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STORM: Revolutioniert die Content-Erstellung

In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt erfordert es mehr als nur Innovation, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein – es bedarf klarer und effektiver Kommunikation. Für Unternehmen und Organisationen ist die Erstellung hochwertiger, gut recherchierter Dokumente wie Marktberichte, Whitepaper und Schulungsmaterialien unverzichtbar. Diese Aufgaben erfordern jedoch oft erhebliche Zeit, Aufwand und Fachwissen. Hier kommt STORM ins Spiel, ein bahnbrechendes Tool der Stanford University, das die Art und Weise, wie Unternehmen Inhalte erstellen, revolutionieren soll

Was ist STORM?

STORM (Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking) ist ein leistungsfähiges System, das auf großen Sprachmodellen (LLMs) basiert. Es fokussiert sich auf die kritische Phase der Content-Erstellung: die Recherche und Vorbereitung. Hier werden Informationen recherchiert und eine klare Struktur geschaffen, die als Basis für hochwertige Inhalte dient.

STORM automatisiert und optimiert diesen Prozess, was bedeutet, dass Entscheidungen schneller auf fundierten Daten getroffen werden können – eine erhebliche Erleichterung für Führungskräfte.

Wie funktioniert STORM?

STORM unterstützt die Content-Erstellung durch drei zentrale Schritte:

  1. Automatisierte Recherche: Das Tool scannt vertrauenswürdige Quellen im Internet, um relevante und qualitativ hochwertige Informationen zu sammeln. Diese Informationen bilden die Grundlage für strategische Entscheidungen.
  2. Vielfältige Perspektiven: Durch simulierte Gespräche zwischen virtuellen Experten, die unterschiedliche Perspektiven einbringen (z. B. Marktführer, Kunden, Analysten), deckt STORM wertvolle Insights auf, die zu einer umfassenderen Analyse führen.
  3. Erstellung einer Gliederung: Die gesammelten Informationen werden in einer strukturierten und logischen Gliederung organisiert. Dies erleichtert die Weiterverarbeitung und sichert klare und konsistente Inhalte.

 

Vorteile von STORM für Ihr Unternehmen

1. Zeit und Ressourcen sparen

Die traditionelle Erstellung von Content erfordert umfangreiche Recherchen und organisatorische Arbeit. Mit STORM können diese Aufgaben automatisiert werden, sodass mehr Zeit für strategische Entscheidungen bleibt.

2. Fundierte Entscheidungsgrundlagen schaffen

Ob interne Berichte oder externe Analysen: STORM liefert gründlich recherchierte und strukturierte Informationen, die Ihre Entscheidungen untermauern.

3. Wettbewerbsvorteil sichern

Durch die Kombination von Automatisierung und vielseitigen Perspektiven hilft STORM, hochwertigen Content zu erstellen, der Ihr Unternehmen als Branchenführer positioniert.

Praxisbeispiele für STORM

Marktanalyse und Strategieentwicklung

STORM sammelt und strukturiert Daten aus verschiedenen Quellen, um umfassende Marktanalysen zu erstellen, die als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen.

Thought Leadership und externe Kommunikation

Erstellen Sie Whitepapers, Blogs und Berichte, die Ihre Expertise hervorheben und Ihr Unternehmen als Meinungsführer etablieren.

Effizientes Wissensmanagement

Vereinfachen Sie die Erstellung interner Berichte, Schulungsunterlagen und Prozessdokumentationen, um Wissen effektiv weiterzugeben.

Kundenorientierte Dokumente

Erstellen Sie strukturierte und personalisierte Angebote, die Ihre Kunden beeindrucken und Ihre Abschlussraten steigern.

Beeindruckende Ergebnisse

STORM wurde umfassend getestet und bietet nachweisliche Vorteile:

  • 25 % Verbesserung bei der Struktur und Organisation von Content.
  • 10 % umfassendere Abdeckung kritischer Themen.
  • Anerkennung durch erfahrene Wikipedia-Editoren für die Erstellung hochwertiger Gliederungen.

Erfahren Sie mehr über STORM

Besuchen Sie die offizielle STORM-Seite, um die volle Leistungsfähigkeit des Tools zu entdecken.

🎥 Demo ansehen: Das Demovideo auf der Seite zeigt eindrucksvoll, wie STORM Entscheidungsprozesse durch besseren Content unterstützt.

