Cara SeaMeet Menyampaikan Akurasi Transkripsi 95%+ dengan Bahasa Campuran

Hambatan Rapat Multibahasa: Mengapa Akurasi 85% Tidak Cukup

Di dunia bisnis global yang bergerak cepat, sebuah rapat berisiko tinggi sedang berlangsung. Anggota tim dari benua yang berbeda berkolaborasi, membuat keputusan kritis yang akan membentuk kuartal berikutnya. Percakapan berjalan secara alami, dengan peserta beralih dengan lancar antara bahasa Inggris dan Spanyol, atau Jepang dan Inggris. Di latar belakang, asisten rapat AI standar dengan tekun mentranskripsi diskusi. Hasilnya, bagaimanapun, bukanlah catatan yang jelas melainkan kekacauan dari penafsiran fonetik yang salah dan kalimat yang acak—sebuah dokumen yang menimbulkan lebih banyak kebingungan daripada kejelasan. Skenario ini menyoroti titik kegagalan kritis dalam AI modern: teknologi transkripsi standar runtuh ketika bertemu dengan realitas linguistik komunikasi bisnis global.

Pencarian untuk “akurasi transkripsi AI” yang tinggi pada dasarnya adalah upaya untuk keandalan dan kebenaran dalam data bisnis.1 Meskipun banyak vendor mengklaim tingkat akurasi yang mengesankan, pernyataan ini sering hancur di bawah tekanan kondisi dunia nyata seperti noise latar belakang, pembicara yang tumpang tindih, aksen yang beragam, dan tantangan utama: bahasa campuran.3 Transkrip dengan akurasi 85%, yang mungkin tampak dapat diterima, secara fungsional tidak dapat digunakan untuk percakapan berisiko tinggi. Ini memasukkan tingkat risiko yang tidak dapat diterima, memerlukan pekerjaan ulang yang mahal, dan akhirnya merusak kepercayaan pada alat AI itu sendiri yang seharusnya meningkatkan produktivitas. Tujuan bukan hanya untuk menghasilkan transkrip; melainkan untuk menciptakan catatan yang andal dan dapat diverifikasi dari apa yang telah dikatakan.

SeaMeet dari Seasalt.ai dirancang dari awal untuk memecahkan masalah spesifik dan bernilai tinggi ini. Platform ini tidak hanya mendukung beberapa bahasa; ia menguasai pergantian yang lancar dan real-time di antara mereka. SeaMeet menyampaikan tingkat akurasi transkripsi yang dapat diverifikasi lebih dari 95%, membangun dasar kebenaran yang mendukung semua ringkasan, analisis, dan item tindakan berbasis AI berikutnya.

Membongkar ‘Akurasi Transkripsi AI’: Biaya Tersembunyi dari 5% Terakhir

Untuk memahami nilai akurasi tinggi, penting untuk pertama-tama mendefinisikan bagaimana ia diukur. Metrik standar industri adalah Word Error Rate (WER), yang menghitung persentase kata yang salah ditranskripsi, dimasukkan, atau dihapus dalam transkrip dibandingkan dengan sumber kebenaran dasar.3 Ini memberikan metode yang dapat diukur untuk membandingkan kinerja sistem Automatic Speech Recognition (ASR) yang berbeda.

Namun, terdapat kesenjangan signifikan antara benchmark yang diiklankan dan kinerja dunia nyata—perbedaan “benchmark vs. medan perang”. Banyak layanan mempromosikan angka akurasi tinggi yang dicapai menggunakan dataset audio berkualitas laboratorium, bersih, dengan satu pembicara seperti TED-LIUM atau Common Voice.6 Di “medan perang” rapat bisnis yang sebenarnya—dengan crosstalk yang tak terhindarkan, noise latar belakang, dan aksen yang bervariasi—kinerja sistem ini dapat turun drastis. Studi independen mengungkapkan bahwa tingkat akurasi yang diklaim sebesar 95% dapat turun menjadi 60% hingga 85% secara fungsional dalam skenario nyata.3 Perbedaan antara klaim pemasaran dan pengalaman pengguna telah menciptakan defisit kepercayaan di pasar, di mana alat gagal berperforma seperti yang dijanjikan ketika paling dibutuhkan.

