Higit pa sa Mga Pangunahing Kaalaman: Paano Lumilikha ng Mga Aktibong Pananaw ang AI Summaries ng SeaMeet

Panimula: Ang Lihim na Gastos ng “Sapat Na” Mga Tala ng Pulong

Isipin ang ganitong senaryo: Isang koponan ang nagtapos ng isang dynamic, isang oras na pulong sa estratehiya. Ang mga ideya ay naipagpalitan, ang mga kritikal na desisyon ay ginawa, at isang malinaw na landas patungo sa hinaharap ay tila lumitaw. Ang lahat ay umalis sa tawag na may enerhiya at magkakaugnay. Gayunpaman, pagkalipas ng isang linggo, ang momentum ay huminto. Ang mga pangunahing gawain na kailangang gawin ay napabayaan, at ang malalim na konteksto sa likod ng isang mahalagang desisyon ay unti-unting nawawala sa memorya. Bakit nangyayari ito? Ang sagot ay kadalasang nasa puwang sa pagitan ng usapan at ang pagsunod dito—isang puwang na nilikha ng mismong mga tool na inilaan upang itulay ito. Ang mahalagang output ng pulong ay nakulong sa isang hilaw na transcript o isang hindi organisadong listahan ng mga bullet point, na lumilikha ng isang bagong at nakakapinsalang hadlang sa administrasyon. Ang tunay na gawain, sa totoo lang, ay nagsisimula pagkatapos na mabuo ang buod.

Ang unang henerasyon ng mga tool sa pagsusuri ng pulong ng AI ay nararapat na bigyan ng kredito para sa paglutas ng isang paunang, mahalagang problema: ang bigat ng manu-manong pagsusulat ng tala. Ang mga platform tulad ng Zoom, Microsoft Teams, at Google Meet, na kadalasang inilalagay ng mga third-party na assistant, ay maaari na ngayong awtomatikong mag-record ng mga usapan, magbigay ng real-time na transkripsyon na may mga label ng nagsasalita, at bumuo ng isang pangunahing buod ng talakayan.1 Ang inobasyon na ito ay nagpalaya sa mga kalahok na mag-focus sa usapang kasalukuyan sa halip na mag-type ng tala ng mabilis.4 Para sa maraming organisasyon, ito ay isang malugod na pag-angat sa produktibidad.

Gayunpaman, ang merkado ay umabot sa isang punto ng teknolohikal na pagsasama-sama kung saan ang mga pundamental na tampok na ito ay ngayon ay mga table stakes. Ang kasalukuyang pamantayan para sa isang ai meeting summary ay talagang hindi kumpleto. Karamihan sa mga tool ay naghahatid ng hilaw na data, hindi tapos na katalinuhan. Binabawasan nila ang isang uri ng manu-manong paggawa (transkripsyon) para lamang lumikha ng isa pa: ang mga gawain pagkatapos ng pulong tulad ng pag-edit, pormat, pagbibigay konteksto, at pagpapamahagi ng impormasyon. Ito ang lihim na gastos ng “sapat na”. Ang mga gawain na kailangang gawin ay nalalagay sa malalaking buod, nawawala ang kritikal na konteksto, at ang “bakit” sa likod ng “ano” ay kadalasang ganap na nawawala.6 Ang buod ay naging isang simula ng higit pang gawain, hindi ang katapusan nito.

Dito nagsisimula ang susunod na ebolusyon ng katalinuhan sa pulong. Ang layunin ay hindi lamang na kunan ng impormasyon kundi baguhin ito into handa nang gamitin na propesyonal na assets na nagpapabilis ng mga workflow ng negosyo. Ang diskarte ng SeaMeet ay binuo sa prinsipyong ito, na gumagamit ng mas advanced na anyo ng artificial intelligence para ganap na alisin ang bigat sa administrasyon pagkatapos ng pulong. Sa pamamagitan ng paglipas sa simpleng transkripsyon at pagsusuri, ang SeaMeet ay naghahatid ng mga output na hindi lamang tumpak, kundi aktibong magagamit, may istraktura, at agad na kapaki-pakinabang para sa kanilang inilaang layunin.

