Spracherkennung. KI verwendet Open-Source- oder API-verfügbare Modelle für automatische Spracherkennung und passt sie anhand des Vokabulars an;
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Strukturierte Verarbeitung und Zusammenfassung. KI-Modelle fassen Interviewaufzeichnungen zusammen, organisieren sie und extrahieren Erkenntnisse;
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Workflow zur Verarbeitung der Ausgabe. KI-Modelle ergreifen konkrete Maßnahmen basierend auf dem in Schritt 2 generierten Inhalt. Zum Beispiel werden Informationen aus Verkaufsgesprächen in das CRM übertragen oder der Gesprächsinhalt beider Parteien wird verwendet, um Vorautorisierungsformulare für Versicherungen auszufüllen.
KI-Transkriptoren haben ein breites Anwendungsspektrum, einschließlich Dokumentation, Kundenkommunikation, Workflow-Automatisierung, Umsatzzyklusmanagement und Codierung, und helfen Menschen, ihre Produktivität und betriebliche Effizienz zu steigern.
Hier sind 5 Startup-Projekte aus verschiedenen Bereichen:
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Freed: Hört Arztbesuche mit und erstellt SOAP-Notizen für Ärzte. Innerhalb eines Jahres half es 9.000 Klinikärzten, zeichnete monatlich 1 Million Patientenbesuche auf und erreichte einen ARR von 10 Millionen US-Dollar.
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Granola: Ein Notizbuch mit Zugang zu großen Sprachmodellen, das manuelle und KI-generierte Besprechungsnotizen kombinieren, schnelle Zusammenfassungen erstellen und Mehrbenutzer-Sharing unterstützen kann.
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Scribenote: Ein Tool, das "Tierärzte früher nach Hause gehen lässt", indem es SOAP-Notizen mit nur zwei Klicks erstellt. Am 2. Dezember letzten Jahres wurde bekannt gegeben, dass die Plattform bereits über 100.000 automatische Notizen generiert hat.
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Rilla Voice: Ein KI-Transkriptor, der Vertriebsschüler begleitet, jedes Vertriebstraining aufzeichnet, transkribiert und analysiert, sodass Vertriebsmanager ihre Schüler detaillierter anleiten können.
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Aqua Voice: Ein Sprachschreib- und Bearbeitungstool, das die Hände frei macht.
KI-Transkriptoren sind nicht nur Effizienzwerkzeuge, sondern haben das Potenzial, branchenverändernde Arbeitssysteme zu werden. In Zukunft könnte sich das Marktpotenzial von KI-Transkriptoren weiter entfalten, wobei der medizinische Bereich bereits großes Interesse an KI-Transkriptoren zeigt.