Drei von vier Fachkräften (75%) nutzen inzwischen einen KI-Notizassistenten in ihren Arbeitsbesprechungen, etwa doppelt so viele wie 2023 (Fellow.ai, State of AI Meeting Notetakers 2025). Die Tools, auf die sie sich verlassen, haben reale Größenordnungen erreicht: Otter.ai überschritt 1 billion kumulative Meetings und 35 million Nutzer bei 100 million dollars ARR (Otter.ai, 2025), Microsofts Copilot-Familie überschritt 150 million monatlich aktive Nutzer (Microsoft, FY2026 Q1 earnings), und die zahlenden Nutzer von Zooms AI Companion wuchsen bis Anfang 2026 um 184% im Jahresvergleich (Zoom, Q1 FY2027 results). Das Geld folgt der Nutzung: Der Markt für KI-Meeting-Assistenten wird für 2026 je nach Umfang zwischen 1.42 und 4.31 billion dollars bewertet (Precedence Research; Grand View Research, 2026). Diese Analyse konsolidiert Daten von Fellow.ai, Microsoft, Zoom, Otter.ai und 15 weiteren Primärquellen zu einer einzigen Referenz über KI-Meeting-Assistenten in Zahlen.
TL;DR
- 75% der Fachkräfte nutzen einen KI-Notizassistenten in Arbeitsbesprechungen, ein Anstieg von etwa 25% im Jahr 2023 (Fellow.ai, State of AI Meeting Notetakers 2025).
- Der Markt für KI-Meeting-Assistenten wird für 2026 mit 1.42 billion dollars (Precedence Research) oder 4.31 billion dollars (Grand View Research) bewertet, was unterschiedliche Umfangsdefinitionen widerspiegelt (2026).
- Grand View Research prognostiziert 21.48 billion dollars bis 2033 bei einem CAGR von 25.8%; Precedence sieht 6.28 billion bis 2035 bei 18% (2026).
- Otter.ai erreichte 2025 über 1 billion kumulative Meetings, über 35 million Nutzer und 100 million dollars ARR (Otter.ai, 2025).
- Fireflies.ai meldete über 20 million Nutzer in über 500,000 Organisationen und eine Bewertung von 1 billion dollars (Fireflies.ai, June 2025).
- Microsofts Copilot-Familie überschritt 150 million monatlich aktive Nutzer, mit über 20 million bezahlten Microsoft 365 Copilot-Lizenzen bis April 2026 (Microsoft, FY2026 earnings).
- Googles Meet-Funktion “Take Notes for Me” wurde in einem einzigen Monat von über 110 million Teilnehmern genutzt, ein Anstieg um das 8.5-fache im Jahresvergleich (Google Workspace, 2026).
- Mitarbeitende werden alle 2 Minuten unterbrochen, etwa 275 Mal pro Tag, und 57% der Meetings sind spontan (Microsoft, Work Trend Index 2025).
- 62% der Nutzer von KI-Meeting-Tools sparen etwa 4 Stunden pro Woche, und die Erledigungsquote von Aufgaben steigt von 50 bis 60% auf 85 bis 95% (Laxis, State of Meeting Note-Taking 2026).
- Führende Transkriptions-Engines erreichen insgesamt 5.6% Wortfehlerrate im Englischen, aber klinische Gespräche mit mehreren Sprechern können über 50% liegen (AssemblyAI 2026; systematische Übersichtsarbeit, PMC 2025).
- 84% der Nutzer ändern, was sie sagen, wenn ein KI-Notizassistent anwesend ist, und 47% erlebten, dass ein Tool etwas Unbeabsichtigtes erfasste (Fellow.ai, 2025).
- Otter.ai sieht sich einer konsolidierten Sammelklage im Northern District of California gegenüber, die vier im August und September 2025 eingereichte Klagen bündelt (NPR, 2025).
