Read AI memperluas ringkasan yang didukung AI mulai dari rapat hingga pesan dan email

Rapat memakan waktu, dan tidak ada jalan lain. Menurut jajak pendapat tahun 2022 dari Deputy.com, banyak Pekerja AS menghabiskan hingga delapan jam dalam rapat setiap minggunyatergantung pada industri dan lokal.

Penurunan produktivitas menjelaskan semakin populernya alat peringkasan yang didukung AI. Dalam survei pemasar baru-baru ini yang dilakukan oleh The Conference Board, sebuah lembaga pemikir nirlaba, hampir separuh responden mengatakan bahwa mereka menggunakan AI untuk membuat ringkasan konten email, panggilan konferensi, dan lainnya.

Meskipun sejumlah rangkaian konferensi video kini menawarkan fitur ringkasan bawaan, David Shim yakin masih ada ruang untuk solusi pihak ketiga. Dan dia akan melakukannya: Dia adalah salah satu pendiri Read AI, yang merangkum panggilan video di seluruh platform seperti Zoom, Microsoft Teams, dan Google Meet.

Shim, yang sebelumnya adalah CEO Foursquare, mendirikan Read AI bersama Rob Williams dan Elliott Waldron pada tahun 2021. Sebelum Read AI, ketiganya bekerja sama di Foursquare, Snapchat, dan startup Shim sebelumnya, Placed (yang diakuisisi Foursquare pada tahun 2019).

“Pesaing langsung Read AI adalah manajemen proyek tradisional, di mana catatan ditulis secara manual,” kata Shim kepada TechCrunch. “Dengan mempelajari apa yang penting bagi Anda secara lintas platform, Read bukanlah co-pilot — melainkan autopilot yang menyampaikan konten yang membuat pekerjaan Anda lebih efektif dan efisien.”

Pada awalnya, Read berfokus secara eksklusif pada solusi rapat video, menawarkan dasbor untuk mengukur seberapa baik jalannya rapat (setidaknya dinilai berdasarkan metrik tertentu) dan ringkasan dua menit dari rapat selama satu jam. Namun, bertepatan dengan putaran pendanaan senilai $21 juta yang baru-baru ini ditutup yang dipimpin oleh Goodwater Capital dengan Madrona Venture Group, perusahaan ini memperluas jangkauannya ke peringkasan pesan dan email.

Tersedia dalam “peluncuran awal”, kemampuan baru Read terhubung ke Gmail, Outlook dan Slack serta platform konferensi video untuk mempelajari topik yang mungkin relevan bagi Anda. Dalam waktu 24 jam setelah terhubung ke layanan perpesanan dan konferensi video yang Anda gunakan, Read mulai memberikan pembaruan harian dengan ringkasan, “kesimpulan” yang dihasilkan AI, ikhtisar konten utama, dan pembaruan topik percakapan dalam urutan kronologis. Read mengenakan biaya bulanan $15 hingga $30 untuk layanannya.

“Apa yang membuat Read unik adalah agen AI-nya bekerja dengan tenang di latar belakang, memungkinkan rapat, email, dan pesan Anda berinteraksi satu sama lain,” kata Shim, seraya menambahkan bahwa rata-rata ringkasan dari Read AI memadatkan 50 email dari 10 penerima menjadi satu email. ringkasan. “Kecerdasan yang terhubung ini menyatukan komunikasi Anda dan memberdayakan Anda dan tim Anda dengan pengarahan yang dipersonalisasi dan dapat ditindaklanjuti, disesuaikan dengan kebutuhan dan prioritas Anda. ”

Sekarang, warnai saya dengan skeptis, tapi saya tidak yakin saya percaya setiap Alat berbasis AI untuk meringkas konten secara akurat dan konsisten.

Model seperti ChatGPT dan Copilot Microsoft membuat kesalahan saat merangkum karena kecenderungan mereka untuk berhalusinasi, termasuk dalam ringkasan pertemuan. Dalam artikel terbaru, The Wall Street Journal dikutip sebuah contoh di mana, bagi salah satu pengguna awal yang menggunakan Copilot untuk rapat, Copilot menemukan peserta dan menyiratkan bahwa panggilan telepon adalah tentang topik yang tidak pernah benar-benar dibahas.

Apakah alat Read AI berbeda? Shim mengklaim bahwa ini lebih kuat daripada banyak solusi yang ada, termasuk pesaingnya seperti Supernormal dan Otter.