Penurunan akurasi ini memiliki dampak eksponensial pada kegunaan. Perbedaan persentase yang tampak kecil diterjemahkan menjadi peningkatan besar dalam upaya manual yang diperlukan untuk mengoreksi output. Misalnya, rapat 30 menit berisi sekitar 4.500 kata. Transkrip dengan akurasi 95% berisi sekitar 225 kesalahan, yang dapat dikoreksi dengan tinjauan yang dapat dikelola. Sebaliknya, transkrip dengan akurasi 85% berisi sekitar 675 kesalahan, mengubah proofread cepat menjadi proyek pemulihan data besar.8 Ini menggambarkan masalah “mil terakhir”: mencapai peningkatan akurasi terakhir inilah yang menghilangkan kesalahan paling kritis yang mengubah makna dan menjadikan transkrip sebagai aset yang andal daripada tanggungan. Waktu yang dihabiskan oleh karyawan dengan gaji tinggi untuk memperbaiki kesalahan ini mewakili “biaya perbaikan” yang tersembunyi tetapi signifikan, yang dengan mudah dapat meniadakan penghematan dari layanan transkripsi yang tampak lebih murah. Oleh karena itu, tingkat akurasi yang lebih tinggi bukanlah fitur premium tetapi pendorong langsung pengembalian investasi.

Tabel berikut membuat konsep abstrak persentase akurasi menjadi nyata, menerjemahkannya ke dalam dampak bisnis konkret dari kesalahan dan upaya yang diperlukan untuk memperbaikinya.

Tingkat Akurasi	Word Error Rate (WER)	Total Kata (Sekitar 4.500)	Jumlah Kesalahan	Implikasi Bisnis
99% (Standar Emas Manusia)	1%	4.500	45	Pemeriksaan cepat
95% (Standar SeaMeet)	5%	4.500	225	Draf pertama yang andal; suntingan kecil
90% (AI Tingkat Tinggi - Kondisi Ideal)	10%	4.500	450	Diperlukan suntingan signifikan
85% (AI Umum - Kondisi Realistis)	15%	4.500	675	Penulisan ulang besar; integritas data terganggu
70% (AI Rata-rata - Kondisi Buruk)	30%	4.500	1.350	Tidak dapat digunakan; menciptakan lebih banyak pekerjaan daripada yang diselamatkan

Frontier Pergantian Kode: Tantangan yang Sebagian Besar ASR Tidak Dapat Penuhi

Istilah “dukungan multibahasa” sering digunakan secara menyesatkan di industri ASR. Sebagian besar tools dapat mentranskripsi file audio yang sepenuhnya dalam bahasa Spanyol atau sepenuhnya dalam bahasa Jepang. Tantangan yang sebenarnya, dan realitas komunikasi global modern, adalah mentranskripsi percakapan tunggal di mana seorang pembicara beralih dari satu bahasa ke bahasa lain dalam kalimat yang sama—fenomena yang dikenal sebagai pergantian kode intra-sentensial.9 Ini adalah frontier di mana sebagian besar sistem ASR gagal secara spektakuler.

Rintangan teknis dari pergantian kode sangat besar, itulah mengapa sangat sedikit yang telah menyelesaikannya. Tantangan ini termasuk:

• Kekurangan Data: Audio berkualitas tinggi yang ditranskripsi dengan akurat yang menampilkan pergantian kode alami sangat langka. Sebagian besar sistem ASR dilatih pada dataset monolingual besar dan karenanya tidak pernah terpapar pola linguistik kompleks ini, membuat mereka tidak siap untuk menanganinya.9
• Konflik Linguistik: Struktur tata bahasa dari berbagai bahasa dapat secara fundamental tidak kompatibel. Misalnya, bahasa Inggris mengikuti struktur kalimat Subjek-Kata Kerja-Objek, sedangkan bahasa Jepang menggunakan Subjek-Objek-Kata Kerja. Model ASR yang dilatih pada satu kerangka tata bahasa mudah bingung ketika struktur berubah secara tiba-tiba di tengah kalimat.9
• Ambiguitas Fonetik: Satu suara dapat mewakili kata yang sepenuhnya berbeda dalam bahasa yang berbeda. Tanpa pemahaman kontekstual yang mendalam tentang percakapan, model dapat dengan mudah salah menginterpretasikan suara ini dan menghasilkan output yang tidak masuk akal.13
• Kegagalan Identifikasi Bahasa Sederhana (LID): Upaya awal untuk memecahkan masalah ini melibatkan proses dua langkah: pertama, identifikasi bahasa yang sedang dibicarakan, dan kedua, menerapkan model bahasa yang sesuai untuk transkripsi. Pendekatan ini gagal dengan pergantian intra-sentensial karena perubahan bahasa terlalu cepat bagi model LID untuk mengikuti, menyebabkan deretan kesalahan di seluruh transkrip.9