 

Nutzen Sie STORM 

Bei JJW Project Solutions setzen wir auf Tools wie STORM, um Unternehmen bei der Optimierung ihrer Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Ob es darum geht, Content effizienter zu erstellen oder fundierte Entscheidungen zu treffen – STORM hilft Ihnen, Ihre Ziele schneller zu erreichen.

Die Zukunft der KI ist teambasiert: Multi-Agenten-Systeme revolutionieren Unternehmens-IT

Bereits in den 1980er Jahren formulierte MIT-Professor Marvin Minsky eine revolutionäre These: Echte Intelligenz entsteht nicht durch ein einzelnes „superintelligentes“ System, sondern durch das Zusammenspiel vieler spezialisierter Einheiten. In seinem wegweisenden Werk „Society of Mind“ beschrieb er, wie verschiedene „Agenten“ – jeder mit eigenen Fähigkeiten – gemeinsam komplexe Aufgaben lösen.

Dieser visionäre Ansatz gewinnt heute, im Zeitalter moderner KI-Systeme, eine völlig neue Bedeutung. Multi-Agenten-Systeme ergänzen und erweitern bestehende KI-Lösungen durch die gezielte Orchestrierung spezialisierter KI-Teams – mit beeindruckenden Resultaten für Effizienz und Präzision.

Small Language Models: Die effizienten Spezialisten im KI-Team

Ein faszinierender Trend bestätigt Minskys frühe Vision: Small Language Models (SLMs) entwickeln sich zu den idealen „Teammitgliedern“ in modernen KI-Systemen. Diese hochspezialisierten Modelle konzentrieren sich – ähnlich wie Experten in einem Unternehmen – auf klar definierte Aufgabenbereiche.

Was sie besonders macht: Sie werden durch ein innovatives Verfahren trainiert, bei dem größere KI-Modelle ihr „Wissen“ gezielt destillieren und weitergeben. Das Ergebnis sind schlanke, effiziente Spezialisten, die in ihrem Fachgebiet selbst mit deutlich größeren Systemen mühelos mithalten können.

Die Vorteile für Unternehmen sind überzeugend:

  • Höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit durch gezielte Spezialisierung
  • Volle Kontrolle durch lokalen Betrieb in der eigenen Infrastruktur
  • Maximale Datensicherheit ohne externe Schnittstellen
  • Minimale Latenzzeiten durch Edge Computing

Diese Eigenschaften machen SLMs zu idealen Bausteinen für moderne Multi-Agenten-Systeme – besonders in Unternehmensumgebungen, wo Geschwindigkeit, Datenschutz und Effizienz geschäftskritisch sind.

Multi-Agenten-Systeme in der Praxis: Erfolgreiche Implementierungen

Smarte Produktion in der Industrie 4.0

In modernen Produktionsanlagen arbeitet heute ein präzise orchestriertes Team von KI-Agenten:

  • Spezialisierte Agenten überwachen Maschinenzustände in Echtzeit
  • Prognose-Agenten sagen Wartungsbedarfe voraus
  • Logistik-Agenten optimieren die gesamte Lieferkette – von der Materialbestellung bis zur Auslieferung

Das messbare Ergebnis: 30% weniger Stillstandzeiten und deutlich optimierte Betriebskosten.

Next-Generation Kundenservice

 

Moderne Support-Systeme zeigen das volle Potenzial von Multi-Agenten-Architekturen:

  • Ein Analyse-Agent kategorisiert eingehende Anfragen nach Dringlichkeit und Fachgebiet
  • Fach-Agenten erstellen passgenaue Lösungen aus der Wissensdatenbank
  • Ein Qualitäts-Agent sichert konstant hohe Antwortqualität

Diese Struktur ermöglicht nicht nur schnellere Reaktionszeiten, sondern auch eine gleichbleibend hohe Service-Qualität rund um die Uhr.

 

Von der Theorie in die Praxis: Ihr Weg zu Multi-Agenten-Systemen

Die erfolgreichen Implementierungen zeigen: Multi-Agenten-Systeme sind keine Zukunftsmusik, sondern bereits heute einsatzbereit. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einem strukturierten Vorgehen:

1. Analyse & Strategie

Beginnen Sie mit einer gründlichen Evaluation:

  • Welche Prozesse binden heute die meisten Ressourcen?
  • Wo entstehen regelmäßig Engpässe oder Verzögerungen?
  • Welche Aufgaben erfordern die Zusammenarbeit verschiedener Spezialisten?

