Компания Wispr расширила возможности приложения Wispr Flow, представив встроенного ИИ-помощника для встреч Notetaker. Инструмент доступен пользователям Mac и предназначен для расшифровки разговоров, подготовки итогов и поиска по истории созвонов.
Wispr Flow прежде всего известен как сервис голосового ввода: он преобразует устную речь в отредактированный текст для сообщений, писем и документов. Notetaker стал первым продуктом компании за пределами диктовки и появился в боковой панели приложения.
Перед встречей Notetaker может собрать справочные сведения из заметок пользователя и интернета, сопровождая утверждения ссылками на источники. Для понимания темы разговора сервис также использует данные календаря и подключённых приложений.
Во время созвона помощник формирует расшифровку в реальном времени. После окончания записи он повторно обрабатывает материал с учётом доступного контекста и создаёт итог, перечень решений, дат и дальнейших действий. По словам сооснователя и генерального директора Wispr Таная Котхари, такой подход должен снизить число ошибок в именах и назначении задач участникам встречи.
Пользователь сможет задавать вопросы по всей истории встреч: ответы будут содержать ссылку на фрагмент записи, где обсуждалась нужная тема. Сервис также позволяет получить краткое изложение части созвона, которую человек пропустил.
Wispr заявляет, что Notetaker расшифровывает встречи на устройстве и не подключается к звонку отдельным ботом. Помощник поддерживает Zoom, Google Meet, Microsoft Teams и аудиовстречи в Slack. Кроме того, заявлена поддержка MCP, благодаря которой расшифровки, сводки и заметки можно передавать в Claude, ChatGPT, а также собственные ИИ-агенты и рабочие процессы.
Notetaker уже доступен в версии Wispr Flow для macOS. Версия для Windows находится в разработке.
Рынок ИИ-помощников для встреч давно конкурирует не только качеством распознавания речи, но и способностью верно объяснить контекст разговора. Интеграция календаря, словаря и рабочих сервисов может сделать итоговые записи заметно полезнее, особенно для команд с большим числом проектов и внутренних сокращений. При этом пользователям стоит внимательно оценивать, какие данные они предоставляют приложению и в какой сервис отсылаются записи рабочих обсуждений.