Kerumitan teknis ini telah menciptakan kesenjangan kompetitif. Layanan terkemuka tidak dibangun untuk menangani kasus penggunaan ini. Dokumentasi Otter.ai sendiri secara eksplisit menyatakan bahwa ia hanya dapat mentranskripsi dalam satu bahasa pada satu waktu untuk percakapan tertentu dan mengharuskan pengguna untuk mengubah pengaturan bahasa secara manual sebelum setiap rapat.15 Happy Scribe menyarankan solusi kerja yang rumit: unggah file yang sama dua kali, sekali untuk setiap bahasa, dan kemudian menyambung dua transkrip secara manual.16 Batasan ini mengungkapkan bahwa bagi sebagian besar vendor, dukungan multibahasa adalah tambahan setelah pemikiran yang dipasang pada arsitektur monolingual. Kemampuan pergantian kode yang sebenarnya tidak dapat menjadi tambahan; itu harus menjadi pilihan desain dasar.

Sistem yang dapat berhasil menavigasi kerumitan pergantian kode secara inheren lebih tangguh dan sadar konteks daripada yang tidak. Kemampuan untuk menangani percakapan yang beralih antara tata bahasa Kantonis dan Inggris secara real time adalah indikator yang kuat dari kecanggihan mendasar dari seluruh mesin ASR.10 “Lincah linguistik” ini memberikan manfaat universal, membuat sistem lebih siap untuk menangani jargon kompleks, aksen kuat, dan perubahan topik yang cepat bahkan dalam rapat monolingual.

Mesin SeaMeet: Dirancang untuk Fluiditas Multibahasa

SeaMeet dibangun pada arsitektur Transformer end-to-end (E2E) terkini.17 Tidak seperti sistem ASR tersegmentasi lama yang memisahkan pemodelan akustik dan bahasa, model E2E belajar untuk memetakan audio mentah langsung ke teks dalam satu proses yang terintegrasi secara mendalam.19 Hal ini memungkinkan model untuk menangkap informasi kontekstual yang lebih kaya dan jangkauan lebih panjang, yang sangat penting untuk memprediksi dan menginterpretasikan perubahan bahasa dengan benar.

Keunggulan inti dari mesin SeaMeet terletak pada pelatihannya pada dataset milik sendiri. Seasalt.ai telah melakukan investasi substantial dalam menciptakan korpus besar percakapan dunia nyata dengan multi-peserta yang menampilkan pergantian kode alami antara bahasa Inggris, Spanyol, Jepang, dan Kantonis (baik Tradisional maupun Disederhanakan).17 Hal ini secara langsung mengatasi “masalah kekurangan data” yang melumpuhkan model umum yang dilatih secara monolingual.9 Teknik yang dibangun untuk tujuan ini terlihat dalam tiga tumpuan teknologi yang memberikan akurasi terdepan di industri dalam lingkungan bahasa campuran.

Model Akustik Terpadu

Alih-alih mengandalkan model terpisah dan terisolasi untuk setiap bahasa, SeaMeet menggunakan satu model akustik yang kuat yang terlatih pada inventaris fonetik gabungan dari semua bahasa yang didukung. Model terpadu ini mempelajari perbedaan dan kesamaan akustik yang halus antara bahasa-bahasa. Oleh karena itu, ia dapat secara akurat mengenali kata bahasa Inggris yang diucapkan dengan aksen Spanyol yang kental atau frasa Kanton yang dimasukkan ke dalam kalimat bahasa Inggris tanpa menjadi bingung, sebuah titik kegagalan umum untuk sistem yang memperlakukan bahasa sebagai entitas terpisah.17

