Hadir di Indonesia, Plaud Bawa Teknologi Transkripsi AI untuk 112 Bahasa

JAKARTA — Perangkat berbasis kecerdasan buatan (AI) yang dapat merekam dan mengolah percakapan mulai memasuki pasar Indonesia. Plaud, perusahaan teknologi yang mengembangkan perangkat AI untuk kebutuhan profesional, resmi hadir di Indonesia dengan memperkenalkan Plaud Note Pro dan NotePin S.

Kedua perangkat tersebut dirancang untuk merekam percakapan maupun panggilan telepon, kemudian mengubah rekaman suara menjadi teks, rangkuman, dan poin-poin penting yang dapat digunakan kembali. Plaud menyebut sistem transkripsinya mendukung lebih dari 112 bahasa, termasuk Bahasa Indonesia, Jawa, dan Sunda.

Kehadiran resmi Plaud di Indonesia menjadi bagian dari strategi ekspansi perusahaan di Asia Tenggara. Menurut perusahaan, penggunaan aktif mingguan Plaud di Indonesia meningkat dua kali lipat pada semester pertama 2026.

“Indonesia menjadi salah satu pasar yang menarik bagi teknologi semacam ini bukan hanya karena besarnya jumlah pengguna potensial, tetapi juga karena karakter bahasa dan komunikasi yang sangat beragam. Percakapan sehari-hari dapat berlangsung dalam Bahasa Indonesia, bahasa daerah, bahasa asing, atau perpaduan beberapa bahasa sekaligus,” tulis Plaud melalui keterangannya pada hari Rabu (30/9).

Dalam konteks tersebut, kemampuan AI untuk mengubah suara menjadi teks bukan sekadar persoalan mengenali kata. Sistem juga harus berhadapan dengan aksen, dialek, kebisingan, pergantian bahasa, istilah khusus, hingga perbedaan cara seseorang mengucapkan kata.

Dari Suara Menjadi Teks

Teknologi yang digunakan untuk mengubah percakapan menjadi teks dikenal sebagai automatic speech recognition (ASR). Secara sederhana, sistem ASR menerima suara dari mikrofon, mengolah sinyal audio, kemudian menggunakan model AI untuk memperkirakan rangkaian kata yang paling sesuai dengan suara tersebut.

Prosesnya dimulai ketika mikrofon menangkap gelombang suara. Audio kemudian menjalani tahap prapemrosesan, antara lain untuk mengurangi gangguan suara latar, menyesuaikan volume, dan mempersiapkan potongan audio agar dapat dianalisis oleh model.

Sistem selanjutnya mengekstraksi karakteristik suara. Model AI menganalisis pola suara tersebut dan mencocokkannya dengan representasi bahasa yang telah dipelajari. Model bahasa membantu menentukan kata yang paling mungkin muncul berdasarkan konteks, sehingga sistem tidak hanya mendengar bunyi secara terpisah, tetapi juga memperhitungkan hubungan antarkata dalam sebuah kalimat.

Hasil awal berupa teks kemudian dapat diproses lebih lanjut oleh model bahasa atau AI generatif. Pada tahap ini, sistem dapat membantu menambahkan tanda baca, mengelompokkan pembicaraan, mengidentifikasi bagian penting, serta menghasilkan rangkuman.

Dengan demikian, transkripsi dan rangkuman sebenarnya merupakan dua tahap yang berbeda. Transkripsi berusaha mempertahankan isi ucapan dalam bentuk teks, sedangkan rangkuman melakukan pengolahan lebih lanjut untuk menemukan informasi yang dianggap penting dari teks tersebut.

Perbedaan ini penting karena kesalahan pada tahap transkripsi dapat memengaruhi hasil berikutnya. Jika nama orang, istilah teknis, angka, atau pernyataan tertentu salah dikenali, kesalahan tersebut dapat terbawa ke dalam rangkuman.