“Read menjalankan metodologi eksklusif untuk mengoordinasikan konten mentah dengan keluaran model bahasa, sehingga penyimpangan secara otomatis terdeteksi dan dikendalikan dengan tepat,” katanya. “Selain itu, kami dapat menggunakan konten dari rapat untuk mengontekstualisasikan konten email dan pesan dengan lebih baik, sehingga semakin mengurangi ketidakpastian dan meningkatkan hasil.”

Ambillah pernyataan itu sebagai sebutir garam. Shim tidak membagikan hasil benchmark untuk mendukung pernyataan tersebut.

Sebagai pengganti tolok ukur, Shim menekankan alat peringkasan peningkatan produktivitas seperti Read dapat (secara teori) berikan.

“Daripada menjadwalkan ulang rapat karena Anda terlambat atau melakukan pemesanan ganda, Read dapat hadir di tempat Anda dan memberikan kepada Anda ringkasan dan item tindakan yang bahkan tidak dapat ditandingi oleh asisten eksekutif terbaik,” katanya, sambil menekankan juga bahwa Read tidak menggunakan data pelanggan untuk melatih model AI-nya dan bahwa pengguna memiliki “kendali penuh” atas konten yang melewati platform. “AI mengembalikan fokus pada pekerja berpengetahuan [by] menghemat waktu berjam-jam sehari.”

Read AI tidak asing dengan kontroversi, jadi ini a kecil sulit menerima kata-kata Shim. Alat analisis sentimen pada platform ini, yang menginterpretasikan isyarat suara dan wajah peserta rapat untuk memberi informasi kepada tuan rumah mengenai sentimen mereka, telah dikembangkan. ditelepon dikeluarkan oleh pendukung privasi terlalu invasif, rentan terhadap bias, dan sangat mungkin menimbulkan risiko keamanan data.

Gender dan ras bias adalah a Sehat–didokumentasikan fenomena di dalam sentimen analisis algoritma.

Model analisis emosional cenderung menugaskan lebih banyak emosi negatif ke wajah orang kulit hitam dibandingkan wajah orang kulit putih, dan melihat bahasa yang digunakan sebagian orang kulit hitam sebagai bahasa yang agresif atau beracun. Platform perekrutan video AI telah ada ditemukan untuk merespons secara berbeda terhadap kandidat pekerjaan yang sama yang mengenakan pakaian berbeda, seperti kacamata dan jilbab. Dan tahun 2020 belajar dari MIT, para peneliti menunjukkan bahwa algoritme dapat menjadi bias terhadap ekspresi wajah tertentu, seperti senyuman, sehingga dapat mengurangi keakuratannya.

Kredit Gambar: Membaca

Mungkin yang menarik adalah Shim terus melihat teknologi analisis sentimen Read sebagai sebuah kompetitif keuntunganbukan risiko, sambil menunjukkan bahwa pelanggan dapat menonaktifkan fitur tersebut dan data analisis dihapus dari server Read secara berkala:

“Menggunakan model multimodal memungkinkan Read untuk memasukkan respons non-verbal ke dalam ringkasan rapat,” katanya. “Sebagai contoh, selama rapat promosi, sebuah startup mungkin berbicara tentang manfaat produk, namun para peserta secara visual menggelengkan kepala dan mengerutkan kening selama presentasi … Baca menciptakan dasar keterlibatan dan sentimen khusus untuk setiap peserta rapat, bukan melamar model satu ukuran untuk semua, memastikan bahwa setiap orang diperlakukan sebagai orang yang unik.”

Akurat atau tidak, dengan warchest senilai $32 juta dan basis pelanggan yang tumbuh sebesar setengah juta pengguna selama kuartal terakhir, Read jelas membuat beberapa orang yakin bahwa mereka dapat memenuhi janjinya.

Read, yang berbasis di Seattle, Washington, berencana menggandakan stafnya menjadi lebih dari 40 karyawan pada akhir tahun dengan memanfaatkan suntikan modal baru, kata Shim.

“Dalam menghadapi perlambatan yang lebih luas selama beberapa tahun terakhir, Read terus melihat kurva pertumbuhan yang semakin tajam dalam hal pengguna, pertemuan, dan pendapatan,” tambahnya. “Percepatan pertumbuhan ini dapat secara langsung dikaitkan dengan keuntungan terukur yang dirasakan pengguna dalam hal penghematan waktu saat menggunakan Read AI dalam rapat mereka.”