{ "schemaVersion": "1.0", "name": "ScribeIndex Anbieterdaten Otter.ai", "language": "de", "license": { "name": "CC BY 4.0", "url": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de" }, "citation": "ScribeIndex (2026): Anbieterdaten Otter.ai. https://scribeindex.com/anbieter/otter/", "definitions": { "tri": "Funktions-, Workflow- und Datenschutzfelder: true = vom Hersteller dokumentiert, false = laut Hersteller ausgeschlossen oder nach dem dokumentierten Produktumfang nicht vorgesehen, null = keine Herstellerangabe. Das Feld detail begründet jedes false. Eine bloß fehlende Erwähnung ergibt kein false. 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Ein KI-Chat beantwortet Fragen zu einzelnen und mehreren Meetings. Die Spracherkennung unterstützt sechs Sprachen, darunter Deutsch. Otter trainiert eigene Modelle mit deidentifizierten Aufnahmen und Transkripten, externe KI-Anbieter dürfen Kundendaten nicht für Training nutzen.", "website": "https://otter.ai/", "categories": [ "meeting-scribes" ], "bestFor": "Teams mit vielen Online-Meetings und Bedarf an Gesprächssuche", "input": "Meeting-Assistent, App oder Dateiimport", "output": "Transkript, Zusammenfassung und Aufgaben", "languages": { "codes": [ "de", "en", "es", "fr", "ja", "zh" ], "detail": "Otter unterstützt Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Japanisch und vereinfachtes Chinesisch, Deutsch und Chinesisch sind noch im Beta-Status. Je Unterhaltung gilt eine vor der Aufnahme gewählte Sprache. Diese Sprache bestimmt Transkript, Zusammenfassung und Otter Chat, die Oberfläche ist englisch." }, "deployment": { "platforms": [ "web", "mobile" ], "operation": [ "cloud" ] }, "highlights": [ "Live-Transkript mit Sprecherzuordnung", "KI-Chat über einzelne und mehrere Meetings", "Deutsch als Transkriptionssprache dokumentiert", "Export von Text, Audio und Untertiteln" ], "considerations": [ "Deutsch laut Otter noch im Beta-Status, Oberfläche englisch", "Nur sechs Transkriptionssprachen", "Dateiimporte und Gesprächsdauer je Tarif begrenzt", "Eigenes Modelltraining mit deidentifizierten Kundendaten", "API und Webhooks nur im Enterprise-Angebot" ], "facts": [ { "label": "Meeting-Plattformen", "value": "Zoom, Google Meet, Microsoft Teams", "source": "https://otter.ai/" }, { "label": "Transkriptionssprachen", "value": "6, darunter Deutsch", "source": "https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/360047247414-Supported-languages" }, { "label": "Pro-Aufnahmen", "value": "1.200 Minuten monatlich, maximal 90 Minuten je Gespräch", "source": "https://otter.ai/pricing" }, { "label": "Pro-Dateiimporte", "value": "10 Dateien monatlich", "source": "https://otter.ai/pricing" }, { "label": "Export", "value": "Text, Audio und Untertitel, Formate tarifabhängig", "source": "https://help.otter.ai/hc/en-us/sections/360008279273-Import-export-conversations" }, { "label": "KI-Chat", "value": "Innerhalb und über mehrere Meetings", "source": "https://otter.ai/" }, { "label": "Datennutzung laut Hersteller", "value": "Eigenes Training mit deidentifizierten Aufnahmen und Transkripten", "source": "https://otter.ai/privacy-security" }, { "label": "Löschung laut Hersteller", "value": "Papierkorb nach 30 Tagen, sofort bei manuellem Leeren", "source": "https://otter.ai/privacy-security" } ], "sources": [ { "title": "Otter: Gesprächssprache für Transkript, Zusammenfassung und Chat (Deutsch im Beta-Status)", "url": "https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/26660468516631", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "Otter: Meeting-Aufzeichnung", "url": "https://otter.ai/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Tarife", "url": "https://otter.ai/pricing", "checked": "2026-10-15" }, { "title": "Otter: Unterstützte Sprachen", "url": "https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/360047247414-Supported-languages", "checked": "2026-10-13" }, { "title": "Otter: Privacy & Security", "url": "https://otter.ai/privacy-security", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Import und Export", "url": "https://help.otter.ai/hc/en-us/sections/360008279273-Import-export-conversations", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: HIPAA (Enterprise mit Business Associate Agreement)", "url": "https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/33975072019991-HIPAA-Otter-ai", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Vertragsbedingungen mit DPA", "url": "https://otter.ai/terms-of-service", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Aufnahme, Upload und Internetverbindung", "url": "https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/4403627500951-Troubleshoot-audio-recording-problems", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Datenschutzerklärung (Sprecheridentifikationsdaten)", "url": "https://otter.ai/privacy-policy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. 