En este trabajo se ha realizado un análisis e investigación en tres aspectos importantes que forman parte de un Servidor Vocal Interactivo (SVI): reconocimiento automático del habla, obtención de medidas de confianza para la detección de errores en los módulos de reconocimiento y compresión de lenguaje natural, y por último, se ha invertido un esfuerzo importante en el módulo de gestión del diálogo. En cuanto al módulo de reconocimiento, se ha realizado un estudio de la tarea de deletreo en castellano y se ha implementado el primer reconocedor de nombres deletreados en castellano con tasas de acierto comparables a los realizados en otros idiomas. En un primer paso se han evaluado diferentes estrategias de reconocimiento eligiendo una solución basada en una arquitectura de hipótesis y verificación que ofrece un mejor compromiso entre tasa de reconocimiento y tiempo de proceso. Sobre esta arquitectura, se han incorporado nuevas ideas para hacer frente a las peculiaridades de la tarea de deletreo en nuestro idioma, como la generación de modelos de silencios contextuales. Por otro lado, se ha desarrollado un reconocedor de habla continua para frases que expresan fechas y horas. Ambos sistemas han sido diseñados y entrenados para su funcionamiento por línea telefónica e independiente del locutor. En relación con el análisis de medidas de confianza, se ha trabajado fundamentalmente sobre el sistema DARPA Communicator desarrollado en el Centro de Investigación de Lenguaje Hablado (CSLR: The Center for Spoken Language Research) de la Universidad de Colorado (Boulder) en Estados Unidos. Sobre este sistema se han realizado estudios independientes para los niveles de palabra, concepto semántico y frase completa. Por otro lado, también se han realizado análisis para los reconocedores implementados en la presente tesis, centrándonos en los niveles de frase para el sistema de nombres deletreados, y en el nivel de palabra para el reconocedor desarrollado en el dominio de fechas y horas. En esta parte del estudio se propone la utilización de las medidas de confianza como heurístico para la combinación de varias hipótesis de reconocimiento obtenidas de diferentes decodificadores. En relación con la gestión del diálogo se propone una metodología de diseño en la que se combina información de diferentes fuentes: análisis de base de datos, observación de conversaciones reales, simulación del servicio y funcionamiento con usuarios reales. Esta metodología está formada por 5 fases. En la primera fase se realiza un análisis de la base de datos con la información disponible para ofrecer el servicio. En la segunda etapa "diseño por intuición", se propone la técnica de "braim-storming" para plantear diferentes opciones de diseño. En el diseño por observación (fase tercera), se analizan conversaciones entre los usuarios y operadores humanos para evaluar diferentes alternativas de diseño. En la cuarta fase (diseño por simulación) utilizamos la herramienta de Mago de Oz para simular una interacción usuario-sistema. Por último, en la etapa de mejora iterativa se describe la utilización de medidas de confianza para el diseño de los mecanismos de confirmación y se describe una técnica para el modelado del usuario basada en niveles de destreza. La presentación de esta metodología se ha realizado mediante su aplicación al caso de un servicio de información y reserva de billetes de tren.