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在當(dāng)前，娛樂(lè)內(nèi)容平臺(tái)爭(zhēng)相搶占用戶的閑暇時(shí)間，競(jìng)逐著注意力的控制權(quán)。然而，在工作場(chǎng)景中，卻是完全相反的邏輯：即，誰(shuí)可以幫助用戶節(jié)省時(shí)間，避免被無(wú)故頻繁打擾，誰(shuí)就可以迅速占領(lǐng)用戶心智，拿下自己的城頭陣地。Read AI從會(huì)議AI助手切入并構(gòu)建產(chǎn)品MVP，希望成為個(gè)人工作會(huì)議的autopilot，解決會(huì)議中和會(huì)議后的關(guān)鍵問(wèn)題。Read AI還在繼續(xù)擴(kuò)展信息傳遞媒介（Message、Email、Meet），并嘗試打通更多辦公軟件，從會(huì)議信息端切入工作任務(wù)執(zhí)行的自動(dòng)化。

Sense 思考：我們嘗試基于文章內(nèi)容，提出更多發(fā)散性的推演和深思，歡迎交流。

– 從關(guān)鍵痛點(diǎn)出發(fā)構(gòu)建產(chǎn)品MVP：Read AI為會(huì)議中和會(huì)議后的信息工作提供autopilot解決方案，同時(shí)Dashboard、Summary、情緒分析等Feature來(lái)突出產(chǎn)品差異。

– 找到產(chǎn)品邊界橫向或縱向擴(kuò)展的方式：Read AI逐漸豐滿自己的產(chǎn)品，將會(huì)議抽象為溝通工具，并從Meet向E-mail和Message延伸。集成后端的執(zhí)行流程，使產(chǎn)品成為網(wǎng)絡(luò)的中樞。

AI Native 產(chǎn)品分析——Read AI

1.產(chǎn)品：Read AI

2. 創(chuàng)立時(shí)間：2021年

3. 創(chuàng)始人：David Shim，CO-FOUNDER， CEO，F(xiàn)oursquare前首席執(zhí)行官，Placed網(wǎng)站創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官(2017年被Snapchat收購(gòu))

4. 產(chǎn)品簡(jiǎn)介：通過(guò)AI生成的摘要、文字記錄、視頻會(huì)議回放和重點(diǎn)視頻總結(jié)，提高了使用者在不同形式溝通過(guò)程（會(huì)議、電子郵件和即時(shí)消息）中的效率。

5. 融資情況：

– 2021年，獲得種子輪1000萬(wàn)美元投資，投資方為Madrona Venture Group和PSL Ventures，資金用于研發(fā)產(chǎn)品MVP版本，F(xiàn)eature list主要為Meeting Dashboard、Meeting Summary。

– 2023年，獲得A輪2100萬(wàn)美元投資，投資方為Goodwater和Madrona，資金用于在MVP版本上拓展Feature List，將產(chǎn)品賦能的領(lǐng)域從視頻語(yǔ)音會(huì)議拓展到電子郵件和即時(shí)信息。

一、會(huì)議正成為工作的主要環(huán)節(jié)

根據(jù)Deputy對(duì)2000多名美國(guó)工作者的調(diào)查顯示，部分美國(guó)工作者每周需要參加8小時(shí)以上的會(huì)議。較長(zhǎng)時(shí)間的會(huì)議、多角色討論以及會(huì)議后需要執(zhí)行的行動(dòng)，都讓與會(huì)者承擔(dān)了較大的負(fù)擔(dān)。例如，29%的美國(guó)女性工作者表示她們對(duì)在會(huì)議中的討論感到十分擔(dān)憂，而另外29%的美國(guó)男性工作者則認(rèn)為準(zhǔn)備會(huì)議報(bào)告是最棘手的問(wèn)題。

若要了解某件事情的重要性，觀察人們?cè)敢鉃槠涓冻鲈鯓拥拇鷥r(jià)是關(guān)鍵。據(jù)調(diào)查顯示，25%的美國(guó)工作者寧愿忍受交通擁堵也不愿意參加公司會(huì)議，17%的美國(guó)工作者寧愿去履行陪審團(tuán)職責(zé)。此外，還有58%的人寧愿前往醫(yī)生的診所。這些數(shù)據(jù)清晰地反映了人們對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間會(huì)議的厭惡，以及他們更傾向于選擇避免會(huì)議帶來(lái)的不便和壓力，而選擇更加有價(jià)值的活動(dòng)。

根據(jù)Grand View Research的研究報(bào)告顯示，2021年全球視頻會(huì)議市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到62.8億美元，預(yù)計(jì)在未來(lái)的2022年到2030年間將以12.5%的復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)穩(wěn)健增長(zhǎng)。這一增長(zhǎng)趨勢(shì)的主要推動(dòng)力源于遠(yuǎn)程工作的興起、地理分散的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和全球化的不斷加深。