1. Marktgröße und Wachstum
Die Schlagzeilenzahl hängt fast vollständig davon ab, wo jede Firma die Grenze zieht. Precedence Research bewertet die Kategorie für 2026 mit 1.42 billion dollars, während Grand View Research sie mit 4.31 billion dollars für dasselbe Jahr beziffert — eine Differenz von etwa dem 3-Fachen, die davon abhängt, ob die Definition nur dedizierte Notizassistenten oder die breitere Assistentenschicht innerhalb von Konferenzsuiten zählt. Die Richtung steht nicht zur Debatte: Jede Firma modelliert zweistelliges Wachstum, wobei sich die CAGR-Schätzungen zwischen 18% und 26% bündeln. Ein engeres Segment “KI-Notizerstellung”, das von Precedence Research verfolgt wird, liegt für 2025 bei 623.5 million dollars — eine Erinnerung daran, dass reine Notizerstellung eine Teilmenge des größeren Assistentenmarktes ist. Im Abgleich mit Grand View Research liegt der CAGR von 25.62% bis 2035 von Market Research Future innerhalb derselben Wachstumsbandbreite.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Markt für KI-Meeting-Assistenten, 2025 (enger Umfang) | 1.20 billion USD | Precedence Research (2026) |
| Markt für KI-Meeting-Assistenten, 2025 (breiter Umfang) | 3.47 billion USD | Grand View Research (2026) |
| Markt für KI-Meeting-Assistenten, 2026 | 1.42 billion (Precedence) / 4.31 billion (Grand View) USD | Precedence Research; Grand View Research (2026) |
| Prognostizierte Marktgröße, 2033 | 21.48 billion USD | Grand View Research (2026) |
| Prognostizierte Marktgröße, 2035 | 6.28 billion USD | Precedence Research (2026) |
| Prognostizierter CAGR | 18.0% (Precedence) to 25.8% (Grand View) | Precedence Research; Grand View Research (2026) |
Ausreißer-Hinweis: Die 3-fache Lücke zwischen der niedrigen und hohen 2026er-Schätzung ist ein Umfangsartefakt, keine Uneinigkeit über das Wachstum. Cloud-basierte Bereitstellung hielt in den Aufschlüsselungen von 2025 etwa 75% des Marktes und das Software-Segment über 70%, und Nordamerika führte mit ungefähr einem Drittel des Umsatzes.
2. Adoption: Wer Nutzt KI-Notizassistenten
Die Adoption ist im Durchschnitt hoch, aber je nach Unternehmensgröße auffallend uneinheitlich. Die Schlagzeile von 75% Adoption verdeckt eine Kurve, die bei Unternehmen mit 201 bis 1,000 Mitarbeitenden ihren Höhepunkt von 74% erreicht und bei Organisationen mit über 5,000 Mitarbeitenden auf 43% fällt (meetingstack, 2026). Der Engpass an der Spitze ist nicht die Technologie, sondern Beschaffung, Rechtsprüfung und das Risiko von Schatten-Apps. Vertikale Aufteilungen erzählen dieselbe Geschichte: entwickler- und vertriebsintensive Branchen sind gesättigt, während regulierte Branchen hinterherhinken, mit dem Staatssektor bei 11% gegenüber 72% im SaaS-Bereich. meetingstack merkt an, dass sein Modell auf öffentlichen Signalen beruht (Bewertungsvolumen, Stellenausschreibungen, Integrationen) und daher die verdeckte Adoption wahrscheinlich unterschätzt.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Fachkräfte, die einen KI-Notizassistenten nutzen | 75% | Fellow.ai, State of AI Meeting Notetakers 2025 |
| Adoption, 1-10 Mitarbeitende | 28% | meetingstack, AI Notetaker Adoption (2026) |
| Adoption, 201-1,000 Mitarbeitende (Höchststand) | 74% | meetingstack, AI Notetaker Adoption (2026) |
| Adoption, 5,000+ Mitarbeitende | 43% | meetingstack, AI Notetaker Adoption (2026) |
| Adoption, SaaS-/Tech-Branche | 72% | meetingstack, AI Notetaker Adoption (2026) |
| Adoption, Staatssektor | 11% | meetingstack, AI Notetaker Adoption (2026) |
| Gesamtadoption, 2023 bis 2026 | 25% to 67% | meetingstack, AI Notetaker Adoption (2026) |
| Meistgenutzte Tools unter Nutzern | Fathom 26% / Otter.ai 22% / Fireflies.ai 16% | meetingstack, AI Notetaker Adoption (2026) |
Ausreißer-Hinweis: Unternehmen im Mittelstandssegment adoptieren hier stärker als die Fortune 500, was das übliche “Enterprise zuerst”-Muster für neue Software umkehrt.
