Detaillierte Funktionen, Besonderheiten und Empfehlungen

🟦 Funktionen – Was kann Otter.ai?

Transkription & Spracherkennung

Live-Echtzeit-Transkription – Automatische Konvertierung von Sprache zu Text mit 95 Prozent Genauigkeit in Echtzeit.

Sprecheridentifikation (Diarisierung) – Automatische Zuordnung von bis zu zehn Sprechern pro Meeting.

Custom Vocabulary – Branchenspezifische Begriffe ohne zusätzliche Kosten hinzufügen und nutzen.

Audioplayer mit variabler Geschwindigkeit – Zeitgesteuerte Wiedergabe mit praktischem Sprecher-Filter für gezielte Analyse.

Meeting-Intelligenz & KI-Generierung

OtterPilot (KI-Zusammenfassungen) – Automatische Echtzeit-Zusammenfassungen mit Action Items bereits während des Meetings.

Ask Otter Chatbot – Natürlichsprachige Fragen an Transkripte stellen und präzise Antworten erhalten.

Keyword-Extraktion & Highlights – Automatische Markierung wichtiger Begriffe und relevanter Schlagwörter im Transkript.

Action-Item-Erkennung – KI identifiziert Aufgaben und Verantwortlichkeiten direkt aus dem Gesprächsverlauf.

Meeting-Integration & Live-Funktionen

Live-Notizen-Einblendung – Transkripte in Zoom, Teams und Google Meet direkt im Meeting anzeigen.

Automatisches Recording & Upload – Videokonferenzen automatisch aufzeichnen und umgehend verarbeiten.

Meeting-Synchronisation – Kalender-Integration mit automatischen Start- und Stopp-Funktionen für nahtlose Dokumentation.

Export & Zusammenarbeit

Multiple Export-Formate – TXT, DOCX, PDF, SRT und VTT für verschiedene Workflow-Anforderungen.

In-App-Suche mit Zeitsync – Schnelle Suchfunktion mit direkter Verlinkung zu relevanten Gesprächspassagen.

Transkript-Freigabe & Workspaces – Gemeinsame Bearbeitung und strukturierte Teamkollaboration in geteilten Bereichen.

Freihand-Markup & Annotations – Hervorhebungen und persönliche Notizen direkt im Transkript einfügen.

Integration & Erweiterung

API-Zugriff für KI-Workflows – Programmierter Zugriff auf Transkripte für eigene Anwendungen und Automatisierungen.

Zapier-Integration – Automatisierungen mit hunderten Business-Tools ohne Programmierkenntnisse einrichten.

🟨 Besonderheiten – Was macht Otter.ai einzigartig?

OtterPilot – Generative KI im Meeting selbst

Otter.ai unterscheidet sich von den meisten Wettbewerbern durch die Echtzeit-Generierung von Zusammenfassungen und Action Items während des laufenden Meetings. Teilnehmer müssen nicht bis zum Ende warten, um zu verstehen, welche Aufgaben entstanden sind. Diese Funktion reduziert die Nachbereitungszeit um bis zu 70 Prozent, da die wichtigsten Erkenntnisse bereits strukturiert vorliegen.

Die Konkurrenz bietet meist nur nachträgliche Analysen an. Der direkte Produktivitätsgewinn ohne zusätzlichen Aufwand ist ein echter Differenzierungsfaktor für Teams mit hoher Meeting-Frequenz.

Einschränkung: Die KI-Zusammenfassungen erreichen eine Genauigkeit von etwa 80 bis 90 Prozent. Fünf bis zehn Prozent der erkannten Action Items können falsch zugeordnet oder erfunden sein. Eine manuelle Überprüfung durch den Meeting-Moderator bleibt daher notwendig.

Live-Notizen-Einblendung mit First-Mover-Vorteil

Transkripte erscheinen direkt im Meeting-Fenster während der Videokonferenz. Teilnehmer können in Echtzeit mitlesen, ohne zwischen Fenstern wechseln zu müssen. Dies erhöht das Verständnis und reduziert die Ablenkung durch paralleles Mitschreiben erheblich.