此外，教育和醫(yī)療保健行業(yè)對(duì)視頻會(huì)議解決方案的需求不斷增長(zhǎng)，也為市場(chǎng)的擴(kuò)張?zhí)峁┝诵碌膭?dòng)力。特別值得注意的是，在COVID-19大流行期間，視頻會(huì)議行業(yè)經(jīng)歷了快速的發(fā)展，因?yàn)檫h(yuǎn)程工作和遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)的需求急劇增加。Bingo，市場(chǎng)規(guī)模巨大（2021年達(dá)到62.8億美元）、需求頻繁（每周8小時(shí)）且強(qiáng)烈（愿意付出較高的代價(jià)）的痛點(diǎn)凸顯無(wú)疑。

一、Read AI 如何構(gòu)建產(chǎn)品

1. 從0到1

在確定解決問(wèn)題的方向后，下一步就是將精力集中在一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)上，通過(guò)專注和全力以赴來(lái)解決它。那么，Read AI選擇了什么關(guān)鍵點(diǎn)呢？如果我們按照常見的PDAC模型進(jìn)行拆解，會(huì)發(fā)現(xiàn)會(huì)議管理可以分為四個(gè)關(guān)鍵部分：

P階段：會(huì)前準(zhǔn)備

在會(huì)議前，我們需要制定會(huì)議議程和目標(biāo)，明確參會(huì)人員和時(shí)間，以及準(zhǔn)備必要的資料和設(shè)備。這個(gè)階段的重點(diǎn)在于確保會(huì)議的順利進(jìn)行和高效達(dá)成目標(biāo)。

D階段：會(huì)中執(zhí)行

在會(huì)議進(jìn)行時(shí)，我們需要按照制定的議程進(jìn)行會(huì)議，鼓勵(lì)參會(huì)人員積極參與討論，并及時(shí)記錄重要的觀點(diǎn)和決策。這個(gè)階段需要確保會(huì)議的流程順暢，參與者的活躍程度和討論的深入程度。

C階段：會(huì)后檢查

在會(huì)議即將結(jié)束時(shí)，我們需要檢查會(huì)議的結(jié)果，評(píng)估是否達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，并收集參會(huì)人員的反饋和建議。這個(gè)階段的目的在于審視會(huì)議的效果，并及時(shí)調(diào)整和改進(jìn)。

A階段：會(huì)后總結(jié)和改進(jìn)

在會(huì)議結(jié)束后，我們需要對(duì)會(huì)議進(jìn)行總結(jié)和反思，并采取必要的改進(jìn)措施。這個(gè)階段的目標(biāo)是從會(huì)議中汲取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并優(yōu)化未來(lái)的會(huì)議體驗(yàn)。

Read AI在MVP版本中選擇了會(huì)議中和會(huì)后的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。利用10M美元的種子輪投資，他們針對(duì)會(huì)議中的人員參與度問(wèn)題推出了Dashboard來(lái)檢測(cè)會(huì)議成員的參與度；而針對(duì)會(huì)議結(jié)束后的總結(jié)和行動(dòng)，他們推出了Meeting Summaries，通過(guò)AI對(duì)會(huì)議內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，并將行動(dòng)推送給相關(guān)人員。

通過(guò)這樣的策略，Read AI不僅成功解決了會(huì)議中和會(huì)后的關(guān)鍵問(wèn)題，而且在從0到1的初創(chuàng)階段就樹立了可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)，為其未來(lái)的快速發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2. 從1到10

即時(shí)消息、郵件和會(huì)議這三種溝通方式的相同之處在于它們都是溝通工具，符合基本的溝通要素：信息接收方、信息發(fā)送方和信息內(nèi)容。然而，它們?cè)谛畔⒘?、即時(shí)性要求和信息傳遞頻率等方面存在著明顯的區(qū)別：

• 即時(shí)消息：信息量相對(duì)較少，對(duì)即時(shí)性的要求一般，信息在接收方和發(fā)送方之間以中高頻的速度傳遞。
• 郵件：信息量適中，對(duì)即時(shí)性的要求較低，信息在接收方和發(fā)送方之間以低頻的速度傳遞。
• 會(huì)議：信息量較大，對(duì)即時(shí)性的要求較高，信息在發(fā)送方和接收方之間以高頻的速度傳遞。

不難看出，會(huì)議的信息密度最為高，并且即時(shí)性和信息傳遞頻率都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于郵件和即時(shí)消息。因此，當(dāng)Read AI團(tuán)隊(duì)將會(huì)議總結(jié)和任務(wù)分派的能力打磨完善后，也就順理成章將Feature list從會(huì)議拓展到了其他兩個(gè)新的溝通方式：郵件和即時(shí)消息。