2. Pilot-Implementierung

Starten Sie mit einem überschaubaren, aber relevanten Projekt:

  • Wählen Sie einen Prozess, der schnelle Erfolge verspricht
  • Implementieren Sie zunächst ein kleines Team spezialisierter Agenten
  • Etablieren Sie klare Metriken zur Erfolgsmessung

3. Skalierung & Optimierung

Bauen Sie auf Ihren ersten Erfolgen auf:

  • Erweitern Sie das System schrittweise
  • Integrieren Sie neue Agent-Spezialisten nach Bedarf
  • Optimieren Sie kontinuierlich basierend auf Erfahrungswerten

Fazit: Die Team-Evolution der KI hat begonnen

Was Marvin Minsky vor Jahrzehnten voraussagte, wird heute Realität: Die Zukunft der KI liegt nicht in monolithischen Systemen, sondern in der intelligenten Zusammenarbeit spezialisierter Agenten. Unternehmen, die jetzt auf Multi-Agenten-Systeme setzen, schaffen sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Vertiefen Sie Ihr Wissen

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Ihr nächster Schritt

Lassen Sie uns gemeinsam erkunden, wie Multi-Agenten-Systeme auch in Ihrem Unternehmen Mehrwert schaffen können.

 

Einführung von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen: Wie gehen Sie mit Ängsten und Skepsis Ihrer Mitarbeiter um?

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen ist ein spannender, aber auch herausfordernder Prozess. Während KI viele Chancen bietet, wie Effizienzsteigerung und innovative Geschäftsmöglichkeiten, ruft sie auch Ängste und Skepsis bei den Mitarbeitern hervor. Solche Bedenken müssen Sie ernst nehmen und proaktiv angehen. Es ist entscheidend für den Erfolg Ihrer KI Implementierung. In diesem Blog-Beitrag werden die Strategien beleuchtet, wie man Ängste und Skepsis der Mitarbeiter vor, während und nach der Einführung von KI im Unternehmen adressieren kann.

Vor der Einführung: Vorbereitung und Kommunikation

Transparente Kommunikation: Informieren Sie Ihre Mitarbeiter frühzeitig über die geplanten Änderungen. Erklären Sie, warum die Einführung von KI notwendig ist, welche Vorteile sie bringt und welche Veränderungen sie mit sich bringt.

Einbindung der Mitarbeiter: Binden Sie Ihre Mitarbeiter in den Entscheidungsprozess ein. Organisieren Sie Workshops und Meetings, in denen Ihre Mitarbeiter ihre Bedenken äußern und Fragen stellen können.

Training: Bieten Sie Schulungen und Weiterbildungsmöglichkeiten an, um das Wissen und Verständnis Ihrer Mitarbeiter für KI zu verbessern. Je mehr Ihre Mitarbeiter über KI wissen, desto weniger beängstigend wirkt sie.

   

Während der Einführung: Unterstützung und Anpassung

Begleitende Maßnahmen: Stellen Sie sicher, dass es während der Implementierungsphase unterstützende Maßnahmen gibt, wie z.B. ein Helpdesk oder Ansprechpartner, die Fragen und Probleme zeitnah klären können.

Schrittweise Einführung: Führen Sie KI-Lösungen schrittweise ein, anstatt alles auf einmal zu verändern. Fokussieren Sie Anfangs auf die Quick Wins. Dies gibt Ihren Mitarbeitern Zeit, sich an die neuen Prozesse zu gewöhnen.

Pos

itive Beispiele: Zeigen Sie konkrete Beispiele und Erfolgsgeschichten von anderen Unternehmen, die KI erfolgreich implementiert haben. Dies kann das Vertrauen und die Akzeptanz erhöhen.

Nach Einführung: Evaluation und kontinuierliche Verbesserung

Feedback-Schleifen: Implementieren Sie regelmäßige Feedback-Schleifen, um die Meinungen und Erfahrungen Ihrer Mitarbeiter zu sammeln. Nutzen Sie dieses Feedback, um Anpassungen vorzunehmen und die Prozesse zu verbessern.