Die Integration funktioniert nahtlos mit Zoom, Microsoft Teams und Google Meet. Meetings werden automatisch besser dokumentiert, ohne dass Teilnehmer ihre Gewohnheiten ändern müssen. Diese Funktion ermöglicht konzentrierteres Zuhören und aktivere Teilnahme.

Einschränkung: Die Einblendung funktioniert nur bei unterstützten Plattformen. Spezielle Videokonferenz-Lösungen oder interne Systeme werden möglicherweise nicht abgedeckt.

Ask Otter – Semantische KI-Suche statt Stichwortsuche

Ask Otter versteht den Kontext von Fragen und findet relevante Antworten, selbst wenn die exakten Suchbegriffe nicht im Transkript vorkommen. Die Frage "Was wurde über das Budget entschieden?" liefert Ergebnisse, auch wenn das Wort "Budget" nie fiel, aber über Kosten und Ausgaben gesprochen wurde.

Diese semantische Suche spart massive Zeit beim Durchsuchen großer Meeting-Archive. Statt 20 bis 30 Minuten Audio erneut anzuhören, finden Nutzer relevante Passagen in etwa 30 Sekunden. Der Praxisnutzen ist besonders für Consultants, Analysten und Projektmanager enorm.

Einschränkung: Die Funktion ist nur über die Web-Oberfläche nutzbar, nicht über die API. Vollständige Automatisierung erfordert zusätzliche Eigenentwicklung.

Custom Vocabulary ohne Aufpreis

Medizinische Fachbegriffe, juristische Termini oder technischer Jargon – Otter.ai lernt unternehmensspezifische Begriffe bereits im kostenlosen und Pro-Plan. Die meisten Wettbewerber berechnen für diese Funktion einen Aufpreis oder bieten sie gar nicht an.

Die Anpassung verbessert die Transkriptionsgenauigkeit in spezialisierten Branchen deutlich. Ärzte, Anwälte und Ingenieure profitieren von präziseren Ergebnissen ohne zusätzliche Investition.

Einschränkung: Die Anpassung ist nicht unbegrenzt. Bei sehr großen Fachvokabularen (mehrere tausend Begriffe) können Grenzen erreicht werden.

🟩 Empfehlung – Für wen eignet sich Otter.ai besonders?

Ideale Zielgruppen

Produktmanager und Projektmanager profitieren besonders von der automatischen Dokumentation und Action-Item-Extraktion. Die schnelle Stakeholder-Kommunikation wird durch durchsuchbare Meeting-Archive erheblich vereinfacht. Der ROI zeigt sich in ein bis zwei Stunden wöchentlicher Zeitersparnis bei der Protokollerstellung. Voraussetzung ist die regelmäßige Nutzung von Zoom oder Microsoft Teams sowie unkritische Datenschutzanforderungen im Standardbereich.

Consultants, Analysten und UX-Researcher nutzen Otter.ai zur Transkription von Kundeninterviews und zur schnellen Identifikation von Mustern im Kundenfeedback. Die semantische Suche ermöglicht das schnelle Auffinden von Insights ohne erneutes Anhören der Interviews. Der ROI ist besonders hoch bei großen Audio- und Video-Archiven. Die Mehrsprachigkeit sollte berücksichtigt werden, wobei Englisch die beste Performance liefert.

Lehrende und Forschende dokumentieren Vorlesungsaufzeichnungen und Student-Interviews für Studien automatisch. Der kostenlose Plan bietet 600 Minuten pro Monat, was etwa drei bis vier Vorlesungen entspricht. Die Einsteigerfreundlichkeit ist ideal für Nutzer ohne IT-Kenntnisse. Keine Großrechner oder komplexe Infrastruktur erforderlich.

