Trascrizione Vocale AI

Laundry ERP AI può trascrivere audio parlato in testo e generare riassunti da quella trascrizione. Questa funzionalità supporta sia registrazioni di riunioni che dettatura in tempo reale, rendendo più facile acquisire note, decisioni e azioni senza digitazione manuale.

La trascrizione vocale converte audio parlato in una trascrizione scritta. Una volta disponibile una trascrizione, Laundry ERP AI può generare un riassunto che evidenzia informazioni chiave, come:

• Punti di discussione principali
• Decisioni prese
• Azioni da intraprendere
• Prossimi passi

La trascrizione e riassunto possono essere utilizzati per riunioni, chiamate, dettature rapide e note interne.

La trascrizione vocale funziona registrando temporaneamente l'audio durante la sessione, riproducendolo per la trascrizione e generando una trascrizione scritta e un riassunto. Una volta completato il processo di trascrizione, la registrazione audio viene automaticamente eliminata. L'audio registrato non viene memorizzato, non è riproducibile né accessibile dal database.

Trascrivere una Riunione

Per creare una trascrizione vocale, digitare / per aprire il powerbox. Selezionare Trascrizione Vocale dall'elenco a tendina. Questo crea un nuovo blocco di testo.

Cliccare sull'icona Note per aggiungere note e dettagli riguardanti la riunione. Qui è possibile aggiungere informazioni come ordine del giorno e partecipanti. Cliccare sull'icona Trascrizione per passare a una vista live della trascrizione in fase di creazione in tempo reale.

Quando la riunione è pronta per iniziare, cliccare sul pulsante Avvia Registrazione.

Quando la riunione è terminata, cliccare Interrompi Registrazione. L'audio registrato viene quindi elaborato per generare una trascrizione e un riassunto AI. Una volta completata l'elaborazione, la registrazione audio viene automaticamente eliminata, lasciando disponibili solo la trascrizione e il riassunto.

Il riassunto AI può essere modificato manualmente per fornire approfondimenti aggiuntivi, come identificare i partecipanti per nome o specificare punti chiave. Le note della riunione possono quindi essere convertite in un riepilogo email o condivise direttamente via email cliccando il pulsante Condividi via email.

Casi d'Uso per Lavanderie

Riunioni Produzione Settimanali

Scenario: Riunione operativa ogni lunedì per revisione settimana precedente e programmazione.

Setup:

1. Creare task "Riunione Produzione Data" in progetto "Gestione Produzione"
2. Nel campo Descrizione, inserire trascrizione vocale
3. Nelle Note pre-compilare:

   RIUNIONE PRODUZIONE - [Data]
   Partecipanti: Responsabile Produzione, Capo Turno, Quality Manager
   
   ORDINE DEL GIORNO:
   - Review metriche settimana precedente
   - Problemi e criticità emerse
   - Manutenzioni programmate
   - Obiettivi settimana corrente
   

Durante la Riunione:

• Avviare registrazione all'inizio
• Parlare normalmente, AI trascrive in tempo reale
• Fermare registrazione al termine

Dopo la Riunione:

• Riassunto AI evidenzia automaticamente:
  • Decisioni prese (es. "Programmare manutenzione straordinaria lavatrice 3 per venerdì")
  • Azioni assegnate (es. "Marco verificherà scorte detersivi entro mercoledì")
  • Problemi segnalati (es. "Ritardi consegna cliente Hotel Rossi per guasto asciugatrice")
• Modificare riassunto per chiarezza (aggiungere nomi completi, dettagli tecnici)
• Condividere via email a tutti i partecipanti

Vantaggi:

• Nessun verbalizzatore dedicato necessario
• Trascrizione completa per riferimento futuro
• Riassunto sintetico per comunicazione rapida
• Storico ricercabile di decisioni operative

Dettatura Rapida Note su Reclami

Scenario: Operatore riceve chiamata cliente con reclamo, detta nota vocalmente senza interrompere conversazione.

Setup:

1. Aprire ticket/reclamo cliente
2. Nel campo Note Interne, inserire trascrizione vocale
3. Avviare registrazione durante/subito dopo chiamata

Esempio Dettatura:

"Chiamata cliente Hotel Miramare, signora Rossi, ore 11:30. Segnala macchie persistenti su tovagliato bianco consegnato ieri. Lotto di riferimento TOV-2024-0234. Cliente molto insoddisfatta, richiede intervento immediato. Ho promesso ritiro e rilavorazione entro domani. Verificare se problema su tutta partita o solo alcuni pezzi. Informare responsabile qualità per indagine cause."

Riassunto AI Generato:

• Cliente: Hotel Miramare (Sig.ra Rossi)
• Problema: Macchie persistenti su tovagliato bianco
• Lotto: TOV-2024-0234
• Azione immediata: Ritiro e rilavorazione entro 24h
• Follow-up: Indagine qualità su cause

Vantaggi:

• Acquisizione rapida senza digitazione
• Nessun dettaglio perso o dimenticato
• Formato strutturato per analisi successive
• Tracciabilità lotto per quality control

Verbali Audit Qualità ISO

Scenario: Audit mensile qualità ISO 9001, necessario verbale formale.