Ang Plateau ng Produktibidad: Bakit Hindi Sapat ang Mga Pangunahing AI Summaries

Ang malawakang paggamit ng mga AI meeting assistant ay nagtatag ng isang baseline ng mga inaasahang tampok. Bagama’t kahanga-hanga, ang set ng mga pamantayang tampok na ito ay kumakatawan sa isang plateau—isang punto kung saan ang mga unang pakinabang sa produktibidad ay natamo, ngunit ang mas malalim, mas makabuluhang automation ay nananatiling mailap. Upang maunawaan kung saan nakaugat ang pagkakataon para sa tunay na inobasyon, mahalagang unang tukuyin ang mga limitasyon ng kasalukuyang tanawin.

Ang “mga pangunahing kaalaman” ng modernong AI meeting summary tools ay karaniwang may kasamang isang pangunahing set ng mga functionality. Una at pinakamahalaga ay ang awtomatikong pag-record at transkripsyon. Ang isang AI assistant ay maaaring sumali sa mga naka-schedule na pulong sa mga pangunahing platform tulad ng Zoom, Microsoft Teams, at Google Meet, na kumukuha ng audio at bumubuo ng isang time-stamped, speaker-labeled na transcript ng usapan.1 Ang pangalawang pangunahing tampok ay ang generic na buod. Gamit ang natural language processing, ang tool ay gumagawa ng isang maigsi, one-size-fits-all na recap, na karaniwang inilalabas bilang ilang bullet point na nagha-highlight ng mga itinuturing ng algorithm na pangunahing paksa.9 Panghuli, ang mga tool na ito ay nagsasagawa ng action item extraction, na kinikilala ang mga parirala tulad ng “I will follow up” o “we need to” at pinagsasama-sama ang mga ito sa isang hiwalay na to-do list.1

Ang pangunahing limitasyon ng pamamaraang ito ay ang tinatawag na “data dump” dilemma. Ang output—isang transcript, isang generic na buod, at isang hilaw na listahan ng mga gawain—ay isang simula, hindi isang pinal na produkto. Ang user ay patuloy na may pananagutan para sa “huling milya” ng workflow, isang serye ng manu-manong hakbang na kailangan para gawing tunay na kapaki-pakinabang ang impormasyon. Kadalasan itong nagsasangkot ng:

1. Pagkopya at Pagpupaste: Manu-manong paglilipat ng buod at mga item ng aksyon mula sa tool ng AI patungo sa mga sistema kung saan talaga nangyayari ang trabaho, tulad ng isang CRM, isang plataporma ng pamamahala ng proyekto, o isang email sa mga stakeholder.
2. Pag-reformat: Mahirap na pagre-restructure ng mga generic na bullet point upang umangkop sa partikular na format ng isang propesyonal na dokumento. Ang isang talaan ng tawag sa benta ay kailangan ng iba’t ibang field kaysa sa pag-update ng status ng proyekto, at ang isang generic na buod ay hindi mahusay na nagsisilbi sa alinman sa dalawang layunin.
3. Pag-eedit: Pagdaragdag ng mahalagang konteksto na palaging hindi nakikita ng isang AI na hindi may kamalayan. Kabilang dito ang paglilinaw ng mga nuances, pagwawasto ng maling interpretasyon ng partikular na jargon ng industriya, at pagsasalarawan ng estratehikong kahalagahan ng isang desisyon—ang “bakit” na kadalasan ay mas mahalaga kaysa sa “ano”.

Ang patuloy na pangangailangan para sa interbensyon ng tao ay muling nagpapakita ng friction, pagkaantala, at panganib ng error, na pinapahina ang pangunahing pangako ng kahusayan na hinihimok ng AI. Ang enerhiya at momentum na nabuo sa panahon ng meeting ay nawawala sa gap sa administrasyon na mayroon sa pagitan ng bruto na buod at ang isinagawang aksyon. Ang pangunahing depekto sa modelo ng buod na “isang sukat ang angkop sa lahat” ay ang kawalan nito ng pagkilala sa magkakaibang kalikasan ng komunikasyon sa negosyo. Ang isang tawag sa pagtuklas ng benta, pagsusuri ng teknikal na proyekto, at pang-quarterly na meeting ng board ay may napakalaking pagkakaiba ng mga layunin at kailangan ng malinaw na magkakaibang output. Gayunpaman, ang mga karaniwang tool ng AI ay nagbibigay ng isang solong, generic na format ng output para sa lahat ng mga iba’t ibang input na ito, na lumilikha ng “format mismatch”. Ito ay pinipilit ang user na gumawa bilang isang human API, na manu-manong nagtatalaga ng generic na buod sa partikular na istraktura na kailangan ng kanilang downstream na tool at proseso. Ang tunay na inobasyon, samakatuwid, ay hindi lamang nasa pagpapabuti ng katumpakan ng buod, kundi sa paggawa ng sarili nitong istraktura na naaangkop sa layunin nito.