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Geprüft und bearbeitet wird es auf der Konversationsseite.", "sources": [ { "title": "Otter: Meeting-Aufzeichnung", "url": "https://otter.ai/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter Hilfe: Konversationsseite", "url": "https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/5093228433687-Conversation-Page-Overview", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "id": "meeting-summary", "detail": "Otter bereitet das Gespräch als Meeting-Notiz mit Zusammenfassung, Gliederung und Aufgaben auf.", "sources": [ { "title": "Otter: Meeting-Aufzeichnung", "url": "https://otter.ai/", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter Hilfe: Konversationsseite", "url": "https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/5093228433687-Conversation-Page-Overview", "checked": "2026-10-02" } ] } ], "tasks": [], "specialties": [ { "id": "general-business", "sources": [ { "title": "Otter: Meeting-Aufzeichnung", "url": "https://otter.ai/", "checked": "2026-10-02" } ] } ] }, "tasks": [], "privacy": { "checked": "2026-10-02", "gdpr": { "value": true, "detail": "Laut Otter berücksichtigt seine Datenpraxis die Anforderungen der DSGVO.", "source": { "title": "Otter: Privacy & Security", "url": "https://otter.ai/privacy-security" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Die Vertragsbedingungen enthalten als Anhang 1 einen Auftragsverarbeitungsvertrag (Data Processing Agreement).", "source": { "title": "Otter: Vertragsbedingungen mit DPA", "url": "https://otter.ai/terms-of-service" } }, "euHealthDataUse": { "value": null, "detail": "Keine ausdrückliche Herstellerangabe zum Einsatz mit Gesundheitsdaten aus der EU.", "source": null }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Bei Netzausfall kann lokal aufgenommen werden. Die Transkription erfordert eine Verbindung und den Upload des Audios.", "source": { "title": "Otter: Aufnahme, Upload und Internetverbindung", "url": "https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/4403627500951-Troubleshoot-audio-recording-problems" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": true, "detail": "Die Datenschutzerklärung erlaubt Otter, eigene KI mit deidentifizierten Aufnahmen und Transkripten zu trainieren. Der Dienstleister Research Transcriptions annotiert Trainings- und Evaluationsdaten. Externe KI-Anbieter wie Anthropic und OpenAI dürfen Kundendaten nicht für Training nutzen.", "source": { "title": "Otter: Privacy Policy, Juni 2026", "url": "https://otter.ai/privacy-policy" } }, "trainingPolicy": "allowed", "storage": [ { "region": "us", "label": "USA, AWS", "scope": "Laut Datenschutzerklärung nutzt Otter Amazon Web Services in den USA für Rechenleistung und Speicherung. Eine Rechenzentrumsregion nennt Otter nicht.", "sources": [ { "title": "Otter.ai: Privacy Policy", "url": "https://otter.ai/privacy-policy" }, { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiter, 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors" }, { "title": "Otter: Privacy & Security", "url": "https://otter.ai/privacy-security" } ] } ], "processing": [ { "region": "us", "label": "USA, Cloud- und KI-Dienstleister", "scope": "Die Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026 nennt AWS, Google Cloud Platform und Crusoe als Cloud-Anbieter sowie Anthropic und OpenAI für KI-Funktionen, jeweils mit Standort USA. Rechenzentrumsregionen nennt Otter nicht.", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiter, 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors" } ] }, { "region": "other", "label": "Supportzugriff aus den Philippinen und Honduras", "scope": "Crescendo greift nur bei vom Kunden eröffneten Supportfällen auf Kundendaten zu, aus den USA, den Philippinen und Honduras.", "role": "support", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiter, 