Erfolgsmessung: Messen und kommunizieren Sie die Erfolge und Vorteile der KI-Einführung. Wenn Ihre Mitarbeiter die positiven Auswirkungen sehen, wird dies ihre Skepsis weiter reduzieren.

Langfristige Unterstützung: Bieten Sie langfristige Unterstützung und Weiterbildungsmöglichkeiten an, um sicherzustellen, dass Ihre Mitarbeiter sich weiterhin sicher und kompetent im Umgang mit KI fühlen.

 

Fazit

Die erfolgreiche Einführung von KI im Unternehmen hängt maßgeblich davon ab, wie gut Sie die Ängste und die Skepsis Ihrer Mitarbeiter adressieren. Durch transparente Kommunikation, Einbindung, Schulung und kontinuierliche Unterstützung können Sie diese Herausforderungen bewältigen. Eine proaktive und mitarbeiterzentrierte Herangehensweise stellt sicher, dass die Vorteile der KI  verstanden und voll ausgeschöpft werden. Ihre Mitarbeiter sollen sich als integraler Bestandteil des Veränderungsprozesses fühlen.

Haben Sie bereits Erfahrungen mit der Einführung von KI in Ihrem Unternehmen gemacht? Teilen Sie Ihre Erfahrungen und lassen Sie uns darüber diskutieren, wie wir gemeinsam die Herausforderungen meistern können.

Microsoft Co-Pilot: Wie KI den Arbeitsalltag revolutioniert

Die Microsoft Envision AI DACH-Konferenz hat uns beeindruckende Einblicke in die zukünftige Rolle der künstlichen Intelligenz im Berufsalltag gewährt. Im Mittelpunkt des Interesses stand Microsoft Co-Pilot, der KI Assistent von Microsoft.

Die größten Zeitfresser im Berufsalltag

Es wurde hervorgehoben, dass 62 % der Beschäftigten sehr viel Zeit damit verbringen, nach Informationen zu suchen. Ineffiziente Besprechungen gelten als der größte Produktivitätskiller im Beruf.

Was Mitarbeitende von KI erwarten

Eine repräsentative Umfrage zeigt Werte, die hohe Erwartungen an KI am Arbeitsplatz erkennen lassen:

Diese Zahlen spiegeln den wachsenden Wunsch nach einer Integration von KI wider, mit dem Schwerpunkt auf der Verbesserung von Effizienz und Kreativität.

Microsoft Co-Pilot – Vielseitig Einsetzbar

Microsoft Co-Pilot zeigt sich als vielseitig einsetzbarer Assistent quer durch alle Arbeitsgebiete:

  • Kundenservice: Verbesserung der Kundeninteraktion durch Bereitstellung umfassender Daten und Erkenntnisse.
  • Vertrieb: Verbessert Verkaufsstrategien durch vorausschauende Analysen und intelligente Automatisierung.
  • Softwareentwicklung: Unterstützung von Entwicklern bei der Automatisierung der Codeerstellung und -überprüfung
  • Wissensmanagement: Ermöglicht es Teams, gemeinsames Wissen effizient zu organisieren und zu nutzen.
  • IT und Sicherheit: Vereinfacht Aufgaben und sorgt mit proaktiven KI-Maßnahmen für sichere Abläufe.

Co-Pilot ist somit nicht nur ein Werkzeug, sondern wirkt als ein Partner bei vielfältigen Aufgaben:

  • Effiziente Nutzung Ihrer Zeit: AI kann die Bearbeitungszeit über verschiedene Aktivitäten hinweg bis zu 29% beschleunigen.
  • Zusammenfassung von Besprechungen: Dank der Zusammenfassungsfähigkeiten von Co-Pilot ist nur ein Viertel der üblichen Zeit nötig, um versäumtes aus Meetings aufzuholen.
  • Entlastung bei Aufgaben: Ganze 85% der Nutzer berichten, dass Co-Pilot sie von täglichen, repetitiven Aufgaben entlastet, wodurch sie sich auf strategischer Initiativen konzentrieren können.

