Meetings sind zeitaufwändig und daran führt kein Weg vorbei. Laut einer Umfrage von Deputy.com aus dem Jahr 2022 sind es viele US-Arbeiter verbringen jede Woche bis zu acht Stunden in Besprechungenje nach Branche und Standort.
Der Produktivitätsrückgang erklärt die wachsende Beliebtheit von KI-gestützten Zusammenfassungstools. In einer aktuellen Umfrage unter Vermarktern von The Conference Board, einer gemeinnützigen Denkfabrik, Fast die Hälfte der Befragten gab an, für die Zusammenfassung KI zu nutzen den Inhalt von E-Mails, Telefonkonferenzen und mehr.
Während eine Reihe von Videokonferenz-Suiten inzwischen integrierte Zusammenfassungsfunktionen bieten, ist David Shim davon überzeugt, dass es Raum für Lösungen von Drittanbietern gibt. Und das würde er: Er ist Mitbegründer von Lesen Sie KIdas Videoanrufe über Plattformen wie Zoom, Microsoft Teams und Google Meet hinweg zusammenfasst.
Shim, zuvor CEO von Foursquare, war 2021 Mitbegründer von Read AI zusammen mit Rob Williams und Elliott Waldron. Vor Read AI arbeitete das Trio bei Foursquare, Snapchat und Shims früherem Startup Placed (das Foursquare 2019 übernommen hat) zusammen.
„Die direkte Konkurrenz von Read AI ist das traditionelle Projektmanagement, bei dem Notizen manuell geschrieben werden“, sagte Shim gegenüber TechCrunch. „Indem Read plattformübergreifend lernt, was für Sie wichtig ist, ist es kein Co-Pilot, sondern ein Autopilot, der Inhalte liefert, die Ihre Arbeit effektiver und effizienter machen.“
Zu Beginn konzentrierte sich Read ausschließlich auf Lösungen für Videokonferenzen und bot Dashboards zur Messung des Verlaufs einer Besprechung (zumindest anhand bestimmter Kennzahlen) sowie zweiminütige Zusammenfassungen einstündiger Besprechungen an. Doch zeitgleich mit einer kürzlich abgeschlossenen Finanzierungsrunde in Höhe von 21 Millionen US-Dollar unter der Leitung von Goodwater Capital und der Madrona Venture Group weitet das Unternehmen die Nachrichten- und E-Mail-Zusammenfassung aus.
Die neue Funktion von Read ist im „Soft Launch“ verfügbar und stellt eine Verbindung zu Gmail, Outlook und Slack sowie zu Videokonferenzplattformen her, um Themen zu erlernen, die für Sie relevant sein könnten. Innerhalb von 24 Stunden nach der Verbindung mit den von Ihnen genutzten Messaging- und Videokonferenzdiensten beginnt Read mit der Bereitstellung täglicher Updates mit Zusammenfassungen, KI-generierten „Takeaways“, einem Überblick über wichtige Inhalte und Updates zu Gesprächsthemen in chronologischer Reihenfolge. Read erhebt für seinen Service eine monatliche Gebühr von 15 bis 30 US-Dollar.
„Was Read einzigartig macht, ist, dass seine KI-Agenten leise im Hintergrund arbeiten und es Ihren Meetings, E-Mails und Nachrichten ermöglichen, miteinander zu interagieren“, sagte Shim und fügte hinzu, dass die durchschnittliche Zusammenfassung von Read AI 50 E-Mails von 10 Empfängern in einer einzigen zusammenfasst Zusammenfassung. „Diese vernetzte Intelligenz vereinheitlicht Ihre Kommunikation und unterstützt Sie und Ihr Team mit personalisierten, umsetzbaren Briefings, die auf Ihre Bedürfnisse und Prioritäten zugeschnitten sind.“
Nun, ich bin skeptisch, aber ich bin mir nicht sicher, ob ich vertraue beliebig KI-gesteuertes Tool zur konsistenten und präzisen Zusammenfassung von Inhalten.
Die Plattform von Read nutzt generative KI, um Besprechungen, Nachrichten und E-Mails zusammenzufassen. Bildnachweis: Lesen
Modelle wie ChatGPT und Microsofts Copilot Machen Sie beim Zusammenfassen Fehler aufgrund ihrer Neigung zu Halluzinationen, auch in Zusammenfassungen von Sitzungen. In einem aktuellen Artikel im Wall Street Journal zitiert Ein Fall, in dem Copilot für einen Early Adopter, der Copilot für Meetings einsetzte, Teilnehmer erfand und andeutete, dass es bei den Anrufen um Themen ginge, die eigentlich nie besprochen wurden.
Ist das Tool von Read AI anders? Shim behauptet, dass es robuster ist als viele der verfügbaren Lösungen, darunter Konkurrenten wie Supernormal und Otter.
