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Read.ai
Anstatt Ihnen zu helfen, vergangene Entscheidungen zu durchsuchen, stellt In Parallel sicher, dass Entscheidungen das nächste Geschehen vorantreiben.
Während Read.ai Ihnen hilft, Gesagtes zu finden, stellt In Parallel sicher, dass es erledigt wird.
In Parallel isn't another meeting or project tool — it's the AI context layer: it gives the AI you already use your team's decisions, with the source behind every answer. Choosing an AI context layer →
Was sind die wichtigsten Unterschiede?
Von Erinnern zu Liefern.
Von der Wissensschicht zu Koordinationsschicht
Read.ai baut eine Wissensschicht auf: durchsuchbare Meeting-Zusammenfassungen, unternehmensweite Inhaltssuche und Analysen darüber, wie Meetings geführt werden. In Parallel baut eine Koordinationsschicht auf: einen gemeinsamen Datensatz von Entscheidungen, Verantwortlichen und Risiken sowie Workspace-Seiten, die sich nach jedem Meeting aktualisieren, damit Entscheidungen in Aktionen umgesetzt werden. Das sind grundlegend unterschiedliche Ansätze zum Problem der Meeting-Intelligenz.
Von der Suche nach Entscheidungen zu Entscheidungen verfolgen
Mit Read.ai können Sie Meetings durchsuchen, um herauszufinden, wann eine Entscheidung getroffen wurde oder was besprochen wurde. Mit In Parallel ist die Entscheidung bereits ein Datensatz: Sie hat einen Verantwortlichen, einen Status und eine Verknüpfung zu dem Meeting, aus dem sie stammt, und sie bleibt offen, bis jemand sie klärt. Die Informationen werden festgehalten, anstatt nachträglich abgerufen zu werden.
Von Meeting-Engagement zu Ausführungsergebnissen
Read.ai liefert Meeting-Engagement-Metriken -- wer wie lange gesprochen hat, Stimmungsanalyse. Diese sind nützlich zur Verbesserung der Meeting-Kultur. In Parallel konzentriert sich auf Ausführungsergebnisse -- was entschieden wurde, wer was besitzt und was noch offen ist. Engagement-Metriken informieren Sie über das Meeting. Ausführungsintelligenz informiert Sie über die Arbeit.
Von rückwärtsgewandt zu vorwärtsdriven
Read.ai ist primär ein rückwärtsgewandtes Tool -- es hilft Ihnen zu verstehen, was in vergangenen Meetings passiert ist. In Parallel ist vorwärtsgerichtet -- es verwandelt, was in Meetings passiert, in Entscheidungen, Verantwortliche und offene Risiken, auf die die Organisation reagieren kann. Das eine erstellt eine Aufzeichnung. Das andere schafft Momentum.
Wann Read.ai wählen
- Sie benötigen unternehmensweite Suche über Meeting-Inhalte und Dokumente
- Meeting-Engagement-Analysen sind wichtig zur Verbesserung der Teamkultur
- Ihr Hauptproblem ist das Finden von Informationen in vergangenen Meetings
- Sie möchten einen Copilot für individuelle Meeting-Produktivität
Wann In Parallel wählen
- In Meetings getroffene Entscheidungen brauchen einen Verantwortlichen und einen Status, nicht nur eine Zusammenfassung
- Entscheidungen gehen zwischen Meetings verloren oder werden neu verhandelt
- Sie möchten, dass Claude, ChatGPT oder Copilot auf Basis dessen antworten, was Ihre Meetings entschieden haben
- Manager verbringen zu viel Zeit mit Statusaktualisierungen und Abstimmung statt mit Entscheidungen
Häufig gestellte Fragen
Kann In Parallel Read.ai für Meeting-Analysen ersetzen?
In Parallel konzentriert sich auf Ausführungskoordination statt auf Meeting-Analysen. Wenn Ihr Hauptbedarf das Verstehen von Meeting-Engagement-Metriken und Teilnehmer-Analysen ist, bietet Read.ai dafür spezialisierte Tools. Wenn Ihr Ziel ist, Meeting-Entscheidungen in einen gemeinsamen Datensatz mit Verantwortlichen und Status umzuwandeln, ist In Parallel dafür speziell entwickelt.
