Automatisierte Nachbereitung von Meetings: Integrieren Sie Zoom, Otter.ai und Notion mit Latenode

Einführung

Sobald man auf „Meeting verlassen“ klickt, stellt sich eine ganz besondere Art von beruflicher Anspannung ein. Man realisiert, dass das Gespräch zwar produktiv war, die eigentliche Arbeit – die Auswertung der Aufzeichnung, die Zusammenfassung der wichtigsten Punkte und die Aufgabenverteilung – aber erst jetzt beginnt. Für Projektmanager und operative Teams dauert dieser manuelle Nachbereitungsprozess oft 15 bis 20 Minuten pro Anruf. Hochgerechnet auf eine typische Meetingwoche mit zehn Terminen verliert man fast einen halben Tag durch administrativen Aufwand.

Die Lösung liegt nicht in schnellerem Tippen, sondern in der Entwicklung einer automatisierten Pipeline, die als Ihr perfekter Assistent fungiert. Durch die Verknüpfung Ihrer Meeting-Software, Transkriptionstools und Wissensdatenbank stellen Sie sicher, dass wertvolle Erkenntnisse nicht im digitalen Nirwana verloren gehen.

In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie einen durchgängigen Workflow für die Meeting-Automatisierung erstellen. Sie erfahren, wie Sie Automatisierungen auslösen, sobald ein Zoom-Anruf endet, Transkripte mit Otter.ai oder nativen Tools extrahieren, strukturierte Zusammenfassungen mithilfe von KI generieren und umsetzbare Aufgaben direkt mit Notion synchronisieren – alles orchestriert über die einheitliche Plattform von Latenode.

Das „schwarze Loch nach Meetings“ und wie man es überwindet

Das Phänomen des „Nach-Meeting-Datenverlusts“ beschreibt, wie wichtige Daten unmittelbar nach Ende eines Telefonats an Qualität verlieren. Manuelle Notizen während des Gesprächs lenken ab und führen oft dazu, dass wichtige Details übersehen werden, während manuelle Folge-E-Mails häufig verspätet oder unvollständig sind.

Um dieses Problem zu beheben, benötigen wir einen Stack, der drei verschiedene Phasen abdeckt: Erfassung, Verarbeitung und Verteilung. Folgende Architektur werden wir entwickeln:

• Zoom: Dient als Aufnahmequelle für Hosting und Aufzeichnung.
• Otter.ai / Zoom Cloud: Liefert die Rohtexttranskription (die „Kontextebene“).
• Latenode: Das „Gehirn“, das diese Apps miteinander verbindet, wendet Logik an und nutzt KI, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Vorstellung: Die Zieldatenbank für die Langzeitspeicherung und Aufgabenverwaltung.

Warum diese spezielle Stapelung verwenden? Man könnte zwar verschiedene Werkzeuge mit Standardklebebändern zusammenkleben. KI-AutomatisierungsplattformenKosten und Komplexität skalieren oft schlecht. Eine typische Konfiguration erfordert beispielsweise ein Zapier-Abonnement für die Konnektivität, einen separaten OpenAI-API-Schlüssel für die KI-Funktionen sowie einen Otter.ai-Businessplan.

Latenode hingegen vereinfacht dies durch einen einheitlichen Ansatz. Da die Funktionalität von Latenode den Zugriff auf erstklassige KI-Modelle (wie GPT-4 und Claude 3.5 Sonnet) innerhalb des Abonnements beinhaltet, entfällt die Notwendigkeit, externe API-Schlüssel zu verwalten und zu bezahlen. Diese Konsolidierung macht es zu einem der führenden Anbieter. führende KI-Produktivitätstools um die Gemeinkosten niedrig zu halten und gleichzeitig die Produktivität zu maximieren.

Voraussetzungen für Ihren automatisierten Workflow

Bevor Sie den Szenario-Builder öffnen, stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Komponenten bereit haben. Diese Checkliste hilft Ihnen, dem Tutorial ohne Unterbrechungen zu folgen.