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "soc2", "level": "type-2", "scope": "Unabhängiger Prüfbericht zu Otters Sicherheitskontrollen.", "sources": [ { "title": "Otter: Privacy & Security", "url": "https://otter.ai/privacy-security" } ] }, { "standard": "hipaa", "scope": "Otter erklärt, die HIPAA-Anforderungen einzuhalten. Laut Pressemitteilung vom Juli 2025 gilt das nur für Enterprise mit Business Associate Agreement. HIPAA ist ein US-Gesetz, kein Zertifikat.", "sources": [ { "title": "Otter: Privacy & Security", "url": "https://otter.ai/privacy-security" }, { "title": "Business Wire: Otter.ai erreicht HIPAA-Konformität, Juli 2025", "url": "https://www.businesswire.com/news/home/20250710027730/en/Otter.ai-Achieves-HIPAA-Compliance" } ] } ], "summary": "Otter speichert Kundendaten auf AWS und nutzt weitere US-Anbieter für Cloud und KI. Ein AVV ist Teil der Vertragsbedingungen. Otter trainiert eigene Modelle mit deidentifizierten Aufnahmen und Transkripten, externe KI-Anbieter dürfen das nicht. HIPAA gilt nur für Enterprise mit BAA." }, "technology": { "checked": "2026-10-15", "summary": "Otter betreibt eine selbst entwickelte Spracherkennung und neuronale Sprecheridentifikation, die mit deidentifizierten Aufnahmen und Transkripten weitertrainiert werden. Zusammenfassungen, Chat und Agentenfunktionen kombinieren eigene Sprachmodelle mit Anthropic Claude, ohne dass Anthropic Daten speichert (Zero Data Retention). OpenAI ist laut Unterauftragsverarbeiterliste nur für Evaluation und Sicherheitsprüfung eingebunden. Die Infrastruktur läuft primär auf AWS in den USA, ergänzt um Google Cloud und die GPU-Cloud Crusoe.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Eigenentwickeltes ASR-Modell, mit deidentifizierten Kundendaten weitertrainiert", "unknown": false, "note": "Architektur, Modellversion und Trainingsstand der ASR werden nicht veröffentlicht.", "models": [ { "name": "Otter Speech-to-Text-Engine", "vendor": "Otter.ai (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Otters Produktleitung beschreibt die Speech-to-Text-Technologie als eigenen Kern des Produkts. Die Datenschutzerklärung vom 16. Juni 2026 nennt das Training der eigenen KI-Technologie mit deidentifizierten Audioaufnahmen und Transkripten. Eine aktuelle Stellenausschreibung beschreibt Training, Fine-Tuning und Inferenz eigener ASR-, SID- und LLM-Systeme mit PyTorch bzw. JAX. Die Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026 enthält keinen externen ASR-Anbieter.", "sources": [ { "title": "Otter: Datenschutzerklärung (KI-Training)", "url": "https://otter.ai/privacy-policy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Stellenausschreibung Machine Learning Engineer", "url": "https://jobs.dukecapitalpartners.duke.edu/companies/otter-ai/jobs/67988679-machine-learning-engineer", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Interview mit Otters VP Product (Sekundärquelle, 2020)", "url": "https://www.airport-technology.com/tech/otterly-indispensable-how-otter-ai-has-transformed-transcription/", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Eigene neuronale Diarisierung mit lernenden Voiceprints", "unknown": false, "note": "Ob für Bot-Aufnahmen zusätzlich Teilnehmerdaten der Meeting-Plattform einfließen, ist nicht dokumentiert.", "models": [ { "name": "Otter Speaker Identification / Diarisierung", "vendor": "Otter.ai (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Eine Otter-Stellenausschreibung für Speaker Identification verlangt Erfahrung mit DNN-basierter Sprecheridentifikation und beschreibt Forschung an End-to-End-Diarisierung auf Basis neuronaler Netze. Die Datenschutzerklärung nennt selbst erzeugte Sprecheridentifikationsdaten. Laut Produktleitung entstehen nach dem Benennen eines Sprechers Voiceprints, mit denen das gesamte Gespräch und spätere Aufnahmen neu zugeordnet werden.", "sources": [ { "title": "Otter: Stellenausschreibung Senior Research Engineer, Speaker Identification", "url": "https://jobs.dukecapitalpartners.duke.edu/companies/otter-ai/jobs/36895552-senior-research-engineer-speaker-identification", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Datenschutzerklärung (Sprecheridentifikationsdaten)", "url": "https://otter.ai/privacy-policy", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Interview mit Otters VP Product zu Diarisierung und Voiceprints (Sekundärquelle, 2020)", "url": "https://www.airport-technology.com/tech/otterly-indispensable-how-otter-ai-has-transformed-transcription/", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Kombination eigener Sprachmodelle mit Anthropic Claude über API", "unknown": false, "note": "Welche Ausgabe vom eigenen Modell und welche von Claude stammt, legt Otter nicht offen.", "models": [ { "name": "Otter-eigenes Zusammenfassungsmodell", "vendor": "Otter.ai (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Die Anthropic-Fallstudie hält fest, dass Otter ein eigenes Modell für die Zusammenfassung von über 50 Millionen Meetings eingesetzt hat und Claude mit seinen proprietären Modellen kombiniert. Otter beschrieb 2023 ein eigenes, überwiegend auf gesprochener Sprache trainiertes Large Language Model. Die aktuelle Stellenausschreibung umfasst Fine-Tuning und Post-Training großer Sprachmodelle für Zusammenfassung und Chat.", "sources": [ { "title": "Anthropic: Fallstudie Otter", "url": "https://claude.com/customers/otter", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "VentureBeat: Otter AI Chat mit eigenem Sprachmodell (Sekundärquelle, 2023)", "url": "https://venturebeat.com/ai/otter-ai-chat-brings-new-collaboration-and-insight-to-real-time-voice-transcription", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Stellenausschreibung Machine Learning Engineer", "url": "https://jobs.dukecapitalpartners.duke.edu/companies/otter-ai/jobs/67988679-machine-learning-engineer", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Claude", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste führt Anthropic für die Backend-Unterstützung KI-gestützter Funktionen ohne Training mit Kundendaten. Laut Anthropic-Fallstudie nutzt Otter Claude wegen des 200k-Kontextfensters für lange Transkripte, für Zusammenfassungen, Aufgaben, Auswertungen und CRM-Synchronisation. Anthropic hat zugesagt, keine Daten zu speichern (Zero Data Retention).", "reference": "claude", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Anthropic: Fallstudie Otter", "url": "https://claude.com/customers/otter", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "OpenAI-Modelle (nur Evaluation und Safety-Screening)", "vendor": "OpenAI", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste beschränkt OpenAI ausdrücklich auf die Bewertung der Wirksamkeit von LLM-Ausgaben und die Prüfung auf potenziell schädliche Inhalte. OpenAI ist damit Kontrollinstanz, nicht Erzeuger der Notizen.", "auxiliary": true, "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Otter AI Chat, Channel Chat und Meeting-Agenten auf Basis von Claude und eigenen Modellen. MCP-Server und API für externe Assistenten", "unknown": false, "note": "Der seit Oktober 2025 angebotene MCP-Server gibt Meetingdaten an externe Assistenten wie Claude weiter. Deren Modell ist von Otters eigener Pipeline getrennt.", "models": [ { "name": "Claude für Otter AI Chat und Channel Chat", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Die Anthropic-Fallstudie nennt den KI-Chat einschließlich Channel Chat als Teil der mit Claude umgesetzten Funktionen und beschreibt Claude als Basis für schnelle Experimente mit neuen Funktionen.", "sources": [ { "title": "Anthropic: Fallstudie Otter", "url": "https://claude.com/customers/otter", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Otter-eigenes Sprachmodell für Chat", "vendor": "Otter.ai (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "documented", "confidence": "low", "rationale": "Bei der Einführung von Otter AI Chat 2023 erklärte Otter, keine OpenAI-Technologie zu verwenden, sondern ein eigenes Sprachmodell. Einschätzung: Seit der späteren Claude-Integration arbeitet der Chat im Mischbetrieb. Der aktuelle Anteil des Eigenmodells am Chat ist nicht veröffentlicht.", "sources": [ { "title": "VentureBeat: Otter AI Chat mit eigenem Sprachmodell (Sekundärquelle, 2023)", "url": "https://venturebeat.com/ai/otter-ai-chat-brings-new-collaboration-and-insight-to-real-time-voice-transcription", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Sprachausgabe der Otter-Agenten", "vendor": "Otter.ai (eigene Entwicklung)", "type": "proprietary-inhouse", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Einschätzung: Otter bietet seit 2025 Meeting-, Sales- und SDR-Agenten, die live an Gesprächen teilnehmen. Die ML-Stellenausschreibung