Nella battaglia tra Whisper e Google Speech-to-Text, ciò che conta è chi riesce a capire correttamente (anche quando il microfono capta il frullatore del tuo vicino).
Whisper, il modello open source di OpenAI, offre un riconoscimento vocale altamente accurato utilizzando diversi modelli addestrati su diverse lingue. È flessibile, supporta la messa a punto e vanta prestazioni impressionanti in ambienti rumorosi.
Google Speech-to-Text, parte della suite Google Cloud Speech, è un potente strumento di trascrizione basato sull'IA collaudato nel tempo. Con la trascrizione in tempo reale, la facile integrazione e il solido supporto per le API di sintesi vocale, è progettato per gestire più parlanti, accenti e molto rumore di fondo.
Considera questo blog come il tuo anello decodificatore per due potenti sistemi ASR (riconoscimento vocale automatico), perché scegliere il servizio di trascrizione giusto non dovrebbe richiedere un intervento divino (o un dottorato in linguistica).
Cos'è Whisper?
Whisper è un modello open source sviluppato da OpenAI per il riconoscimento vocale automatico (ASR).

È progettato per trascrivere file audio in diverse lingue con una precisione impressionante, anche in condizioni non ideali (come registrazioni caotiche in un bar).
Con i suoi modelli multipli addestrati su diversi set di dati linguistici, Whisper offre funzionalità di sintesi vocale altamente flessibili in vari casi d'uso, dai podcast agli strumenti per sviluppatori.
👀Curiosità: Whisper di OpenAI è stato addestrato su un enorme set di dati di 680.000 ore di dati multilingue e multitasking supervisionati raccolti dal web.
Le migliori funzionalità/funzioni di Whisper
Allora, perché Whisper IA si distingue? Ecco alcune delle funzionalità/funzioni che rendono Whisper la scelta migliore per i team che cercano alta precisione, adattabilità e prestazioni affidabili.
🙋♀️ Trascrizione multilingue
Whisper supporta più lingue fin da subito, rendendolo perfetto per app globali, podcast e progetti multimediali. Che il tuo audio sia in inglese, spagnolo o swahili, Whisper offre prestazioni di trascrizione costanti.
Puoi scegliere di ricevere il testo trascritto nella lingua originale del discorso o come traduzione in inglese.
🔊 Gestione efficace dei rumori di fondo
A differenza della maggior parte degli strumenti di trascrizione che non riescono a distinguere i rumori di fondo, Whisper IA rimane accurato anche in presenza di chiacchiere, abbaiare o persino rumori forti, contribuendo a mantenere un basso tasso di errore.
✅ Flessibilità open source e messa a punto
Gli sviluppatori amano Whisper perché è open source, consentendo di ispezionare il codice, apportare modifiche e creare soluzioni personalizzate.
Con una messa a punto accurata, puoi personalizzarlo per app, note vocali o elaborazione audio in blocco.
📝 Documentazione chiara e API incentrata sugli sviluppatori
L'API Whisper è dotata di una documentazione chiara, che ne semplifica l'integrazione nei flussi di lavoro esistenti. Inoltre, grazie all'assistenza attiva della community OpenAI, iniziare è un gioco da ragazzi: non sono necessari forum criptici o tutorial obsoleti.
Prezzi di Whisper
- 0,006 $ al minuto di audio, fatturato al secondo (ovvero 0,0001 $ al secondo)
📖 Leggi anche: Come condividere le note: modi semplici ed efficaci
Cos'è Google Speech-to-Text?
Google Speech-to-Text è uno strumento di riconoscimento vocale basato su cloud che converte l'audio in testo utilizzando i modelli avanzati di IA di Google Cloud. Offre elevata precisione, elaborazione veloce e prestazioni scalabili per attività come app vocali o trascrizione di chiamate Zoom.

Con la trascrizione in tempo reale, un solido supporto linguistico e una perfetta integrazione, è la soluzione ideale sia per le startup che per i servizi di trascrizione di livello aziendale.
Le migliori funzionalità/funzioni di Google Speech-to-Text
Ciò che distingue Google Speech-to-Text è la sua idoneità per le aziende. È pensato su misura per sviluppatori e titolari di prodotti che necessitano di trascrizioni affidabili, prestazioni reattive e supporto senza sforzo per più lingue e parlanti.
Di seguito sono riportate alcune funzionalità/funzioni che rendono questa API di sintesi vocale così ampiamente utilizzata.