1. Latenode-Konto: Für das Testen und Erstellen dieses ersten Workflows reicht ein Konto der kostenlosen Stufe aus.
2. Zoom Pro-Konto: Erforderlich, um Cloud-Aufzeichnungen zu aktivieren und auf die Webhooks-Funktion zuzugreifen (die kostenlose Version von Zoom blockiert in der Regel den automatisierten Export von Cloud-Aufzeichnungen).
3. Notion-Arbeitsbereich: Erstellen Sie in Notion eine Datenbank (oder „Tabelle“) mit den folgenden Spalten:
   • Name (Eigentumsgrundstück)
   • Datum (Datumseigenschaft)
   • Zusammenfassung (Text- oder Rich-Text-Eigenschaft)
   • Aktionselemente (Text- oder Kontrollkästchen-Eigenschaft)
4. Transkriptionsstrategie: Sie können entweder ein bestehendes Otter.ai-Konto verwenden oder die native Audioaufnahmefunktion von Zoom in Kombination mit der internen KI-Transkription von Latenode nutzen (die wir als kostengünstige Alternative vorstellen werden).

Schritt 1: Zoom-Trigger in Latenode konfigurieren

Der erste Schritt in unserem Zoom-Integration auf Latenode Es wird ein „Listener“ eingerichtet. Latenode muss genau dann aufwachen, wenn die Verarbeitung eines Meetings abgeschlossen ist.

Einrichten des Webhooks

Anders als bei herkömmlichen Polling-Triggern, die alle 15 Minuten auf Aktualisierungen prüfen, verwenden wir einen Webhook zur sofortigen Ausführung.

1. Trigger erstellen: Fügen Sie in Ihrem Latenode-Szenario einen generischen "Webhook"-Triggerknoten hinzu und kopieren Sie die bereitgestellte URL.
2. Zoom konfigurieren: Gehe zum Zoom App Marketplace und erstelle eine "Webhook Only"-App.
3. Veranstaltungen abonnieren: Wählen Sie im Falle von Abonnementoptionen Folgendes aus: recording.completedDadurch wird sichergestellt, dass der Workflow nur dann ausgeführt wird, wenn die in der Cloud aufgezeichneten Video-/Audiodateien vollständig verarbeitet und zum Download bereit sind.
4. URL einfügen: Fügen Sie Ihre Latenode-Webhook-URL in das Feld „Event Notification Endpoint URL“ in Zoom ein.

Testen der Datennutzlast

Nach dem Speichern zeichnen Sie ein kurzes 30-sekündiges Testmeeting in Zoom auf und beenden es. Warten Sie, bis die Cloud-Aufzeichnung verarbeitet ist.

Zurück in Latenode sehen Sie, wie der Webhook-Trigger mit Daten aufleuchtet. Klicken Sie auf den Knoten, um die JSON-Nutzlast zu untersuchen. Sie suchen nach dem/der/das payload.object.recording_files Array. Dieses enthält die Download-Links (download_url) für die reine Audio-M4A-Datei, die für den nächsten Schritt unerlässlich ist.

Schritt 2: Abrufen des Transkripts (Die Kontextebene)

Nachdem der Workflow erkannt hat, dass ein Meeting beendet ist, muss er auf die Gesprächsinhalte zugreifen. Hierfür haben Sie zwei Hauptoptionen.

Option A: Integrationen über Otter.ai

Wenn Sie bereits Otter.ai Business nutzen, können Sie die Verbindung per API herstellen. Viele Nutzer empfinden die API jedoch in den günstigeren Tarifen als eingeschränkt. Ein gängiger Workaround besteht darin, einen E-Mail-Parser so einzurichten, dass er eine Benachrichtigung auslöst, sobald Otter Ihnen die Nachricht „Ihre Besprechungsnotizen sind fertig“ sendet. Dies führt jedoch zu Verzögerungen.

