Kevin Klein

Teilnehmer: SPEAKER_00 (Kevin), SPEAKER_01 (Frank)

Neue Sprach-zu-Text App mit KI-Zusammenfassung

Entwickelte Lösung:

• Frank hat eine App entwickelt, die Sprachnachrichten transkribiert und automatisch zusammenfasst
• Anlass: 8-minütige Feedback-Nachricht von Sabrina war zu zeitaufwändig zum Anhören
• Verarbeitung dauert ca. 1,5 Min bei 6-minütigen Nachrichten, 3 Min bei 8-minütigen (2000 Wörtern)

Einsatzszenarien:

• Projekt-Feedback und CMS-Rückmeldungen effizienter bearbeiten
• Meeting-Protokolle automatisch erstellen (auch mit Kunden)
• Artikelerstellung: Sabrina könnte Inhalte einsprechen, die dann zu strukturierten Artikeln verarbeitet werden
• Projektbesprechungen dokumentieren statt handschriftliche Notizen

Technische Erweiterungen

Geplante Verbesserungen:

• Audio-Chunking (5-Minuten-Segmente) für bessere Performance
• WhisperX statt Standard Whisper für Speaker-Erkennung bei Mehrpersonen-Gesprächen
• Video-Support durch Audio-Extraktion
• SQLite-Deployment-Probleme beheben

Integration mit NotebookLM:

• Automatische Projektarchitektur-Recherche basierend auf Gesprächsinhalten
• Mindmaps und Präsentationen generieren
• Visualisierungen für Kundentermine erstellen

Hosting-Optionen:

• Mittwald bietet AI-Hosting mit Whisper Large V3 Turbo
• GPU-Server bei Hetzner ab 254€/Monat (NVIDIA RTX 4000, 20GB VRAM)
• Selbst-gehostete Lösung vs. Cloud-APIs abwägen

Geschäftliche Verwertung

Für Altex:

• Tool als zusätzliches Produkt anbieten
• Verbindung mit Barrierefreiheit-Thematik (Kevin für Biotor-Projekt)
• Suchmaschinen-Integration als weiteres Feature

Vorteile:

• Massive Zeitersparnis bei Meeting-Nachbereitung
• Vermeidet Nachfragen zu besprochenen Inhalten
• Strukturierte Dokumentation aller Projektgespräche

Nächste Schritte

• Frank: WhisperX für Speaker-Erkennung testen
• Kevin: Test des Tools im nächsten Kundentermin
• Evaluation verschiedener AI-Hosting-Optionen
• Integration in bestehende Projekt-Workflows prüfen