Ang Rebolusyon ng Agentic AI: Ang Iyong Bagong Autonomous na Tagaplano ng Meeting

Upang lumampas sa plateau ng produktibidad, kailangan ng isang ganap na naiibang uri ng artificial intelligence. Ang karanasan ng karamihan sa tao sa AI ay sa pamamagitan ng generative model, tulad ng mga nagpapatakbo ng chatbot, na napakalakas ngunit sa pangunahing ay reaktibo—mahusay silang tumugon sa partikular na prompt ng tao. Ang SeaMeet ay binuo batay sa isang mas advanced na paradigm:

Agentic AI.

Ang Agentic AI ay kumakatawan sa isang paglipat mula sa isang reaktibong tool patungo sa isang proactive na sistema. Ito ay isang autonomous na AI na idinisenyo upang gumana nang nakapag-iisa upang makamit ang mga paunang tinukoy na layunin na may kaunting interbensyon ng tao. Hindi tulad ng isang generative model na naghihintay ng utos, ang isang Agentic AI system ay maaaring mag-isip, magplano, at magpatupad ng kumplikado, maraming hakbang na gawain upang makamit ang isang tinukoy na layunin.

Para sa user ng negosyo, ang mga teknikal na pagkakaiba ng Agentic AI ay naihahalintulad sa makikita, nagbabago ng laro na mga benepisyo:

• Proactive at Goal-Driven: Ang layunin ng isang karaniwang tool ng AI ay simpleng “ibuo ang meeting na ito.” Ang isang Agentic AI ay naiintindihan ang isang mas mataas na antas na layunin sa negosyo, tulad ng “i-update ang CRM gamit ang mga kaugnay na detalye mula sa tawag na ito sa benta” o “bumuo ng pormal na ulat ng status ng proyekto mula sa lingguhang pagsasama na ito.” Gumagana ito nang proactive upang matupad ang layunin na iyon, hindi lamang ang agarang gawain.
• Autonomous at Adaptable: Ang mga Agentic system ay maaaring hatiin ang isang kumplikadong layunin sa isang sequence ng mga sub-task at isagawa ang mga ito nang walang hakbang-hakbang na gabay. Halimbawa, maaari itong awtomatikong suriin ang isang transcript, tukuyin ang mga pangunahing tema, kunin ang mga partikular na data point, at i-restructure ang buong nilalaman sa isang paunang tinukoy na template. Inaangkop nito ang pagsusuri nito batay sa konteksto ng usapan at ang mga kinakailangan ng napiling format ng output.
• Collaborative at Orchestrated: Ang isang Agentic AI ay idinisenyo upang gumana bilang bahagi ng isang mas malawak na koponan, na nakikipag-collaborate sa parehong mga tao at iba pang software system. Sa SeaMeet, ang AI agent ay nakikipag-collaborate sa mga custom na template ng user, na nag-o-orchestrate ng isang proseso na nagbabago ng bruto na data sa isang pinakinis, pinal na dokumento na handa para sa destinasyon nito.

Upang gawing kongkreto ang konseptong ito, isaalang-alang ang sumusunod na analogy. Ang isang basic na tool ng AI para sa meeting ay parang isang court stenographer. Nagbibigay ito ng perpektong, salita-sa-salita na talaan ng mga proceedings ngunit walang pag-unawa sa layunin o kahalagahan ng nilalaman. Naghahatid ito ng tumpak na transcript, ngunit ang pagsusuri ay ganap na iniiwan sa iyo.

Ang Agentic AI ng SeaMeet, sa kabaligtaran, ay parang isang dalubhasang executive assistant. Hindi mo hihilingin sa assistant na ito na simpleng “kumuha ng tala.” Sa halip, magbibigay ka ng estratehikong layunin: “Ito ay isang pulong sa estratehiya ng kliyente; Kailangan ko ng pormal na brief para sa leadership team pagkatapos, na binibigyang-diin ang mga pangunahing desisyon at panganib.” Ang assistant ay nakikinig na may isip ang layuning iyon, naiintindihan ang konteksto, at inihahanda ang eksaktong dokumentong kailangan mo—perpektong naka-format at binibigyang-diin ang pinaka-kapaki-pakinabang na impormasyon para sa partikular na madla. Ito ay kumakatawan sa isang pagbabago ng paradigm mula sa AI bilang isang passive na tool patungo sa AI bilang isang aktibong collaborator.18 Ang ebolusyon na ito sa human-computer interaction ay lumalayo sa command-based na interface (“I-click dito para i-summarize”) patungo sa intent-based na isa (“Bumuo ng sales report”). Ito ay lubos na nagpapababa ng cognitive load sa user at nag-a-automate hindi lamang ng isang solong gawain, kundi ng isang buong workflow.