Vertriebsteams und Kundenbetreuer zeichnen Sales Calls automatisch auf und dokumentieren Best Practices objektiv. Das Onboarding neuer Vertriebsmitarbeiter wird durch Zugriff auf dokumentierte Kundengespräche deutlich verbessert. Voraussetzung ist die rechtliche Klärung der Einwilligung aller Call-Teilnehmer gemäß GDPR und lokalen Datenschutzbestimmungen.

Wichtige Auswahlkriterien

Unternehmensgröße: Otter.ai skaliert von fünf bis über 5.000 Nutzer problemlos. Für Einzelnutzer reicht der Free-Plan meist aus. Der Business-Plan wird ab etwa fünf Nutzern wirtschaftlich sinnvoll. Bei mehr als 10.000 Nutzern sollte ein Enterprise-Gespräch geführt werden, um Infrastruktur und Kosten individuell zu planen.

Datenschutz-Level: Für Standard-GDPR- und CCPA-Anforderungen ist Otter.ai geeignet. HIPAA-Compliance ist im Enterprise-Plan verfügbar. Hochsicherheitsumgebungen wie Militär, Regierungsbehörden oder Rüstungsindustrie sollten Alternativen prüfen, da keine On-Premise-Lösung existiert. Gerichtliche Transkripte oder Staatsgeheimnisse gehören nicht auf diese Plattform.

Sprache und Akzente: Englisch-dominante Unternehmen erhalten beste Ergebnisse mit 95 Prozent Genauigkeit. Deutsche und andere europäische Sprachen funktionieren in der Beta-Phase mit etwa 80 bis 85 Prozent Genauigkeit. Teams mit vielen verschiedenen Muttersprachen sollten Alternativen evaluieren, da Arabisch, Mandarin oder Japanisch derzeit nicht optimal unterstützt werden.

Integration-Anforderungen: Standard-Videokonferenz-Integration mit Zoom, Teams und Google Meet funktioniert perfekt. Salesforce-CRM-Synchronisation erfordert API-Eigenentwicklung. SAP-Integration ist nicht out-of-the-box verfügbar. Unternehmen mit speziellen ERP-Systemen und engen Integrationsanforderungen sollten AWS Transcribe oder Google Cloud Speech-to-Text als Alternative prüfen.

Details zur KI-Lösung

Otter.ai kombiniert proprietäre ASR-Modelle mit externen großen Sprachmodellen für generative Features. Die ASR-Technologie wurde auf Millionen von Meeting-Stunden trainiert und spezialisiert sich gezielt auf Konferenzszenarien. Diese Spezialisierung führt zu höherer Genauigkeit als generische Tools wie WhisperAI.

Die Integration großer Sprachmodelle, vermutlich OpenAI GPT, ermöglicht komplexe Funktionen wie OtterPilot und Ask Otter. Diese Features gehen weit über reine Transkription hinaus und bieten echte Meeting-Intelligence. Der Hybrid-Ansatz vereint Spezialisierung mit Flexibilität.

Die KI demokratisiert Meeting-Dokumentation grundlegend. Auch nicht-technische Nutzer können komplexe KI-Features intuitiv nutzen, ohne IT-Kenntnisse zu benötigen. Was früher nur großen Unternehmen mit Data-Science-Teams möglich war – Meeting-Analyse und automatische Action-Item-Extraktion – ist jetzt für jedes Team im Free-Tier verfügbar.

Otter.ai folgt einem agilen Entwicklungsmodell mit monatlichen bis zweimonatigen Release-Zyklen. Die kontinuierliche Integration generativer KI-Features wie OtterPilot 2024 und Ask-Otter-Verbesserungen zeigt die Innovationskraft. Investitionen in Otter.ai heute bedeuten Teilhabe am KI-Fortschritt morgen. Das Tool bleibt durch regelmäßige Updates zukunftsfähig.

Die Genauigkeit der Transkription erreicht bei nativem Englisch etwa 95 Prozent. Deutsche Sprecher und starke Akzente können die Fehlerquote auf 80 bis 85 Prozent erhöhen. Die Sprecheridentifikation funktioniert zuverlässig bis zu zehn Personen pro Meeting. Bei größeren Gruppen oder schlechter Audioqualität sinkt die Zuverlässigkeit.

