đ§Ş Testmethodik
đŻ Testdesign & -ausfĂźhrung
Testparameter
đ Testkorpus:
- ⢠Anzahl der Meetings: 50 aufgezeichnete Sitzungen
- ⢠Gesamtdauer: 32,5 Stunden
- ⢠Aufgabenpunkte: 247 manuell ßberprßft
- ⢠Meeting-Typen: Team-Standups (20), Projekt-Reviews (15), Kundenanrufe (15)
- ⢠Teilnehmer: 2â8 Personen pro Sitzung
- ⢠Audioqualität: Verschieden (Bßro, Zuhause, Mobil)
đ Bewertungskriterien
- ⢠Erkennungsgenauigkeit: Aktionspunkte korrekt identifiziert
- ⢠Zuweisungsgenauigkeit: Korrekte Personenidentifikation
- ⢠Fristenerkennung: Fälligkeitsdatum-Erkennung
- ⢠Prioritätsbewertung: Erkennung des Dringlichkeitsniveaus
- ⢠Falsch positive: Unzutreffende Aktionspunkte
- ⢠Verarbeitungszeit: Geschwindigkeit der Analyse
Verifizierung der Grundwahrheit
â Manuelle Annotation:
- ⢠Zwei unabhängige Prßfer pro Meeting
- ⢠Inter-Annotator-Ăbereinstimmung: 94,3%
- ⢠KonfliktlÜsung durch einen dritten Prßfer
- ⢠Zeitstempelgenauigkeit: ¹5 Sekunden
- ⢠Kontextberßcksichtigung: Vollständiges Verständnis des Meetings
đ Klassifizierungssystem
- ⢠Explicit actions: "John will send the report"
- ⢠Implicit actions: "We need the budget by Friday"
- ⢠Conditional actions: "If approved, implement next week"
- ⢠Follow-ups: "Circle back on this Monday"
đ Leistungsergebnisse
đŻ Gesamt-Erkennungsgenauigkeit
Kernmetriken
đ Primäre Ergebnisse:
- ⢠Gesamtgenauigkeit: 68,4 % (169/247 erkannt)
- ⢠Präzision: 73,2 % (169/231 Vorhersagen)
- ⢠Recall: 68,4 % (169/247 tatsächlich)
- ⢠F1-Score: 70,7%
- ⢠Falsch-Positive: 62 fehlerhafte Erkennungen
- ⢠Falsch-Negative: 78 verpasste Aktionen
⥠Leistungsßbersicht:
- ⢠Explizite Aktionen: 81,3 % Genauigkeit (beste)
- ⢠Implizite Aktionen: 52,7 % Genauigkeit
- ⢠Bedingte Aktionen: 44,1 % Genauigkeit (schlechteste)
- ⢠Folgeaufgaben: 63,9 % Genauigkeit
- ⢠Verarbeitungszeit: durchschnittlich 2,3 Minuten
Funktionsspezifische Leistung
đ¤ Aufgabenerkennung:
- ⢠Richtige Zuordnung: 74,6 % Genauigkeit
- ⢠Mehrere Beauftragte: 41,2 % Genauigkeit
- ⢠Teamzuweisungen: 38,9 % Genauigkeit
- ⢠Nicht spezifizierter Eigentßmer: 67,8 % korrekt gekennzeichnet
đ Fristenerkennung:
- ⢠Explizite Daten: 72,3 % Genauigkeit
- ⢠Relative dates: 47.1% accuracy ("next week")
- ⢠Fuzzy timeframes: 23.4% accuracy ("soon")
- ⢠Keine Frist angegeben: 89,1 % korrekt identifiziert
â ď¸ Häufige Fehlermuster
Erkennungsfehler
â Verpasste Muster:
- ⢠Passive voice: "The report needs to be reviewed"
- ⢠Questions as tasks: "Can someone check the data?"