⏲ Opzioni di elaborazione in tempo reale e in batch
Google Speech-to-Text supporta sia la trascrizione in tempo reale che l'elaborazione in batch. È in grado di trascrivere interviste dal vivo o elaborare file audio di grandi dimensioni, rendendolo ideale per gli autori di contenuti, i call center e chiunque gestisca un numero elevato di registrazioni.
🔊 Diarizzazione dei parlanti e riconoscimento multilingue
Google Speech-to-Text è in grado di distinguere e taggare diversi parlanti in un file audio, semplificando la trascrizione dei dialoghi.
Offre anche il riconoscimento multilingue, perfetto per team e aziende che lavorano con più lingue nella stessa registrazione (un saluto a tutti i sopravvissuti alla fatica da Zoom in tutto il mondo).
💪 Potente cancellazione del rumore e alta precisione
Grazie ai modelli di deep learning di Google Cloud, Google Speech-to-Text offre un'elevata precisione anche in presenza di rumori di fondo.
Dai caffè affollati alle sale riunioni con eco, il suo riconoscimento vocale rimane nitido, contribuendo a ridurre il tasso di errore delle parole (WER) e mantenendo le trascrizioni utilizzabili senza doverle riscrivere completamente.
🛠 Facile integrazione con gli strumenti esistenti
Google rende semplicissimo integrare la sua API nella tua app, piattaforma o strumento basato sulla voce. Con un ampio supporto linguistico, una documentazione completa e connessioni native ad altri prodotti Google Cloud, si adatta perfettamente alla maggior parte dei flussi di lavoro esistenti senza sprecare il tempo o la sanità mentale del tuo team.
Prezzi di Google Speech-to-Text
- API Speech-to-Text V1: 0,024 $ al minuto
- API Speech-to-Text V2: 0,016 $ al minuto
Whisper vs. Google Speech-to-Text: confronto delle funzionalità/funzioni
Prima di approfondire l'analisi delle funzionalità, ecco un rapido confronto tra Whisper e Google Speech-to-Text per aiutarti a decidere quale strumento si adatta meglio alle tue esigenze di trascrizione.
Funzionalità/funzione | Whisper | Google Speech-to-text |
Trascrizione in tempo reale | ✅ | ✅ |
Funzionalità offline | ✅ | ❌ |
Servizio basato su cloud | ❌ | ✅ |
Gestione dei rumori di fondo | ✅ | ✅ |
Diarizzazione dei parlanti | ❌ | ✅ |
Messa a punto | ✅ | ❌ |
Ottimizzato per le aziende | ❌ | ✅ |
Modello open source | ✅ | ❌ |
Trascrizione multilingue | ✅ | ✅ |
Funzionalità/funzione n. 1: assistente IA nativo
Sebbene Whisper IA colpisca per il fascino open source e la flessibilità, non include un assistente IA integrato. Se desideri riepiloghi/riassunti basati sull'IA, suggerimenti intelligenti per le note o prompt interattivi, dovrai ottimizzarli o aggiungerli tu stesso.
Al contrario, Google Speech-to-Text è supportato dallo stack IA completo di Google Cloud, che offre funzionalità native pronte all'uso senza alcuna configurazione manuale.
È come confrontare un kit per preparare un hamburger personalizzato con un doppio cheeseburger già pronto: entrambi sono deliziosi, ma uno è decisamente più veloce.
✨ Ideale per:
- Whisper: sviluppatori e team che creano flussi di lavoro IA personalizzati da zero
- Google Speech-to-Text: utenti che desiderano una trascrizione intelligente e potenziata dall'IA come servizio pronto all'uso senza lavoro richiesto
🏆 Vincitore: Google Speech-to-Text. Con funzionalità IA integrate, funzionalità di assistente nativo e configurazione zero, è l'opzione più veloce e intelligente pronta all'uso.
💡 Suggerimento: Riepiloga/riassumi istantaneamente lunghe trascrizioni con i riassuntori di trascrizioni IA, perfetti per saltare le parti superflue.
Funzionalità/funzione n. 2: Gestione del rumore e accuratezza
Sia Whisper che Google Speech-to-Text gestiscono in modo eccellente i rumori di fondo.
Whisper è stato addestrato su file audio reali e rumorosi, quindi è progettato per funzionare anche quando qualcuno sta preparando un frullato a mezzo metro dal microfono. Google, invece, sfrutta l'avanzata tecnologia di cancellazione del rumore e l'apprendimento automatico di Google Cloud.
In termini pratici, entrambi offrono un'elevata precisione e un WER (tasso di errore sulle parole) inferiore in ambienti rumorosi. Lancia una moneta o, meglio ancora, fai una prova tu stesso.