„Read führt eine proprietäre Methodik aus, um Rohinhalte mit Sprachmodellausgaben zu koordinieren, sodass Abweichungen automatisch erkannt und entsprechend gesteuert werden“, sagte er. „Darüber hinaus können wir Inhalte aus Besprechungen nutzen, um E-Mail- und Messaging-Inhalte besser zu kontextualisieren, was die Unsicherheit weiter verringert und die Ergebnisse verbessert.“
Nehmen Sie diese Aussage mit Vorsicht. Shim hat keine Benchmark-Ergebnisse veröffentlicht, um diese Behauptungen zu untermauern.
Anstelle von Benchmarks betonte Shim die produktivitätssteigernden Zusammenfassungstools wie Read (theoretisch).
„Anstatt ein Meeting zu verschieben, weil Sie sich verspäten oder doppelt gebucht haben, kann Read an Ihrer Stelle teilnehmen und Ihnen eine Zusammenfassung und Aktionspunkte liefern, die selbst der beste Assistent der Geschäftsleitung nicht bewältigen konnte“, sagte er und betonte auch dies Read verwendet keine Kundendaten, um seine KI-Modelle zu trainieren, und stellt sicher, dass Benutzer „die volle Kontrolle“ über die Inhalte haben, die über die Plattform übertragen werden. „KI bringt Wissensarbeiter wieder in den Fokus [by] Das erspart ihnen Stunden am Tag.“
Read AI ist kein Unbekannter für Kontroversen, also ist es ein wenig Es ist schwer, Shim beim Wort zu nehmen. Das Sentiment-Analysetool der Plattform, das die Stimm- und Mimiksignale der Meeting-Teilnehmer interpretiert, um die Gastgeber über ihre Stimmung zu informieren, wurde entwickelt angerufen von Datenschützern herausgefordert übermäßig invasiv, anfällig für Voreingenommenheit und möglicherweise ein Risiko für die Datensicherheit.
Geschlecht und Rasse Vorurteile Bereich Also–dokumentiert Phänomen In Gefühl Analyse Algorithmen.
Emotionale Analysemodelle weisen tendenziell mehr zu negative Emotionen zu den Gesichtern von Schwarzen als zu denen von Weißen, und wahrnehmen Die Sprache, die manche Schwarze verwenden, gilt als aggressiv oder giftig. AI-Video-Einstellungsplattformen waren gefunden unterschiedlich auf denselben Bewerber zu reagieren, der unterschiedliche Outfits wie Brille und Kopftuch trägt. Und im Jahr 2020 Studie Forscher vom MIT zeigten, dass Algorithmen auf bestimmte Gesichtsausdrücke wie das Lächeln ausgerichtet sein könnten, was ihre Genauigkeit beeinträchtigen könnte.
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Bezeichnenderweise sieht Shim die Sentiment-Analyse-Technologie von Read weiterhin als eine Möglichkeit an wettbewerbsfähig Vorteil, kein Risiko, weist jedoch darauf hin, dass Kunden die Funktion deaktivieren können und dass Analysedaten regelmäßig von den Servern von Read gelöscht werden. „Durch die Verwendung eines multimodalen Modells kann Read nonverbale Antworten in Besprechungszusammenfassungen integrieren“, sagte er. „Beispielsweise könnte ein Startup während eines Pitch-Meetings über die Vorteile des Produkts sprechen, aber die Teilnehmer schütteln während des Pitchs visuell den Kopf und runzeln die Stirn … „Read“ erstellt für jeden Meeting-Teilnehmer eine benutzerdefinierte Grundlinie für Engagement und Stimmung, anstatt sich zu bewerben ein Einheitsmodell, das sicherstellt, dass jede Person als einzigartige Person behandelt wird.“
Ob richtig oder nicht, mit einer Kriegskasse von 32 Millionen US-Dollar und einem Kundenstamm, der im letzten Quartal um eine halbe Million Nutzer gewachsen ist, hat Read offensichtlich einige Leute davon überzeugt, dass das Unternehmen seine Versprechen halten kann.
Read mit Sitz in Seattle, Washington, plant, seine Belegschaft bis Ende des Jahres auf über 40 Mitarbeiter zu verdoppeln, um die neue Kapitalzufuhr zu nutzen, sagte Shim.
„Angesichts einer allgemeinen Verlangsamung in den letzten Jahren konnte Read weiterhin beobachten, dass die Wachstumskurve bei Benutzern, Meetings und Umsatz steiler wird“, fügte er hinzu. „Diese Wachstumsbeschleunigung lässt sich direkt auf die quantifizierbare Rendite zurückführen, die Benutzer in Form von Zeiteinsparungen durch den Einsatz von Read AI in ihren Meetings erzielen.“