Asistente de transcripción con IA
Ryna AI no procesa archivos de audio directamente, pero limpia la transcripción en bruto de Whisper u Otter.ai, etiqueta a los hablantes, extrae resúmenes y convierte el texto en actas de reunión utilizables.
Try one of these:
Ryna AI Editorial Team · Updated September 1, 2026
Un transcriptor profesional dedica unas 4 horas de trabajo por cada hora de audio, y una transcripción literal completa lleva todavía más. Las herramientas automáticas recortan ese tiempo, pero la salida en bruto no está limpia: incluso con buen sonido, el reconocimiento de voz ronda el 85-90 % de palabras acertadas, y cae rápido con acentos, gente hablando a la vez, jerga y nombres propios. Lo que recibes suele ser un muro de texto sin puntuación, sin párrafos, con los hablantes mezclados y un goteo constante de «eh», «este», «o sea», «¿sabes?»: algo que hay que arreglar, no leer.
Ryna AI está pensado justo para ese segundo paso. Pegas la transcripción en bruto; Ryna elimina muletillas y repeticiones innecesarias, añade puntuación y párrafos, corrige por contexto las palabras mal oídas, etiqueta a los hablantes (Hablante A/B, por su nombre o como un formato de preguntas y respuestas limpio para entrevistas) y, si se lo pides, saca del mismo texto un resumen, una tabla de decisiones y tareas o frases citables. Como un asistente de verdad, primero pregunta por el contexto: cuántos hablantes hay, de qué tema se habla y qué nombres y términos deben escribirse bien. Tú dices qué nivel de limpieza quieres —literal, literal inteligente o lectura fluida— y da el formato en consecuencia.
La salida siempre es un borrador. Ryna no puede oír el audio, solo ve el texto; adivina una palabra confusa por lo que la rodea y a veces se equivoca, así que cotejar nombres, cifras y frases críticas con la grabación original te toca a ti. Ryna no hace el paso de audio a texto (para eso usa Whisper, Otter.ai o el dictado de Word/Google) ni genera imágenes. El plan Free te da decenas de mensajes al día para el texto que pegues; Plus (399,99 TL/mes) te permite subir transcripciones largas en .txt/.docx/PDF para analizarlas, leer la foto de una nota manuscrita y activar el pensamiento profundo para limpiar grabaciones enredadas con varios hablantes.
Why use Ryna AI for this
Elimina muletillas y repeticiones («eh», «este», «o sea», «¿sabes?»): convierte un volcado en bruto en una lectura fluida sin cambiar el significado.
Corrige los errores del reconocimiento de voz por contexto: términos mal oídos, palabras pegadas, puntuación y párrafos que faltan; el muro de texto se convierte en un documento que respira.
Etiquetado de hablantes y opciones de formato: Hablante A/B, nombres reales o un diseño de preguntas y respuestas para entrevistas; elige entre literal / literal inteligente / lectura fluida.
Mantiene o simplifica las marcas de tiempo: agrupa los sellos [00:03:14] de cada frase en encabezados de sección por tema ([00:00] Introducción, [12:30] Presupuesto).
Varias salidas a partir de una transcripción: transcripción limpia + resumen en 5 puntos + tabla de decisión/responsable/fecha límite + frases citables, todo en un mismo chat.
Admite un glosario de términos y nombres: dale una lista del tipo «escribe estas marcas y nombres así» y corrige los nombres propios que el reconocimiento de voz destroza una y otra vez, de forma coherente en todo el texto.
Example prompts
Click any prompt to load it into the box above and run it right here. Each prompt is tuned for a different scenario — try them all to see how Ryna AI adapts.
How it works — step by step
- 1
Primero convierte el audio en texto y luego llévalo a chat.rynaai.com
Ryna no procesa archivos de audio, así que haz el paso de audio a texto con Whisper, Otter.ai o el dictado de Word/Google y guarda el resultado como .txt/.docx. Luego abre un chat nuevo en chat.rynaai.com y pega el texto en bruto.
- 2
Da contexto y una lista de nombres
Di cuántos hablantes hay, el tema, el idioma y una lista de nombres y términos que deben escribirse bien. Por ejemplo: «Es una reunión de producto de 3 personas; nombres: Ayşegül, Kerem, Ryna AI, KOSGEB.»
- 3
Elige el tipo de salida y el formato
Deja claro qué quieres: lectura fluida, transcripción palabra por palabra, un formato de preguntas y respuestas para una entrevista o un resumen. Di también si los hablantes deben ir con su nombre (Ayşegül) o con una letra (Hablante A).
Example: input → output
You ask
Esto es salida de Whisper, dos personas: entrevistador y candidato. Quita las muletillas, pon la puntuación, etiqueta a los hablantes, no cambies el significado. Escribe bien este nombre: Ryna AI. Texto: eh hola bienvenido eh podrías contarnos un poco sobre ti claro sí o sea eh llevo eh tres años en rina ai en la parte de producto sabes antes de eso fui eh pi eme digo product manager en una startup como dos años
Ryna AI returns
Lectura limpia (preguntas y respuestas), muletillas fuera, significado intacto: **Entrevistador:** Hola, bienvenido. ¿Podrías contarnos un poco sobre ti? **Candidato:** Claro. Llevo tres años en Ryna AI en la parte de producto; antes de eso fui product manager (PM) en una startup durante unos dos años. — Nota: correcciones deducidas del contexto: «rina ai» → «Ryna AI», «pi eme» → «PM (product manager)». Son las hipótesis más probables; contrástalas con la grabación original. Pega el resto y sigo con el mismo formato.
