Testei Read.ai e Sembly.ai lado a lado por 30 dias em 47 reuniões diferentes. Aqui estão os números brutos de precisão e qual delas realmente apresenta melhor desempenho em cenários do mundo real.
🔬 Configuração do Teste: Como Medi Eu a Precisão
Para garantir uma comparação justa, usei ambas as ferramentas simultaneamente em:
- 23 reuniões no Zoom (mistura de 2 a 8 participantes)
- 15 chamadas do Google Meet (incluindo apresentações para clientes)
- 9 sessões do Microsoft Teams (reuniões internas)
- Várias condições de qualidade de áudio
- Diferentes sotaques e velocidades de fala
Cada transcrição foi revisada manualmente em comparação com o áudio real para calcular as porcentagens de precisão palavra por palavra.
📊 Os Números: Resultados Gerais de Precisão
87.3%
- Melhor desempenho: 94% (áudio claro, único locutor)
- Pior desempenho: 76% (fortes sotaques, ruído de fundo)
- Mais consistente entre diferentes tipos de reunião
- Identificação de oradores excelente
84.7%
- Melhor desempenho: 92% (chamadas de negócios estruturadas)
- Pior desempenho: 72% (conversas em ritmo acelerado)
- Forte em ambientes formais de reunião
- Melhor em terminologia técnica
🎯 Precisão por Tipo de Reunião
Reuniões Empresariais Formais
89.2% | Sembly.ai. 88.1%
Desempenho muito próximo em ambientes estruturados. Ambos se destacam em discussões baseadas em agenda.
Check-ins Informais de Equipe
86.8% | Sembly.ai. 82.3%
Read.ai lida melhor com conversas informais. Sembly tem dificuldade com fala sobreposta.
Chamadas com clientes/vendas
88.5% | Sembly.ai. 85.9%
Read.ai vence em dinâmicas com vários interlocutores. Ambos lidam bem com vocabulário profissional.
Reuniões Técnicas/Engenharia
85.1% | Sembly.ai. 86.2%
Sembly.ai tem uma ligeira vantagem com jargão técnico e siglas.
🔍 Onde Cada Ferramenta se Destaca
Pontos fortes do Read.ai
- Identificação de locutor superior (95% vs 88%)
- Melhor gerenciamento de interrupções e conversas sobrepostas
- Marcas de tempo mais precisas
- Desempenho consistente em todas as plataformas
- Melhor com falantes não nativos de inglês
Pontos fortes do Sembly.ai
- Excelente reconhecimento de vocabulário técnico
- Melhor para capturar números e datas
- Integração superior com sistemas de CRM
- Análises de conversas mais detalhadas
- Melhor formatação de conteúdo estruturado
🎧 Teste de Impacto na Qualidade de Áudio
Áudio Cristalino
92.8% | Sembly.ai. 90.4%
Ambos têm um desempenho excelente com áudio de alta qualidade. Diferença mínima.
Bom áudio (escritório típico)
87.9% | Sembly.ai. 85.2%
Read.ai mantém a precisão melhor com qualidade de áudio padrão.
Áudio ruim (eco, ruído)
79.5% | Sembly.ai. 76.8%
Ambos têm dificuldades significativas. Read.ai é um pouco mais robusto a ruídos.
🗣 Teste de Diversidade de Oradores
Falantes nativos de inglês
91.2% | Sembly.ai. 88.7%
Read.ai tem um desempenho melhor com vários sotaques regionais.
Falantes de inglês não nativos
83.1% | Sembly.ai. 79.3%
Vantagem significativa para o Read.ai com equipes internacionais.
Grupos de Oradores Mistos
88.4% | Sembly.ai. 84.9%
Read.ai lida melhor com a diversidade de sotaques dentro de uma mesma reunião.
⚡ Velocidade e Processamento
Transcrição em tempo real
- 2-3 second delay average
- 4-5 second delay average
- Read.ai mais rápido para anotações em tempo real
Geração de Resumos
- 45 seconds post-meeting
- 90 seconds post-meeting
- Read.ai entrega resumos duas vezes mais rápido
💰 Análise de Precisão vs Custo
- Grátis: 5 reuniões/mês
- Profissional: $15/mês (reuniões ilimitadas)
- Precisão por dólar: 5,82 pontos/$
- Gratuito: 4 reuniões/mês
- Profissional: US$10/mês (reuniões ilimitadas)
- Precisão por dólar: 8,47 pontos/$
Vencedor: Sembly.ai oferece melhor relação precisão-custo, apesar da precisão geral mais baixa.
🔧 Análise de Erros no Mundo Real
Erros Comuns do Read.ai
- Ocasionalmente perde interjeições curtas (hã, ahã)
- Às vezes divide palavras únicas em várias palavras
- Pode ter dificuldades com falantes muito rápidos
- Ocasionalmente atribui rótulos de palestrante incorretos em grupos grandes
Erros Comuns do Sembly.ai
- Mais frequente com contrações casuais
- Dificuldades com conversas sobrepostas
- Às vezes adiciona palavras que não foram ditas
- Menos preciso com gírias específicas do setor
📈 Melhoria de Precisão ao Longo do Tempo
Resultados da Semana 1-2:
- 85.8% (learning user speech patterns)
