tl;dv vs Fellow: Który notatnik AI jest najlepszy dla Twojej firmy?

Notatki ręczne podczas rozmów

Użytkownicy obu platform mogą podczas spotkań sporządzać ręczne notatki, dzięki czemu mogą zapisywać ważne spostrzeżenia w czasie rzeczywistym. Funkcja ta jest przydatna do dodawania osobistych uwag lub wyjaśniania podsumowań generowanych przez sztuczną inteligencję.

Oznaczanie osób w notatkach

Oba narzędzia umożliwiają użytkownikom oznaczanie konkretnych członków zespołu w swoich notatkach, dzięki czemu zadania do wykonania lub ważne informacje trafiają do właściwych osób.

Przydzielanie zadań

Fellow oferuje wbudowaną funkcję przypisywania zadań, umożliwiającą użytkownikom tworzenie działań bezpośrednio na podstawie notatek ze spotkań i śledzenie ich postępów.

tl;dv obsługuje obecnie bezpośredniego przydzielania zadań, co sprawia, że Fellow tl;dv lepszym wyborem dla zespołów, które chcą mieć bardziej ustrukturyzowany system monitorowania zadań w ramach swojego narzędzia do prowadzenia spotkań.

Tagi i zakładki AI

tl;dv generowane przez sztuczną inteligencję tagi i zakładki, automatycznie identyfikując kluczowe momenty w rozmowach. Ułatwia to poruszanie się po długich transkrypcjach i wyróżnianie najważniejszych informacji.

Fellow nie oferuje funkcji tagowania opartej na sztucznej inteligencji, co oznacza, że użytkownicy mogą być zmuszeni do ręcznego oznaczania ważnych fragmentów.

Komentarze

tl;dv użytkownikom dodawanie komentarzy do notatek ze spotkań, sprzyjając współpracy poprzez umożliwienie dyskusji na konkretne tematy. Funkcja ta nie jest dostępna w aplikacji Fellow, co oznacza, że użytkownicy mogą być zmuszeni do korzystania z zewnętrznych narzędzi do prowadzenia dyskusji na podstawie notatek.

Niestandardowe szablony spotkań

Obie platformy oferują niestandardowe szablony spotkań, co ułatwia organizację cyklicznych spotkań i zapewnia spójność w sporządzaniu notatek podczas różnych sesji. Jest to również doskonałe rozwiązanie do synchronizacji danych dotyczących spotkań z platformami CRM w możliwie najbardziej płynny sposób.

Możliwości w zakresie bezpieczeństwa

Przechowywanie danych

Zarówno tl;dv Fellow zapewniają nieograniczone przechowywanie danych w ramach płatnych planów, dzięki czemu użytkownicy mogą bez ograniczeń przechowywać i uzyskiwać dostęp do historii spotkań. Jednak Fellow oferuje nieograniczoną przestrzeń dyskową nawet w ramach bezpłatnych planów, podczas gdy tl;dv przechowuje dane bezpłatnych użytkowników tl;dv przez sześć miesięcy. To sprawia, że Fellow jest nieco lepszym rozwiązaniem dla użytkowników, którzy potrzebują długoterminowego dostępu bez konieczności aktualizacji.

Zgodność z SOC 2

Fellow jest zgodny z SOC 2, co oznacza, że spełnia surowe normy branżowe dotyczące bezpiecznego zarządzania danymi klientów. tl;dv w trakcie uzyskiwania certyfikatu SOC 2, ale na chwilę obecną nie został on jeszcze sfinalizowany.

Zgodność z RODO

Oba narzędzia są zgodne z RODO, co gwarantuje, że spełniają one unijne przepisy dotyczące ochrony danych. Ma to kluczowe znaczenie dla firm działających w UE lub przetwarzających dane europejskich klientów.

Zgodność z unijną ustawą o sztucznej inteligencji

tl;dv w pełni zgodny z unijną ustawą o sztucznej inteligencji, co oznacza, że spełnia najnowsze europejskie przepisy dotyczące przejrzystości sztucznej inteligencji, etycznego wykorzystania i ochrony danych.

Firma Fellow nie ujawniła jednak informacji dotyczących zgodności z nowymi przepisami, co powoduje niepewność co do tego, czy są one zgodne z najnowszymi regulacjami dotyczącymi sztucznej inteligencji.

Szkolenia z zakresu sztucznej inteligencji i ochrona danych osobowych

Oba narzędzia stawiają na pierwszym miejscu prywatność danych, gwarantując, że dane użytkowników nie są wykorzystywane do szkolenia modeli sztucznej inteligencji. Dzięki temu rozmowy podczas spotkań pozostają poufne i nie są wykorzystywane do rozwoju sztucznej inteligencji.

Prywatny magazyn

Użytkownicy korporacyjni tl;dv zdecydować się na prywatną pamięć masową, która zapewnia dodatkową warstwę bezpieczeństwa dla wrażliwych nagrań spotkań.

Fellow nie ujawnia jednak opcji prywatnego przechowywania danych, przez co nie jest jasne, czy organizacje mogą zarządzać swoimi danymi oddzielnie.

Anonimizowane dane przesyłane do modeli AI

tl;dv anonimizuje wrażliwe dane przed wysłaniem ich do dużych modeli językowych (LLM) w celu przetworzenia, zwiększając prywatność użytkowników i zapobiegając ujawnieniu informacji umożliwiających identyfikację.

Fellow nie ujawnił, czy stosuje podobny proces anonimizacji.

Podział danych na fragmenty i randomizacja

tl;dv fragmentację i randomizację danych spotkań, dodatkowo zabezpieczając poufne rozmowy poprzez rozbicie i randomizację danych przed ich przetworzeniem przez sztuczną inteligencję.

Fellow nie ujawnił, czy stosuje podobne środki bezpieczeństwa.

Umowy o współpracy biznesowej (BAA) z dostawcami usług LLM

Oba narzędzia mają umowy BAA z dostawcami LLM, co gwarantuje, że systemy AI innych firm przetwarzają dane w sposób odpowiedzialny i zgodny z normami bezpieczeństwa.

Polityka przechowywania danych przez dostawców przez okres 0 dni

Obie platformy stosują politykę przechowywania danych przez 0 dni w przypadku zewnętrznych dostawców, co oznacza, że żadne udostępnione dane nie są przechowywane dłużej niż jest to konieczne do ich przetworzenia, co minimalizuje ryzyko związane z bezpieczeństwem.

Umiejętności trenerskie