Model Bahasa yang Peka Konteks

Model bahasa berbasis Transformer SeaMeet melampaui sekadar memprediksi kata berikutnya; ia secara bersamaan memprediksi kata berikutnya dan bahasa yang paling mungkin. Dengan menganalisis sejumlah besar data code-switching, model mempelajari pola tata bahasa yang kompleks dan isyarat semantik yang menandakan bahwa peralihan bahasa akan terjadi. Hal ini memungkinkan sistem untuk bersiap-siap untuk peralihan daripada dikejutkan olehnya, secara drastis mengurangi kesalahan di batas bahasa.17

Dekoding Aliran Bidirectional dalam Waktu Nyata

Algoritma dekoding canggih ini adalah permata mahkota teknis dari mesinnya. Sementara mesin SeaMeet memproses audio dalam waktu nyata untuk memberikan transkripsi dengan latensi rendah untuk rapat langsung, algoritmanya memelihara “buffer” konteks dari sebelum dan sesudah kata saat ini yang sedang diproses. Analisis bidirectional ini memungkinkan sistem untuk mengoreksi dirinya sendiri secara instan. Misalnya, ia mungkin awalnya mentranskripsi sebuah kata sebagai bahasa Inggris tetapi, setelah memproses frasa Jepang berikutnya, segera merevisi hipotesisnya ke kata Jepang yang benar yang lebih masuk akal secara kontekstual.17 Kapasitas untuk koreksi diri dalam waktu nyata ini adalah kunci untuk mencapai akurasi lebih dari 95% dalam ucapan yang alir dan percakapan.

Dasar Kecerdasan: Mengapa Akurasi adalah Fondasi untuk Semua Fitur AI

Setiap fitur AI hilir—dari ringkasan rapat dan deteksi item tindakan hingga analisis topik dan pelacakan sentimen—sepenuhnya bergantung pada akurasi transkrip sumber. Prinsip “Garbage In, Garbage Out” sangat mutlak di sini; kesalahan dalam transkripsi bukan hanya ketik salah, tetapi titik data yang rusak yang meracuni seluruh rantai analitis, membuat semua wawasan berikutnya tidak dapat diandalkan.23

Hal ini menciptakan kaskade kegagalan di mana satu kesalahan transkripsi dapat menggagalkan proses bisnis kritis:

• Ringkasan dan Strategi yang Salah: Kesalahan transkripsi sederhana yang mengubah “Kami tidak bisa menyetujui anggaran pemasaran baru” menjadi “Kami bisa menyetujui anggaran pemasaran baru” akan menghasilkan ringkasan yang salah secara berbahaya. Tim kepemimpinan yang bertindak berdasarkan ringkasan yang salah ini bisa membuat keputusan strategis yang salah secara bencana.23
• Item Tindakan yang Terlewatkan dan Akuntabilitas: Sebuah AI ditugaskan untuk mengidentifikasi dan menetapkan item tindakan. Transkripnya membaca, “Sierra akan menindaklanjuti proposal klien,” tetapi pembicara sebenarnya mengatakan, “Sarah akan menindaklanjuti.” AI secara benar menetapkan tugas kepada “Sierra” yang tidak ada, tindak lanjut kritis diabaikan, dan rantai akuntabilitas terputus.26
• Analitik yang Miring dan Keputusan Produk: Selama panggilan umpan balik pelanggan, transkrip mencatat seorang pengguna mengatakan, “Fitur dashboard baru ini tidak stabil,” sedangkan pelanggan sebenarnya mengatakan itu “luar biasa.” Kesalahan tunggal ini membalikkan sentimen dari positif ke negatif, mencemari data yang digunakan oleh tim produk dan berpotensi membuat mereka “memperbaiki” fitur yang sebenarnya disukai oleh pelanggan.24

Ketika alat yang ditenagai AI secara konsisten menghasilkan output yang salah, pengguna dengan cepat mengetahui bahwa mereka tidak dapat dipercaya. Hal ini menyebabkan “krisis kepercayaan” yang menghambat adopsi dan meniadakan segala keuntungan efisiensi yang dijanjikan, karena pengguna dipaksa untuk memeriksa ulang setiap ringkasan dan item tindakan secara manual.24 Nilai sebenarnya dari alat-alat ini tidak hanya terletak pada fitur-fitur itu sendiri, tetapi pada kepercayaan untuk menggunakannya tanpa verifikasi yang konstan. Akurasi tinggi adalah mekanisme yang memberikan kepercayaan ini.

