--- title: Notas del podcast con IA: notas rápidas y completas description: Cómo usar la IA para crear notas del episodio, marcas de tiempo y resúmenes en minutos en lugar de horas. Flujos de trabajo prácticos para podcasters ocupados. date: February 5, 2026 author: Robert Soares category: ai-for-marketing --- Tu episodio de podcast ya está listo. Sesenta minutos de conversación, editados y pulidos. Ahora necesitas las notas del episodio. Aquí es donde la mayoría de podcasters se estrella. Tienes que volver a escucharlo entero, apuntar marcas de tiempo y sacar citas, escribir un resumen que de verdad capture lo que hablaste. Para un episodio de 45 minutos, las notas del episodio se llevan fácilmente otros 90 minutos a dos horas de trabajo concentrado que no tiene nada que ver con crear contenido. Las herramientas de IA le dan la vuelta a esa ecuación. Le das tu audio a un servicio de transcripción, le pasas la transcripción a un LLM y tienes notas del episodio en minutos. La trampa es que esos minutos de salida de la IA igual requieren tu atención, porque la máquina no sabe qué importó en tu conversación. ## El problema invisible del podcast Google no puede escuchar tu audio. Tampoco ningún otro motor de búsqueda. Tu episodio brillante sobre marketing para startups o técnicas de masa madre o lo que sea que cubras podría no existir para cualquiera que busque esos temas. Las notas del episodio arreglan esto. Convierten tu audio en texto que los motores de búsqueda pueden rastrear, indexar y servir a la gente que busca exactamente de lo que hablaste. Pero los beneficios van más allá del SEO. "Deaf and hard of hearing people want access to podcasts," [escribe la defensora de la accesibilidad Meryl Evans](https://soundsprofitable.com/article/lets-make-podcasts-more-accessible/). "We want to be able to have the same opportunities as hearing people, to learn and grow, to be entertained, to be inspired." Cuando Evans encuestó a oyentes de podcasts sobre barreras de accesibilidad, el 74,5% dijo que había abandonado programas porque no podía acceder al contenido. Las transcripciones y las notas del episodio no son solo un “estaría bien”. Son la forma en que audiencias enteras experimentan tu trabajo. Y luego está lo práctico. Cuando alguien quiere compartir esa idea del minuto 37 de tu episodio, las marcas de tiempo y los resúmenes les permiten encontrarla. Sin eso, el momento se pierde. No van a ir recorriendo 45 minutos de audio para cazarlo. ## Lo que de verdad implica hacer notas del episodio a mano El proceso tradicional se ve más o menos así. Escuchas el episodio entero, a menudo mientras haces otra cosa y te pierdes partes, tomando notas de los momentos clave. Apuntas marcas de tiempo para las secciones que recuerdas que estuvieron bien. Redactas un resumen que capture el episodio sin destriparlo. Sacas momentos citables. Escribes una descripción orientada a SEO. Quizá escribes publicaciones para redes sociales para promocionarlo. Para quienes publican semanalmente, este flujo se come 4-8 horas cada mes en tareas administrativas que se sienten interminables. La podcaster en solitario Katie Harbath describió la realidad financiera en [un desglose reciente de su flujo de trabajo](https://anchorchange.substack.com/p/podcasting-solo-this-ai-workflow): "I used to spend $100 per episode on editing. That's not nothing, especially when you're funding your podcast out of pocket." Esos cien dólares por episodio se acumulan rápido cuando publicas semanalmente. Y la edición es solo una pieza del rompecabezas de producción. ## Cómo la IA cambia los números El nuevo flujo tiene menos pasos y lleva una fracción del tiempo. Primero, la transcripción. Subes tu archivo de audio a una herramienta como Descript, Otter o uno de los decenas de servicios basados en Whisper. Un episodio de 45 minutos se transcribe en 2-3 minutos. El coste es de centavos por minuto, no de dólares. [La precisión suele rondar el 95-98%](https://transistor.fm/best-ai-podcast-tools/) dependiendo de la calidad del audio, el ruido de fondo y lo claro que hable cada persona. Jason Snell, que lleva más de una década haciendo podcasts, probó Whisper frente a métodos de transcripción más antiguos y descubrió que era ["staggeringly better"](https://sixcolors.com/post/2023/02/automating-podcast-transcripts-on-my-mac-with-openai-whisper/) que cualquier cosa que hubiera probado. Para las llamadas de analistas financieros de Apple, llenas de terminología especializada, "almost all of them were rendered correctly by Whisper." Segundo, la generación. Tomas