Option B: Die native Latenode-Methode (Empfohlen)

Ein effizienterer Weg besteht darin, Transkriptionswerkzeuge von Drittanbietern vollständig zu umgehen, indem man Folgendes verwendet: OpenAI ChatGPT- und Zoom-Integration Funktionen, die in Latenode integriert sind. Hier verwenden wir das "Whisper"-Modell (oder ähnliche, in der Plattform enthaltene Audio-zu-Text-Modelle).

Das Verfahren:

1. HTTP-Anfrage: Verwenden Sie einen HTTP-Anforderungsknoten, um die Daten abzurufen. download_url aus den Zoom-Triggerdaten. (Hinweis: Sie müssen Ihr Zoom-JWT- oder OAuth-Token im Header angeben, wenn die Aufzeichnung passwortgeschützt ist).
2. Audio-zu-Text-Knoten: Leiten Sie die Dateiausgabe in den „Audio to Text“-Knoten von Latenode ein.

Warum das wichtig ist: Sie erhalten effektiv Transkriptionsdienste auf Unternehmensniveau ohne separate Otter.ai-Abonnementgebühr und können Ihre Abrechnung konsolidieren.

Vorlage für die Besprechungsautomatisierung herunterladen

Schritt 3: Intelligente Zusammenfassungen mit Latenode AI generieren

Mit dem Rohprotokoll in der Hand wenden wir nun unsere Analysemethoden an. Rohprotokolle sind unübersichtlich und voller Füllwörter wie „äh“ und „ähm“ sowie Abschweifungen. Wir benötigen strukturierte Geschäftsdaten.

Konfiguration des KI-Agenten

Fügen Sie Ihrem Szenario einen „LLM“-Knoten (Large Language Model) hinzu. In Latenode können Sie über das Dropdown-Menü verschiedene Modelle wie GPT-4 oder Claude 3.5 Sonnet auswählen, ohne einen externen API-Schlüssel zu benötigen.

Der Schlüssel zur perfekten Meeting-Automatisierung liegt in den Systemaufforderungen. Genau wie Sie beispielsweise ChatGPT verwenden könnten, um einen Artikel zusammenfassenSie müssen der KI eine spezifische Rolle für Besprechungsnotizen zuweisen.

Kopieren Sie diese Systemaufforderung und fügen Sie sie ein:

You are an expert Project Manager. Analyze the attached meeting transcript.
Your goal is to extract structured data.
Output STRICTLY in JSON format with the following keys:
{
  "summary": "A concise 3-sentence executive summary of the discussion.",
  "decisions": "A bulleted list of key decisions made.",
  "action_items": [
    "Task 1 - [Assignee]",
    "Task 2 - [Assignee]"
  ],
  "sentiment": "Positive/Neutral/Negative"
}
Do not include any markdown formatting (like ). Just the raw JSON string.

Nutzung von AI Copilot für die Datentransformation

Manchmal muss die KI-Ausgabe bereinigt oder analysiert werden, bevor sie an Notion gesendet werden kann. Hier kommt Latenodes einzigartiger „KI-Copilot“ ins Spiel. Innerhalb der Code- und Notion-Integration Logik, Sie können den integrierten JavaScript-Knoten verwenden.

Anstatt den Parsing-Code selbst zu schreiben, öffnen Sie einfach AI Copilot im JavaScript-Knoten und geben Sie Folgendes ein:

„Nimm die JSON-Zeichenkette aus dem vorherigen KI-Knoten, analysiere sie und formatiere das Datum und die Uhrzeit im Format JJJJ-MM-TT für die Kompatibilität mit Notion.“

Der Copilot schreibt den Code für Sie und stellt sicher, dass Ihre Datenstruktur genau den Erwartungen Ihrer Datenbank entspricht.