Seluruh proses dapat divisualisasikan sebagai rantai keandalan: Link 1 adalah Transkripsi Akurat. Ini mengarah ke Link 2, Ringkasan yang Dapat Diandalkan, yang memungkinkan Link 3, Item Tindakan yang Benar, dan akhirnya Link 4, Analitik yang Dapat Diandalkan. Link pertama yang lemah memecah seluruh rantai. Akurasi SeaMeet yang lebih dari 95% memastikan bahwa link dasar ini terbuat dari baja, membuat analisis AI canggih dan andal menjadi mungkin.

Kesimpulan: Tuntut Lebih dari Sekedar Transkrip—Tuntut Fondasi Kebenaran

Percakapan industri seputar ‘akurasi transkripsi ai’ telah terlalu lama didominasi oleh benchmark yang tidak mencerminkan realitas. Pernyataan akurasi standar sering menciptakan ilusi keandalan yang hancur dalam rapat multibahasa dunia nyata. Code-switching adalah uji sebenar dari kecanggihan mesin ASR, dan sebagian besar sistem yang tersedia secara komersial gagal dalam uji ini. Kegagalan ini tidak sepele; transkrip yang tidak akurat meracuni setiap fitur AI hilir, membuat ringkasan, item aksi, dan analitik tidak dapat dipercaya dan berpotensi menyesatkan.

SeaMeet dirancang untuk kompleksitas bisnis global modern. Akurasi 95%+ unggul industri nya dalam lingkungan bahasa campuran yang paling menantang bukan hanya sebuah fitur—ini adalah penyampaian fondasi kebenaran yang andal dan dapat diverifikasi untuk percakapan terpenting Anda. Ini mengubah SeaMeet dari seorang pencatat catatan sederhana menjadi aset strategis untuk meningkatkan kolaborasi tim global, memastikan akuntabilitas lintas fungsional, dan mengekstrak data bersih dan andal untuk intelijen bisnis kritis misi.28

Hentikan risiko keputusan bisnis Anda pada transkrip yang tidak andal. Jadwalkan demo langsung dan saksikan SeaMeet menangani percakapan bahasa campuran secara real-time. Lihat akurasi 95%+ dengan sendiri.

