Otter.ai, стартап із Маунтін-В'ю (Каліфорнія), який колись заробив на безкоштовній транскрипції аудіо в текст у реальному часі, вирішив більше не грати на цьому полі. У 2026 році транскрипцію пропонують десятки конкурентів на основі штучного інтелекту, тож компанія переходить до витягування інсайтів із розмов. Новий CMO Otter Алекс Гей пояснює логіку так: транскрипція ніколи не була кінцевою метою, важливо, що можна зробити, маючи запис усіх розмов організації.
Головна ідея оновлення — зробити зустрічі менш марними. За словами Гея, зустрічі часто неефективні з передбачуваних причин: учасники приходять непідготовленими, потрібних людей немає в кімнаті або домовлені завдання не виконуються. Наслідок — цикл, коли для покращення продуктивності зустрічей доводиться проводити ще більше зустрічей. Otter хоче розірвати це коло трьома новими функціями, представленими у вівторок. Генеральний директор Сем Лян описує їх як «весь життєвий цикл зустрічі».
Перша функція — «Pre-Meeting Brief», автоматичний короткий огляд перед зустріччю, який складається на основі транскрипцій попередніх зустрічей та даних із інших застосунків, підключених до Otter через інтеграції. Друга — «Live Assist», який працює під час дзвінків у Zoom, Microsoft Teams і Google Meet і підказує залежно від контексту розмови. Лян називає його «помічником для продажних дзвінків», який «слухає клієнта», знає його історію і навчений на тисячах попередніх дзвінків. Інші учасники з активним Live Assist бачитимуть у вікні зустрічі нотатника Otter, але повні можливості агента, за даними компанії, не розкриваються. Третя — «Work Mode», який після зустрічі готує підсумки і допомагає з наступними завданнями, зокрема складає листи. Сам Лян радить не називати продукт транскрибатором, а натомість «движком знань із розмов».
Ціни залишаються ступеневими. Базовий тариф безкоштовний, з обмеженням використання. Платні: Pro — $99,96 на користувача на рік, Business — $239,88 на користувача на рік, Enterprise — ціна залежить від розміру та масштабу впровадження. Компанія заявляє понад 40 мільйонів користувачів, але не розкриває, скільки з них платять. Окремо Otter планує розширити мовну підтримку, яка зараз охоплює англійську, французьку, німецьку, іспанську та спрощену китайську, і покращити розпізнавання акцентів. Гей, який говорить із шотландським акцентом, визнав, що точність падає, коли він починає «говорити особливо по-шотландськи або вживати розмовні вирази».
Під розвиток продукту й маркетингу компанія залучає нові $320 млн від General Catalyst. Гей зазначає, що важливим пріоритетом є вихід за межі окремих команд і невеликих «плацдармів» усередині організацій. За його словами, спершу потрібно довести ефект у двох-трьох функціональних напрямках, а потім показати, як контекст доступний у всій компанії, покращує результат.
Найболючіше питання для такого продукту — приватність. ШІ-нотатники на дзвінках не завжди бажані, і частина служб безпеки радить взагалі їх не використовувати. Сам Otter відбивається від колективного позову, поданого минулого року, у якому стверджується, що програма «оманливо і приховано» фіксувала приватні розмови. Правила запису розмов у різних штатах США відрізняються: Каліфорнія вимагає згоди всіх учасників, Вірджинія — згоди одного. Гей заперечує, що Otter використовує розмови клієнтів для інших цілей, і каже, що навчання моделей обмежується ідентифікацією мовця, а не аналізом змісту розмов. Компанія також посилається на шифрування даних як у стані спокою, так і під час передачі. Водночас Гей визнає, що для клієнтів із політикою zero-trust у сфері ІТ-безпеки ще потрібно розробити додаткові можливості, хоча фінансові організації, які працюють у регульованих галузях, уже є клієнтами.
Для українських команд сигнал такий: ринок AI-асистентів для зустрічей переходить від транскрипції до роботи з контекстом і follow-up завдань. Для агенцій, продуктових команд і відділів продажу це означає, що корисність інструменту визначатиметься не точністю тексту, а тим, наскільки добре він інтегрується з CRM і робочими застосунками. Перед впровадженням варто перевірити юридичні вимоги щодо запису розмов із клієнтами та внутрішні політики безпеки, а також врахувати, що точність розпізнавання української мови в таких сервісах залишається окремим питанням, якого у вихідних матеріалах не розглядають.