Mula sa Raw na Usapan patungo sa Pinino na Intelihensiya: Paano Gumagana ang SeaMeet

Ang kakayahan ng SeaMeet na maghatid ng tapos, propesyonal na assets ay binuo sa isang dalawang-yugtong proseso. Una, ang Agentic AI nito ay nagsasagawa ng malalim na kontekstwal na pagsusuri ng usapan para bumuo ng tunay na pag-unawa sa nilalaman ng pulong. Pangalawa, ginagamit nito ang pag-unawang iyon para baguhin ang raw na data into isang perpektong istrakturang dokumento gamit ang one-click na custom na template.

Malalim na Kontekstwal na Pagsusuri - Ang “Bakit” sa Likod ng “Ano”

Ang pundasyon ng anumang mahusay na buod ay isang malalim, may nuansang pag-unawa sa usapan, na lumalayo sa simpleng paghahanap ng keyword. Nakakamit ito ng Agentic AI ng SeaMeet sa pamamagitan ng paggamit ng isang sopistikadong analytical framework na nakukuha hindi lamang ang sinabi, kundi ang ibig sabihin. Kasama sa prosesong ito:

• Semantic Analysis: Ang AI ay lumalampas sa mga keyword para maunawaan ang pinagbabatayan na mga tema, paksa, at konseptong tinalakay. Maaari itong makilala ang isang usapan tungkol sa budget constraints, halimbawa, kahit na ang salitang “budget” ay hindi kailanman tahasang binanggit, sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga kaugnay na termino at ang konteksto ng diyalogo.12
• Sentiment Tracking: Sinusuri ng system ang emosyonal na undertones ng usapan, tinutukoy ang mga sandali ng excitement, concern, agreement, o friction. Ang mga emosyonal na pahiwatig na ito ay kadalasang makapangyarihang indicator ng mahahalagang desisyon points, customer objections, o mga lugar ng team misalignment na kailangang pansinin.3
• Pattern Recognition: Sa paglipas ng panahon, natututunan ng AI na kilalanin ang mga pattern na bumubuo ng isang “key decision,” isang “critical blocker,” o isang “customer pain point” sa loob ng konteksto ng iba’t ibang uri ng pulong. Ang patuloy na pag-aaral na ito ay nagpapahintulot sa kanya na mapabuti ang katumpakan at kaugnayan ng kanyang pagsusuri sa bawat pulong na kanyang pinoproseso.5

Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga layer ng pagsusuri na ito, nakuha ng SeaMeet ang implicit, nuansang impormasyon na palagi namang hindi nakikita ng mga basic na tool. Bumubuo ito ng isang pundasyon ng tunay na pag-unawa bago pa man mabuo ang buod, na tinitiyak na ang final na output ay hindi lamang isang koleksyon ng mga salita, kundi isang pagsasalamin ng estratehikong esensya ng pulong.6

One-Click na Pagbabago gamit ang Custom na Template - Ang Pangunahing Pagkakaiba

Dito napapagana ang kapangyarihan ng Agentic AI bilang isang praktikal, araw-araw na tool. Ang custom template feature ay ang mekanismo na nagbabago sa malalim na pag-unawa ng AI ng “raw na usapan” patungo sa “pinino na intelihensiya.” Sa isang solong click, maaaring muling buuin ng mga user ang output ng pulong into isang format na inangkop para sa isang partikular na layunin ng negosyo.

