Enfoque conversacional de Praktika para aprender idiomas

Praktika nació de una reflexión profundamente personal: el lenguaje abre oportunidades. 

Los cofundadores Adam Turaev, Anton Marin e Ilya Chernyakov crecieron explorando nuevos países después de que sus familias emigraran en busca de mejores oportunidades. El inglés se volvió rápidamente esencial, no solo para la escuela, sino también para el trabajo, la movilidad y el sentido de pertenencia.

«Aprender inglés nunca fue una cuestión exclusiva de comunicación», dijo Turaev. «Me abrió puertas al trabajo internacional y al crecimiento profesional». 

Sin embargo, la educación tradicional de idiomas no cumplía las expectativas. A pesar de años de estudio, los fundadores descubrieron que, aunque podían leer y escribir con fluidez, les costaba hablar con confianza cuando más importaba: en el trabajo, en reuniones y en la vida diaria. La brecha entre el aprendizaje en el aula y la fluidez en el mundo real era mayor de lo que habían imaginado.

Praktika⁠⁠(se abre en una ventana nueva) fue creada para cerrar esa brecha. Es una aplicación de aprendizaje de idiomas diseñada para ayudar a las personas a adquirir fluidez en el mundo real mediante conversaciones diarias con tutores personalizados basados en IA que te guían a través de lecciones interactivas orientadas a objetivos. Los usuarios incluyen estudiantes que se preparan para exámenes, profesionales que quieren mejorar sus habilidades lingüísticas en el trabajo e inmigrantes que comienzan una nueva vida en otros países.

A medida que fue madurando su idea, Praktika pasó de una estructura de un solo modelo a un sistema multiagente diseñado para imitar cómo adaptan los tutores reales las lecciones en tiempo real. 

El Agente de lección es la principal herramienta de conversación que actúa como tutor e interactúa con los estudiantes. Con ayuda de GPT‑5.2, combina la personalidad del tutor, el contexto de cada lección, los objetivos del estudiante y las conversaciones recientes para ofrecer interacciones naturales y espontáneas. Es aquí donde el sistema empieza a sentirse como un tutor real, en lugar de una experiencia basada en un guion.

El agente de progreso del estudiante se ejecuta continuamente en segundo plano y sigue el rendimiento lingüístico del estudiante a través de las interacciones. Mediante GPT‑5.2, este agente supervisa la fluidez, la precisión, el uso del vocabulario y los errores recurrentes. Estos datos forman un ciclo de retroalimentación continuo que orienta tanto el comportamiento durante la sesión del agente de lección como la estrategia de aprendizaje a más largo plazo, lo que permite una evolución más natural de la experiencia de forma progresiva.

El Agente de planificación del aprendizaje se centra en guiar el progreso a largo plazo del estudiante. A partir de su objetivo, utiliza la información del agente de progreso del estudiante para definir qué aprender a continuación, cómo secuenciar las habilidades y qué actividades serán más efectivas. Con GPT‑5 Pro, adapta de manera continua el plan de aprendizaje para mantener un progreso personalizado, eficiente y alineado con los objetivos del estudiante.

Todos los agentes comparten acceso a una capa de memoria persistente que almacena los objetivos, las preferencias y los errores de los estudiantes en el pasado. En lugar de precargar el contexto, Praktika recupera la memoria justo después de que el estudiante habla, asegurando de esta forma que las respuestas se basen en la señal más pertinente y actualizada.

«El sistema puede cambiar a un ejercicio completamente diferente si el estudiante no lo siente», comenta Turaev. «Eso recrea un entorno mágico, que empieza a sentirse mucho más cercano que un tutor humano real».

Para que el aprendizaje conversacional sea natural, la memoria tiene que funcionar como lo hace en la vida real. La capa de memoria de Praktika recupera el contexto relevante solo después de que el estudiante termine de hablar. De esta forma, el tutor responde a lo que se acaba de decir, no a lo que se preveía.

«Si un estudiante comete un error, el tutor responde a ese preciso error, y no a uno de ayer», comenta el cofundador y CEO, Adam Turaev. «Esa diferencia de tiempo es sutil, pero es lo que hace que la interacción se perciba como consciente en lugar automática».

El reconocimiento de voz juega un papel similar. Los estudiantes de idiomas dudan, reinician oraciones y pronuncian las palabras de manera imperfecta. Praktika utiliza la API de transcripción para manejar el habla fragmentada, con acento y no nativa de manera más fiable que los sistemas tradicionales entrenados de habla fluida. Eso permite a los estudiantes centrarse en la comunicación sin ser penalizados por su condición de principiantes.

Juntos, la sincronización de la memoria y el reconocimiento de voz forman un solo ciclo: escucha con atención, recuerda el contexto adecuado y responde inmediatamente.

Las primeras versiones de Praktika combinaban avatares expresivos con NLP basado en reglas y los primeros modelos davinci; sin embargo, las conversaciones seguían percibiéndose como limitadas. Con el lanzamiento de GPT‑3.5, el equipo experimentó su primer gran avance.

«Por primera vez, pudimos fusionar una comprensión avanzada del lenguaje con avatares expresivos y realistas», indica Adam Turaev. «Las conversaciones dejaron de parecer estar sujetas a un guion. Se volvieron naturales, emotivas y reales». 

A medida que Praktika evaluaba modelos más recientes, GPT‑4.1 demostró ser la opción más sólida en sus evaluaciones internas, que medían el grado de incorporación de nuevos estudiantes, la retención desde el primer día, la conversión de prueba a pago y los comentarios cualitativos de los usuarios.

«GPT‑4.1 nos ofreció el mejor equilibrio entre la profundidad del razonamiento, el matiz emocional y la fiabilidad», señala Turaev. «Admitía conversaciones en varios idiomas y una lógica de tutoría compleja con la calidad que necesitábamos, aumentando de forma significativa la calidad de las sesiones de conversación».

Esas mejoras se tradujeron directamente en resultados para los usuarios y el negocio. Tras presentar su nuevo sistema de memoria a largo plazo, Praktika observó un aumento del 24 % en la retención desde el primer día y duplicó los ingresos en solo unos meses.

Más recientemente, Praktika empezó a utilizar el modelo GPT‑5.2 para potenciar su estructura. Ahora, GPT‑5.2 impulsa el agente de conversación principal, mientras que GPT‑5.2 Pro gestiona el razonamiento de supervisión y GPT‑5 mini apoya el seguimiento continuo del progreso. Juntos, estos modelos permiten que el sistema razone en paralelo, equilibrando la calidad de la conversación, la pedagogía y la eficiencia a gran escala.

En la actualidad, Praktika apoya a millones de estudiantes en nueve idiomas, y pronto contará con más. Con su base agéntica ya establecida, Praktika ahora se enfoca en ampliar lo que un tutor de IA puede comprender, recordar y crear con cada estudiante.

«No solo enseñamos idiomas», avanza Turaev. «Estamos desarrollando una IA que ayuda a las personas a sentirse seguras cuando la usan en el mundo real».