esa transcripción y le pides a una IA que cree notas del episodio. La instrucción puede ser simple: resume esto, identifica secciones temáticas con marcas de tiempo, saca momentos citables. Tercero, la revisión. Lees lo que produjo la IA y arreglas las partes en las que se equivocó. Este es el paso que no puedes saltarte. ## El problema del 80% La IA no termina el trabajo. Te deja la mayor parte hecha. "It feels like the transcripts are 75% of the way there, but still require a human to fix that last 25%," [escribió Justin Jackson tras probar varias herramientas de IA para podcasts](https://transistor.fm/best-ai-podcast-tools/). "We're not at the stage where we can have all of this on auto-pilot." Den Delimarsky, que montó una canalización de transcripción personalizada para su podcast, lo dijo más directamente: ["For now, it gets me 80% of the way there, and I consider that to be a good start."](https://den.dev/blog/how-i-automated-podcast-transcription-with-local-ai/) Ese 20-25% restante importa más de lo que parece. Los nombres se deforman. "Sean" se convierte en "Shawn." Los nombres de empresas salen como algo sin sentido. Los términos técnicos se transcriben fonéticamente y quedan como jeroglíficos. A tu invitado no le va a hacer gracia que lo llames mal en unas notas del episodio públicas. La IA también se pierde el contexto. Si mencionaste algo de un episodio anterior, la IA no va a captar esa conexión. Si un momento fue gracioso por cómo alguien lo dijo, la transcripción solo muestra texto plano. Si dijiste algo con sarcasmo que en texto parece sincero, las notas del episodio pueden destacarlo como una idea clave cuando preferirías que desapareciera. El ahorro de tiempo viene de que la IA se encarga de lo tedioso: escuchar entero, apuntar marcas de tiempo, redactar resúmenes. La calidad viene de que tú te encargas de lo que requiere entender qué pasó de verdad en la conversación. ## Opciones de herramientas Varias herramientas se centran específicamente en este flujo. Según la reseña de Transistor, [Podsqueeze](https://podsqueeze.com/) generó los resultados más útiles en una comparación directa. Marcas de tiempo, títulos, citas clave y borradores de entradas de blog. La interfaz lo mantiene simple. [Castmagic](https://www.castmagic.io/) tuvo las transcripciones más precisas con una identificación de hablantes excelente. La experiencia se sentía pulida. Pero las transcripciones a veces atribuían grandes trozos de texto a la persona equivocada, lo cual destruye el propósito si no lo detectas. [Descript](https://www.descript.com/) fue el más rápido en producir una transcripción bastante precisa. Si ya editas tu podcast en Descript, añadir notas del episodio es fluido porque la transcripción ya existe. La herramienta puede leer tu transcripción y generar notas del episodio sin subir nada nuevo. También puedes usar herramientas de IA de propósito general. Saca tu transcripción de cualquier fuente, pégala en Claude o ChatGPT, y pide notas del episodio. La herramienta específica importa menos que tener un flujo que de verdad vayas a usar. ## Instrucciones que funcionan Para un resumen, algo así: "Aquí tienes la transcripción de un podcast. Escribe un resumen de 3 párrafos que capture el tema principal, las ideas clave y a quién le beneficiaría escucharlo." Para marcas de tiempo: "Identifica los cambios de tema en esta transcripción. Para cada sección, da el tema y la marca de tiempo en formato [MM:SS]." Para citas: "Encuentra los 5 momentos más citables de esta transcripción. Busca ideas que se sostengan por sí solas y representen el valor del episodio." Para SEO: "Escribe una descripción del episodio de menos de 200 palabras. Incluye el tema principal, el nombre del invitado y 2-3 palabras clave que la gente podría buscar." Verity Sangan, que usa ChatGPT para notas del episodio en varios podcasts, [señaló que los resultados mejoran con la práctica](https://veritysangan.com/chatgpt-podcast-show-notes-prompts/): "I've used several times with gradually improving results." La mejora viene de afinar tus instrucciones en función de lo que la IA se equivoca. Si se salta tu segmento de introducción, añade instrucciones para omitir los primeros dos minutos. Si sobredimensiona las tangentes, dile que se enfoque en el hilo principal del tema. ## Lo que detecta la revisión La IA comete errores que un humano ve al instante. La transcripción puede decir que tu invitado es de "Acme Corporation" cuando en realidad dijo "AXA Corporation." La IA puede marcar un chiste cualquiera como una idea