Rafiqspace.ai es una empresa indonesia de software de IA que desarrolla soluciones de inteligencia de voz responsables y de clase empresarial para bahasa indonesio, que presta servicio a agencias gubernamentales, instituciones sanitarias nacionales y empresas reguladas de todo el país.

 El sector público de Indonesia genera diariamente muchas horas de audio de reuniones de gran relevancia. Las sesiones parlamentarias, tanto a nivel nacional como regional, requieren actas literales con atribución completa de interlocutores. La transcripción manual proporcionaba una precisión del 70–80 % y requería entre 3 y 4 horas de trabajo humano por cada hora de audio, lo cual imposibilitaba la distribución de las actas oficiales el mismo día.

Las herramientas comerciales de voz a texto no ofrecían ninguna alternativa viable. Ninguna de ellas estaba optimizada para el vocabulario normativo del bahasa indonesio o los contextos de varios hablantes, y la transcripción por streaming se procesaba a una velocidad inferior a 1x en tiempo real, la cual resulta demasiado lenta para la toma de notas en directo. Rafiqspace.ai precisaba una plataforma que pudiera respetar los umbrales de precisión gubernamentales, ofrecer una latencia de transmisión inferior a 300 ms e identificar interlocutores individuales de forma automática.

Rafiqspace.ai construyó su plataforma basándose en modelos y bibliotecas de NVIDIA Nemotron, ajustando con precisión el modelo de ASR Parakeet-CTC a partir de un conjunto de datos privado que incluye sesiones parlamentarias, pruebas de referencia de Google FLEURS, reuniones de negocios internas, conferencias y programas de entrevistas de televisión. La pila de infraestructura básica:

• GPU NVIDIA H100 para el entrenamiento y el ajuste preciso de modelos
• Unidades GPU NVIDIA L40S para inferencia de producción, implementadas en las instalaciones o en configuraciones híbridas con GCP y AWS
• NVIDIA NeMo™ ClusterDiarizer para la diarización de oradores, que combina detección de actividad de voz (VAD) de Silero, incrustaciones de interlocutores TitaNet-Large y agrupación aglomerativa en dos etapas
• Transmisión de llamadas a procedimiento remoto gRPC bidireccional para obtener resultados de transcripción provisionales en menos de 300 ms
• Un modelo de puntuación y uso de mayúsculas para posprocesar los resultados sin procesar en actas de reuniones estructuradas y legibles

Rafiqspace.ai se asoció con Lintasarta —el único partner en la nube de NVIDIA en Indonesia— para proporcionar la infraestructura local esencial necesaria para las implementaciones gubernamentales, garantizando así que los registros parlamentarios y sanitarios confidenciales puedan permanecer en entornos controlados.

La plataforma de Rafiqspace.ai que funciona con tecnología de NVIDIA ha aportado mejoras sustanciales en velocidad, precisión y costes, lo que permite a los clientes del sector público recibir actas de reuniones el mismo día, cuando antes el proceso tardaba entre 2 y 3 días, y reducir el esfuerzo de transcripción manual en un 95 %.

En cuanto a precisión, el modelo Parakeet ajustado con precisión por Rafiqspace.ai ha sentado un nuevo hito para el reconocimiento de voz en bahasa indonesio: alcanza el 97,7 % en su conjunto de pruebas y supera a OpenAI Whisper, Google Gemini 2.5 Pro, ElevenLabs Scribe y Alibaba Qwen3. En lo que respecta a la documentación de las reuniones gubernamentales, la precisión fue del 95,57 %, frente al 91,78 % para Google Gemini Pro, una diferencia que afecta directamente a la fiabilidad de las actas parlamentarias oficiales.

Las mejoras en eficiencia y reducción de costes fueron igual de significativas:

• Transcripción por lotes en tiempo real 569 veces más rápida en H100, en comparación con un nivel de referencia de 6x a 10x
• Transmisión en tiempo real de 1,65x, frente a 0,75x, lo cual posibilita tomar notas en directo que siguen el ritmo de los interlocutores
• El coste de transcripción por hora se redujo de hasta 50 USD (externalizado) a aproximadamente 5 USD, un recorte del 90 %

Rafiqspace.ai está evaluando NVIDIA Nemotron 3 Nano para extraer información normativa y generar informes de cumplimiento basados en modelos de lenguaje grandes (LLM), y prevé integrar NVIDIA AI Enterprise y NVIDIA Run:ai para optimizar la infraestructura a medida que se escalan las implementaciones. La hoja de ruta tiene como objetivo crear una plataforma integral de cumplimiento normativo basada en agentes que aglutine transcripción, diarización y generación autónoma de documentos.

La empresa tiene previsto lanzar servicios B2C en 2027 y desarrollar modelos específicos para los sectores financiero, jurídico y sanitario. A largo plazo, Rafiqspace.ai aspira a expandirse a otras lenguas regionales indonesias y mercados de la ASEAN, implantando la IA de voz en bahasa indonesio que cumple los requisitos normativos en Malasia, Tailandia y Filipinas.