Pro tips
- Guarda la transcripción en bruto original y ponla al lado de la salida de Ryna. Como Ryna no puede oír el audio, adivina por contexto las palabras poco claras y a veces se equivoca; para cifras, fechas y nombres propios esa comparación es imprescindible.
- En grabaciones con varios hablantes que se solapan, activa la separación de hablantes (diarización) de Whisper ya en la fase de transcripción. Si el texto no trae pistas de quién habla, el etiquetado de Ryna es una suposición y no será perfecto en los relevos.
- Pon tu glosario de términos y nombres al principio del prompt: enumera las marcas, personas y términos técnicos que el reconocimiento de voz destroza, en plan «escribe estos así»; Ryna los aplica de forma coherente a todo el texto en una sola pasada.
- Añade explícitamente «no cambies el significado, solo límpialo». Si no, Ryna a veces «mejora» frases hasta convertirlas en algo que quien hablaba nunca dijo; si en la transcripción importa la fidelidad, esa instrucción es clave.
- Divide una transcripción larga en bloques de 15-20 minutos. El contexto se sostiene mejor y, si un bloque sale con un error, no tienes que reprocesarlo todo; cierra cada bloque con «continúa desde el último hablante» para mantener la continuidad.
- Con contenido sensible (sesiones de terapia, declaraciones legales, entrevistas de RR. HH.), anonimiza nombres y organizaciones antes de pegar. Usa Ryna como apoyo de formato y resumen, no como archivo permanente.
Common mistakes to avoid
- ✕Pegar la transcripción en bruto sin contexto y decir solo «arréglalo»: sin el número de hablantes, el tema y la lista de nombres, Ryna no puede etiquetar bien y se le escapan los nombres propios.
- ✕Publicar la salida sin cotejarla con la grabación original, sobre todo cifras, fechas, nombres y citas; como Ryna no puede oír el audio, hay errores que pasan desapercibidos.
- ✕Decir «lo quiero literal» y luego sorprenderse de que hayan desaparecido las muletillas y las repeticiones: no haber fijado antes el nivel de limpieza (palabra por palabra / fluido / resumen).
- ✕Intentar pegar de una vez una transcripción de 60 minutos y que se corte a mitad: divide el texto largo en bloques o súbelo como archivo con Plus.
- ✕Esperar que Ryna transcriba el audio: Ryna no procesa archivos de audio; el paso de audio a texto ocurre en herramientas como Whisper u Otter.ai, y Ryna se encarga de todo lo que viene después.
Who this is for
Responsables que levantan actas, periodistas que hacen entrevistas, equipos de pódcast y estudiantes que ordenan transcripciones de clases grabadas.
FAQ
¿Ryna puede transcribir un archivo de audio directamente?
No. Ryna trabaja con texto; haz el paso de audio a texto con Whisper, Otter.ai o el dictado de Word/Google, y luego lleva el texto a Ryna. Ryna limpia ese texto en bruto, etiqueta a los hablantes, lo formatea y lo resume si quieres.
¿Ryna puede recuperar bien las palabras poco claras o distorsionadas?
Ryna no oye el audio, solo ve el texto; adivina una palabra dudosa por el contexto y a veces se equivoca. En transcripciones jurídicas, médicas u oficiales, trata la salida como un borrador, no como un documento terminado: verifica siempre nombres, cifras y frases críticas contra la grabación original, y recurre a un servicio de transcripción certificado o profesional donde sea obligatorio.
¿A cuántos hablantes puede distinguir?
Si el texto trae pistas de hablante (salida de diarización de Whisper, etiquetas tipo «Hablante 1:», etc.), los etiqueta todos de forma coherente. Sin pistas, adivina por las transiciones entre frases y no será perfecto cuando la gente habla encima — lo más fiable es activar la separación de hablantes ya en la fase de transcripción.
¿Cómo le paso una transcripción larga de una reunión?
Pega directamente una transcripción de 5 a 15 minutos. A partir de 30 minutos, pártela en bloques de 15-20 minutos o usa Plus (399,99 TL/mes) para subirla en .txt/.docx/PDF; Plus también desbloquea el análisis de archivos, el pensamiento profundo y la investigación web.
¿Se le dan bien las transcripciones en español?
Sí, el español es su idioma principal; coloca con naturalidad la puntuación, las tildes y el orden de palabras del español y no se lee como una traducción del inglés. Aun así, apoyarlo con una lista de términos para las uniones y separaciones mal cortadas y los nombres propios que el reconocimiento de voz suele fallar en español mejora el resultado de forma notable.
Related use cases
Free — dozens of daily messages
No credit card. Plus at 399.99 TRY/mo unlocks image analysis, file analysis (PDF/Word/Excel), deep thinking, web research, and assistants.