clave. La marca de tiempo puede estar desplazada 30 segundos porque los marcadores de la transcripción no estaban perfectamente alineados. "Always, always, always, double-check the end result," [aconseja la guía de podcasting con IA de Lower Street](https://lowerstreet.co/blog/ai-tools-for-podcasting). "Proofread for fact-checking or even general typos. Make sure to have a human eye give it a review. They can often make mistakes." La revisión también detecta desajustes de tono. La IA escribe con su voz, no con la tuya. Si tu podcast tiene un estilo casual y con bromas, probablemente la IA produzca algo que se lee como un resumen corporativo. Tendrás que meter tu personalidad, añadir tus frases características y hacer que se sienta como una extensión de tu programa en vez de una descripción genérica. ## Elige tu nivel de detalle Cada podcast necesita un estilo distinto de notas del episodio. Para algunos programas, lo mínimo funciona. Título del episodio, un resumen de un párrafo, bio del invitado, 3-5 marcas de tiempo, enlaces mencionados. Rápido de producir. Cumple. Para podcasts que persiguen SEO, el formato tipo artículo tiene sentido. Un artículo completo que amplía los temas del episodio, reproductor incrustado, transcripción completa, marcas de tiempo detalladas. Más trabajo, pero los motores de búsqueda tienen más para indexar. Para podcasts con marketing activo, el enfoque completo: resúmenes en varias longitudes, capítulos con marcas de tiempo, momentos citables con gráficos, publicaciones para cada plataforma, texto para correos. La IA lo hace viable. Generas todos los recursos a partir de una sola transcripción en vez de hacer cada cosa desde cero. ## Comparación de tiempos Enfoque manual para un episodio de 45 minutos: - Escuchar el episodio: 45-60 minutos - Tomar notas durante: tarea en paralelo - Redactar el resumen: 15-20 minutos - Crear marcas de tiempo: 20-30 minutos - Sacar citas: 15 minutos - Escribir la descripción: 10 minutos - Total: aproximadamente 90-120 minutos Enfoque con ayuda de IA: - Transcripción: 2-3 minutos (automatizado) - Generar borradores: 5 minutos - Revisar y editar: 10-15 minutos - Total: aproximadamente 15-20 minutos Eso es una hora o más ahorrada por episodio. Quienes publican semanalmente se ahorran 50+ horas al año solo en notas del episodio. "It's nice, especially when you're tired, to have a service that makes recommendations, which you can edit and tweak," escribió Jackson. "It does make the publishing process faster." ## Lo que sale mal Publicar sin revisar es el error más común. La IA comete errores. Las marcas de tiempo se desplazan. Los nombres salen mal. Se pierden puntos clave. Tu invitado es un "profesor de Economía" y la IA lo llama un "economista profesional." Cosas pequeñas que te hacen quedar como si no hubieras prestado atención. La sobreingeniería queda en segundo lugar. No necesitas todos los recursos posibles para cada episodio. Empieza por lo que de verdad vas a usar. Añade más a medida que tu flujo madura y aprendes qué impulsa la participación. Ignorar la calidad del audio crea problemas en cadena. Basura entra, basura sale. Si tu grabación tiene ruido de fondo, voces pisadas o gente hablando entre dientes, la precisión de la transcripción cae y todo lo que se construye sobre esa transcripción hereda los errores. ## Más allá de las notas del episodio Cuando tienes una buena transcripción, el resto del contenido se vuelve directo. Convierte el resumen de las notas del episodio en una entrada de blog completa ampliando cada sección. Saca ideas para tu boletín. Crea una semana de publicaciones sociales a partir de los mejores momentos de un episodio. Usa las marcas de tiempo para identificar qué clips sirven para vídeo corto. La transcripción es la materia prima. Las notas del episodio son una salida. La misma fuente alimenta todo lo demás. ## La parte de la que nadie habla Las herramientas de IA para podcasting no paran de multiplicarse. Salen opciones nuevas cada mes. Las funciones se mezclan: transcripción, notas del episodio, clips sociales, borradores de artículos. Lo que de verdad importa es si publicas episodios de forma constante con notas del episodio adjuntas. La herramienta específica no importa tanto como tener un flujo al que te mantengas fiel. Ese 80% que gestiona la IA te libera para enfocarte en el 20% que solo tú puedes hacer: saber qué importó en tu conversación, qué le importa a tu audiencia y qué representa tu programa con precisión. Ese es el intercambio. Lo tedioso se automatiza. El criterio sigue siendo tuyo.