Im Bereich der Produktivität hat sich Microsoft Co-Pilot laut aktuellem Nutzerfeedback als unverzichtbar etabliert. Beachtliche 70% der Anwender berichten von einem deutlichen Produktivitätszuwachs, seit sie Co-Pilot in ihre Arbeitsabläufe integriert haben. Darüber hinaus verzeichnen 68% der Nutzer eine spürbare Verbesserung der Arbeitsqualität, was darauf hindeutet, dass der Einfluss von Co-Pilot über die reine Effizienzsteigerung hinausgeht und die Gesamtqualität der Arbeitsergebnisse erhöht. Besonders aussagekräftig ist die Zufriedenheit der Anwender, von denen 77% der Beta-/Erstnutzer angeben, dass sie nur ungern auf die Vorteile von Co-Pilot verzichten würden.

 

 

Die Microsoft Envision AI DACH-Konferenz hat uns einen spannenden Einblick in die Zukunft der künstlichen Intelligenz bei der Arbeit gegeben. Microsoft Co-Pilot steht dabei ganz vorne und ist bereit, alltägliche Aufgaben in Möglichkeiten für Wachstum und Neues umzuwandeln. Es wird immer deutlicher, dass KI-Integration wie die von Co-Pilot nicht nur wünschenswert, sondern für Firmen, die an der Spitze bleiben wollen, absolut notwendig ist, besonders in unserer schnelllebigen digitalen Welt.

AI für Besprechungsprotokolle: Digitale Produktivitätssteigerung

In unserer schnelllebigen Geschäftswelt von heute ist effizientes Besprechungsmanagement entscheidend für Produktivität und Entscheidungsfindung. Traditionelle Methoden zur Protokollierung von Besprechungen sind zeitaufwendig und anfällig für Fehler. Hier kommt die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel – es wird die Art, wie wir Erkenntnisse aus unseren Besprechungen erfassen, verarbeiten und nutzen, verändern. Dieser Beitrag betrachtet gängige Besprechungsplattformen wie Microsoft Teams, Zoom, Cisco Webex und Google Meet und zeigt, wie diese durch innovative KI-Werkzeuge wie Fireflies.ai und Otter.ai verstärkt werden können.

 

Die führenden Plattformen für digitale Meetings

Welche Funktionalitäten sind bereits heute Bestandteil von diesen Plattformen:

In unserer digitalen Welt haben Besprechungsplattformen wie Microsoft Teams, Zoom, Cisco Webex und Google Meet inzwischen KI-Funktionen integriert, um die Effizienz und Wirksamkeit des Besprechungsmanagements neu zu definieren. Folgende Funktionen sind inzwischen integraler Bestandteil:

Microsoft Teams (Copilot) integriert KI, um Echtzeit-Transkriptionen und Einblicke in Besprechungen anzubieten. Copilot unterstützt Sie dabei, die wichtigsten Diskussionspunkte in Echtzeit zusammenzufassen. Es dokumentiert den Rednerfluss und bündelt Pro- und Contra-Argumente für eine schnelle Übersicht.  Ist die Transkriptionsfunktion deaktiviert, kann es seinen Fokus auf die eine Aufnahme des Protokolls und das Auflisten von Aufgaben setzen.

Zoom (AI Companion) bietet integrierte Transkriptionsdienste für aufgezeichnete Besprechungen und nutzt KI, um die Ergebnisse der Besprechungen zusammenzufassen und die abgestimmten weiterführenden Schritte zu dokumentieren.

Cisco WebEx führt den Webex Assistant ein, ein KI-Feature für Echtzeit-Transkription. Sie nimmt direkt Sprachbefehle vom Moderator auf, um Besprechungshighlights, Aufgaben und relevante Punkte aufzunehmen.

Google Meet (Duet AI) nutzt Googles Spracherkennungstechnologie für Live-Untertitel in der Sprache Deiner Wahl. Es nimmt automatisch Notizen während des Meetings auf.

 

Ihr Mehrwert durch KI-Werkzeuge

Für Organisationen, die ihre Besprechungsproduktivität steigern möchten, bieten KI-Werkzeuge wie Otter.ai und Fireflies.ai durch fortschrittliche Transkription, Analyse- und Team-/Gemeinschaftsfunktionen einen ordentlichen Mehrwert.