Setup:

1. Creare documento in Knowledge "Audit Qualità Mese/Anno"
2. Inserire trascrizione vocale
3. Pre-compilare sezione iniziale con metadati (data, auditor, scope)

Durante l'Audit:

• Registrare tutta la sessione (ispezione + discussione findings)
• AI trascrive domande auditor e risposte team

Post-Audit:

• Riassunto AI estrae automaticamente:
  • Non conformità rilevate
  • Osservazioni
  • Azioni correttive proposte
• Operatore rivede e formatta per standard ISO
• Esporta come PDF per firma auditor

Vantaggi:

• Verbale completo e oggettivo
• Riduzione tempo redazione (da 2h a 30min)
• Trascrizione letterale per dispute/chiarimenti
• Compliance documentale garantita

Brainstorming Nuovi Servizi

Scenario: Riunione commerciale per ideazione nuovi servizi/prodotti.

Setup:

1. Articolo Knowledge "Brainstorming - Nuovi Servizi 2024"
2. Trascrizione vocale per catturare tutte le idee

Durante la Riunione:

• Registrazione continua mentre il team discute liberamente
• AI trascrive tutte le idee proposte, anche quelle apparentemente casuali

Post-Riunione:

• Riassunto AI organizza idee per tema:
  • Nuovi servizi (es. sanificazione certificata COVID, noleggio divise smart)
  • Miglioramenti processi (es. app mobile per ordini, tracking real-time)
  • Opportunità mercato (es. settore sanitario, co-working spaces)
• Team vota su idee da approfondire
• Crea task/progetti per concept più promettenti

Vantaggi:

• Creatività non limitata da necessità prendere appunti
• Nessuna idea persa (anche quelle "buttate là")
• Riassunto AI evidenzia pattern/temi emergenti
• Base documentale per successive valutazioni

Configurazione Browser e Permessi

Consentire Accesso Microfono

Google Chrome/Edge:

1. Cliccare icona lucchetto nella barra indirizzi
2. Trovare "Microfono" → Selezionare "Consenti"
3. Ricaricare pagina se necessario

Firefox:

1. Alla richiesta permesso, cliccare "Consenti"
2. Se bloccato, cliccare icona microfono barrato nella barra indirizzi
3. Rimuovere blocco e ricaricare

Safari (Mac):

1. Preferenze di Sistema → Sicurezza e Privacy → Privacy → Microfono
2. Spuntare Safari nell'elenco app autorizzate
3. Riavviare Safari

Problemi Comuni

Errore "Microfono non disponibile":

• Verificare microfono collegato e funzionante (testare con app sistema)
• Controllare permessi browser (vedi sopra)
• Provare browser diverso se problema persiste
• In ambienti aziendali: verificare policy IT non blocchino accesso microfono

Audio non trascrive correttamente:

• Parlare chiaramente a velocità normale
• Ridurre rumori di fondo (chiudere finestre, silenziare notifiche)
• Posizionare microfono a ~30cm dalla bocca
• Testare qualità audio microfono in app sistema prima della riunione

Trascrizione in lingua sbagliata:

• AI rileva automaticamente lingua da audio
• Se problemi, specificare lingua nel prompt/note iniziali: "LINGUA: Italiano"

Limitazioni e Best Practices

Limitazioni Tecniche

• Durata massima: Registrazioni oltre 2 ore potrebbero avere problemi elaborazione
• Connessione Internet: Richiesta stabile per tutta la durata (upload audio a provider AI)
• Audio eliminato: NON è possibile riscaricare/riascoltare audio dopo trascrizione
• Lingue: Supporto ottimale per italiano, inglese; altre lingue con accuratezza variabile
• Rumori di fondo: Riducono drasticamente accuratezza trascrizione

Best Practices

Prima della Riunione:

• Testare microfono e permessi browser
• Pre-compilare metadati (titolo riunione, partecipanti, odg)
• Informare partecipanti che sessione sarà registrata (privacy/consenso)

Durante la Registrazione:

• Parlare uno alla volta (AI fatica con voci sovrapposte)
• Dichiarare nome prima di parlare la prima volta ("Sono Marco, responsabile qualità...")
• Parlare verso microfono, pronuncia chiara
• Scandire nomi propri/tecnici lentamente (es. "lotto T-O-V-duemilaventiquattro-zeroduetrequattro")

Dopo la Trascrizione:

• Rivedere sempre riassunto AI prima condivisione (possibili errori)
• Correggere nomi/termini tecnici trascritti male
• Aggiungere contesto non evidente da audio (es. riferimenti a documenti mostrati)
• Formattare per leggibilità (elenchi puntati, sezioni)

Privacy e Compliance:

• Informare sempre i partecipanti della registrazione
• Non registrare informazioni personali sensibili senza consenso
• Verificare policy aziendale su registrazioni riunioni
• Considerare che audio passa temporaneamente per server provider AI (OpenAI/Google)

Costi

Ogni trascrizione vocale consuma token API del provider AI:

• Trascrizione: ~$0.006 per minuto audio (OpenAI Whisper)
• Riassunto: ~$0.01-0.02 per trascrizione (dipende da lunghezza)

Esempio: Riunione 60 minuti = ~$0.36 trascrizione + ~$0.02 riassunto = ~$0.38 totale

Integrazioni

Esportazione Trascrizioni

• Email: Pulsante "Condividi via email" invia riassunto + link trascrizione completa
• PDF: Esportare articolo Knowledge come PDF per archiviazione formale
• Task: Creare automaticamente task da azioni identificate nel riassunto

Workflow Automatici

Esempio: Trigger azione server dopo trascrizione completata

1. Estrae azioni da riassunto AI
2. Crea task in progetto con assegnatari
3. Invia notifica email a responsabili

# Pseudo-codice azione server
actions = ai_extract_actions(transcription_summary)
for action in actions:
    task = env['project.task'].create({
        'name': action.description,
        'user_id': action.assigned_to,
        'project_id': ref('laundry.project_production'),
        'date_deadline': action.deadline
    })