3. Plattformgröße: Zoom, Microsoft, Google, Otter, Fireflies, Gong
Kein einzelner Anbieter dominiert die offengelegte Nutzung, weshalb sich die Kategorie noch wie ein Wettlauf um Territorium liest. Otter.ai überschritt 1 billion kumulative Meetings und 35 million Nutzer, während Fireflies.ai 20 million Nutzer in 500,000 Organisationen meldete (Otter.ai, 2025; Fireflies.ai, June 2025). Die etablierten Plattformanbieter bewegen einen anderen Hebel: Die zahlenden Nutzer von Zooms AI Companion wuchsen um 184% im Jahresvergleich (Zoom, Q1 FY2027 8-K), Google Meets “Take Notes for Me” erreichte über 110 million Teilnehmer in einem Monat, und Microsofts Copilot-Familie erreichte 150 million monatlich aktive Nutzer. Für Leser, die die zugrunde liegenden Konferenzplattformen vergleichen möchten, behandelt unsere Zusammenstellung zu Videokonferenz-Statistiken den Marktanteil von Zoom und Teams im Detail.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Wachstum der zahlenden MAU von Zoom AI Companion | +184% year over year | Zoom, Q1 FY2027 results (May 2026) |
| Lizenzierte Nutzer von Zooms “My Notes” | 1.5 million in 4 months | Zoom, Q1 FY2027 results (May 2026) |
| MAU der Microsoft-Copilot-Familie | 150 million | Microsoft, FY2026 Q1 earnings |
| Bezahlte Microsoft 365 Copilot-Lizenzen | 20 million+ (by April 2026) | Microsoft, reported by TechCrunch (2026) |
| Teilnehmer von Google Meets “Take Notes for Me” | 110 million+/month, up 8.5x YoY | Google Workspace (2026) |
| Kumulative Meetings / Nutzer / ARR von Otter.ai | 1 billion+ / 35 million+ / 100 million USD | Otter.ai (2025) |
| Nutzer / Organisationen / Bewertung von Fireflies.ai | 20 million+ / 500,000+ / 1 billion USD | Fireflies.ai (June 2025) |
| ARR-Laufrate von Gong | 500 million USD, +55% YoY, 5,000+ companies | Gong, press release (2025) |
Ausreißer-Hinweis: Microsofts Zahl von 150 million für die “Copilot-Familie” umfasst viele Produkte; die dedizierte bezahlte Basis von Microsoft 365 Copilot lag bei etwa 20 million Lizenzen gegenüber einer kommerziellen installierten Basis von 450 million Anfang 2026 (Microsoft; TechCrunch, 2026).
4. Das Meeting-Problem, das KI Lösen Soll
Die Adoption ergibt Sinn, sobald man die Meetings zählt. Microsofts Work Trend Index 2025 stellte fest, dass Mitarbeitende alle 2 Minuten unterbrochen werden, etwa 275 Mal pro Tag, und 57% ihrer Zeit mit Kommunikation verbringen gegenüber 43% mit Erstellung (Microsoft, Breaking Down the Infinite Workday, 2025). Mehr als die Hälfte der Meetings ist ungeplant, die Hälfte häuft sich in denselben Spitzenproduktivitätsfenstern, und Meetings nach Feierabend nehmen weiter zu. Genau diese Fragmentierung ist der Arbeitsablauf, den ein Assistent absorbiert, indem er Aufgaben erfasst, zusammenfasst und weiterleitet, sodass Menschen das nicht tun müssen. Die verteilte Natur moderner Teams verstärkt dies noch, ein Muster, das wir in unserer Zusammenstellung zu Remote-Work-Statistiken nachverfolgen.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Zeit für Kommunikation vs. Erstellung | 57% / 43% | Microsoft, Work Trend Index 2025 |
| Tägliche Unterbrechungen pro Mitarbeitendem | 275 (one every 2 minutes) | Microsoft, Work Trend Index 2025 |
| Meetings in Spitzenproduktivitätsfenstern (9-11am, 1-3pm) | 50% | Microsoft, Work Trend Index 2025 |
| Spontane Meetings (ohne Kalendereinladung) | 57% | Microsoft, Work Trend Index 2025 |
| Meetings nach 20 Uhr, Veränderung im Jahresvergleich | +16% | Microsoft, Work Trend Index 2025 |
| Mitarbeitende, die die Arbeit als chaotisch/fragmentiert empfinden | 48% employees / 52% leaders | Microsoft, Work Trend Index 2025 |
| Kosten unproduktiver Meetings, USA (aktuellster, am häufigsten zitierter Wert) | up to 399 billion USD/year | Runn, Unproductive Meetings Statistics (2024) |
Ausreißer-Hinweis: PowerPoint-Bearbeitungen schnellen in den letzten 10 Minuten vor einem Meeting um 122% in die Höhe, ein Zeichen dafür, wie viel Vorbereitung im letzten Moment stattfindet (Microsoft, Work Trend Index 2025). Die Kostenzahl von 399 billion dollars stammt aus einer älteren Modellierung aus der Ära 2022 und wird als der aktuellste, am häufigsten zitierte Schätzwert gekennzeichnet.
