Notatki głosowe oparte o AI? Proste narzędzie, które nagrywa, rozumie i pomaga znaleźć to, co ważne
2 lip
Notatki, które same się zapisują. Czyli do czego można uzyć AI.
Wielu z nas zna ten scenariusz: rozmowa telefoniczna z klientem, szybkie ustalenia na spotkaniu lub własne przemyślenia, które trzeba szybko zanotować. Kartka, dyktafon, wiadomości głosowe – każdy ma swój sposób. Problem w tym, że kiedy później chcemy do tego wrócić, okazuje się, że łatwo się pogubić. Albo trzeba odsłuchiwać wszystko od nowa.
Dlatego stworzyłem proste narzędzie, które rozwiązuje ten problem. Wystarczy kliknąć „nagraj”, powiedzieć, co chcesz zapamiętać – a aplikacja nie tylko zapisze Twój głos, ale od razu go zrozumie, przekształci w tekst i pozwoli później szybko znaleźć konkretne treści.
To nie magia. To AI, które coraz częściej staje się częścią codziennego życia i pracy. W tym przypadku chodzi o:
- rozpoznawanie mowy,
- transkrypcję,
- wyszukiwanie semantyczne (czyli po znaczeniu, nie tylko po słowie).
Jak działa aplikacja do notatek głosowych?
Aplikacja oparta jest na trzech głównych komponentach:
- Nagrywanie dźwięku (np. z mikrofonu w przeglądarce lub telefonie).
- Transkrypcja mowy przy użyciu modelu Whisper od OpenAI (lub innego modelu ASR).
- Przeszukiwanie transkrypcji z wykorzystaniem wektorów (embeddings), co pozwala szukać nie tylko po słowie, ale po znaczeniu.
To oznacza, że jeśli zapisałeś coś w stylu:
"Spotkanie z Anną odnośnie nowego projektu marketingowego"
...to później możesz wyszukać:
"nowy klient marketing"
i aplikacja znajdzie właściwą notatkę, nawet jeśli te słowa nie występują w oryginalnej formie.
Dlaczego to działa? Krótko o technologii
Pod spodem działa kilka ważnych rozwiązań:
- Whisper to model, który rozpoznaje mowę i zamienia ją na tekst.
- Embeddings (np. z OpenAI, Cohere lub innych dostawców) pozwalają zakodować znaczenie każdego fragmentu tekstu.
- Następnie używamy porównania wektorów (np. przez FAISS lub inne biblioteki), by szybko dopasować zapytanie do notatki.
Nie musisz znać się na AI, żeby z tego korzystać. Ale jeśli chcesz, możesz też samodzielnie takie narzędzie zbudować, np. w Pythonie lub z pomocą narzędzi low-code.
Przykłady użycia
- W firmie księgowej: rejestracja ustaleń z klientem, szybki przegląd notatek przed kolejnym spotkaniem.
- Dla freelancerów: zapisywanie pomysłów w biegu, łatwe odnajdywanie inspiracji.
- W zespole sprzedażowym: dokumentowanie ustaleń z rozmów handlowych.
- Dla studentów: notatki z wykładów i seminarów.
A co z prywatnością?
To pytanie, które pojawia się zawsze. Słusznie. W moim rozwiązaniu nagrania i transkrypty mogą być przechowywane lokalnie (na Twoim komputerze) lub w chmurze – w zależności od konfiguracji.
Możesz również zintegrować narzędzie z Google Drive lub Notion, jeśli chcesz mieć wszystko w jednym miejscu. Najważniejsze: to Ty decydujesz, co się dzieje z Twoimi danymi.
Co dalej?
To dopiero początek. Głos to naturalna forma komunikacji, a AI pozwala wreszcie go zrozumieć. Kolejne kroki to:
- dodanie etykiet i kategoryzacji notatek,
- łączenie z kalendarzem,
- automatyczne przypomnienia,
- generowanie podsumowań spotkań.
Jeśli chcesz testować podobne rozwiązania w swojej firmie, napisz do mnie. Rozwijam własne narzędzia i chętnie pomogę dobrać technologię do Twoich potrzeb. ZAPRASZAM DO KONTAKTU
Zwiększ wydajność swojej firmy ze mną!
Odkryj oparte na doświadczeniu, innowacyjne rozwiązania. Zoptymalizuj swój biznes wdrażając agenta AI - nie czekaj...
Przeglądaj inne artykuły
1 sty
Mój plan na 2026: 5 obszarów AI które rozwijam w tym roku
Rok 2025 zamknąłem z solidną dawką wiedzy, trzech kursów AI, kilkoma projektami i blogiem który zaczyna przyciągać uwagę, wystąpieniem motywayjnym na spotkaniu Data Science. NIe zapominam o mnóstwie poznanych ludzi i spostrzeżeniach jakie z nimi miałem przykemość wymienić. Uczciwie? NIe do końca mi się jedank wszytsko podobało. Testowałem wszystko co wpadło mi w ręce - od n8n przez agentów AI po vibe coding. W 2026 chcę inaczej. Na pewno nie rozpraszać się na 20 rzeczy naraz, stawiam na 5 konkretnych obszarów które razem tworzą spójny system. Nie jestem guru AI - jestem przedsiębiorcą który widzi gdzie idzie rynek i chce tam być pierwszy.
26 gru
Data Scientist 2026: Dlaczego przyszłość należy do tych, którzy łączą AI z biznesem
Rok 2025 pokazał jak sztuczna inteligencja zmienia pracę z danymi. Rok 2026 pokaże, kto w tej transformacji przetrwa i kto zyska przewagę. Nie będą to ci z najdłuższym CV pełnym narzędzi i certyfikatów, ale ci którzy potrafią przekładać technologię na konkretne wyniki biznesowe. Oto praktyczny plan jak przygotować się na nadchodzący rok - bez modnych haseł i obietnic, tylko sprawdzone podejście i realne umiejętności które liczą się na rynku.
21 gru
2025: Rok w którym AI przestało być futurystyką. Co się naprawdę zmieniło w Data Science?
Sztuczna inteligencja nie zastępuje analityka danych — ale zmienia sposób, w jaki pracuje. Coraz rzadziej chodzi o pisanie kolejnych zapytań SQL, a coraz częściej o rozumienie kontekstu, znaczenia danych i zadawanie właściwych pytań. Modele językowe, embeddings i warstwa semantyczna przesuwają punkt ciężkości z techniki na interpretację. W tym artykule pokazuję, jak zmienia się codzienna praca analityka danych w erze AI — spokojnie, bez hype’u i bez straszenia automatyzacją.
14 gru
Analiza danych tekstowych bez pipeline’ów: BigQuery Autonomous Embeddings w praktyce
Analiza danych tekstowych od lat była jednym z trudniejszych obszarów pracy z danymi — wymagała dodatkowych pipeline’ów, zewnętrznych modeli i skomplikowanej architektury. Nowa funkcja BigQuery Autonomous Embeddings zmienia ten układ sił, wprowadzając warstwę semantyczną bezpośrednio do hurtowni danych. W tym artykule pokazuję, co to oznacza w praktyce i dla kogo takie podejście ma realny sens.