Gamit na Kaso 1: Ang “Sales Call” Template

• Senaryo: Isang account executive ang nakakumpleto ng 30-minutong discovery call sa isang high-value na prospect. Ang layunin ay kunin ang lahat ng kaugnay na detalye para sa CRM at para sa pagpaplano ng susunod na hakbang sa sales cycle.
• Aksyon: Ang user ay nag-click ng “Apply ‘Sales Call’ Template.”
• Output: Ang SeaMeet ay agad na bumubuo ng isang perpektong istrakturang dokumento, handa nang kopyahin sa Salesforce, HubSpot, o anumang iba pang CRM. Ang mga seksyon ay malinaw na tinukoy:
  • Mga Sinabi na Pain Point ng Prospect: Isang listahan ng bullet na nagsusumaryo ng mga pangunahing hamon na kinakaharap ng prospect, kadalasang may kasamang direktang quote para sa epekto.
  • Pangunahing Layunin ng Negosyo: Isang malinaw na pahayag ng kung ano ang inaasahan ng prospect na makamit gamit ang isang solusyon.
  • Interes sa Produkto at Mga Tanong: Isang talaan ng mga partikular na feature o kakayahan na tinanong ng prospect, na binibigyang-diin ang mga lugar para sa follow-up.
  • Objections at Concerns: Isang dedikadong seksyon na nakuha ang anumang pushback, pag-aatubili, o potensyal na deal-breaker na naitanghal.
  • Budget at Timeline: Anumang tahasang pagbanggit ng financial constraints, purchasing timeline, o proseso ng paggawa ng desisyon.
  • Napagkasunduang Susunod na Hakbang: Isang malinis, actionable na listahan na may itinalagang may-ari at deadline (halimbawa, “John Doe ay magpapadala ng customized na proposal bago magtapos ng araw noong Biyernes, Oktubre 25”).
    Ang template na ito ay direktang nag-uugnay sa kinalabasan ng pulong sa mga aktibidad na naglalabas ng kita, na tinitiyak na walang kritikal na sales intelligence ang mawawala at ang mga tala ng CRM ay patuloy na detalyado at tumpak.1

Gamit na Kaso 2: Ang “Project Review” Template

• Senaryo: Isang project manager ang nangunguna sa lingguhang panloob na pagsasama-sama para sa isang kumplikadong proyekto sa pagpapaunlad ng software. Ang layunin ay subaybayan ang pag-unlad, tukuyin ang mga hadlang, at idokumento ang mga desisyon para sa mga stakeholder.
• Aksyon: Ang user ay nag-click ng “Apply ‘Project Review’ Template.”
• Output: Ang SeaMeet ay gumagawa ng pormal na update sa status na mainam para ibahagi sa mga stakeholder o i-archive sa isang project wiki tulad ng Notion, Confluence, o ClickUp. Ang dokumento ay may kasama:
  • Sprint Goal Recap: Isang maikli, isang pangungusap na buod ng pangunahing layunin ng pulong.
  • Mga Pangunahing Desisyon na Ginawa: Isang listahang may bilang ng lahat ng pormal na desisyon na naabot sa panahon ng tawag (hal., “1. Desisyon: Ang koponan ay magpapahinto sa legacy API sa Q4 release. 2. Desisyon: Ang petsa ng paglulunsad ay nakumpirma para sa Nobyembre 15.”).
  • Mga Nakitang Blocker: Isang kritikal na seksyon na naglilista ng anumang hadlang na humahadlang sa pag-unlad, kasama ang miyembro ng koponan na nagtaas ng isyu at anumang iminungkahing solusyon.
  • Mga Gawain na Kailangang Gawin: Isang istrukturadong talahanayan na may mga kolum para sa ‘Task Description’, ‘Owner’, at ‘Due Date’, handa nang ilipat sa isang sistema ng pamamahala ng gawain.
    Ang pagganang ito ay binabago ang isang pansamantalang pag-uusap sa matibay, magagawa na dokumentasyon ng proyekto, na nagpapahusay sa pananagutan at produktibidad ng koponan.6

