANTEN — Startup yang baru didirikan pada akhir 2024 ini fokus membangun model suara yang mampu membuat panggilan telepon AI lolos uji Turing. Artinya, lawan bicara tidak bisa membedakan apakah ia sedang berinteraksi dengan mesin atau manusia.
Masalah Latensi pada Model Bahasa Besar
Meski agen AI semakin cakap menangani layanan pelanggan, sebagian besar orang masih bisa langsung mengenali nada bicara mesin. Jeda respons yang singkat pun terasa tidak natural dalam percakapan suara.
Pendekatan Smallest.ai berbeda. Mereka tidak mencoba membuat large language model (LLM) atau model bahasa besar menjadi lebih cepat, melainkan menggunakan model khusus yang lebih kecil dan dirancang khusus untuk percakapan manusia. Model ini bekerja dengan meniru cara manusia memproses informasi, yakni mendengarkan, berpikir, dan berbicara secara bersamaan.
Cara Kerja Model Suara Mini
"Jika saya berbicara dengan Anda, Anda sudah berpikir, dan Anda mungkin akan menyela jika saya berbicara terlalu lama," ujar Sudarshan Kamath, pendiri sekaligus CEO Smallest.ai, kepada TechCrunch. Pernyataan ini menggambarkan desain model mereka yang memungkinkan interaksi dua arah secara real-time.
Pada LLM konvensional, sistem baru berpikir setelah menerima seluruh input pengguna. Pola ini memang tidak masalah untuk chat teks, tetapi dalam percakapan suara, jeda singkat saja terasa janggal.
Model milik Smallest.ai berperan sebagai lapisan intelijen real-time yang memungkinkan percakapan alami tanpa lag respons. Jika model menemui topik di luar pengetahuannya, sistem akan mengalihkan pertanyaan ke model fondasi besar dan menempatkan pelanggan dalam mode tunggu singkat untuk "meneliti" masalah tersebut, mirip seperti yang dilakukan manusia.
Fokus pada Nuansa Bicara dan Pelanggan Awal
Berbeda dari model fondasi besar yang serba guna, Smallest.ai hanya fokus pada aspek spesifik suara, seperti menangani beragam aksen, mendukung puluhan bahasa, dan tetap berfungsi di lingkungan bising.
Sejumlah perusahaan di bidang suara telah menjadi pelanggan, termasuk RingCentral dan Truecaller. Kamath menilai, perusahaan layanan pelanggan seperti Sierra dan Decagon berpotensi menjadi klien berikutnya. Menurutnya, bagi startup layanan pelanggan, fokus membangun model suara justru akan mengganggu bisnis inti mereka.
Kompetisi dan Target ke Depan
Smallest.ai bersaing dengan pemimpin AI suara seperti ElevenLabs, Cartesia, serta pemain regional seperti Sarvam yang fokus pada bahasa lokal. Sementara kompetitor lain mengarahkan teknologi suara untuk sulih suara audio dan podcasting, Smallest.ai tetap fokus pada agen suara percakapan real-time untuk pelanggan enterprise.
"Kami ingin model kami menembus uji Turing. Anda harus berbicara dengan model kami dan tidak tahu apakah itu AI atau manusia. Itulah satu-satunya fokus perusahaan," tegas Kamath.
Dengan total pendanaan yang kini menembus US$21 juta, Smallest.ai berada di posisi yang cukup kuat untuk mengejar ambisi tersebut. Pendanaan Seri A ini dipimpin oleh Seligman Ventures dengan partisipasi dari Sierra Ventures dan 3one4 Capital.
