Современный офис - это изобилие онлайн-встреч. Виртуальные совещания, созвоны с сотрудниками, презентации, переговоры с кандидатами – поток информации льется непрерывно. От обсуждения квартальных бюджетов и стратегических планов развития компании до проведения рутинных HR-встреч с новыми сотрудниками – все это требует времени и внимания. И какой объем работы ложится на плечи HR-специалистов, которым необходимо вести протоколы, составлять выжимки из обсуждений, фиксировать договоренности и отслеживать выполнение задач!
Мечта HR-отдела – это система, которая способна автоматически расшифровывать эти встречи, анализировать обсуждаемый материал, выделять ключевые моменты и структурировать информацию, формируя лаконичные и понятные протоколы, экономя драгоценное рабочее время.
Сервисы транскрибации, основанные на нейросетях, уже не являются чем-то из ряда вон выходящим. Такие инструменты, использующие алгоритмы машинного обучения, могут распознавать речь и преобразовывать ее в текстовый формат. О базовых принципах работы таких “цифровых секретарей” я уже рассказывал ранее. И хотя качество автоматических расшифровок пока не достигает идеала, прогресс в этой области очевиден, и перспективы впечатляют.
Моя задача сейчас – найти оптимальное решение для HR-отдела, которое позволит максимально автоматизировать процесс обработки информации со встреч, освободив специалистов от рутинной работы.
После тщательного изучения рынка и тестирования различных сервисов, я сосредоточился на трех наиболее перспективных кандидатах: Follow up, MeetScribe и MyMeet.
Подобных сервисов на рынке довольно много, а время, как известно, – ресурс ограниченный. Поэтому, я сконцентрировался на тех, что казались наиболее многообещающими.
Основные требования к ним были сформулированы мной четко: автоматическая расшифровка аудио- и видеозаписей встреч, создание структурированной выжимки из ключевых моментов обсуждения, и, конечно же, формирование понятного и удобного протокола встречи.
Все рассматриваемые приложения оказались платными, с примерно одинаковой ценовой политикой, предлагающими сравнимый функционал. Однако, после детального анализа и практического тестирования, явным фаворитом стал MyMeet.
Конкуренты, к сожалению, столкнулись с рядом проблем, которые делали их менее привлекательными для использования в реальной рабочей среде. В частности, наблюдалась значительная задержка в обработке видеозаписей: для обработки 20-минутной видеозаписи требовалось до 40 минут, что в условиях необходимости расшифровки нескольких встреч в течение рабочего дня делало их использование малоэффективным. Кроме того, возникали проблемы с распознаванием говорящих, что затрудняло понимание, кто именно произносил те или иные фразы. Отмечались и сложности с формированием выжимки из ключевых моментов – в некоторых случаях текст, вроде бы, был правильным с точки зрения грамматики, но предложения звучали странно и не отражали сути обсуждения.
MyMeet, в отличие от конкурентов, продемонстрировал стабильную работу, быстрое время обработки и, что самое главное, отличные результаты в плане расшифровки, выделения ключевых моментов и создания протоколов. Этот сервис умеет: автоматически записывать встречи из календаря, интегрироваться с популярными платформами для видеоконференций (Google Meet, Zoom и др.), идентифицировать говорящих и указывать, кто именно произнес конкретную фразу, выделять основные тезисы и договоренности, формируя в итоге структурированный и информативный протокол. В ходе многочисленных тестов, которые я проводил с этими системами, MyMeet неизменно показывал себя как наиболее эффективное, удобное и интуитивно понятное решение для автоматизации процесса протоколирования встреч, что делает его идеальным помощником для HR-специалистов, желающих оптимизировать свою работу и сэкономить драгоценное время.