這是一種在攻克領(lǐng)域制高點(diǎn)后，利用自身優(yōu)勢(shì)對(duì)低洼地帶的降維打擊。在功能更加完善后，Read AI在近期的三個(gè)月中收獲了50萬(wàn)用戶的認(rèn)可，并獲得了Goodwater Capital with Madrona Venture Group的2100萬(wàn)美金的A輪投資。

三、產(chǎn)品功能

Read AI 想要傳遞給用戶的價(jià)值主張很清晰：Smarter。針對(duì)工作信息的主要傳遞媒介（Message、Email、Meet），實(shí)現(xiàn)更高效的信息傳遞和信息沉淀。

目標(biāo)用戶定位于在工作場(chǎng)景中需要頻繁進(jìn)行會(huì)議溝通的工作人員。相比于copilot，Read AI更希望能做到一種autopilot的智能化，以解決如下用戶需求：

我不喜歡工作會(huì)議，我希望有東西可以代替我去向其他人傳達(dá)我的信息，我也能快速?gòu)钠渌四抢铽@取我希望獲得的信息。

自動(dòng)起草會(huì)議摘要，并將后續(xù)的項(xiàng)目執(zhí)行方案分配給合適的人，這些后續(xù)任務(wù)可能會(huì)占用大量的空間。

基于會(huì)議工作的主要場(chǎng)景，Read AI構(gòu)建了包括會(huì)議實(shí)時(shí)工具、Dashboard數(shù)據(jù)分析、會(huì)議總結(jié)、會(huì)議推薦等功能模塊：

Read Meeting Tools & Metrics：Read Meeting Tools & Metrics是一款視頻會(huì)議應(yīng)用程序，通過(guò)實(shí)時(shí)測(cè)量參與度和情緒，引導(dǎo)會(huì)議朝著更好的結(jié)果發(fā)展；

Read Dashboard：Read Dashboard是專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，可以審查會(huì)議并提供個(gè)性化的會(huì)議分析、協(xié)作見解和建議；

Meeting Summary：Meeting Summary是會(huì)議記錄儀，提供文字記錄，摘要，主題，行動(dòng)項(xiàng)目，關(guān)鍵問(wèn)題，以及每次會(huì)議后的視頻回放；

Recommendations：Recommendations是會(huì)議審核員，基于用戶以往的溝通數(shù)據(jù)，它將自動(dòng)優(yōu)化會(huì)議邀約，以減少與會(huì)者，提高參與度和更好的結(jié)果；

除此之外，ReadAI還嘗試延伸到工作自動(dòng)化領(lǐng)域，通過(guò)后臺(tái)集成的方式，通過(guò)Zapier與數(shù)千個(gè)其他應(yīng)用程序連接起來(lái)，并自動(dòng)化工作流程，以提升工作效率。此時(shí)Read AI變成了一個(gè)工作執(zhí)行的信息Trigger，基于這些信息指令，自動(dòng)化安排后續(xù)的工作任務(wù)，甚至自動(dòng)執(zhí)行這些任務(wù)。

Read AI還在與更多的平臺(tái)打通，成為了諸如Notion、Zoom等產(chǎn)品生態(tài)中的重要一環(huán)。這一舉措不僅可以利用Notion等產(chǎn)品自身的用戶群體為自身帶來(lái)流量，還可以獲取用戶在Notion、Zoom、Microsoft等平臺(tái)上的內(nèi)容，為用戶生成摘要并安排會(huì)議和任務(wù)。

同時(shí)，Read AI自身對(duì)多個(gè)產(chǎn)品的連接也形成了規(guī)模效應(yīng)：連接的產(chǎn)品越多，為用戶提供的服務(wù)也就越全面，價(jià)值也就越大，積累的用戶數(shù)量也會(huì)越多，從而形成了正向循環(huán)飛輪。

正如CEO Shim所說(shuō)：“這種互聯(lián)的情報(bào)將你的溝通統(tǒng)一起來(lái)，使你和你的團(tuán)隊(duì)能夠根據(jù)你的需求和優(yōu)先事項(xiàng)量身定制個(gè)性化的、可操作的簡(jiǎn)報(bào)?！?/p>

四、收費(fèi)模式

Read AI針對(duì)不同的客戶群的會(huì)議痛點(diǎn)設(shè)計(jì)了不同的產(chǎn)品附加功能，并基于此進(jìn)行商業(yè)化。面向免費(fèi)用戶提供基礎(chǔ)的Free版本：Free版本幫助用戶體驗(yàn)基礎(chǔ)功能，也是PLG漏斗轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵。在這個(gè)版本提供了基本的會(huì)議總結(jié)和報(bào)告，以便更好地進(jìn)行會(huì)議；