Otter.ai

OtterPilot tritt automatisch Zoom-, Microsoft Teams- und Google Meet-Besprechungen bei, um Audio aufzunehmen, Notizen zu schreiben und Folien zu erfassen. Es identifiziert jeden Sprecher, extrahiert Schlüsselpunkte und generiert Zusammenfassungen, die eine prägnante Übersicht über die Besprechung bieten.

Es ermöglicht Teams, Transkripte zu teilen, zu bearbeiten und zu kommentieren, fördert die Zusammenarbeit und gewährleistet die Genauigkeit in der Dokumentation.

Fireflies.ai

Integriert sich mit allen oben genannten Besprechungsplattformen. Jenseits von Transkriptionsdiensten analysiert Fireflies.ai Konversationen, um Aktionspunkte, Fragen und Entscheidungen zu identifizieren und zu kategorisieren, was das Nachfassen nach Besprechungen erleichtert.

In einer Erstbetrachtung scheinen die angebotenen Funktionalitäten der KI-Werkzeuge keinen nennenswerten zusätzlichen Beitrag zu leisten. Jedoch sind die KI-Werkzeuge erheblich ausgereifter in Ihren Funktionen und bringen eine wesentlich höhere Verlässlichkeit in der Protokollierung und der Nachbearbeitung mit sich.

 

 

Protokollführung 2.0: Zwei KI-Tools setzen sich durch

Im Bereich des durch KI verbesserten Besprechungsmanagements treten Otter.ai und Fireflies.ai als führende Anbieter hervor, die jeweils einzigartige Fähigkeiten bieten, um zu transformieren, wie wir Erkenntnisse aus unseren Gesprächen erfassen und nutzen.

Transkription und Genauigkeit: Beide Plattformen bieten hochwertige Transkriptionsdienste, wobei Otter.ai besonders für seine Genauigkeit und Sprecheridentifikation bekannt ist.

Echtzeit vs. automatisierte Aufnahme: Otter.ai zeichnet sich durch Echtzeit-Transkription aus, während Fireflies.ai auf die automatisierte Aufnahme und Transkription von geplanten Besprechungen setzt.

Besprechungsanalyse und Zusammenfassungen: Fireflies.ai bietet eine strukturiertere Analyse mit Aktionspunkten und Fragen, während Otter.ai sich auf das Zusammenfassen und Hervorheben von Schlüsselwörtern konzentriert.

Integration und Kompatibilität: Obwohl beide mit den wichtigsten Besprechungsplattformen integriert werden können, macht die Fähigkeit von Fireflies.ai, automatisch an Besprechungen teilzunehmen, es für Benutzer verschiedener Plattformen besonders vielseitig.

Zusammenarbeit und Teilen: Beide Plattformen bieten robuste Kollaborationstools, obwohl Otter.ai in Bezug auf Bearbeitungs- und Kommentierungsfunktionalitäten innerhalb von Transkripten leicht im Vorteil ist.

Sprachabdeckung: Otter.ai konzentriert sich derzeit auf die englische Sprache. Während Fireflies.ai über 60 Sprachen abdeckt.

Fireflies.ai und Otter.ai sind führende KI-Anwendungen für die Protokollierung von Besprechungen. Neben der Aufzeichnung und Erstellung von Zusammenfassungen von Besprechungen analysieren sie auch die Inhalte und geben Hinweise auf die nächsten Schritte. Und dies leisten sie plattformübergreifend. Diese Tools beschränken sich nicht darauf, lediglich Gesprochenes zu erfassen; sie verstehen vielmehr den Kontext und heben die Kernpunkte hervor.

Die Entscheidung für Otter.ai oder Fireflies.ai basiert auf individuellen Anforderungen, wie der Notwendigkeit einer Echtzeit-Transkription, dem gewünschten Grad der Analyse von Besprechungsprotokollen und der Vielfalt der Plattformen sowie Tools, in die der Service integriert werden soll.

In Zeiten der fortschreitenden digitalen Transformation ist der Beitrag der KI zur Verbesserung der Produktivität bei Besprechungen unübersehbar. Die Einführung von KI-basierten Tools in Kombination mit führenden Besprechungsplattformen ermöglicht es Organisationen, neue Stufen der Effizienz, Präzision und Einsicht zu erreichen.
Die Zukunft der Besprechungen ist hier, und sie wird von KI angetrieben.

Welche Erfahrungen habt Ihr gemacht, um Eure Protokollführung zu verbessern?