5. ROI und der Produktivitätsgewinn
Die eingesparte Zeit ist die Kennzahl, die die Budgets fließen lässt, und die Zahlen sind über unabhängige Quellen hinweg konsistent. Laxis berichtet, dass 62% der Nutzer von KI-Meeting-Tools etwa 4 Stunden pro Woche zurückgewinnen, ungefähr einen Monat Arbeit pro Person und Jahr, während die Erledigungsquote von Aufgaben von einer Basis von 50 bis 60% auf 85 bis 95% steigt (Laxis, State of Meeting Note-Taking 2026). Die von Anbietern gemeldeten Erträge stimmen überein: Otter.ai nennt einen ROI von 10 zu 1 und ein Äquivalent einer Vollzeitkraft, das für jeweils 20 Nutzer eingespart wird, und Read AI gibt an, dass seine Nutzer an 20% weniger Meetings teilnehmen. Der rote Faden ist, dass der Gewinn weniger aus schnellerem Tippen von Notizen stammt als aus weniger Rekapitulationsmeetings, sobald ein durchsuchbares Protokoll existiert.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Nutzer, die etwa 4 Stunden pro Woche sparen | 62% | Laxis, State of Meeting Note-Taking 2026 |
| Erledigungsquote von Aufgaben, vorher vs. nachher mit KI-Zusammenfassungen | 50-60% up to 85-95% | Laxis, State of Meeting Note-Taking 2026 |
| Verkürzung der Meetingdauer innerhalb von 6 Monaten mit standardmäßiger Aufzeichnung | 20-40% | Laxis, State of Meeting Note-Taking 2026 |
| ROI-Verhältnis von Otter.ai im Unternehmenseinsatz | 10-to-1 (1 FTE saved per 20 users) | Otter.ai (2025) |
| Kumulierter durch Otter.ai erzeugter Kunden-ROI | 1 billion USD+ | Otter.ai (2025) |
| Meetingreduktion der Read AI-Nutzer | 20% fewer meetings attended | Read AI (2026) |
Ausreißer-Hinweis: Otters eigene ROI-Zahlen sind vom Anbieter gemeldet; die von Laxis basieren auf Umfragen. Beide weisen in dieselbe Richtung, sollten aber als selbst berichtet und nicht als geprüft gelesen werden.
6. Transkriptionsgenauigkeit: Die Technische Grenze
Genauigkeit ist der Punkt, an dem Marketing auf Akustik trifft. Führende Engines erreichen insgesamt etwa 5.6% Wortfehlerrate im Englischen und 1.52% bei sauberem Studio-Audio, aber ein Live-Meeting mit mehreren Sprechern ist ein völlig anderes Problem (AssemblyAI, 2026). Die eigene Realwelt-Tabelle von AssemblyAI fällt auf 85 bis 92% Genauigkeit bei Videoanrufen und 70 bis 85% in lauten Räumen, und eine klinische systematische Übersichtsarbeit stellte fest, dass Gespräche mit mehreren Sprechern eine Wortfehlerrate von über 50% erreichen können, gegenüber etwa 8.7% bei kontrolliertem Diktat. Diese Lücke ist der Grund, warum Zusammenfassungen, die auf wackligen Transkripten aufbauen, still und leise Zitate falsch zuordnen oder Namen verlieren können. Dieselbe Grenze der Spracherkennung prägt auch das Diktieren im Konsumentenbereich, einschließlich Funktionen in Tools wie VoxBoosters eigenem Diktat und Sprachsteuerung; unsere Zusammenstellung zu Speech-to-Text-Statistiken geht tiefer auf die Benchmarks ein.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Mittlere Wortfehlerrate im Englischen des führenden Modells | 5.6% (median 4.9%) | AssemblyAI, Universal-3 Pro (2026) |
| Wortfehlerrate von LibriSpeech Clean | 1.52% | AssemblyAI (2026) |
| Wortfehlerrate von Earnings21 (reales Geschäftsgespräch) | 8.80% | AssemblyAI (2026) |
| Transkriptionsgenauigkeit bei Videokonferenzen | 85-92% | AssemblyAI (2026) |
| Transkriptionsgenauigkeit in lauter Umgebung | 70-85% | AssemblyAI (2026) |
| Wortfehlerrate bei kontrolliertem medizinischem Diktat | ~8.7% | Systematic review, PMC (2025) |
| Wortfehlerrate bei klinischen Gesprächen mit mehreren Sprechern | exceeds 50% | Systematic review, PMC (2025) |
Ausreißer-Hinweis: Die Diskrepanz von mehr als dem 30-Fachen zwischen der WER bei sauberem Audio (1.52%) und der Worst-Case-WER bei mehreren Sprechern (50%+) erklärt, warum identische Tools je nach Raum und Headset völlig unterschiedliche Bewertungen erhalten.