Wissenswertes zum Anbieter

Otter.ai Inc. wurde 2016 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Mountain View, Kalifornien. Das Unternehmen beschäftigt etwa 100 Mitarbeiter und besteht primär aus Speech-Tech-Experten und ML-Ingenieuren. Der Fokus liegt klar auf Endnutzer-Produkten, nicht nur auf API-Lösungen für Entwickler.

Die Team-DNA zeigt sich in der Produktphilosophie: Demokratisierung von Meeting Intelligence für jeden. Nicht komplexe APIs für Spezialisten, sondern intuitive Software für den Alltag. Diese Ausrichtung beeinflusst Feature-Prioritäten – Benutzerfreundlichkeit steht über maximaler Konfigurierbarkeit.

Zum Kundenkreis gehören namhafte Organisationen wie IBM, PwC, UNICEF und NASA. Diese Referenzen suggerieren Stabilität und Enterprise-Tauglichkeit. Die breite Akzeptanz in verschiedenen Branchen zeigt die Vielseitigkeit der Lösung.

Die finanzielle Situation ist stabil, basierend auf privater Finanzierung. Die aggressive Produktentwicklung deutet auf eine gesunde Rückenlage hin. Ohne börsen-bedingten Druck kann sich das Unternehmen auf Produktqualität statt auf Quartalszahlen konzentrieren. Das Risiko eines plötzlichen Geschäftsausfalls ist gering.

Eine öffentliche Roadmap existiert nicht. Blog-Beiträge und Twitter-Updates zeigen die grobe Richtung, konkrete Termine fehlen jedoch. Dies erschwert langfristige Planungen für Unternehmen, die auf spezifische Features warten. Die Transparenz könnte in diesem Bereich verbessert werden.

Technische Details & Integration

Die Architektur basiert auf Microservices und Kubernetes, gehostet auf AWS-Servern in den USA. Diese Cloud-SaaS-Lösung ist infinit skalierbar und garantiert 99,9 Prozent Uptime gemäß Standard-Cloud-SLA. Die Infrastruktur ermöglicht flexible Anpassungen und schnelle Feature-Releases.

Die Datenspeicherung erfolgt ausschließlich auf US-amerikanischen Servern. Für europäische High-Security-Umgebungen kann dies eine Herausforderung darstellen. Schrems-II-Relevanz besteht für EU-Kunden. Eine On-Premise-Option ist nicht geplant und auch nicht verfügbar.

Native Plattform-Integrationen funktionieren als Plug-and-Play-Lösung. Zoom, Microsoft Teams und Google Meet werden direkt unterstützt – der Otter.ai-Bot sitzt im Meeting und zeichnet automatisch auf. Slack und Zapier ermöglichen Workflow-Automatisierungen ohne Programmierkenntnisse.

Nicht verfügbar sind Salesforce-Deep-Linking, SAP-Schnittstellen oder EMR-System-Integrationen. Diese müssen über die REST-API selbst entwickelt werden. Die API ermöglicht Transkript-Upload, Abruf und User-Management. Generative KI-Features wie OtterPilot und Ask Otter sind jedoch nur über die Web-UI steuerbar.

Für vollständige Automatisierung dieser Features ist entweder RPA (Robotic Process Automation) oder das Warten auf API-Erweiterungen erforderlich. Die API-Dokumentation ist solide, könnte aber bei spezifischen Anwendungsfällen detaillierter sein.

Die Sicherheit umfasst SOC 2 Typ II, GDPR- und CCPA-Compliance. HIPAA-Compliance ist im Enterprise-Plan verfügbar. AES-256-Verschlüsselung und TLS 1.2+ sind Standard. ISO 27001-Zertifizierung ist nicht öffentlich deklariert, was für Banking und Healthcare ein K.O.-Kriterium sein kann.