✨ Ideale per:
- Whisper: sviluppatori che affrontano ambienti audio reali e imprevedibili
- Google Speech-to-Text: aziende che necessitano di trascrizioni coerenti e altamente accurate in chiamate o riunioni rumorose
🏆 Vincitore: pareggio. Entrambi gli strumenti offrono precisione e resistenza al rumore di alto livello, rendendo il confronto troppo serrato per poter decretare un vincitore senza test reali.
Funzionalità/funzione n. 3: Personalizzazione e controllo
Se ti piace modificare il codice, giocare con più modelli e regolare le impostazioni per adattarle a casi d'uso specifici, Whisper offre il tipo di libertà che l'ASR di Google non offre.
Essendo un modello open source, Whisper consente una messa a punto accurata, permettendoti di ottimizzare il servizio per dialetti specifici, settori industriali o quell'ospite del podcast che insiste nel borbottare.
Google Speech-to-Text, al confronto, è più un servizio di trascrizione plug-and-play, ottimo per la sua semplicità, ma non altrettanto per chi ama avere il controllo.
✨ Ideale per:
- Whisper: Tinkerers, team di prodotto e ricercatori che desiderano un controllo approfondito e una messa a punto accurata
- Google Speech-to-Text: Teams che preferiscono la praticità alla personalizzazione
🏆 Vincitore: Whisper. Con accesso open source, funzionalità di messa a punto e controllo completo del modello, è il toolkit dei sogni per gli sviluppatori pratici.
Funzionalità/funzione n. 4: Facilità di integrazione
Hai bisogno di un'API di sintesi vocale che si adatti al tuo stack tecnologico senza problemi? Google ha la soluzione che fa per te. Dall'implementazione senza interruzioni tramite Google Cloud alla sincronizzazione con altri servizi come Gmail, Meet o Documenti, è progettata per le aziende che desiderano ridurre al minimo il lavoro richiesto agli sviluppatori.
Sebbene flessibile, Whisper richiede una configurazione e un'integrazione manuali, quindi potrebbe richiedere più lavoro per iniziare, a meno che non si abbia familiarità con la scrittura di script e i flussi di lavoro.
✨ Ideale per:
- Whisper: utenti avanzati che non hanno problemi a rimboccarsi le maniche
- Google Speech-to-Text: startup, aziende e chiunque abbia bisogno di velocità nella configurazione
🏆 Vincitore: Google Speech-to-Text. API perfettamente integrate, supporto cloud nativo e compatibilità immediata lo rendono semplicissimo da integrare in qualsiasi stack tecnologico.
Funzionalità/funzione n. 5: Assistenza multilingue
Entrambi gli strumenti supportano più lingue, ma Whisper è leggermente in vantaggio grazie alla migliore trascrizione multilingue fin dall'inizio. Addestrato su un dataset enorme e diversificato, gestisce dialetti rari e cambi di codice come un campione.
Google supporta anche più lingue, ma la qualità della trascrizione può variare a seconda della combinazione linguistica e dei modelli di discorso. Se il tuo audio passa spesso da una lingua all'altra o contiene accenti misti, scegli Whisper.
✨ Ideale per:
- Whisper: Team che lavorano con audio diversificato, multilingue o ricco di dialetti
- Google Speech-to-Text: Utenti generici che lavorano con le combinazioni linguistiche più diffuse
🏆 Vincitore: Whisper. Con una copertura linguistica più ampia e un migliore riconoscimento dei dialetti, è la soluzione ideale per una trascrizione davvero globale.
Funzionalità/funzione n. 6: Prestazioni e funzionalità in tempo reale
Se cerchi una trascrizione in tempo reale e velocissima, Google Speech-to-Text è la soluzione ideale. È ottimizzato per carichi di lavoro a bassa latenza e offre prestazioni di livello aziendale scalabili su tutti i dispositivi.
Whisper supporta casi d'uso in tempo quasi reale tramite l'API Whisper, ma non è così fluido o ottimizzato fin da subito, specialmente se utilizzato su hardware di fascia bassa.
✨ Ideale per:
- Whisper: elaborazione locale e ambienti controllati
- Google Speech-to-Text: aziende che necessitano di velocità, scalabilità e risultati rapidi e in tempo reale
🏆 Vincitore: Google Speech-to-Text. Trascrizione in tempo reale ultraveloce e affidabilità di livello aziendale garantiscono prestazioni superiori.
