Isso é só um wrapper em torno de um modelo de linguagem?

Um modelo faz a leitura, e isso não é segredo. O que fica em volta dele é a parte que importa: citações verificadas contra a fonte antes de qualquer coisa aparecer na tela, dano na transcrição detectado e achados dentro dele com a confiança reduzida, nomes e termos de produto protegidos de serem marcados como erro, métricas calculadas em código em vez de estimadas, e um perfil que se acumula entre reuniões. Essa é a diferença entre uma opinião e um relatório.

Eu não posso simplesmente escrever um bom prompt?

Você pode chegar perto numa reunião só. O que um prompt não faz é conferir o modelo contra a transcrição depois, manter a contagem ao longo de vinte reuniões, ou impedir que o modelo analise o seu cliente junto com você.

Minha transcrição fica mais segura aqui do que num chatbot?

Diferente, não automaticamente mais segura — e vale a pena ler o detalhe: os outros participantes recebem pseudônimo antes de qualquer coisa sair do servidor, o texto original é apagado num prazo que você define, e nada é usado para treinar modelo. Se uma conta pessoal de chatbot atende à política do seu empregador para uma transcrição de cliente é uma pergunta que só o seu empregador pode responder.

Por que não simplesmente colar a transcrição no ChatGPT?

O que eles fazem

O ChatGPT — e o Claude, e o Gemini — leem uma transcrição que você cola e dizem o que acham do seu inglês. É grátis, é instantâneo, e para pegar um erro óbvio de concordância ou uma frase estranha, é realmente bom. Quem ainda não testou devia testar antes de pagar a qualquer um, inclusive a nós.

Num relance

	ChatGPT	betterput
Custo para uma olhada	Grátis	Grátis uma vez por mês, depois $15 USD
Citações conferidas com a transcrição	Não	Todas, ou são descartadas
Outros participantes	Analisados com você	Recebem pseudônimo, nunca são avaliados
Acompanha padrões entre reuniões	Não por conta própria	Por 1.000 palavras, com tendências
Responde perguntas de acompanhamento	Sim	Não

Onde nos diferenciamos

Ele não avisa quando está adivinhando

Pergunte a um chatbot o que você disse de errado, e ele responde com confiança de qualquer jeito. Ele vai parafrasear a sua frase e apresentar isso como citação, vai arrumar uma linha e depois criticar a versão arrumada, e vai produzir um achado plausível sobre uma parte da conversa que ele já perdeu o fio. Nada disso se anuncia. Aqui, cada achado é comparado caractere por caractere com a transcrição antes de você vê-lo, e um que não bate é descartado, não reescrito — então um achado que você está lendo é um que as suas próprias palavras sustentam.

Ele avalia todo mundo que está na sala

Cole uma reunião inteira e um chatbot analisa a reunião inteira, incluindo o cliente. Aqui, as palavras dele são só contexto e nunca recebem nota, e são substituídas por pseudônimos antes de qualquer coisa ser enviada para análise.

Ele começa do zero todas as vezes

O valor disso não está em um relatório, está no quarto — na lista de erros que você continua repetindo, contados por 1.000 palavras para que uma reunião longa não pareça uma reunião ruim, caindo ao longo dos meses. Uma conversa de chat não consegue fazer isso a não ser que você mantenha sua própria planilha, e ninguém mantém a planilha.

Ele não sabe que tipo de reunião foi aquela

Falar 70% do tempo numa apresentação a cliente é o objetivo; falar 70% do tempo numa reunião 1:1 é o achado. Aqui, os números são calculados em código contra a referência do tipo de reunião que você escolheu, e não estimados em texto corrido por um modelo que nunca soube em que tipo de sala ele estava.

Quando eles são a melhor escolha

Se você quer uma opinião rápida sobre uma reunião, um chatbot é grátis e é rápido, e vale usar. Ele também é melhor do que a gente para qualquer coisa conversacional — discutir o feedback, fazer perguntas de acompanhamento, ensaiar o que dizer na próxima vez. Isto não é um produto de chat, e não finge ser.

Perguntas frequentes

Isso é só um wrapper em torno de um modelo de linguagem?: Um modelo faz a leitura, e isso não é segredo. O que fica em volta dele é a parte que importa: citações verificadas contra a fonte antes de qualquer coisa aparecer na tela, dano na transcrição detectado e achados dentro dele com a confiança reduzida, nomes e termos de produto protegidos de serem marcados como erro, métricas calculadas em código em vez de estimadas, e um perfil que se acumula entre reuniões. Essa é a diferença entre uma opinião e um relatório.
Eu não posso simplesmente escrever um bom prompt?: Você pode chegar perto numa reunião só. O que um prompt não faz é conferir o modelo contra a transcrição depois, manter a contagem ao longo de vinte reuniões, ou impedir que o modelo analise o seu cliente junto com você.
Minha transcrição fica mais segura aqui do que num chatbot?: Diferente, não automaticamente mais segura — e vale a pena ler o detalhe: os outros participantes recebem pseudônimo antes de qualquer coisa sair do servidor, o texto original é apagado num prazo que você define, e nada é usado para treinar modelo. Se uma conta pessoal de chatbot atende à política do seu empregador para uma transcrição de cliente é uma pergunta que só o seu empregador pode responder.

Agora descubra como você soou nela

Cole a transcrição e veja quanto você falou, seus rodeios e as três correções mais claras do seu inglês.

Testar com esta transcrição

Sem conta, e nada fica guardado.