Kosten & Preismodell

Der Free-Plan bietet 600 Minuten pro Monat ohne Kosten. Dies eignet sich für einzelne Vorlesungen, Pilotprojekte oder gelegentliche Nutzung. Der ROI ist sofort gegeben, da keine Investition erforderlich ist.

Der Pro-Plan kostet 16,99 Dollar pro Monat und bietet 6.000 Minuten. Für Einzelnutzer mit zwei bis drei externen Meetings pro Woche ist dies die optimale Wahl. Der Break-Even liegt bei etwa einer Stunde Zeitersparnis, was typischerweise bereits im ersten Monat erreicht wird.

Der Business-Plan berechnet 20 Dollar pro Nutzer und Monat bei jährlicher Zahlung (etwa 18 Dollar monatlich). Unbegrenzte Minuten, SSO und Admin-Dashboard machen diesen Plan für Teams ab fünf Personen wirtschaftlich. Der ROI wird bei regelmäßigen Meetings innerhalb von vier bis sechs Wochen erreicht.

Der Enterprise-Plan wird individuell kalkuliert und richtet sich an Unternehmen mit 50 oder mehr Nutzern. HIPAA-Compliance, Dataroom-Anforderungen und Custom-Integrationen sind verfügbar. Die Kosten variieren je nach Anforderungen stark.

Versteckte Kostenfaktoren sollten beachtet werden. Minutenüberschreitungen im Pro-Plan erfordern entweder ein Upgrade oder verursachen zusätzliche Gebühren. API-intensive Nutzung kann projektspezifische Zusatzkosten verursachen. Speicherkosten fallen nicht an – beliebig viele Transkripte können gespeichert werden.

Enterprise-Anpassungen wie Custom-Integrationen, SSO-Setup und Compliance-Audits verursachen indirekten zeitlichen Aufwand. Diese sollten in die Gesamtkalkulation einbezogen werden.

Ein realistisches Total-Cost-of-Ownership-Szenario für ein KMU mit 20 Nutzern im Business-Plan zeigt: Jahreskosten von 4.800 Euro stehen Zeiteinsparungen von etwa 30.000 Euro gegenüber (1,5 Stunden pro Woche pro Nutzer à 20 Euro Stundensatz). Der ROI ist bereits im ersten Monat positiv.

Migration & Umstieg

Die Implementierung ist für Einzelnutzer trivial. Sign-up, Login und Zoom-Account-Verbindung dauern etwa fünf Minuten. Keine technischen Kenntnisse erforderlich. Die erste Meeting-Transkription kann sofort gestartet werden.

Für Teams mit fünf bis 100 Nutzern dauert das Admin-Setup inklusive optionalem SSO und SCIM ein bis zwei Tage. Der Nutzer-Rollout ist unkompliziert. Schulungen sind minimal erforderlich, da die Benutzeroberfläche intuitiv gestaltet ist.

Enterprise-Implementierungen benötigen zwei bis sechs Wochen für Compliance-Audit, API-Integration und Training. Der größte Aufwand entsteht meist beim Change-Management, nicht bei der Technik. Die technische Implementation selbst ist standardisiert und bewährt.

Eine klassische Migration im engeren Sinne ist nicht erforderlich. Otter.ai ersetzt keine bestehenden Systeme wie Dokumentenmanagement-Lösungen. Das Tool ergänzt bestehende Workflows als zusätzliche Schicht. Meetings werden aufgezeichnet und parallel in bestehenden Systemen archiviert.

Das Risiko ist gering, da Otter.ai jederzeit wieder deaktiviert werden kann. Keine Vendor-Lock-in-Situation. Transkripte können vor der Kündigung exportiert werden und bleiben im Besitz des Unternehmens.

Change-Management überwiegt technische Herausforderungen deutlich. Die größten Hürden sind psychologischer Natur: Nutzer fragen sich "Bin ich jetzt überwacht?" Transparente Kommunikation über Aufzeichnungen ist essentiell. Die Einwilligung aller Meeting-Teilnehmer muss rechtlich geklärt werden, insbesondere in Deutschland, Österreich und der Schweiz.

