Slik lager du møtenotater med AI i Whizi

Hvorfor det vanlige sammendraget er ubrukelig

Lim inn et referat, be om et sammendrag, og du får et avsnitt som sier at teamet diskuterte prosjektet og ble enige om å følge opp. Det er korrekt, og det er verdiløst, fordi det stripper bort de to eneste tingene folk egentlig åpner møtenotater for: hva som ble bestemt, og hvem som skylder hva.

Løsningen er å navngi de fire tingene et møte faktisk produserer, og be om nettopp disse. Beslutninger. Forpliktelser. Åpne spørsmål. Uenigheter. Det siste punktet forsvinner oftest, og betyr mest senere.

To modeller, to omganger. Claude leser stemningen i rommet og skriver fortellingen, GPT trekker ut strukturen uten å legge til egne tolkninger. Å dele opp jobben tar bare ett modellskifte og gir notater folk faktisk leser.

To prompter dekker hele jobben

Prompt 1: sammendraget, i Claude

Her er et møtereferat. Produser: (1) en enlinjes overskrift som fastslår hva dette møtet faktisk avklarte; (2) beslutningene som ble tatt, med hvem som tok hver enkelt; (3) fem til åtte punkter som dekker innholdet, i den rekkefølgen det betyr noe, ikke i den rekkefølgen det ble sagt; (4) åpne spørsmål som ble tatt opp og ikke besvart; (5) eventuelle punkter der folk var uenige, med begge posisjonene nevnt uten å løse dem. Ta ikke med høflighetsfraser, planleggingssnakk eller noe som ble diskutert og forlatt. Hvis en beslutning ble antydet, men aldri sagt eksplisitt, list den opp separat under IKKE BEKREFTET. Referat: [lim inn].

Prompt 2: oppgavene, i GPT

Fra samme referat, trekk ut hver forpliktelse som en tabell: oppgave, ansvarlig, forfallsdato og det eksakte sitatet den kommer fra. Regler: ta bare med punkter der noen faktisk forpliktet seg, ikke ting som bare ble antydet. Hvis den ansvarlige er uklar, skriv IKKE TILDELT i stedet for å gjette. Hvis ingen dato ble nevnt, skriv INGEN DATO i stedet for å anta én. List deretter separat opp eventuelle oppgaver som ble tatt opp og aldri fulgt opp av noen.

Sitatkolonnen er det som gjør dette til å stole på. Den gjør en omstridt oppgave fra en diskusjon til et oppslag, og den avslører oppfunne forpliktelser umiddelbart fordi det ikke finnes noe å sitere.

Prompt 3, valgfri: oppfølgingsmailen

Skriv et utkast til en oppfølgingsmail fra sammendraget og oppgavene ovenfor. Mottakere: [hvem var og var ikke i rommet]. Start med beslutningen. Hold den under 200 ord. Angi hver persons oppgave eksplisitt, så ingen behøver å tolke. Tone: [din stemme]. Marker alt jeg bør bekrefte før jeg sender.

Maler for møtene du faktisk har

Forskjellige møter produserer forskjellige resultater. Tilpass ekstraksjonen, ikke bare ordlyden.

Møtetype	Be om	Det folk glemmer
Kunde- eller salgssamtale	Innsigelser som ble tatt opp, ordrett formulering av problemet, hva de sammenlignet deg med, neste steg og hvem som er ansvarlig	Kopier kundens eksakte ord i stedet for å omskrive dem
Beslutningsmøte	Beslutningen, alternativene som ble avvist og hvorfor, hvem som må informeres	Å registrere de avviste alternativene, som er det som hindrer at saken tas opp igjen seks uker senere
Statusmøte	Blokkeringer med ansvarlige, endringer i tidligere estimater, alt som gled stille av	Forsinkelser ingen sa noe høyt om
Brukerintervju	Oppgaver de beskrev, løsninger de fant på selv, eksakte frustrasjonssitater, motsetninger mellom hva de sa og gjorde	Motsetninger, som er den mest nyttige delen
Intervju eller ansettelsespanel	Bevis mot hver kompetanse, med sitater, og spørsmål som ikke ble stilt	Å skille bevis fra inntrykk
Styre- eller investormøte	Forpliktelser du tok, spørsmål du ikke kunne svare på, oppfølginger som ble bedt om	Spørsmålene du ikke kunne svare på

Ta vare på dem du kjører ukentlig som en prompt du limer inn, med en {{transcript}} plassholder som markerer hvor referatet skal inn, slik at hele arbeidsflyten blir lim inn, kjør, skumlese.

Hvordan får du et brukbart referat?

Whizi kobler seg ikke til eller tar opp samtalene dine. Du tar med referatet, og alle store plattformer produserer ett: Zoom, Teams og Meet har alle innebygd transkribering, og dedikerte møtereferenter eksporterer ren tekst.

Noen ting som gjør resultatet merkbart bedre:

• Behold talermerking. Attribusjon er det meste av verdien. Et referat uten talere kan fortsatt oppsummeres, men hver oppgave blir IKKE TILDELT.
• Ikke rydd det opp først. Fyllord og feilstarter kostner deg ingenting, og modellen ignorerer dem. Tid brukt på å pynte på et referat er bortkastet.
• Last opp lange referater i stedet for å lime dem inn. Et to timer langt møte er mye tekst. Å laste det opp som en fil holder samtalen lesbar, og Gemini 3.5 Flash leser opp til 1 million tokens, omtrent 1900 bokmanussider, i én omgang.
• Ta med agendaen hvis du har en. Den forteller modellen hva som skulle skje, noe som gjør avsnittet om «tatt opp og aldri løst» langt mer nøyaktig.

Hva du bør sjekke før du sender det

Tre spesifikke feilkilder, som alle har en enkel sjekk.

Oppfunne forpliktelser. En modell vil av og til gjøre «noen bør nok se på det» til en tildelt oppgave med et navn festet på. Sitatkolonnen fanger dette umiddelbart, og det er derfor den er med i prompten.

Utflatet uenighet. Sammendrag glir mot konsensus, fordi det meste av tekst i verden løses. Hvis to personer var uenige, og notatene leser som om alle var enige, er notatene feil på den måten som skaper trøbbel to uker senere. Spør eksplisitt: Hvor var folk uenige, og ble det løst?

Feil attribusjon i en samtale med mye avbrytelser. Transkriberingsverktøy feilmerker talere når folk snakker i munnen på hverandre. Dobbeltsjekk attribusjonen på alt vesentlig før det går inn i et dokument med noens navn på.

En nyttig siste runde: Hva finnes i dette referatet som en travel person burde vite, men ikke vil finne i sammendraget ovenfor? Den avdekker ofte en ting til som er verdt å legge til.