Funzionalità/funzione n. 7: Sicurezza dei dati e accesso al cloud
L'infrastruttura cloud di Google offre una protezione dei dati conforme agli standard del settore, ideale per gli ambienti regolamentati. Whisper, al contrario, elabora i file audio localmente, a meno che non si crei autonomamente un flusso di lavoro cloud sicuro.
Quindi, se la sicurezza dei dati è una priorità assoluta e non stai partendo da zero, Google Cloud vince la sfida della conformità.
✨ Ideale per:
- Whisper: Teams che necessitano di elaborazione solo locale o trasparenza open source
- Google Speech-to-Text: aziende con rigorosi requisiti di conformità e infrastruttura cloud
🏆 Vincitore: Google Speech-to-Text. Con standard di sicurezza e conformità cloud di livello aziendale, è la soluzione più sicura per gli ambienti regolamentati.
Funzionalità/funzione n. 8: Flessibilità operativa e dei costi
Whisper è gratis (si paga solo se si utilizza l'API ospitata da OpenAI) ed essendo open source, è ottimo per gli sviluppatori attenti al budget o per i team che eseguono trascrizioni su larga scala.
Google Speech-to-Text, sebbene affidabile, funziona con un modello a consumo. Se devi trascrivere ore di audio, preparati a costi elevati.
✨ Ideale per:
- Whisper: sviluppatori attenti al budget, ricercatori e startup in cerca di espansione
- Google Speech-to-Text: aziende che danno valore alla praticità e sono disposte a pagare per averla
🏆 Vincitore: Whisper. Gratis, open source ed economico su larga scala, è perfetto per i team che desiderano massimizzare il valore senza spendere una fortuna.
💡 Suggerimento: Confronta i migliori software di sintesi vocale per trovare quello più adatto alle tue esigenze.
Whisper vs. Google Speech-to-Text: il verdetto
Ecco un breve riepilogo/riassunto di tutto ciò che abbiamo trattato in questo confronto tra Google Speech-to-Text e Whisper IA:
Funzionalità/funzione | Whisper IA | Google Speech-to-Text |
Gestione del rumore e precisione | Addestrato su audio reale rumoroso; efficace con accenti e rumori di fondo | Cancellazione avanzata del rumore tramite Google Cloud; accuratezza altrettanto elevata |
Personalizzazione e controllo | Open source; ottimizzazione per dialetti, settori o parlanti specifici | Personalizzazione limitata; servizio plug-and-play |
Facilità di integrazione | Configurazione manuale; richiede più lavoro da parte degli sviluppatori | API perfettamente integrata, nativa per il cloud, integrabile con i servizi Google |
Assistenza multilingue | Eccellente per dialetti diversi e cambio di codice. Supporta oltre 90 lingue per la trascrizione, oltre alla traduzione in inglese | Supporta oltre 125 lingue/dialetti, ma la qualità può variare; potenti modelli multilingue come USM |
Assistente IA nativo | Nessun assistente IA integrato; richiede una configurazione personalizzata per riepiloghi/riassunti, note o prompt | Funzionalità IA integrate tramite lo stack IA di Google Cloud; pronto all'uso |
Prestazioni | Quasi in tempo reale; dipende dall'hardware e dalla configurazione | Ottimizzato per una bassa latenza, trascrizione in tempo reale di livello aziendale |
Sicurezza dei dati e accesso al cloud | È possibile l'elaborazione locale; la configurazione della sicurezza dipende dall'utente | Sicurezza e conformità cloud a livello aziendale |
Flessibilità in termini di costi e operatività | Gratis (self-hosted) o a basso costo tramite API; ottimo per la scalabilità | Paghi in base al consumo; può diventare costoso con volumi elevati |
Whisper è la scelta migliore se dai valore al controllo e all'efficienza dei costi e desideri trascrivere grandi volumi di file audio localmente in diverse lingue utilizzando un modello open source che puoi adattare alle tue esigenze.
Google Speech-to-Text è l'ideale se hai bisogno di un riconoscimento vocale veloce, scalabile e pronto per l'uso aziendale che offra affidabilità e assistenza di livello enterprise e si integri perfettamente nei flussi di lavoro esistenti, senza necessità di modifiche.
👀Curiosità: è possibile eseguire Whisper in modalità tempo reale su dispositivi integrati come il Raspberry Pi, rendendo accessibile il riconoscimento vocale avanzato su hardware a basso consumo energetico.
Whisper vs. Google Speech-to-Text su Reddit
Reddit è una miniera d'oro quando si tratta di opinioni reali sugli strumenti di trascrizione, e la battaglia tra Whisper e Google Speech-to-Text non fa eccezione.
