OpenAI heeft nieuwe realtime stemmodellen gelanceerd in zijn API die spraak kunnen begrijpen, vertalen en omzetten in tekst. Dit betekent dat je als ondernemer nu direct een eigen spraakgestuurde toepassing kunt bouwen, zonder dat je een team van AI-specialisten nodig hebt.

Wat er aan de hand is

OpenAI heeft een reeks nieuwe modellen uitgebracht die specifiek zijn ontworpen voor realtime spraakverwerking. Waar eerdere modellen spraak eerst naar tekst omzetten en dan pas verwerken, kunnen deze nieuwe modellen direct met spraak werken. Ze kunnen gesproken taal in realtime vertalen, samenvatten en transcriberen. Volgens OpenAI zijn deze modellen getraind om natuurlijker te klinken en beter om te gaan met accenten, achtergrondgeluiden en verschillende spraaktempo’s. De modellen zijn beschikbaar via de bestaande API, wat betekent dat ontwikkelaars en bedrijven ze direct kunnen integreren in hun eigen software.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en professionals opent dit de deur naar toepassingen die voorheen alleen voor grote techbedrijven weggelegd waren. Denk aan een klantenservice die in meerdere talen kan werken zonder dat je aparte vertalers hoeft in te huren. Of aan een administratief systeem dat gesproken notities direct omzet in gestructureerde data. De drempel om spraakgestuurde functionaliteit aan je bedrijfsprocessen toe te voegen, wordt hiermee aanzienlijk lager. Vooral voor bedrijven met internationale klanten of medewerkers kan dit een directe impact hebben op efficiëntie en klanttevredenheid.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met internationale klanten, overweeg om een spraakgestuurde chatbot te implementeren die vragen in het Engels, Duits of Frans kan beantwoorden. Je zou een eenvoudige interface kunnen bouwen waarbij klanten hun vraag inspreken, het model vertaalt deze naar het Nederlands, en het antwoord wordt terugvertaald naar de taal van de klant. Een mogelijkheid is om dit eerst te testen met een beperkt aantal veelgestelde vragen, zodat je de kwaliteit kunt beoordelen voordat je het breder uitrolt.

Als je een team aanstuurt dat veel onderweg is, kun je spraakgestuurde notities inzetten. Medewerkers kunnen na een klantbezoek hun bevindingen inspreken, waarna het model deze omzet in gestructureerde notities en deze direct in jullie CRM-systeem plaatst. Je zou kunnen beginnen met een pilot waarbij één team dit een maand lang test, en de tijdwinst meet ten opzichte van handmatig notities typen.

Als je in de zorg of dienstverlening werkt, kun je denken aan realtime vertaling tijdens gesprekken met anderstalige cliënten. Het model kan gesproken zinnen direct vertalen, waardoor je geen aparte tolk meer nodig hebt voor eenvoudige gesprekken. Een optie is om dit te combineren met een transcriptie, zodat je achteraf het gesprek kunt teruglezen. Overweeg om dit eerst te gebruiken voor intakegesprekken of eenvoudige vervolgafspraken, waar de inzet van een tolk vaak onevenredig veel tijd kost.

Als je een administratieve afdeling hebt die veel telefoonverkeer verwerkt, kun je het model inzetten om binnenkomende spraakberichten automatisch te transcriberen en te categoriseren. Een mogelijkheid is om een systeem te bouwen dat voicemails omzet in tekst, deze tekst analyseert op urgentie of onderwerp, en de juiste afdeling alarmeert. Je zou kunnen beginnen met het transcriberen van alle voicemails en handmatig controleren of de categorisatie klopt, voordat je het volledig automatiseert.

Bron: OpenAI