Por qué los servicios de transcripción en línea violan los NDA
Los abogados, periodistas, gerentes de recursos humanos y podcasters graban rutinariamente reuniones, entrevistas y declaraciones que contienen información privilegiada. Cuando utiliza servicios como Otter.ai ($15/mes), Sonix ($22/mes) o incluso la API de OpenAI Whisper, su audio se carga en servidores remotos para su procesamiento. Incluso si estas empresas prometen cifrado, su grabación existe físicamente en un servidor que usted no controla.
Para cualquier organización sujeta a NDA, privilegio abogado-cliente, HIPAA o GDPR, esto es un incumplimiento material. La solución es obvia: ejecutar el modelo de IA en el propio hardware del cliente para que el audio nunca salga del dispositivo.
How Whisper.js Works in Your Browser
- ONNX Runtime: El modelo Whisper se convierte al formato ONNX y se ejecuta a través de ONNX Runtime Web, que aprovecha su GPU (a través de WebGPU/WebGL) o CPU.
- Almacenamiento en caché del modelo: El modelo de ~40MB se descarga una vez desde Hugging Face y se almacena en caché en el IndexedDB de su navegador. Los usos posteriores se cargan instantáneamente.
- Procesamiento de audio: Su audio se decodifica a través de la API de Web Audio, se remuestrea a 16kHz mono y se procesa en fragmentos de 30 segundos, todo en la memoria del navegador.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Se carga mi audio en algún servidor?
No. El modelo Whisper AI funciona completamente en su navegador a través de Transformers.js y ONNX Runtime. Su audio se procesa localmente en su GPU/CPU.
¿Es seguro para NDA para grabaciones legales?
Sí. Dado que todo el procesamiento ocurre localmente en su dispositivo, no se transmiten datos. A diferencia de Otter.ai o Sonix, no hay riesgo de que las grabaciones de sus reuniones confidenciales se almacenen en servidores de terceros.
¿Qué tan precisa es la transcripción?
Esta herramienta utiliza el modelo Whisper de OpenAI, que logra una precisión casi humana para el inglés y muchos otros idiomas. La versión del navegador utiliza la variante del modelo 'tiny' para un rendimiento rápido, que puede ser ligeramente menos precisa que el modelo completo.