Transcripción privada de entrevista: confidencialidad de fuentes, IA en dispositivo
Los periodistas protegen fuentes. Los abogados protegen comunicaciones de clientes. Los investigadores protegen identidades. Enviar audio a servicios cloud pone todo eso en riesgo. LocalRAG! v3.0 transcribe entrevistas totalmente en iPhone o Android — el audio nunca sale.
El problema
Servicios cloud (Otter, Rev, Fireflies) requieren subir el audio. Para periodismo de investigación, la fuente puede estar en riesgo. Para entrevistas legales, el secreto profesional puede afectarse. Para investigación bajo IRB, subir viola consentimientos. La única solución real: nunca subir.
Cómo LocalRAG! lo resuelve
LocalRAG! transcribe audio de entrevista (MP3, M4A, WAV, AAC, FLAC) totalmente en dispositivo con WhisperKit. Una pasada LLM produce transcripciones limpias, citables. La transcripción se indexa localmente; pide a la IA buscar citas, resumir o comparar.
Graba la entrevista
Usa cualquier app. Notas de voz iOS exporta M4A directamente.
Transcripción en dispositivo
WhisperKit corre localmente. El archivo de audio queda en el sandbox de la app. Sin llamadas de red.
Busca y cita
«¿Qué dijo la fuente sobre el plazo?» — LocalRAG! devuelve el extracto con marca de tiempo. Copia tal cual para citar.
Ventajas
Protección de fuentes
Primera regla del periodismo de investigación. El audio nunca sale del dispositivo.
Comunicaciones privilegiadas
Las entrevistas abogado-cliente mantienen el privilegio. Sin procesamiento de terceros.
Investigación compatible con IRB
Para investigación con sujetos humanos, la transcripción en dispositivo cumple consentimientos más estrictos.
Transcripciones limpias y citables
La salida cruda de Whisper tiene muletillas; la pasada LLM produce transcripciones legibles.
Ejemplos de preguntas
«Encuentra el momento en que la fuente confirmó la existencia del documento»
La IA escanea y devuelve la cita exacta con marca de tiempo.
«¿Qué dijo el testigo sobre la reunión del 14 de marzo?»
Busca referencias al 14 de marzo y devuelve textualmente.
«Resume lo que la persona dijo sobre cultura empresarial»
Resumen limpio con citas a intercambios específicos.
«Compara lo que la Entrevista A y B dijeron sobre liderazgo»
Con ambas en una Colección, la IA cruza-referencia y presenta diferencias lado a lado.
Verdict
Cuando importa la confidencialidad de fuentes, en dispositivo es la única respuesta aceptable. LocalRAG! v3.0 lleva la calidad WhisperKit a workflows que exigen privacidad absoluta.
FAQ
¿La transcripción en dispositivo es tan precisa como la nube?
WhisperKit base ~85% en inglés claro. Servicios cloud con modelos más grandes alcanzan 90-95% pero a costa de la privacidad. v3.1 introducirá Whisper small/medium opcional.
¿Puedo producir transcripciones literales para procedimientos legales?
La pasada LLM pule el texto intencionalmente. Para procedimientos que requieran literalidad, desactiva la limpieza o usa la salida cruda.
¿Cómo manejo entrevistas con múltiples hablantes?
Actualmente LocalRAG! transcribe todos como un flujo. La diarización está en la hoja de ruta v4.0.
Probar LocalRAG! gratis
Plan gratuito con 5 preguntas al día. Sin cuenta.