面向VSB客戶的Pro版本：Pro版本加入了團(tuán)隊(duì)協(xié)作的概念，例如團(tuán)隊(duì)報(bào)告、管理控制以及無(wú)限的會(huì)議；

面向SMB客戶的Enterprise版本：在Enterprise版本中，最大的不同是加入了會(huì)議視頻解析、注釋和精彩片段回放；

面向KA客戶的Enterprise+版本：在上一個(gè)版本的基礎(chǔ)上，KA客戶對(duì)安全性、控制和支持的組織能力要求更高，因此在身份驗(yàn)證、域名捕獲等方面做了相應(yīng)產(chǎn)品升級(jí)，為大型企業(yè)提供SSO + SAML等服務(wù)。

五、AI的風(fēng)險(xiǎn)——幻覺(jué)生成（Hallucination Generation）

模型在總結(jié)會(huì)議內(nèi)容時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，因?yàn)樗鼈儍A向于產(chǎn)生幻覺(jué)，這也包括像ChatGPT和微軟的Copilot這樣的模型。近期的一篇《華爾街日?qǐng)?bào)》文章引用了一個(gè)例子，一個(gè)早期使用Copilot的人在會(huì)議中，Copilot虛構(gòu)了與會(huì)者，并且暗示討論的話題實(shí)際上并未真正討論過(guò)。

Read AI是一種新的工具，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手如Supernormal和Otter不同。Shim聲稱Read比許多現(xiàn)有解決方案更強(qiáng)大，因?yàn)樗捎脤Ｓ械姆椒▍f(xié)調(diào)原始內(nèi)容和語(yǔ)言模型輸出，從而自動(dòng)檢測(cè)并適當(dāng)引導(dǎo)偏差。此外，Read可以更好地將會(huì)議內(nèi)容與電子郵件和消息內(nèi)容置于環(huán)境中，從而進(jìn)一步減少不確定性并提高結(jié)果。

然而，對(duì)于Shim的這些說(shuō)法，一些人持保留態(tài)度。他沒(méi)有分享基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果來(lái)支持這些斷言，而是強(qiáng)調(diào)了生產(chǎn)力提升總結(jié)工具的潛力。Shim表示，Read可以替代參加會(huì)議，并提供優(yōu)于即使是最好的行政助理也無(wú)法比擬的摘要和行動(dòng)計(jì)劃，而不受遲到或被重復(fù)預(yù)約的限制。

他還強(qiáng)調(diào)，Read不會(huì)使用客戶數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練其人工智能模型，用戶對(duì)通過(guò)該平臺(tái)的內(nèi)容擁有“完全控制”，并且每天為知識(shí)工作者節(jié)省了數(shù)小時(shí)，讓他們能夠重新集中注意力。

種族歧視（Racial Discrimination）

Read AI曾引起爭(zhēng)議，其情緒分析工具被認(rèn)為過(guò)于侵入性，可能存在偏見和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。性別和種族偏見在情感分析算法中普遍存在。情緒分析模型傾向于將更多的負(fù)面情緒分配給黑人的臉上，而將一些黑人使用的語(yǔ)言視為攻擊性或有毒的。

研究表明，人工智能視頻招聘平臺(tái)對(duì)同一名求職者佩戴不同服裝的反應(yīng)不同。在麻省理工學(xué)院的一項(xiàng)研究中，算法可能會(huì)對(duì)某些面部表情產(chǎn)生偏見，比如微笑，這可能會(huì)降低它們的準(zhǔn)確性。

客戶可以禁用該功能，并且分析數(shù)據(jù)會(huì)定期從Read的服務(wù)器上刪除。

盡管存在爭(zhēng)議，Shim仍然認(rèn)為Read的情感分析技術(shù)是一種競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，用戶使用多模態(tài)模型可以讓Read將非語(yǔ)言反應(yīng)融入會(huì)議摘要中，并為每次會(huì)議創(chuàng)建參與度和情緒的自定義基線。

參考材料：

https://www.deputy.com/blog/how-much-time-americans-spend-in-meetings

https://techcrunch.com/2024/04/02/read-ai-expands-its-ai-powered-summaries-from-meetings-to-messages-and-emails/

https://www.prnewswire.com/news-releases/survey-nearly-9-in-10-marketers-and-communicators-have-already-experimented-with-ai-in-their-workand-most-are-now-regular-users-301892686.html

https://techcrunch.com/2021/09/29/read-ai-raises-10m-creates-virtual-meeting-dashboard-to-show-you-when-you-talk-too-much

https://www.geekwire.com/2024/read-ai-raises-21m-from-goodwater-and-madrona-adds-ai-summaries-for-email-and-messaging/