IBM menjelaskan bahwa tingkat kesalahan sistem pengenalan suara dapat dipengaruhi antara lain oleh pengucapan, aksen, nada, volume suara, dan kebisingan di lingkungan sekitar. Salah satu ukuran yang umum digunakan untuk mengevaluasi sistem ASR adalah word error rate (WER).

Karena itu, perangkat transkripsi AI tidak selalu dapat dianggap sebagai pengganti catatan manusia yang sempurna. Untuk percakapan yang menghasilkan keputusan penting, hasil transkripsi dan rangkuman tetap perlu diperiksa kembali.

Tantangan Bahasa Indonesia dan Bahasa Daerah

Tantangan tersebut menjadi lebih kompleks ketika teknologi diterapkan di Indonesia. Negara ini memiliki ratusan bahasa daerah dengan karakter fonetik, kosakata, tata bahasa, dan variasi penggunaan yang berbeda.

Penelitian mengenai teknologi bahasa Indonesia juga menunjukkan bahwa bahasa-bahasa daerah menghadapi persoalan keterbatasan sumber data. Penelitian yang diterbitkan dalam Proceedings of the 1st Joint Workshop on Spoken Language Technologies for Under-Resourced Languages mengembangkan sistem pengenalan dan sintesis suara untuk bahasa Jawa, Sunda, Bali, dan Batak. Para peneliti mencatat bahwa pengembangan teknologi bahasa untuk bahasa-bahasa etnis Indonesia menghadapi keterbatasan sumber daya data suara dan teks yang diperlukan untuk melatih sistem.

Masalah tersebut berkaitan dengan konsep low-resource language, yakni bahasa yang memiliki sumber daya digital relatif terbatas untuk pengembangan teknologi bahasa. Model AI membutuhkan data dalam jumlah dan keragaman yang memadai agar dapat mengenali berbagai cara pengucapan dan penggunaan bahasa.

Dalam percakapan nyata, tantangannya bahkan dapat bertambah karena seseorang tidak selalu menggunakan satu bahasa secara konsisten. Pergantian Bahasa Indonesia dengan bahasa Inggris atau bahasa daerah dalam satu percakapan dikenal sebagai code-switching.

Penelitian mengenai pengenalan suara untuk percakapan Bahasa Indonesia-Inggris menunjukkan bahwa code-switching menjadi tantangan tersendiri karena ketersediaan data percakapan yang mengandung perpindahan bahasa masih terbatas. Peneliti menggunakan pendekatan pembelajaran semi-supervised untuk meningkatkan kemampuan sistem mengenali percakapan campuran tersebut.

Artinya, kemampuan transkripsi multilingual tidak cukup hanya dengan menambahkan daftar bahasa ke dalam sistem. Model juga perlu memahami bagaimana bahasa-bahasa tersebut digunakan dalam percakapan sebenarnya.

Misalnya, seseorang dapat memulai kalimat dalam Bahasa Indonesia, menyisipkan istilah bahasa Inggris, kemudian menggunakan ungkapan Jawa atau Sunda sebelum kembali ke Bahasa Indonesia. Dalam kondisi seperti itu, sistem perlu menentukan kapan satu bahasa berakhir dan bahasa lain dimulai, sekaligus mempertahankan konteks pembicaraan.

Persoalan lain adalah lingkungan tempat percakapan berlangsung. Rapat di ruang tertutup dengan satu pembicara yang berbicara jelas tentu berbeda dengan wawancara di lapangan, percakapan di restoran, perjalanan menggunakan kendaraan, atau diskusi dengan beberapa orang yang berbicara hampir bersamaan.

Penelitian yang diterbitkan pada 2025 mengenai pengenalan suara Bahasa Jawa dan Sunda menunjukkan bahwa kebisingan lingkungan dapat memengaruhi ketahanan sistem ASR. Studi tersebut menguji model berbasis Whisper dalam berbagai kondisi signal-to-noise ratio dan menemukan bahwa pelatihan yang memperhitungkan gangguan suara dapat meningkatkan ketahanan sistem, terutama pada model Whisper berukuran lebih besar.