Gamit na Kaso 3: Ang “Executive Briefing” Template

• Senaryo: Isang leadership team ang nagtatapos ng dalawang-oras na quarterly strategy session. Ang pag-uusap ay malawak at kumplikado, at kailangan ng CEO ng maikling buod ng mga pangunahing resulta.
• Aksyon: Ang user ay nag-click ng “Apply ‘Executive Briefing’ Template.”
• Output: Ang AI ay naghahalo ng mahabang talakayan sa isang mataas na antas na buod na idinisenyo para sa isang abalang executive audience. Ang mga seksyon ay inangkop para sa pagiging maikli at epekto:
  • Executive Summary (TL;DR): Isang talata na may tatlong pangungusap na naglalarawan ng pinakamahalagang resulta ng pulong at ang kanilang implikasyon sa negosyo.
  • Mga Pinag-usapan na Strategic Pillars: Isang mataas na antas na pagsasaalang-alang ng mga pangunahing paksa sa estratehiya na tinaklot (hal., Market Expansion, Product Innovation, Competitive Landscape).
  • Mga Pangunahing Resolusyon: Isang listahang may tuldok ng tanging pinakamahahalagang desisyon na ginawa.
  • Mga Gawain na May Mataas na Priyoridad: Isang pinili na listahan ng nangungunang 1-3 gawain na nangangailangan ng pangangasiwa ng pamunuan o direktang paglahok.
    Ang gamit na kasong ito ay nagpapakita ng kakayahan ng AI na hindi lamang magbubuod, kundi mag-abstract at maghating impormasyon para sa iba’t ibang madla, isang tanda ng advanced na intelligence.9 Sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga template na ito, ang SeaMeet ay naging higit pa sa isang tool sa dokumentasyon; naging isang makina para sa pamamahala at standardisasyon. Pinapayagan nito ang mga organisasyon na ipatupad ang pinakamahusay na pamamaraan para sa komunikasyon at pagsunod-sunod sa sukat, na tinitiyak na ang memorya ng institusyon ay hindi lamang nakuha at mahahanap, kundi pati na rin na patuloy na istruktura, maaasahan, at magagawa.6

Isang Kwento ng Dalawang Buod: Isang Praktikal na Paghahambing

Ang teoretikal na mga benepisyo ng Agentic AI ay kapana-panabik, ngunit ang tunay na halaga nito ay pinakamalakas na makikita sa isang direktang, praktikal na paghahambing. Isipin natin ang isang karaniwang senaryo sa negosyo: isang 45-minutong pulong sa estratehiya ng kliyente. Ang layunin ng pulong ay tukuyin ang sakop para sa isang bagong proyekto, ihanay ang mga pangunahing deliverable, at itatag ang malinaw na susunod na hakbang.

Ang Karaniwang Output ng AI

Pagkatapos ng pulong, ang isang karaniwang tool sa pagsasama-sama ng AI ay magpoproseso ng recording at maghahatid ng mga sumusunod na asset:

• Isang buo, may petsa at oras na transcript ng pag-uusap.
• Isang generic, AI-generated na buod na parang ganito:
  • Tinalakay ng koponan ang sakop ng proyekto para sa Q3 “Phoenix Initiative.”
  • Ang kliyente ay nagpahayag ng ilang alalahanin tungkol sa iminungkahing badyet.
  • Ang susunod na hakbang ay kinabibilangan ng pagpapadala ng pormal na panukala sa kliyente.
• Isang simpleng, inilabas na listahan ng mga gawain:
  • Ipadala ang panukala.
  • Iskedyul ang follow-up na pulong.

** pagsusuri:** Bagama’t teknikal na tama ang impormasyong ito, ito ay hindi kumpleto sa paggana. Kulang ito sa detalye, istruktura, at konteksto na kailangan para sa propesyonal na paggamit. Sino ang may pananagutan para sa panukala? Ano ang mga tiyak na alalahanin sa badyet? Kailan dapat mangyari ang follow-up na pulong? Ang mga sagot ay nakabaon sa isang lugar sa 45-minutong transcript, na nangangailangan ng user na manu-manong maghukay para sa mga kritikal na detalye. Ang output ay isang pahiwatig, hindi isang konklusyon.

Ang Output ng SeaMeet Agentic AI

Sa SeaMeet, pagkatapos ng parehong pulong, ang user ay naglalapat ng isang custom na “Client Strategy Brief” template. Sa ilang segundo, ang Agentic AI ay muling binubuo ang output sa isang pinakinis, propesyonal na dokumento na may malinaw, lohikal na mga heading:

