Voz a texto en vietnamita con E1.0 de AIVISION: usos y límites

01/10/2026

¿Alguna vez han tenido que transcribir a mano una junta de dos horas a partir de la grabación? Casi todos los que trabajan en oficina lo han vivido: rebobinar, volver a escuchar la frase que se escapó y darse cuenta de que se fue la tarde entera solo para tener la minuta. Ese es el tipo de trabajo que el voz a texto en vietnamita (speech to text) nació para aliviar. E1.0 es el modelo de reconocimiento de voz en vietnamita que AIVISION ha publicado, y este artículo habla de los usos más comunes de esta tecnología y de los puntos que exigen prudencia.

Qué es E1.0

E1.0 es un modelo de reconocimiento de voz en vietnamita: entra audio y sale texto. En términos técnicos, este tipo de problema suele llamarse ASR (automatic speech recognition). El 1.0 indica que es la primera versión, y lo consideramos un punto de partida, no la meta.

En este artículo no daremos la tasa de error ni la precisión de E1.0. La razón es simple: una cifra así solo tiene sentido junto con el conjunto de datos de prueba, las condiciones de grabación y el método de cálculo, y eso todavía no lo hemos publicado. Si ven a alguien reportar una precisión redonda sin decir sobre qué se midió, pregunten.

Para qué suele usarse el voz a texto

Lo que sigue son situaciones típicas de aplicación de la tecnología de reconocimiento de voz en vietnamita en general. Son ejemplos del sector, no una lista de clientes ni de funciones ya implementadas en algún producto en particular.

Minutas y notas

Juntas, entrevistas, capacitaciones, seminarios. Con un texto en bruto al terminar la reunión, los asistentes solo tienen que leerlo por encima y corregirlo, en lugar de volver a escuchar todo desde el principio. Es la aplicación más fácil de imaginar y también donde más se quejan los usuarios cuando los nombres propios y las siglas se reconocen mal.

Captura de datos con la voz

Para quienes tienen las manos ocupadas, como el personal de almacén, los técnicos de campo o quien va manejando, hablar resulta más fácil que teclear. Una nota dictada al celular que se convierte en texto puede ahorrar bastante tiempo frente a escribir en una pantalla pequeña.

Subtítulos y búsqueda en video y pódcast

Con texto que acompaña al audio, el contenido se encuentra con más facilidad, se subtitula con más facilidad y es más accesible para personas con discapacidad auditiva. Un archivo de miles de horas de video sin texto es casi imposible de consultar.

Centros de atención a clientes

Las llamadas se convierten en texto para resumirlas, clasificarlas o revisar su calidad. Este paso suele ir acompañado de un LLM que lee ese texto. Es también donde se encuentran el voz a texto y el modelo de lenguaje, y la razón por la que AIVISION trabaja en ambas áreas.

Salud y farmacia, en un papel administrativo

En el sector salud, el voz a texto puede ayudar a registrar un dictado para que una persona con formación lo revise y lo ajuste, por ejemplo al preparar borradores de notas administrativas. Hay que dejar claro el límite: la herramienta solo apoya la información y el trabajo de papeleo. No diagnostica, no receta, no recomienda dosis, y el personal de salud debe revisar todo el contenido. Una sola palabra mal reconocida en el nombre de un medicamento puede tener consecuencias reales, así que la revisión por una persona con formación es obligatoria y no opcional.

Qué hace utilizable una transcripción

Por nuestra experiencia desarrollando producto, los usuarios no evalúan el modelo con una tabla de cifras. Lo evalúan por la sensación: ¿tengo que corregir demasiado? Si hay que corregir más que volver a teclear desde cero, la herramienta se abandona. Si solo se corrigen un par de cosas, se vuelve un hábito.

Varios factores determinan esa sensación:

• La calidad del audio de entrada. Un buen micrófono y un cuarto silencioso dan un resultado muy distinto al de una grabación con el altavoz abierto en medio de una cafetería.
• La puntuación y las mayúsculas. Un texto corrido sin pausas es muy difícil de leer aunque cada palabra sea correcta.
• Los nombres propios y los términos técnicos. Es el punto débil clásico, del que hablará con detalle el siguiente artículo de la serie.
• La manera de hablar. Hablar rápido, murmurar o que varias personas hablen al mismo tiempo complica a cualquier sistema.

Cómo usarlo con criterio

Nuestro consejo más práctico: traten el resultado del voz a texto como un borrador. Un buen borrador ahorra mucho tiempo, pero donde un error tiene consecuencias, como contratos, salud o asuntos legales, pidan que lo relea una persona.

Si piensan integrarlo a un proceso, pruébenlo primero con sus datos reales: las voces de la gente de su organización, los micrófonos que usan y el vocabulario de su industria. Una demostración con la voz de un locutor estándar pocas veces refleja eso.

También vale decir que E1.0 es solo un eslabón. El mayor valor suele llegar cuando el texto de salida se conecta con otro paso: resumir, extraer ideas principales, llenar formularios. Por eso, junto al modelo de voz, desarrollamos el LLM en vietnamita L1.0 y hacemos fine-tuning para sectores especializados.

El equipo de producto de AIVISION sigue mejorando, y la retroalimentación de usuarios reales siempre vale más que cualquier laboratorio. En mercados que hablan otros idiomas, como México o Filipinas, el reconocimiento de voz tiene el mismo marco de problemas, aunque los detalles lingüísticos sean completamente distintos.