Temuan tersebut memberikan konteks penting terhadap klaim dukungan bahasa. Kemampuan mengenali suatu bahasa dalam kondisi audio yang bersih tidak serta-merta berarti sistem akan memiliki tingkat akurasi yang sama ketika digunakan dalam percakapan nyata yang penuh gangguan.

Plaud Menawarkan Transkripsi dan Rangkuman

Plaud menyebut sistemnya dirancang untuk menangani kebutuhan tersebut dengan dukungan transkripsi lebih dari 112 bahasa, termasuk Bahasa Indonesia, Jawa, dan Sunda.

Pada Plaud Note Pro, perangkat berbentuk menyerupai kartu kredit tersebut digunakan untuk merekam panggilan telepon dan percakapan langsung. Sementara NotePin S merupakan perangkat wearable yang dapat dikenakan sebagai kalung, klip, gelang, atau pin.

Perbedaan bentuk tersebut membuat keduanya diarahkan untuk skenario penggunaan yang berbeda. Note Pro lebih berkaitan dengan percakapan dan panggilan yang membutuhkan perangkat ringkas, sedangkan NotePin S ditujukan untuk aktivitas yang lebih mobile, seperti rapat, wawancara, konsultasi, dan pekerjaan lapangan.

Rekaman kemudian diproses melalui Plaud Intelligence. Sistem tersebut menghasilkan transkrip, rangkuman, dan poin penting yang dapat dicari kembali oleh pengguna.

Pengguna juga dapat menentukan bahasa percakapan dan bahasa rangkuman secara terpisah. Fitur custom vocabulary memungkinkan istilah tertentu yang sering digunakan dalam bidang pekerjaan dimasukkan ke dalam sistem.

Fitur semacam ini relevan bagi pekerjaan yang menggunakan banyak istilah khusus. Dalam bidang kesehatan, misalnya, nama obat dan istilah medis memiliki tingkat kesulitan berbeda dengan percakapan sehari-hari. Begitu pula dalam bidang hukum, teknik, keuangan, pendidikan, atau jurnalistik yang memiliki kosakata khusus.

Namun, keberadaan custom vocabulary tidak menghilangkan kebutuhan untuk melakukan verifikasi. Nama orang, angka, singkatan, satuan, istilah teknis, dan pernyataan yang menentukan keputusan tetap merupakan bagian yang perlu diperiksa secara manual.

Plaud NotePin S saat dipasang pada kerah, memiliki desain ringkas dan ringan sehingga nyaman digunakan sepanjang hari. (Dok. Plaud)

Dari Transkripsi Menuju Pekerjaan Lanjutan

Pengembangan Plaud juga bergerak dari sekadar mencatat percakapan menuju pengolahan informasi.

Perusahaan menyebut Plaud Intelligence akan mendapatkan kemampuan AI agentic yang direncanakan diperkenalkan di Indonesia pada Oktober 2026. Fitur tersebut ditujukan untuk mengubah informasi dari percakapan sebelumnya menjadi keluaran pekerjaan seperti email tindak lanjut dan dokumen.

Hasil tersebut juga direncanakan dapat dikirimkan ke sejumlah aplikasi yang terhubung, termasuk Notion, Slack, dan Linear.

Perkembangan ini memperlihatkan perubahan fungsi perangkat AI note-taking. Perangkat tidak lagi hanya berperan sebagai alat perekam digital, tetapi menjadi bagian dari alur kerja yang menghubungkan percakapan, dokumentasi, dan pekerjaan setelah rapat.

Dalam praktiknya, hal tersebut dapat mengurangi pekerjaan administratif. Namun, semakin jauh AI mengubah hasil percakapan menjadi dokumen atau tindakan, semakin penting pula pengguna memahami bagaimana informasi tersebut diproses.

