Waarom ik mijn eigen transcriptietool bouwde

Ik zeg wel vaker dat mensen AI onderschatten. Ik geef graag een voorbeeld van hoe ik AI nu al gebruik. Ik hoop dat jullie gaan inzien waarom ik denk dat AI zoveel impact gaat hebben. De tool die ik uitleg is leuk maar het gaat vooral om het grote geheel.

Als docent/ondernemer heb ik vaak presentaties / videocalls / podcasts / overleggen enz. Ik gebruik natuurlijk een opname + transcribeertool. Maar belangrijk: ik maak niet gebruik van een product van een professionele aanbieder, ik heb mijn eigen transcribeer tool gemaakt, volledig op maat voor mijn use cases. En dat maakt veel uit.

Wat is het precies? Ik heb een WPA (web progressive app) gevibecoded. Dit betekent dat het functioneert als een app op mijn telefoon maar ook als website op mijn pc beschikbaar is. Vaak neem ik dingen op op mijn telefoon. Als de opname klaar is, geef ik aan welk type transcriptie dit gaat worden en dan gaat AI een hele hoop doen.

Telefoonweergave

Je denkt misschien: Maar dit kan je toch gewoon afnemen bij een professionele transcriptietoolaanbieder? Waarom heb je je eigen app gebouwd? Wat boeit dit? Er is een belangrijk verschil, ik leg het uit: Mijn tool werkt precies zoals ik het wil. Alle functies die ik wil heeft het (bijv. klikbare time stamped transcripties waardoor de opname meteen vanaf die quote gaat lopen, maar ook een chatbot waaraan ik alles kan vragen over de transcriptie, en ook alles in een online bibliotheek opgeslagen waar ik altijd bij kan).

Maar dan naar de ‘echte magie’: Die personalisatie werkt vooral goed bij het uitwerken van de transcripties. Aan de ‘type transcriptie’ (bv. podcast / sales call / presentatie) zitten allerlei verschillende prompts gebouwd om de transcriptie te verwerken. Een simpel voorbeeld is dat het verslag van een sales call precies in het format komt dat ik wil.

Het mooiste voorbeeld vind ik de podcasts. Als ik dat ‘type’ kies dan krijg ik allerlei speciale functionaliteiten: 1) een lijst met 10 voorstellen voor titels; 2) een voorstel voor de omschrijving voor spotify/linkedin (precies in het format en taal wat ik wil hebben natuurlijk) en 3) een functie waarin het 5 suggesties geeft voor het ‘beste’ deel uit de podcast (met quotes en timestamps) en dat direct kan omzetten in een korte audiofile én videofile.

!!

Het zou vrij simpel voor mij zijn om zo’n zelfde tool te maken voor psychologen / fysiotherapeuten / kwalitatieve onderzoekers (interviews) / huisartsen / enz. De tool maken is niet zo moeilijk. Je moet vooral weten wat je precies wilt hebben.

!!

Een paar dingen zijn nog belangrijk om te benoemen:

1) Dit hele project is gevibe code. Ik kan niet coderen. Het werkt goed en ik gebruik dit al maanden. Het kost mij nauwelijks geld (ik gebruik dit nu een paar maanden, kostte me een paar euro). Ik gebruik de API van Assembly voor STT (Speech-to-tekst) en Gemini flash 3 voor het genereren van zinvolle informatie op basis van de transcripties. Verder gebruik ik supabase voor de opslag.

2) Dit hele ding vibecoden kostte de nodige tijd. Misschien wel meer dan het me tot nu toe tijd heeft bespaard. Maar misschien loop ik nu wel break-even. Moeilijk in te schatten. De kwaliteit en mijn werkplezier zijn wel hoger.

3) De data gaan naar Amerikaanse AI-aanbieders. Maar als ik heel hard m’n best zou doen zou ik dit ook volledig lokaal kunnen bouwen. Er zijn al volledig lokale transcribeertools (bijv. aTrain) en er komen steeds betere lokale AI-modellen (bijv. Qwen 3.5). Maar de kwaliteit is dan iets minder en het duurt veel langer. Geef het nog 2 jaar en dan is dit voor iedereen toegankelijk, gratis en lokaal (!), zodat we ons geen zorgen hoeven te maken over privacy. Mark my words 😊

Misschien heb je zoiets van: ‘ik geloof nog steeds niet dat AI veel impact gaat hebben als we een paar gesprekken kunnen transcriberen’. Ik ben het helemaal met je eens, maar zet even een stapje terug. Ik heb eind 2025 een tool gemaakt (zonder zelf te kunnen coderen) dat beter werkt voor mij dan professionele transcribeertools en wat mij efficiëntievoordeel en werkplezier oplevert. AI is nu al véél beter dan eind 2025 (serieus, de afgelopen maanden is er weer een sprong gemaakt in de capaciteiten). De technologische vooruitgang gaat heel hard. Veel mensen snappen niet wat eraan zit te komen. Bepaalde banen gaan drastisch veranderen, of we het nou willen of niet. En ik snap jullie: heel veel dingen willen we liever niet veranderen. We willen niet dat onze baan gaat veranderen. Maar er is (helaas) een verschil tussen willen en realiteit.