7. Datenschutz, Einwilligung und Rechtliches Risiko
Der am schnellsten wachsende Einwand gegen KI-Notizassistenten ist nicht die Genauigkeit, sondern die Einwilligung. 84% der Nutzer sagen, dass sie ändern, was sie sagen, wenn ein KI-Notizassistent anwesend ist, 47% haben erlebt, dass ein Tool etwas Unbeabsichtigtes aufgezeichnet oder geteilt hat, und 50% der Nicht-Nutzer nennen Datenschutz als Hauptgrund für ihre Zurückhaltung (Fellow.ai, 2025). Diese Verhaltensänderungen werden inzwischen durch Rechtsstreitigkeiten untermauert: Otter.ai sieht sich einer konsolidierten Sammelklage vor einem US-Bundesgericht in Kalifornien gegenüber, wo das Einwilligungsrecht aller Parteien zentral ist, und Institutionen ziehen Grenzen, wobei die IT-Abteilung von Harvard von nicht genehmigten Assistenten abrät. Der abschreckende Effekt ist real und erklärt die Wende 2026 hin zu einer “bot-freien” Erfassung, die das Hinzufügen eines sichtbaren Teilnehmers vermeidet.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Nicht-Nutzer, die Datenschutz/Sicherheit als Hauptbarriere nennen | 50% | Fellow.ai, State of AI Meeting Notetakers 2025 |
| Nutzer, die ändern, was sie sagen, wenn ein Notizassistent anwesend ist | 84% | Fellow.ai, State of AI Meeting Notetakers 2025 |
| Aktive Nutzer, die unbeabsichtigte Erfassung/Weitergabe erlebten | 47% | Fellow.ai, State of AI Meeting Notetakers 2025 |
| In N.D. California konsolidierte Otter.ai-Klagen | 4 (filed Aug-Sep 2025) | NPR, reporting court filings (2025) |
| Anhörung zum Antrag auf Klageabweisung bei Otter.ai | scheduled May 20, 2026 | N.D. Cal. docket, via Recording Law (2026) |
| Erlassene Beschränkung der Harvard-IT für nicht genehmigte Assistenten | Feb 11, 2025 | Harvard University IT (2025) |
Ausreißer-Hinweis: Kalifornien und Illinois sind Brennpunkte des Einwilligungsrechts; Fireflies.ai sieht sich separat einer Klage vom Dezember 2025 nach dem biometrischen Datenschutzgesetz von Illinois (BIPA) gegenüber. Siehe die Berichterstattung von NPR und die IT-Richtlinien von Harvard.