- ⢠Conditional statements: "If budget allows, proceed"
- ⢠Implicit ownership: "Marketing should handle this"
- ⢠Mehrteilige Aufgaben: Komplexe sequentielle Aktionen
đŻ AuslĂśser fĂźr Fehlalarme
- ⢠Past references: "John sent the email yesterday"
- ⢠Hypotheticals: "We could update the website"
- ⢠General discussions: "Someone mentioned updates"
- ⢠Status updates: "I'm working on the proposal"
âď¸ Wettbewerbsvergleich
đ Branchen-Benchmarks
| Plattform | Gesamtgenauigkeit | Erkennung von Aufgaben | Fristerkennung | Verarbeitungsgeschwindigkeit |
|---|---|---|---|---|
| Fireflies | 84.2% | 87.1% | 76.8% | 1,8 Min |
| Sembly | 79.3% | 82.4% | 69.2% | 2,1 Min |
| Otter.ai | 72.1% | 71.3% | 58.7% | 1,4 Min. |
| Granola | 68.4% | 74.6% | 47.1% | 2,3 Min |
| Supernormal | 61.8% | 68.9% | 43.2% | 3,1 min |
| tldv | 56.3% | 59.7% | 38.1% | 1,9 Min |
đŞ Stärken- & Schwächenanalyse
â SchlĂźsselstärken
Leistungs-Highlights
đŻ Erkennungsstärken
- ⢠Explizite Aktionen: 81,3 % Genauigkeit (ßberdurchschnittlich)
- ⢠Einfache Aufgaben: Gute Personenidentifikation
- ⢠Klare Sprache: Geht gut mit direkten Aussagen um
- ⢠Mehrere Sprecher: Ordentliche Nachverfolgung ßber Sprecher hinweg
- ⢠Standard-Meetings: Zuverlässig fĂźr routinemäĂige Sitzungen
đ Benutzererlebnis:
- ⢠Aufgeräumte Oberfläche: Intuitive Anzeige von Aktionspunkten
- ⢠Einfache Bearbeitung: Simple manuelle Korrekturwerkzeuge
- ⢠Schnelle Einrichtung: Minimale Konfiguration erforderlich
- ⢠Integrationsfreundlich: Grundlegende API-Funktionen
â ď¸ Kritische Schwächen
Leistungsdefizite
â Erkennungsgrenzen
- ⢠Fristenerkennung: 47,1 % Genauigkeit (schlechtester Wert in der Klasse)
- ⢠Implizite Aufgaben: Hat Schwierigkeiten mit subtiler Sprache
- ⢠Komplexe Szenarien: Schlechte Behandlung von Bedingungen
- ⢠Mehrstufige Aufgaben: Zerlegt komplexe Aktionen
- ⢠Kontextverständnis: Begrenztes Gesprächsbewusstsein
đ§ FunktionslĂźcken:
- ⢠Prioritätserkennung: Keine Dringlichkeitsklassifizierung
- ⢠Abhängigkeitsverfolgung: Keine Aufgabenbeziehungen
- ⢠Fortschrittsaktualisierungen: Keine Statusßberwachung
- ⢠Erweiterte Integrationen: Eingeschränkte Unterstßtzung durch Drittanbieter
đŻ Anwendungsfall-Empfehlungen
â Beste Einsatzszenarien
Empfohlene Anwendungsfälle
đŻ Ideale Meetings:
- ⢠Tägliche Standups: Einfache, direkte Aufgabenpunkte
- ⢠Kunden-Check-ins: Klare Folgeaufgaben
- ⢠Kleine Teammeetings: 2â5 Teilnehmende
- ⢠Statusbesprechungen: unkomplizierte Aufgaben
- ⢠Einfache Planung: Grundlegende Aufgabenzuweisung
đĽ Zielnutzer:
- ⢠Kleine Unternehmen: Grundlegende Produktivitätsanforderungen
- ⢠Freiberufler: Einfache Aufgabenverfolgung
- ⢠Berater:innen: Nachverfolgung nach Kundenterminen
- ⢠Budgetbewusste Teams: Kostengßnstige LÜsung
â Ungeeignete Einsatzszenarien
Ziehe Alternativen in Betracht fĂźr
â ď¸ Herausfordernde Meetings:
- ⢠Strategische Planung: Komplexe, bedingte Aufgaben
- ⢠Projektbesprechungen: Mehrstufige Aktionspunkte
- ⢠GroĂe Teammeetings: 8+ Teilnehmer
- ⢠Kreatives Brainstorming: Implizite Aktionen
- ⢠Exekutivsitzungen: Nuancierte Entscheidungsfindung
đ˘ Anforderungen von Unternehmen
- ⢠Projektmanagement: Brauche Fireflies oder Sembly
- ⢠Fristverfolgung: Ziehe Otter.ai Pro in Betracht
- ⢠Komplexe Arbeitsabläufe: Schau dir Asana/Monday.com an
- ⢠Prioritätsmanagement: Erfordert manuelle Tools
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đ¤ Leitfaden zur Meeting-Automatisierung
Bewährte Methoden fßr die automatische Aufgabenerkennung
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