• Layunin ng Pulong: Upang tapusin ang saklaw ng proyekto at timeline para sa “Phoenix Initiative.”
• Mga Dumalo: Jane Smith (Kliyente), Tom Allen (Kliyente), Sarah Chen (Pinuno ng Proyekto), David Rodriguez (Inhenyero).
• Mahahalagang Desisyon:
  1. Ang proyekto ay ihahatid sa dalawang magkakaibang yugto, kung saan ang Yugto 1 ay nakatuon sa pangunahing functionality at ang Yugto 2 ay sa advanced na integrations.
  2. Ang pinal na badyet ay inaprubahan at nilimitahan sa $75,000.
  3. Ang target na petsa ng pagsisimula ng Yugto 1 ay nakumpirma para sa Oktubre 15, 2025.
• Mga Hinihingi ng Kliyente:
  • Dapat mag-integrate sa kasalukuyang Salesforce CRM.
  • Kailangan ng dokumentasyon para sa pagsunod sa SOC 2 Type 2.
  • Ang user interface ay dapat na ma-access sa parehong desktop at mobile devices.
• Mga Bukas na Tanong at Panganib:
  • Ang kliyente ay nangangailangan ng paglilinaw sa data security at encryption protocols bago pirmahan ang pinal na SOW.
  • Isang potensyal na panganib ang natukoy tungkol sa pagkakaroon ng internal IT resources ng kliyente noong Setyembre.
• Plano ng Aksyon:

Item ng Aksyon	Itinalaga Kay	Huling Petsa
Bumuo at ipadala ang pinal na Statement of Work (SOW)	Sarah Chen	Agosto 30, 2025
Magbigay ng detalyadong dokumentasyon ng data security protocol	David Rodriguez	Agosto 28, 2025
Iskedyul ang pagpupulong ng pagsisimula ng Yugto 1	Sarah Chen	Setyembre 5, 2025

Pagsusuri: Ang output na ito ay hindi isang simula; ito ay isang tapos na asset. Maaari itong agad na ipaforward sa isang stakeholder, isave bilang opisyal na meeting minutes sa isang folder ng proyekto, o gamitin bilang foundational document para sa project plan nang hindi nangangailangan ng kahit isang minuto ng karagdagang pag-edit o pormat. Ang halaga ng proposisyon ay naging malinaw kapag ang dalawang diskarte ay tiningnan nang magkatabi.

Kakayahan	Karaniwang Mga Tool sa Pagbubuod ng AI	SeaMeet na may Agentic AI
Output ng Pulong	Raw na transcript at isang simpleng bulleted list ng mga pangunahing punto.	Mga dokyumentong propesyonal na istruktura batay sa mga template na tinukoy ng user (hal., Sales Call Log, Project Brief, Meeting Minutes).
Kailangang Manwal na Paggawa	Mataas. Ang user ay kailangang manu-manong kopyahin, i-edit, i-format, at ipamahagi ang impormasyon para maging kapaki-pakinabang.	Kakaunti. Isang click para muling buuin ang buod sa isang tapos na, maishashare na asset.
Pag-unawa sa Konteksto	Pangunahing pagtuklas ng keyword at parirala. Kadalasan ay hindi nakikita ang nuance at layunin.	Malalim na semantic analysis ng mga paksa, desisyon, at layunin, na pinapagana ng isang goal-oriented na AI.
Pinal na Deliverable	Isang simula para sa mga tala. Isang “data dump.”	Isang handa nang gamitin na asset ng negosyo. Isang “actionable insight.”

Konklusyon: Itigil ang Pagsasalin, Simulan ang Pagpabilis

Ang ebolusyon ng meeting intelligence ay umabot sa isang kritikal na punto ng pagbabago. Ang unang alon ng mga tool ng AI ay matagumpay na na-automate ang gawain ng transcription, ngunit sa paggawa nito, lumikha ng isang bagong anyo ng administrative work: ang manu-manong pagproseso ng data na ginawa ng AI. Ang paglalakbay mula sa isang raw na transcript patungo sa isang tunay na actionable insight ay nanatiling responsibilidad ng tao.

Ang Agentic AI ng SeaMeet ay kumakatawan sa susunod na lohikal at kinakailangang hakbang sa ebolusyong ito. Ang paradigm ay nagbabago mula sa pasibong pagkuha ng kung ano ang sinabi patungo sa proactive na paglikha ng kung ano ang kailangang gawin next. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa estratehikong layunin sa likod ng bawat pulong at paggamit ng mga customizable na template, binabago ng SeaMeet ang mga usapan sa mga tapos na, professional-grade na intelligence.