Rekaman Suara Membawa Persoalan Privasi

Di balik kemudahan transkripsi, terdapat persoalan yang tidak kalah penting: rekaman percakapan mengandung informasi mengenai orang lain selain pemilik perangkat.

Sebuah rekaman rapat dapat memuat nama, nomor telepon, informasi perusahaan, kondisi kesehatan, informasi keuangan, strategi bisnis, atau pembicaraan yang belum ditujukan untuk publik. Karena itu, perangkat perekam AI tidak hanya berhubungan dengan persoalan teknis, tetapi juga pengelolaan data pribadi.

Di Indonesia, Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi menetapkan prinsip-prinsip seperti pelindungan, kehati-hatian, keseimbangan, pertanggungjawaban, dan kerahasiaan dalam pemrosesan data pribadi. UU tersebut juga membedakan data pribadi umum dan data pribadi yang bersifat spesifik.

Dalam penggunaan perangkat perekam, persoalannya tidak berhenti pada data yang dimiliki pengguna sendiri. Orang lain yang ikut berbicara juga dapat menjadi bagian dari rekaman.

Karena itu, Plaud sendiri menyarankan pengguna memberi tahu pihak lain sebelum merekam percakapan dan mengingatkan bahwa aturan mengenai perekaman dapat berbeda menurut wilayah hukum.

Bagi penggunaan profesional, langkah sederhana seperti memberitahukan bahwa percakapan akan direkam dapat menjadi bagian dari praktik perlindungan privasi, terutama ketika percakapan menyangkut informasi sensitif.

Bagaimana Plaud Mengelola Data?

Menurut dokumentasi privasi Plaud yang diperbarui pada 2026, rekaman pada dasarnya disimpan pada perangkat dan aplikasi pengguna. Ketika pengguna meminta proses transkripsi atau rangkuman, data yang diperlukan dapat dikirimkan ke layanan AI untuk diproses. Plaud menyatakan transmisi tersebut dienkripsi.

Plaud juga menyatakan data pengguna tidak digunakan untuk melatih model AI. Perusahaan menyebut penyedia AI yang digunakan untuk transkripsi dan rangkuman terikat perjanjian yang menerapkan kebijakan zero data retention dan melarang penggunaan data pelanggan untuk pelatihan model.

Dalam dokumentasi terbarunya, Plaud menyebut layanan AI dapat melibatkan penyedia seperti OpenAI, Google, dan Microsoft untuk proses transkripsi dan rangkuman. Menurut perusahaan, data dikirim melalui API untuk diproses dan kemudian hasilnya dikembalikan ke aplikasi, sementara penyedia AI tidak menyimpan data tersebut setelah proses selesai.

Plaud juga menjelaskan bahwa ketika Private Cloud Sync tidak diaktifkan, rekaman, transkrip, dan rangkuman tidak disimpan secara permanen di server setelah proses selesai. Jika fitur tersebut diaktifkan, data dapat disimpan di cloud terenkripsi untuk kebutuhan sinkronisasi.

Perusahaan menyatakan data yang dikirim melalui jaringan menggunakan enkripsi TLS 1.2 atau lebih tinggi, sedangkan data yang tersimpan dilindungi menggunakan AES-256 atau perlindungan yang setara. Plaud juga menyebut memiliki sertifikasi dan standar keamanan seperti ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27701, serta SOC 2 Type II.

Keterangan tersebut merupakan kebijakan dan klaim keamanan dari perusahaan. Bagi organisasi yang menangani informasi sensitif, kebijakan tersebut tetap perlu dibandingkan dengan kebutuhan internal mengenai penyimpanan data, lokasi pemrosesan, akses pengguna, penghapusan data, serta persyaratan kepatuhan yang berlaku.