Daftar pustaka

1. AI dan Niat Pencarian: Mendekode Perilaku Pengguna - Creaitor.ai, diakses 6 September 2025, https://www.creaitor.ai/blog/how-ai-understands-search-intent
2. Memahami Cara Mengidentifikasi Niat Pencarian Pengguna Menggunakan AI | Panduan 2025 - Nurix AI, diakses 6 September 2025, https://www.nurix.ai/blogs/user-search-intent-ai
3. Transkripsi AI vs Manusia: Seberapa Akurat Transkripsi AI? Penelitian Mendalam - Vomo, diakses 6 September 2025, https://vomo.ai/blog/ai-vs-human-transcription-how-accurate-is-ai-transcription-a-deep-dive
4. Statistik Transkripsi AI vs Manusia: Dapatkah Pengenalan Ucapan Mencapai Standar Emas Ditto?, diakses 6 September 2025, https://www.dittotranscripts.com/blog/ai-vs-human-transcription-statistics-can-speech-recognition-meet-dittos-gold-standard/
5. Transkripsi Tradisional vs. Berbasis AI: Standar Akurasi & Kecepatan - Insight7, diakses 6 September 2025, https://insight7.io/traditional-transcription-vs-ai-powered-accuracy-speed-benchmarks/
6. Benchmark Akurasi API Transkripsi Salad - Tingkat akurasi 95,1%. Nomor 1 di industri., diakses 6 September 2025, https://salad.com/benchmark-transcription
7. Benchmark Transkripsi Real-time Open-Source - Dokumen Picovoice, diakses 6 September 2025, https://picovoice.ai/docs/benchmark/real-time-transcription/
8. Panduan Akurasi Transkripsi: Cara Mencapai Hasil Akurat 99% | Kukarella, diakses 6 September 2025, https://www.kukarella.com/resources/ai-transcription/the-guide-to-transcription-accuracy-how-to-achieve-99-accurate-results
9. Meningkatkan ASR dengan Code-switching menggunakan Informasi Linguistik - ACL Anthology, diakses 6 September 2025, https://aclanthology.org/2022.coling-1.627.pdf
10. Penelitian code-switching Kantonis-Inggris di Hong Kong: Tinjauan Y2K - ResearchGate, diakses 6 September 2025, https://www.researchgate.net/publication/227627801_Cantonese-English_code-switching_research_in_Hong_Kong_A_Y2K_review
11. SwitchLingua: Dataset Code-switching Multibahasa dan Multi-Etnis Skala Besar Pertama, diakses 6 September 2025, https://arxiv.org/html/2506.00087v1
12. Pengenalan Ucapan Code-switching yang Sadar Bahasa, diakses 6 September 2025, https://naist.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=11748&item_no=1&attribute_id=14&file_no=1
13. Pengenalan Otomatis Ucapan Campuran Kantonis-Inggris - ACL Anthology, diakses 6 September 2025, https://aclanthology.org/O09-5003.pdf
14. Universitas Groningen Database Siaran Radio Bilingual Fries-Dutch Longitudinal yang Dirancang untuk Penelitian Code-switching, diakses 6 September 2025, https://research.rug.nl/files/129719614/704_Paper.pdf
15. Mentranskripsi percakapan dalam bahasa Spanyol, Prancis, atau Inggris (AS atau Inggris) - Bantuan Otter.ai, diakses 6 September 2025, https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/26660468516631-Transcribe-a-conversation-in-Spanish-French-or-English-US-or-UK
16. Mentranskripsi file dengan beberapa bahasa - Pusat Bantuan Happy Scribe, diakses 6 September 2025, https://help.happyscribe.com/en/articles/5945368-transcribing-a-file-with-multiple-languages
17. SeaSuite: AI Komunikasi Cloud Fullstack, diakses 6 September 2025, https://suite.seasalt.ai/
18. Transformer Multi-Encoder-Decoder untuk Pengenalan Ucapan Code-switching - Arsip ISCA, diakses 6 September 2025, https://www.isca-archive.org/interspeech_2020/zhou20b_interspeech.pdf
19. Pengenalan Ucapan End-to-End: Sebuah Survei - arXiv, diakses 6 September 2025, https://arxiv.org/pdf/2303.03329
20. Pengenalan Ucapan Multi-Pembicara Multibahasa End-to-End - Laboratorium Penelitian Mitsubishi Electric, diakses 6 September 2025, https://www.merl.com/publications/docs/TR2019-101.pdf
21. Pengenalan Ucapan Adversarial Multibahasa Massal - ACL Anthology, diakses 6 September 2025, https://aclanthology.org/N19-1009/
22. (PDF) Transformer Multi-Encoder-Decoder untuk Pengenalan Ucapan Code-switching, diakses 6 September 2025, https://www.researchgate.net/publication/354140749_Multi-Encoder-Decoder_Transformer_for_Code-Switching_Speech_Recognition
23. Akurasi Ringkasan | Pusat Bantuan - Votars, diakses 6 September 2025, https://support.votars.ai/docs/faq/transcription/summarization-accuracy/
24. 5 Kesalahan Transkripsi yang Membias Analisis Anda - Insight7 - Alat AI untuk Analitik Panggilan & Evaluasi, diakses 6 September 2025, https://insight7.io/5-transcription-mistakes-that-skew-your-analysis/
25. Bagaimana akurasi transkripsi memengaruhi wawasan penelitian? - Insight7 - Alat AI untuk Analitik Panggilan & Evaluasi, diakses 6 September 2025, https://insight7.io/how-does-transcription-accuracy-impact-research-insights/
26. Sembly AI – AI Notetaker untuk Tim & Profesional | Coba Gratis, diakses 6 September 2025, https://www.sembly.ai/
27. Ringkasan, Sorotan, dan Item Tindakan: Desain, Implementasi, dan Evaluasi Sistem Ringkasan Rapat yang Ditenagai LLM - arXiv, diakses 6 September 2025, https://arxiv.org/html/2307.15793v3
28. Seasalt.ai - Wiki Produk & Tutorial, diakses 6 September 2025, https://wiki.seasalt.ai/
29. Cara Menggunakan SeaMeet untuk Mengelola Tim Global - Seasalt.ai, diakses 6 September 2025, https://usecase.seasalt.ai/seameet-global-team-case-study/