Ang pinakamalaking layunin ng isang AI meeting summary ay ang alisin ang post-meeting na administrative work, hindi lamang pagsimplehin ito. Ito ay tungkol sa pagpabilis ng business workflows, kung ito man ay nangangahulugang pagpapaikli ng sales cycle, pagpapanatili ng isang kumplikadong proyekto sa tamang landas, o pagtiyak ng estratehikong pagkakahanay sa buong leadership team. Tinatupad ng SeaMeet ang pangakong ito sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga output na handa nang aksyunan sa sandaling matapos ang isang pulong. Ang teknolohiyang ito ay naglalaya ng iyong pinakamahalagang mapagkukunan—ang oras at cognitive energy ng iyong team—upang mag-focus sa estratehikong, high-impact na gawain sa halip na administrative churn. Ito ay naglalagay ng teknolohiya hindi lamang bilang isang tool, kundi bilang isang tunay na kasosyo sa pagbuo ng isang mas mahusay, magkakaugnay, at makabagong organisasyon.

Handa na bang gawing aksyon ang iyong mga usapan? Maranasan ang hinaharap ng AI meeting summary. Mag-sign up para sa isang free trial ng SeaMeet ngayon at makuha ang iyong unang limang buod na binago sa mga propesyonal na asset, sa amin.

Mga Ginamit na Sanggunian

1. 10 Pinakamahusay na AI Meeting Summary Tools para sa Mas Matalinong Paggawa ng Tala - Tanka AI, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.tanka.ai/blog/posts/ai-meeting-summary
2. AI Meeting Summary Tool: Ang Matalinong Paraan para Kunin ang Mahahalagang Pananaw - FinSMEs, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.finsmes.com/2025/09/ai-meeting-summary-tool-the-smart-way-to-capture-key-insights.html
3. Ang 9 pinakamahusay na AI meeting assistant noong 2025 - Zapier, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://zapier.com/blog/best-ai-meeting-assistant/
4. Paano Mapapabuti ng AI ang Iyong Mga Pulong - Interaction Associates, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.interactionassociates.com/resources/blog/how-ai-can-improve-your-meetings
5. Mula sa Mga Tala Hanggang sa Aksyon: Paggamit ng AI para Pamahalaan ang Mga Kinalabasan ng Pulong - Mem.ai, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://get.mem.ai/blog/using-ai-to-manage-meeting-outcomes
6. Paano ginagamit ng mga koponan ang AI meeting notes para gawing awtomatiko ang kaalaman …, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.notion.com/blog/how-teams-can-use-ai-meeting-notes-to-make-knowledge-automated-and
7. Paggamit ng Meeting Summary kasama ang AI Companion - Zoom Support, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://support.zoom.com/hc/en/article?id=zm_kb&sysparm_article=KB0058013
8. Meeting.ai - AI Notes para sa IRL at Online na Mga Pulong, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://meeting.ai/
9. Ano ang AI Meeting Summary? | Convene Board Portal Glossary, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.azeusconvene.com/board-portal-glossary/ai-meeting-summary
10. Paano Namin Binibigyang-Kahulugan ang Aming Mga Pulong gamit ang AI at Microsoft Teams Premium sa Microsoft, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/how-were-recapping-our-meetings-with-ai-and-microsoft-teams-premium-at-microsoft/
11. 11 Pinakamahusay na AI Meeting Assistant noong 2025 - Stepsize AI, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.stepsize.com/blog/best-ai-meeting-assistants
12. Paano Gamitin ang AI para sa Pagsusuri ng Pulong: Madaling Pahusayin ang Produktibidad gamit ang …, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.salesify.ai/blogs/meeting-analysis-how-to-easily-analyze-your-meetings-with-ai
13. Paano Pamahalaan ang Perpektong AI-assisted na Pulong ng Lupon - Diligent, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.diligent.com/resources/blog/ai-board-meeting
14. Ano ang Agentic AI? | IBM, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
15. www.salesforce.com, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.salesforce.com/blog/agentic-ai-for-small-business/#:~:text=Agentic%20AI%20is%20the%20technology,between%20AI%20agents%20and%20humans.
16. Ano ang Agentic AI? - Pinaliwanag ang Agentic AI - AWS - Na-update noong 2025, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
17. Ano ang Agentic AI? | UiPath, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
18. Ano ang Agentic AI? Kahulugan, Mga Uri, Halimbawa | Workday US, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.workday.com/en-us/topics/ai/agentic-ai.html
19. 6 Halimbawa ng Agentic AI at Mga Gamit na Nagbabago sa Mga Negosyo - Moveworks, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/agentic-ai-examples-use-cases
20. Mga FAQ para sa feature ng meeting summary sa Microsoft Teams, na-access noong Setyembre 7, 2025, https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-sales-copilot/faqs-meeting-summary