Datenschutzbeauftragte reagieren oft skeptisch auf US-Cloud-Lösungen. Sicherheitsgarantien und GDPR-Compliance-Dokumentation sollten vorab kommuniziert werden. Eine Best Practice ist der Start mit einer Pilotgruppe aus Early Adopters, Sammlung von Erfolgsbeispielen und anschließender breiter Rollout.

Vorteile und Herausforderungen

Die Zeitersparnis bei der Dokumentation ist messbar und signifikant. Nutzer sparen typischerweise ein bis zwei Stunden pro Woche. Von vier Stunden Meeting-Nachbereitung reduziert sich der Aufwand auf etwa zwei Stunden. Dieser Vorteil zeigt sich unmittelbar nach der Implementierung.

Die Transparenz im Team steigt dramatisch. Vor Otter.ai sind oft null Prozent der Meetings für alle zugänglich – nur handschriftliche Notizen einzelner Teilnehmer existieren. Nach der Einführung werden 95 Prozent der Meetings zu durchsuchbaren Archiven. Alle Teammitglieder haben Zugriff auf vollständige Informationen.

Die Geschwindigkeit beim Information Retrieval verbessert sich von 20 bis 30 Minuten (erneutes Anhören von Audio) auf etwa 30 Sekunden (Suche und Klick). Diese Effizienzsteigerung summiert sich bei häufiger Recherche erheblich.

Das Onboarding neuer Mitarbeiter wird objektiver und schneller. Neue Teammitglieder können alte Meetings anschauen, statt auf Wiedererzählungen angewiesen zu sein. Der Schulungsaufwand reduziert sich dadurch um mehrere Stunden.

Objektive Deal-Dokumentation im Vertrieb verhindert Streitfälle. Statt "Ich erinnere mich so" kann das Team sagen "Hier ist das Transkript". Diese Objektivität schafft Klarheit in Kundengesprächen und internen Diskussionen.

Compliance-Nachweise werden audit-ready dokumentiert. HR- und QA-Abteilungen können alle Trainings und Bewertungsgespräche nachweisen. Dies erleichtert Audits und erhöht die rechtliche Sicherheit erheblich.

Bei den Herausforderungen steht Akzent und Audioqualität an erster Stelle. Deutsche Sprecher oder starke Akzente erhöhen die Fehlerquote um fünf bis zehn Prozent gegenüber Native Speakers. Die Lösung liegt in guter Hardware – USB-Headsets oder professionelle Konferenzanlagen verbessern die Ergebnisse deutlich.

Multilingualer Mix innerhalb eines Meetings überfordert das System. Teams, die Englisch, Deutsch und Französisch in einer Besprechung mischen, erhalten inkonsistente Ergebnisse. Getrennte Räume oder die Beschränkung auf eine Sprache pro Meeting sind praktikable Workarounds.

Datenschutz-Paranoia ist in Deutschland besonders ausgeprägt. Die Frage "Die Daten gehen in die USA?" löst oft lange Diskussionen mit Datenschutzbeauftragten aus. Ein GDPR-Compliance-Datenblatt und ein externer Datenschutz-Audit (zwei bis drei Tage Aufwand) können hier Sicherheit schaffen.

Habituelle Nicht-Nutzung tritt auf, wenn Teams das Tool herunterladen, zwei Wochen nutzen und dann die Routine verlieren. Die Frage "Otter.ai an?" wird schlicht vergessen. Automation durch Standard-Meeting-Zooms mit integriertem Otter-Bot und Erinnerungen löst dieses Problem.

Halluzinationen in Zusammenfassungen sind ein reales Risiko. OtterPilot-KI erfindet manchmal Action Items, die nicht gesagt wurden. Human Oversight bleibt zwingend erforderlich. KI sollte als Draft betrachtet werden, nicht als Single Source of Truth.

Das Fehlen von ISO 27001-Zertifizierung ist für Großunternehmen in Pharma und Banking problematisch. Otter.ai bietet nur SOC 2. Ein Workaround ist die Nutzung für unkritische Meetings und Alternative Lösungen für compliance-kritische Besprechungen.