Schritt 4: Aufgaben mit Notion synchronisieren

Der letzte Schritt besteht darin, diese strukturierten Daten in Ihr System einzufügen. Latenodes Notion-Integration.

Zuordnung von KI-Ausgaben zu Datenbankspalten

Fügen Sie den Notion-Knoten „Datenbankelement erstellen“ hinzu. Sie ordnen die Daten aus Ihrem KI-Knoten (oder die geparsten Daten aus Ihrem JavaScript-Knoten) den Spalten zu, die Sie unter „Voraussetzungen“ erstellt haben.

• Name: Ordnen Sie das Meeting-Thema dem Zoom-Trigger zu.
• Datum: Karte zur Startzeit von Zoom.
• Zusammenfassung: Karte zum summary Ausgabe des KI-Agenten.
• Aktionselemente: Karte zum action_items Ausgabe.

TIPP: Wenn Du Begriff KI Innerhalb Ihres Arbeitsbereichs können Sie das Rohprotokoll auch in den Seiteninhalt einfügen. Dadurch können Sie später die Funktion „KI fragen“ von Notion nutzen, um gezielt Details aus dem vollständigen Gespräch abzufragen, während die übersichtliche Zusammenfassung in den Datenbankeigenschaften erhalten bleibt.

Testen und Debuggen

Klicken Sie in Latenode auf „Einmal ausführen“ und spielen Sie einen vorherigen Ereignisauslöser erneut ab oder starten Sie ein neues Testmeeting. Überprüfen Sie den Tab „Verlauf“ im unteren Bereich. Wenn der Notion-Knoten grün leuchtet, überprüfen Sie Ihre Notion-Datenbank – Ihre Besprechungsnotizen sollten nun angezeigt werden.

Erweiterte Anpassungsmöglichkeiten: Slack-Benachrichtigungen und -Filter

Sobald die grundlegende Pipeline funktioniert, können Sie die Funktionalität mithilfe der Logikwerkzeuge von Latenode erweitern.

Dringlichkeitsweiterleitung: Fügen Sie nach der KI-Zusammenfassung einen „Wenn/Sonst“-Knoten hinzu. Prüfen Sie die JSON-Nutzdaten auf Schlüsselwörter wie „DRINGEND“ oder „SOFORT“. Falls gefunden, leiten Sie den Workflow so weiter, dass eine Slack-Benachrichtigung an den Teamkanal gesendet wird, um die Teammitglieder auf dringende Aufgaben hinzuweisen. Falls keine gefunden werden, wird dies einfach stillschweigend in Notion protokolliert.

Multiagenten-Verifizierung: Für wichtige Kundengespräche empfiehlt sich ein System mit mehreren Agenten. Agent 1 fasst das Gespräch zusammen. Agent 2 (der Kritiker) prüft die Zusammenfassung anhand des Protokolls auf Richtigkeit. Agent 3 formatiert die finale E-Mail. Laut unseren internen Daten reduziert die Aufteilung dieser Aufgaben auf spezialisierte Agenten die Fehlerquote im Vergleich zu einer einstufigen Zusammenfassung um bis zu 40 %.

Vergleich: Latenode vs. der „modulare“ Stack

Bei der Entscheidung, wie diese Meeting-Automatisierung umgesetzt werden soll, sind Kosten und Komplexität entscheidende Faktoren.

Merkmal	Latenode (Vereinheitlicht)	Standard-Stack (Zapier + OpenAI)
Konnektivität	Visueller Editor enthalten	Erfordert ein Zapier-/Make-Abonnement.
KI-Intelligenz	IM PREIS ENTHALTEN (GPT-4, Claude usw.)	Erfordert separaten OpenAI-API-Schlüssel und Abrechnung.
Code-Flexibilität	Vollständige JS- und NPM-Unterstützung	Begrenzte Python/JS-Schritte
Problemlösung	AI Copilot hilft bei der Fehlerbehebung im Code	Manuelle Fehlersuche
Kostenvorhersehbarkeit	Einzelabonnement	Variable Kosten (Bezahlung pro Token + pro Aufgabe)

Beginnen Sie mit dem Aufbau Ihres Zoom-Workflows.