Bietet In Parallel Enterprise-Suche wie Read.ai?
In Parallel positioniert sich nicht als Enterprise-Such-Tool. Stattdessen hält es einen strukturierten Datensatz von Entscheidungen, Verantwortlichen und Risiken aus Meeting-Gesprächen fest, und sein Chat beantwortet Fragen auf Basis dieses Datensatzes mit Quellenangaben. Anstatt Transkripte nach vergangenen Entscheidungen zu durchsuchen, fragen Sie, was entschieden wurde, und erhalten den Datensatz.
Wie unterscheiden sich In Parallel und Read.ai in ihrem Ansatz zu Meetings?
Read.ai behandelt Meetings als Wissensquelle -- generiert Zusammenfassungen, Analysen und durchsuchbare Aufzeichnungen. In Parallel behandelt Meetings als Quelle der Ausführungsintelligenz -- extrahiert Entscheidungen, Verantwortlichkeitsänderungen und Zusagen und hält sie dann als strukturierten Datensatz mit Status und Quelle fest. Das eine erstellt eine Wissensschicht; das andere erstellt eine Koordinationsschicht.
Kann ich Read.ai und In Parallel zusammen nutzen?
Sie könnten Read.ai für Meeting-Engagement-Analysen und In Parallel für Ausführungskoordination nutzen. Da In Parallel jedoch auch Meeting-Inhalte erfasst, stellen viele Organisationen fest, dass sie kein separates Meeting-Analyse-Tool benötigen. Die entscheidende Frage ist, ob Ihr Engpass das Verstehen von Meetings oder das Koordinieren der Ausführung ist.
Bezahlen Sie für das Wissen, nicht für die Köpfe.
41% der Arbeitswoche entfallen auf Koordination. In Parallel gibt sie Ihnen zurück.
Pläne
Professional
€29
pro Nutzer / Monat
120 Knowledge Units pro Nutzer und Tag. Für Teams mit weniger als 50 Nutzern: Meeting-Notizen, Chat, Seiten und Workspaces.
Business
€69
pro Nutzer / Monat
250 Knowledge Units pro Nutzer und Tag. Dazu kommt Teilen: Geben Sie Personen Zugriff auf einen Workspace, mit festgelegten Zugriffsrechten dafür, was sie sehen. Bis zu 5 App-Integrationen. Automatisierungen, sobald verfügbar.
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Individuell
Ein Jahrespreis, im Voraus in Rechnung gestellt. Ab 50 Nutzern, das ganze Unternehmen in einem Vertrag: unbegrenzte App-Integrationen, SSO und ein fester Ansprechpartner.
Sprechen Sie mit dem Vertrieb →Auf Anfrage
Individuell
Dedizierte EU-Cloud, On-Premises und Professional Services
Die geteilte EU-Cloud ist Standard und inklusive. Onboarding, Schulungen und der feste Ansprechpartner sind immer enthalten.
Sprechen Sie mit dem Vertrieb →- Monatliche Abrechnung zum Listenpreis, monatlich kündbar — oder ein Jahr im Voraus zahlen und 20 % sparen.
- Ein Plan für das ganze Unternehmen: Ein Wechsel nach oben gilt für alle. Jeder Nutzer, der sich anmeldet, hat einen Platz, auch Kunden, die Sie einem Workspace hinzufügen; KI-Agenten brauchen keinen.
- Abfragen aus Ihren eigenen KI-Tools über MCP sind im Rahmen einer fairen Nutzung kostenlos. Ist der Pool aufgebraucht, werden automatisch Aufstockungen um 1.000 KU für 250 € hinzugefügt, bis zu einer Obergrenze, die Ihr Admin festlegt.
Von Erinnern zu Liefern.
Sehen Sie, wie In Parallel Meeting-Entscheidungen in Ausführung verwandelt. 30-minütige Demo.