nennt Text-to-Speech als Erfahrungsfeld, und die Unterauftragsverarbeiterliste enthält keinen externen TTS-Anbieter. Das spricht für eine eigene Sprachausgabe.", "sources": [ { "title": "Otter: Stellenausschreibung Machine Learning Engineer", "url": "https://jobs.dukecapitalpartners.duke.edu/companies/otter-ai/jobs/67988679-machine-learning-engineer", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "UC Today: Otter Enterprise Suite mit Meeting-Agenten, API und MCP-Server (Sekundärquelle, Oktober 2025)", "url": "https://www.uctoday.com/unified-communications/otter-ai-goes-full-enterprise-new-ai-suite-wants-to-turn-meetings-into-living-knowledge-base/", "checked": "2026-10-02" } ], "assessment": { "status": "inhouse", "statusLabel": "Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "AWS als Primärplattform in den USA, ergänzt um Google Cloud und GPU-Cloud Crusoe", "unknown": false, "note": "Eine EU-Verarbeitungsregion ist nicht dokumentiert. Alle Infrastruktur- und KI-Unterauftragsverarbeiter sind mit Standort USA geführt.", "models": [ { "name": "Amazon Web Services (S3 mit AES-256-Serververschlüsselung)", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste führt AWS als Cloud-Anbieter und Plattform für Kundendaten mit Standort USA. Die Sicherheitsseite beschreibt AWS-S3-Speicher mit serverseitiger AES-256-Verschlüsselung für Buckets und Maschinenvolumes.", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Otter: Privacy & Security", "url": "https://otter.ai/privacy-security", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Google Cloud Platform", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Google Cloud Platform steht als Cloud-Infrastrukturanbieter mit Standort USA in der Unterauftragsverarbeiterliste. Welche Dienste dort laufen, nennt Otter nicht.", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" } ] }, { "name": "Crusoe Cloud (GPU-Infrastruktur)", "vendor": "Crusoe", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Crusoe ist als Anbieter von Cloud-Services mit Standort USA geführt. Einschätzung: Crusoe ist auf GPU-Rechenkapazität für KI-Training und Inferenz spezialisiert. Der Eintrag passt zu Training und Betrieb der eigenen ASR- und Sprachmodelle.", "sources": [ { "title": "Otter: Unterauftragsverarbeiterliste vom 31. März 2026", "url": "https://otter.ai/subprocessors", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Crusoe: KI-Cloud mit GPU-Compute und Managed Inference", "url": "https://www.crusoe.ai/cloud", "checked": "2026-10-02" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "inconclusive", "candidates": [], "probes": 126, "assigned": false, "fit": "own", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Otter.ai für 126 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Kein Referenzmodell erreicht 40 % der Prüfeingaben. Otter.ai gibt eine Eigenentwicklung an." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "claude", "label": "Claude-Familie", "share": 0.6234 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.3766 } ], "probes": 77, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Otter.ai für 77 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 62 % davon ähneln sie am stärksten der Claude-Familie. Das passt zur Angabe von Otter.ai. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." } ] }, "results": [ { "id": "otter/meeting-scribes", "provider": "otter", "providerName": "Otter.ai", "test": "meeting-scribes", "label": "Meeting-Scribes", "category": "meeting-scribes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/otter/test/#meeting-scribes", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/meeting-scribes/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-meeting-v1", "scenarios": 38, "runs": 2, "completed": 75, "total": 76, "completionRatePercent": 98.684, "evaluation": { "output": "meeting-summary", "semanticRubric": "meeting-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Bewertet werden das gelieferte Protokoll und die Sprecherzuordnung im exportierten Transkript. 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Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 10.32, 13.04 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 2681938, "denominator": 16468652, "valuePercent": 16.285, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. 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