Häufig gestellte Fragen

Benötige ich einen OpenAI-API-Schlüssel, um KI in Latenode zu nutzen?

Nein. Einer der Hauptvorteile von Latenode ist seine Funktion als einheitliches Gateway. Der Zugriff auf über 400 KI-Modelle ist in Ihrem Guthabenabonnement enthalten, sodass Sie keine externen API-Schlüssel verwalten oder separate Abrechnungen für OpenAI oder Anthropic vornehmen müssen.

Kann ich diese Automatisierung auch mit der kostenlosen Version von Zoom nutzen?

Im Allgemeinen nein. Die Automatisierung von Cloud-Aufnahmen erfordert die Zoom-Cloud-Aufnahmefunktion und Webhooks, die üblicherweise Zoom Pro-Konten vorbehalten sind. Sie könnten jedoch manuell eine lokale Aufnahmedatei an einen Latenode-Webhook-Trigger senden, wenn Sie dies verwenden. Low-Code-Tools für die Workflow-Automatisierung auf ein Budget.

Wie genau sind die KI-Zusammenfassungen?

Die Genauigkeit hängt stark vom gewählten Modell ab. Mit fortschrittlichen Modellen wie Claude 3.5 Sonnet oder GPT-4o – beide in Latenode verfügbar – erzielen Sie in der Regel deutlich bessere Ergebnisse als mit den standardmäßigen, ressourcenschonenden integrierten Meeting-Assistenten. Eine klare Systemanweisung (wie in Schritt 3 gezeigt) verbessert die Genauigkeit zusätzlich.

Was passiert, wenn das Meeting länger dauert als die Token-Grenze?

Große Sprachmodelle verfügen über Kontextfenster (Token-Limits). Bei extrem langen Meetings (über 2 Stunden) verarbeiten die KI-Knoten von Latenode große Kontextfenster (wie beispielsweise in Claude 3 Haiku oder GPT-4 Turbo) effektiv. Alternativ können Sie einen JavaScript-Knoten verwenden, um das Transkript in Abschnitte zu unterteilen, diese einzeln zusammenzufassen und die Ergebnisse anschließend zu aggregieren.

Sind die Daten sicher?

Ja. Webhooks nutzen eine sichere Übertragung (HTTPS), und Sie können Ihren Workflow so konfigurieren, dass sensible Transkriptdaten nach der Übermittlung an Notion nicht dauerhaft gespeichert werden. Latenode bietet außerdem Headless-Browser-Funktionen, die in sicheren, isolierten Umgebungen ausgeführt werden.

Fazit

Bei der Automatisierung geht es nicht nur darum, hier und da fünf Minuten zu sparen; es geht darum, Ihre Rolle vom „Sekretär“ zum „Strategen“ zu verändern. Durch die Implementierung dieses Workflows stellen Sie sicher, dass jedes Meeting zu einem messbaren Mehrwert und klar zugewiesener Verantwortlichkeit führt.

Latenode bietet den einzigartigen Vorteil, Konnektivität und Intelligenz in einer einzigen Plattform zu bündeln. Sie benötigen in der Regel kein komplexes Netz von Abonnements – nur einen funktionierenden Ablauf. Ob Sie Notion durch Asana oder Zoom durch Google Meet ersetzen, die Prinzipien bleiben dieselben: Erfassen, Verarbeiten, Verteilen.

Möchten Sie Ihre Zeit nach Meetings optimal nutzen? Sie müssen nicht bei null anfangen. Nutzen Sie unsere vorgefertigten Vorlagen. Vorlage für den Meeting Insights Generator Um diesen Workflow innerhalb von Minuten bereitzustellen.