Podczas dłuższego spotkania, szkolenia czy wykładu trudno równocześnie uważnie słuchać i zapisywać wszystkie informacje, które mogą przydać się później. Ręczne notowanie wymaga ciągłego wyboru tego, co warto zachować, dlatego w zapisie często pojawiają się skróty, pojedyncze hasła i zdania bez pełnego kontekstu. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji zmieniają sposób wykonywania części tego zadania.

Notatki ai mogą być przygotowywane na bazie tekstu, transkrypcji albo nagrania, a następnie porządkowane według tematów występujących w materiale. W praktyce takie rozwiązanie znaczy przeniesienie części pracy z etapu zapisywania na etap późniejszego sprawdzania. Zamiast próbować zanotować właściwie każde zdanie, można otrzymać opracowany materiał, który wymaga przejrzenia i ewentualnego wypełnienia. Bardzo duże znaczenie ma co więcej jakość danych wejściowych. Nagranie z hałasem, niewyraźnymi wypowiedziami lub nakładającymi się głosami może utrudnić właściwe rozpoznanie treści.

Sposób budowy automatycznej notatki zależy też od tego, jak przebiega sama rozmowa. Przy jednym jasno określonym temacie łatwiej oddzielić informacje istotne od pobocznych. Nie najłatwiej jest podczas spotkań, na których uczestnicy często zmieniają wątki, odnoszą się do wcześniejszych rozmów albo używają określeń znanych wyłącznie osobom obecnym na spotkaniu. W takich ustaleniach ai notes mogą uporządkować wypowiedzi, ale skrót nie zawsze zachowa wszystkie zależności między nimi. Szczególnej sugestie wymagają fragmenty dotyczące terminów, kwot, nazw własnych czy warunków stworzenia określonych czynności. Błąd w jednym z tych elementów może mieć większe znaczenie niż pominięcie mniej istotnego zdania. Dlatego przy pracy z w sposób automatyczny opracowanym materiałem przydatne jest porównywanie wybranych fragmentów z oryginałem, zwłaszcza gdy notatka ma służyć do dalszych działań. Sam uporządkowany wygląd tekstu nie świadczy jeszcze o tym, że wszystkie informacje zostały prawidłowo odczytane.

Różne zastosowania wymagają też odmiennego sposobu organizacji zapisu. Przy nauce ważne może być zachowanie definicji, przykładów i współzależności między pojęciami. W przypadku spotkania roboczego większe znaczenie mogą posiadać ustalenia, pytania pozostawione bez odpowiedzi i informacje dotyczące dalszego przebiegu pracy. Przy rozmowie badawczej istotne może być jednak zachowanie kolejności wypowiedzi oraz dokładnego brzmienia wybranych fragmentów. Nie ma więc jednego schematu, który pasowałby do w zasadzie każdego rodzaju materiału. Zbyt mocne skrócenie może pozbawić notatkę potrzebnego kontekstu, natomiast zbyt obszerne opracowanie ogranicza korzyść wynikającą z automatycznego porządkowania informacji. W praktyce warto najpierw określić, do czego zapis będzie w przyszłości potrzebny, a dopiero potem dobierać jego strukturę. Umożliwia to uniknąć sytuacji, w której notatka wygląda przejrzyście, ale nie zawiera informacji potrzebnych przy ponownym wykorzystaniu materiału.

Przy korzystaniu z takich rozwiązań pojawia się też kwestia danych, które trafiają do systemu. Materiały ze spotkań mogą zawierać dane osobowe, informacje dotyczące klientów, dokumenty wewnętrzne albo treści przekazane w określonym celu. Przed wykorzystaniem konkretnego narzędzia warto sprawdzić zasady dotyczące przetwarzania, przechowywania i usuwania przekazywanych materiałów. Znaczenie może mieć również to, kto ma dostęp do gotowych zapisów i czy można kontrolować zakres udostępnianych informacji. Osobnym elementem jest późniejsza korekta. Automatycznie przygotowana notatka może wymagać poprawienia nazw, doprecyzowania kontekstu albo wypełnienia fragmentów, które zostały nadmiernie skrócone. Przy bardziej wymagających materiałach warto zachować źródłowy dokument, nagranie lub pełną transkrypcję. Dzięki temu w razie wątpliwości można sprawdzić, czy tekst końcowego zapisu naprawdę odpowiada temu, co znajdowało się w materiale wyjściowym.

Zobacz również: notatki ai.