Transcripción de voz a texto. La IA utiliza modelos de código abierto o API disponibles para el reconocimiento automático del habla, ajustando según el vocabulario;
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Procesamiento estructurado y resumen. Los modelos de IA resumen y organizan los registros de las entrevistas, y extraen ideas;
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Flujo de trabajo para procesar la salida. Los modelos de IA toman acciones específicas sobre el contenido generado en el segundo paso. Por ejemplo, enviar información de llamadas de ventas a un CRM, o utilizar el contenido de la conversación entre ambas partes para completar formularios de preautorización de seguros.
Los transcriptores de IA tienen una amplia gama de aplicaciones, incluyendo documentación, comunicación con clientes, automatización de flujos de trabajo, gestión del ciclo de ingresos y codificación, ayudando a las personas a mejorar la productividad y la eficiencia operativa.
Aquí hay 5 proyectos de startups de diferentes campos:
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Freed: Escucha el audio de las consultas médicas y hace notas SOAP para los médicos. En un año ha ayudado a 9000 médicos clínicos, registra 1 millón de consultas de pacientes al mes, y la empresa ha alcanzado 10 millones de dólares en ARR.
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Granola: Un bloc de notas conectado a grandes modelos de lenguaje, que puede combinar notas de reuniones manuales y generadas por IA, crear resúmenes rápidos y admite compartir entre múltiples personas.
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Scribenote: Una herramienta para "que los veterinarios salgan antes del trabajo", que completa las notas SOAP con solo dos clics. El 2 de diciembre del año pasado anunciaron que la plataforma había generado más de 100,000 notas automáticas.
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Rilla Voice: Un transcriptor de IA que acompaña a los aprendices de ventas, puede grabar, transcribir y analizar cada sesión de formación en ventas, permitiendo a los gerentes de ventas guiar a los aprendices de manera más detallada.
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Aqua Voice: Una herramienta de escritura y edición por voz que libera las manos.
Los transcriptores de IA no son solo herramientas de eficiencia, sino que tienen el potencial de convertirse en sistemas de trabajo que cambien la industria. En el futuro, el potencial de mercado de los transcriptores de IA podría liberarse aún más, con el campo médico mostrando primero un gran interés en los transcriptores de IA.