Indonesia Menjadi Pasar Prioritas

Plaud memasukkan Indonesia sebagai salah satu dari enam pasar prioritasnya di Asia Tenggara, bersama Singapura, Thailand, Malaysia, Filipina, dan Vietnam.

Perusahaan memproyeksikan Indonesia menjadi pasar dengan kinerja terbaik Plaud di kawasan tersebut pada 2030, dengan basis pengguna yang ditargetkan melampaui 1 juta.

Secara global, Plaud menyebut produknya telah digunakan oleh lebih dari 2,5 juta profesional di lebih dari 170 negara. Dalam dua tahun, perusahaan juga menyatakan annual recurring revenue (ARR) meningkat dari US 100 juta.

Untuk 2026, Plaud menargetkan penjualan global mencapai US$500 juta.

Angka-angka tersebut merupakan proyeksi dan data yang disampaikan perusahaan, sehingga perlu dibedakan dari data penggunaan atau penjualan yang diverifikasi oleh pihak independen.

Di Indonesia, perangkat Plaud tersedia melalui jaringan ritel fisik maupun kanal daring. Perusahaan menyebut produknya telah tersedia di hampir 70 toko melalui mitra ritel resmi, termasuk Urban Republic, Gramedia, dan iBox.

Penjualan daring tersedia melalui Shopee, TikTok Shop, Tokopedia, Blibli, serta situs web Plaud untuk kawasan Asia Tenggara. Plaud Note Pro dibanderol Rp3.499.000, sedangkan NotePin S dijual Rp3.449.000.

Bukan Sekadar Soal Bisa atau Tidak Bisa Mentranskripsi

Masuknya perangkat seperti Plaud ke Indonesia memperlihatkan perkembangan teknologi AI yang semakin dekat dengan aktivitas sehari-hari. Percakapan yang sebelumnya hanya berlangsung secara lisan kini dapat diubah menjadi arsip digital, dicari kembali, dirangkum, dan bahkan diproses menjadi dokumen atau tugas lanjutan.

Namun, kemampuan tersebut membawa dua persoalan yang berjalan bersamaan.

Pertama adalah akurasi. Sistem harus mampu mengenali suara dalam kondisi nyata, termasuk ketika pembicara menggunakan aksen berbeda, berbicara di tengah kebisingan, mencampur bahasa, atau menggunakan istilah khusus. Penelitian tentang Bahasa Jawa dan Sunda menunjukkan bahwa kondisi lingkungan suara menjadi salah satu faktor yang perlu diperhitungkan dalam pengembangan ASR.

Kedua adalah kepercayaan terhadap data. Semakin banyak percakapan yang direkam dan diproses oleh AI, semakin penting pengguna mengetahui ke mana data dikirim, siapa yang memprosesnya, berapa lama disimpan, apakah digunakan untuk pelatihan model, dan siapa yang dapat mengakses hasilnya.

Bagi Indonesia, tantangan tersebut memiliki dimensi tambahan karena keragaman bahasa. Penelitian sebelumnya menunjukkan masih terdapat keterbatasan sumber daya digital untuk berbagai bahasa etnis, sementara percakapan masyarakat dapat melibatkan perpindahan bahasa dalam satu interaksi.

Karena itu, perkembangan perangkat transkripsi AI di Indonesia pada akhirnya tidak hanya ditentukan oleh jumlah bahasa yang dapat dikenali. Kualitas teknologi juga akan bergantung pada kemampuannya memahami percakapan dalam kondisi nyata, menjaga konteks, menangani variasi bahasa, serta memberikan pengguna kendali yang memadai atas rekaman dan informasi yang dihasilkan.

Dalam konteks pekerjaan profesional, AI dapat mengambil alih sebagian pekerjaan mekanis seperti mencatat dan menyusun ringkasan. Namun, hasil akhirnya tetap membutuhkan penilaian manusia, terutama ketika transkrip menjadi dasar pengambilan keputusan, dokumen resmi, atau komunikasi yang menyangkut informasi sensitif.