Zusammenfassung: KI-Meeting-Assistenten in Zahlen
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Fachkräfte, die einen KI-Notizassistenten nutzen | 75% | Fellow.ai, State of AI Meeting Notetakers 2025 |
| Markt für KI-Meeting-Assistenten, 2026 | 1.42 billion (Precedence) / 4.31 billion (Grand View) USD | Precedence Research; Grand View Research (2026) |
| Gesamtadoption, 2023 bis 2026 | 25% to 67% | meetingstack, AI Notetaker Adoption (2026) |
| Kumulative Meetings / Nutzer / ARR von Otter.ai | 1 billion+ / 35 million+ / 100 million USD | Otter.ai (2025) |
| Nutzer / Organisationen / Bewertung von Fireflies.ai | 20 million+ / 500,000+ / 1 billion USD | Fireflies.ai (June 2025) |
| MAU der Microsoft-Copilot-Familie | 150 million | Microsoft, FY2026 Q1 earnings |
| Wachstum der zahlenden MAU von Zoom AI Companion | +184% year over year | Zoom, Q1 FY2027 results (2026) |
| Lizenzierte Nutzer von Zooms “My Notes” | 1.5 million in 4 months | Zoom, Q1 FY2027 results (2026) |
| Teilnehmer von Google Meets “Take Notes for Me” | 110 million+/month, up 8.5x YoY | Google Workspace (2026) |
| ARR-Laufrate von Gong | 500 million USD, +55% YoY | Gong, press release (2025) |
| Tägliche Unterbrechungen pro Mitarbeitendem | 275 (one every 2 minutes) | Microsoft, Work Trend Index 2025 |
| Kosten unproduktiver Meetings, USA | up to 399 billion USD/year | Runn (2024) |
| Nutzer, die etwa 4 Stunden pro Woche sparen | 62% | Laxis, State of Meeting Note-Taking 2026 |
| Erledigungsquote von Aufgaben nach KI-Zusammenfassungen | up to 85-95% | Laxis, State of Meeting Note-Taking 2026 |
| Wortfehlerrate im Englischen des führenden Modells | 5.6% | AssemblyAI (2026) |
| Transkriptionsgenauigkeit bei Videokonferenzen | 85-92% | AssemblyAI (2026) |
| WER bei klinischen Gesprächen mit mehreren Sprechern | exceeds 50% | Systematic review, PMC (2025) |
| ROI-Verhältnis von Otter.ai im Unternehmenseinsatz | 10-to-1 | Otter.ai (2025) |
Methodik und Quellen
Die Daten wurden durch Aggregation von Primärberichten, Unternehmensangaben, Geschäftsberichten, Umfragedatensätzen, Gerichtsunterlagen und peer-reviewten Forschungsarbeiten gesammelt, die überwiegend 2025 und 2026 veröffentlicht wurden, wobei jede Zahl bis zu ihrer ursprünglichen Quelle zurückverfolgt wurde, statt ein Sekundärzitat zu verwenden. Zitierte Quellen:
- Fellow.ai, State of AI Meeting Notetakers 2025 (link)
- meetingstack, AI Notetaker Adoption (2026) (link)
- Laxis, State of Meeting Note-Taking 2026 (link)
- Precedence Research, AI in Meeting Assistants Market and AI Note Taking Market (2026) (link)
- Grand View Research, AI Meeting Assistant Market Report, 2026-2033 (link)
- Market Research Future, AI Meeting Assistants Market (2035 outlook)
- Microsoft, Work Trend Index 2025: Breaking Down the Infinite Workday (link)
- Microsoft, FY2026 Q1 earnings (Copilot family MAU); Microsoft 365 Copilot paid seats reported by TechCrunch (2026)
- Zoom, Q1 FY2027 results (8-K, May 2026) and Q1 FY2026 results (link)
- Google Workspace, Take Notes for Me usage (2026) (link)
- Otter.ai, 2025 milestone press releases (link)
- Fireflies.ai, 1 billion dollar valuation announcement (June 2025) (link)
- Gong, ARR tops 500 million dollars press release (2025)
- Read AI, product usage claims (2026)
- Runn, Unproductive Meetings Statistics (2024) (link)
- AssemblyAI, How accurate is speech-to-text (2026) (link)
- Peer-reviewed systematic review of AI speech recognition for clinical documentation, PMC (2025) (link)
- NPR, reporting on the Otter.ai class action (2025) (link)
- Harvard University IT, AI Assistant Guidelines (2025) (link)
Datenüberwachung: Microsofts Work Trend Index veröffentlicht jährlich eine Hauptausgabe (die nächste wird 2026 erwartet), Fellow.ai und Laxis führen beide wiederkehrende “State of”-Umfragen durch, die voraussichtlich Ende 2026 aktualisiert werden, Zoom und Microsoft berichten vierteljährlich über ihre Geschäftszahlen, und Grand View Research sowie Precedence Research aktualisieren ihre Marktmodelle jedes Jahr. Die Sammelklage von Otter.ai in Kalifornien hat eine Anhörung zum Antrag auf Klageabweisung, die für den 20. Mai 2026 angesetzt ist, was das rechtliche Bild wesentlich verändern könnte.
Zuletzt aktualisiert: 5. Juli 2026. Wir überprüfen und aktualisieren diese Seite vierteljährlich, sobald neue Daten veröffentlicht werden.