Convertir texto sin procesar
en temas en los que puedes confiar.

Un enfoque diferente al análisis textual.

El análisis textual es el proceso de utilizar procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para convertir texto escrito, respuestas de encuestas, reseñas, transcripciones, documentos, en información: qué están diciendo las personas, cómo se sienten al respecto, y con qué frecuencia. Investigadores, especialistas en marketing y equipos de operaciones han utilizado herramientas gratuitas como Leximancer, TextStat, Voyant Tools y el lenguaje R durante años para encontrar temas y patrones de palabras en un cuerpo de texto.

Por qué las herramientas gratuitas de análisis textual se estancan en el primer conjunto de datos real

Esas herramientas son genuinamente útiles para un solo paso en un solo archivo. El problema comienza en el segundo conjunto de datos. Cada uno te pide algo diferente: exportar un CSV, aprender una sintaxis de consulta, instalar un paquete R o trabajar dentro de una herramienta de navegador que no fue construida para combinar fuentes. Ninguno de ellos conecta un lote de respuestas de encuesta a las grabaciones de llamadas, entrevistas o reseñas que hablan sobre lo mismo. El resultado se detiene en la frecuencia de palabras y los grupos de temas, sin sentimiento sobre cómo se dijo algo y sin un registro estructurado que tus otros sistemas puedan usar.

Leyendo el texto, no solo las palabras

Speak AI trata cada documento, transcripción y respuesta de la manera que lo haría un investigador principal, a velocidad de máquina. El texto se analiza en tu idioma, con 100+ idiomas soportados, y los temas, sentimiento y frecuencia de palabras clave se extraen en campos estructurados que tus sistemas pueden usar. Porque el mismo motor también lee audio y video, una respuesta de encuesta, una llamada de soporte y una entrevista grabada sobre el mismo tema llegan en un lugar en lugar de tres herramientas separadas.

Entonces comienzan las preguntas. Consulta toda tu biblioteca de textos con AI Chat, utilizando los mismos flujos de trabajo de prompts de alta calidad que los equipos alguna vez cosieron juntos en R o un notebook, ahora ejecutándose nativamente sobre tus documentos con ChatGPT, Claude y Gemini integrados.

Qué pregunta los equipos a sus datos de texto

• “¿Cuáles son los temas más comunes en las respuestas de encuesta de texto abierto de este trimestre?”
• “Which reviews mention pricing, and what exactly did customers say?”
• “Muéstrame todas las respuestas que mencionen un competidor por nombre.”
• “¿Qué respuestas suenan frustradas y cómo se compara eso con el trimestre pasado?”
• “Resume las quejas más comunes en todos los tickets de soporte este mes.”

De una carpeta de documentos a un libro temático que puedas analizar

El resultado es un libro de temas que se actualiza automáticamente en lugar de un informe puntual. Las quejas recurrentes se detectan automáticamente. La frecuencia de temas y el sentimiento se convierten en dashboards que puedes personalizar y etiquetar con tu marca, rastreado a lo largo del tiempo para que las respuestas de este trimestre se midan contra las del trimestre pasado, y se puedan consultar a través de Claude, ChatGPT y Cursor a través de la Servidor MCP. Una firma de inteligencia legal puso sus transcripciones de llamadas de transportistas y documentos de casos a través de este flujo de trabajo y procesó más de 5,100 horas y ahorró $700K, a una escala que las herramientas gratuitas nunca fueron construidas para manejar.

Y debido a que el texto rara vez existe solo, el mismo motor califica llamadas, reuniones y grabaciones con los mismos criterios, conectando su análisis de documentos a puntuación de llamadas y capacitación en todas y cada una de las conversaciones que tiene tu equipo.