Cominciamo con Whisper. Creato da OpenAI, è open source e molto amato dagli sviluppatori e dagli autori indipendenti. Spesso gli utenti ne lodano la capacità di gestire audio di scarsa qualità, come rumori di fondo, accenti e registrazioni di bassa qualità.
🗣 Un utente di Reddit ha detto:
Io uso WhisperAI – Speech-to-text basato su IA, che utilizza un modello di IA per trascrivere il tuo discorso e non commette quasi mai errori. Dispone anche di modalità che puoi applicare al tuo discorso, consentendogli di trasformare il testo in qualsiasi cosa tu chieda all'IA di fare.
Io uso WhisperAI – IA Speech-to-text, che utilizza un modello di IA per trascrivere il tuo discorso e non commette quasi mai errori. Dispone anche di modalità che puoi applicare al tuo discorso, consentendogli di trasformare il testo in qualsiasi cosa tu chieda all'IA di fare.
Ma non è tutto rose e fiori. Whisper, specialmente i modelli più grandi, può essere un divoratore di risorse. Può essere fastidioso se non si dispone di una GPU decente o non si vuole aspettare.
🚩 Un commento molto apprezzato riassume il tutto:
OA Whispers è disponibile da oltre 2 anni, c'è qualcosa di meglio? Le mie principali lamentele su Whisper sono: 1. Le dimensioni del modello accurato sono troppo grandi 2. Non supporta più lingue 3. Non è in tempo reale.
OA Whispers è disponibile da oltre 2 anni, c'è qualcosa di meglio? Le mie principali lamentele su Whisper sono: 1. Le dimensioni del modello accurato sono troppo grandi 2. Non supporta più lingue 3. Non è in tempo reale.
Ora passa a Google Speech-to-Text. Questo è il tipo di servizio "predefinito" per molte persone che lavorano su app aziendali o su qualsiasi cosa che richieda scalabilità. È veloce, stabile e gestisce tantissime lingue. Inoltre, è tutto basato su cloud: basta inviare l'audio e ottenere la trascrizione. Ma presenta un paio di avvertenze.
🚩 Come ha affermato un utente di Reddit:
Ho anche notato che sta peggiorando sempre di più. Nell'era attuale dell'avanzamento dell'IA, questo è davvero imperdonabile. È quasi come se Google ci stesse punendo per qualcosa. Lo uso principalmente per inviare messaggi, dato che ho le dita goffe, ma se torno indietro e provo a correggere gli errori, mi ci vuole tre volte più tempo.
Ho anche notato che sta peggiorando sempre di più. Nell'era attuale dell'avanzamento dell'IA, questo è davvero imperdonabile. È quasi come se Google ci stesse punendo per qualcosa. Lo uso principalmente per inviare messaggi, dato che ho le dita goffe, ma se torno indietro e provo a correggere gli errori, mi ci vuole tre volte più tempo.
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Scopri ClickUp: la migliore alternativa a Whisper e Google Speech-to-Text
Whisper e Google Speech-to-Text sono due forti contendenti nel settore del riconoscimento vocale. Ma cosa succede se desideri qualcosa di più della semplice trascrizione? Cosa succede se desideri trasformare l'audio trascritto in informazioni utili, note di riunioni o aggiornamenti di progetti, tutto in un unico posto?
È qui che entra in gioco ClickUp. È più di un servizio di trascrizione o di un'API di sintesi vocale. È un hub completo per la produttività con IA integrata, documentazione intelligente e automazioni che rendono strumenti come Whisper e Google Cloud Speech un po'... unidimensionali.
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Ciò significa che non dovrai più setacciare ore di file audio o preoccuparti di perdere qualcosa di importante durante una sessione di brainstorming. AI Notetaker funziona con strumenti come Zoom, Google Meet e Microsoft Teams, acquisendo i punti chiave e convertendoli in elenchi di attività eseguibili.
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ClickUp One Up #2: Documenti

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📖 Leggi anche: Strumenti di IA per prendere appunti
ClickUp in soccorso: il tuo superpotere di trascrizione ti aspetta
Whisper vs. Google Speech-to-Text è una sfida molto equilibrata. Entrambi gli strumenti offrono impressionanti capacità di riconoscimento vocale, gestiscono i rumori di fondo come dei professionisti e supportano un ampio intervallo di lingue.
Se cerchi controllo completo e personalizzazione, Whisper è quello che fa per te. Se desideri velocità e integrazione perfetta per la tua azienda, Google Speech-to-Text è la soluzione giusta.
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