FAQ

Wie lange dauert es, bis der ROI erreicht ist? Zwei bis sechs Wochen für reguläre Meeting-Nutzer. Bei ein bis zwei Stunden Zeitersparnis pro Woche und weniger als fünf Euro monatlichen Kosten amortisiert sich die Investition sofort. Messbar durch Tracking der Meeting-Nachbereitungszeit vor und nach Einführung.

Funktioniert Otter.ai auch auf Deutsch? Ja, aber in der Beta-Phase mit etwa 80 bis 85 Prozent Genauigkeit im Vergleich zu 95 Prozent bei Englisch. Deutsche Fachtermini können via Custom Vocabulary verbessert werden. Norddeutsche Aussprache funktioniert besser als starke Dialekte wie Bayrisch oder Schwäbisch.

Was ist mit Datenschutz – darf ich alle Meetings aufzeichnen? Rechtlich nein, ohne Einwilligung aller Teilnehmer, insbesondere in Deutschland und Österreich. Dies ist kein Otter.ai-Problem, sondern eine Datenschutz-Grundregel. Best Practice ist eine Meeting-Bot-Ankündigung am Anfang oder Zoom-Setting "Aufzeichnung nur mit Zustimmung".

Kann ich Otter.ai mit Salesforce oder unserem CRM verbinden? Nicht out-of-the-box. Eine Verbindung würde API-Zugriff plus Eigenentwicklung erfordern, beispielsweise über Zapier-Workflows oder In-House-Development. Native Integrationen bieten Alternativen wie Fireflies.ai oder AWS-basierte Eigenentwicklungen.

Was passiert mit meinen Meeting-Transkripten nach einer Kündigung? Bei Pro und Business können Transkripte exportiert werden in TXT, PDF oder DOCX. Sie bleiben Ihr Eigentum. Nach der Kündigung endet der Zugriff, aber Otter.ai löscht sie nicht sofort aufgrund von Compliance-Aufbewahrungspflichten. Den genauen Zeitrahmen erfragen Sie beim Support.

Otter.ai versus Fireflies.ai – welches Tool ist besser? Otter.ai bietet bessere Usability, native mobile Apps und OtterPilot als Killer-Feature. Fireflies.ai punktet mit besserer CRM-Integration und mehr Conversation Intelligence wie Sentiment-Analyse und Competing Mentions. Für Meeting-Fokus gewinnt Otter.ai, für Sales-Intelligence Fireflies.ai.

Kann ich alte Meetings hochladen und transkribieren lassen? Ja, via API oder Upload in der Web-UI. Die Kosten werden nach Minuten berechnet und fallen in Ihr Limit-Kontingent. Bulk-Importe sind möglich. Bei mehr als 10.000 Stunden sollten Sie den Support kontaktieren.

Wie genau ist die KI-Zusammenfassung von OtterPilot? Gut, aber nicht perfekt. Typischerweise werden 80 bis 90 Prozent aller Action Items erkannt, aber fünf bis zehn Prozent sind False Positives – erfundene Aufgaben. Nicht als alleinige Wahrheitsquelle nutzen, sondern als Draft zur Überprüfung durch den Moderator. Im Enterprise-Plan verbessert sich die KI durch Feedbackschleifen.

Gibt es ein On-Premise-Modell? Nein, nicht geplant soweit öffentlich bekannt. Otter.ai hat bewusst eine reine Cloud-Lösung gewählt. Alternativen für streng regulierte Umgebungen sind AWS Transcribe, Google Cloud Speech-to-Text oder selbstgehostete Open-Source-ASR-Lösungen wie Kaldi oder Whisper.

Wie viel kosten die Zusatzfunktionen OtterPilot und Ask Otter? Diese Features sind bereits inbegriffen. Auch im Free-Tier verfügbar, allerdings mit Limits. Vollständiger Zugriff ab dem Pro-Plan ohne zusätzliche Kosten.