KI-Meeting-Zusammenfassung 2026: Copilot vs. Otter vs. S&S AI im Vergleich

Die Landschaft der KI-gestützten Meeting-Tools hat sich 2026 dramatisch verändert. Wo vor zwei Jahren noch einfache Transkriptionen das Maximum waren, liefern moderne Systeme heute vollständige Zusammenfassungen, extrahieren Action Items und erstellen automatisch Aufgaben in Projektmanagement-Tools. Doch welches Tool passt wirklich zu Ihrem Unternehmen?

Wir haben die fünf relevantesten Lösungen für den deutschsprachigen Markt getestet und verglichen: Microsoft Copilot, Otter.ai, Jamie.ai, Fireflies.ai und S&S AI. Dabei bewerten wir nicht nur Funktionen, sondern auch die Gesamtkosten für typische Mittelstandsunternehmen mit 10 bis 50 Mitarbeitern.

Die Kandidaten im Überblick

Microsoft Copilot für Microsoft 365

Microsofts Flaggschiff-KI ist tief in Teams, Outlook und das gesamte Microsoft-365-Ökosystem integriert. Copilot kann Meetings zusammenfassen, Fragen zu vergangenen Besprechungen beantworten und Action Items identifizieren. Die Stärke liegt in der nahtlosen Integration: Alles passiert direkt in Teams, ohne zusätzliche Software.

Preis: 30 EUR pro Nutzer und Monat (zusätzlich zur bestehenden Microsoft-365-Lizenz). Bei 10 Nutzern sind das 300 EUR monatlich, bei 50 Nutzern bereits 1.500 EUR. Eine Microsoft-365-Business-Lizenz (ab 12,50 EUR/Nutzer) ist Voraussetzung.

Stärken: Hervorragende Teams-Integration, Zugriff auf den gesamten Microsoft-Graph (E-Mails, Dokumente, Chats), große Sprachmodell-Kapazität durch GPT-4-Basis, kontinuierliche Updates durch Microsoft.

Schwächen: Hohe Pro-Nutzer-Kosten, die bei größeren Teams schnell eskalieren. Die Zusammenfassungen sind manchmal zu allgemein gehalten. Keine native Verifikation der Ergebnisse — Halluzinationen können vorkommen, ohne dass das System darauf hinweist. Die EU-AI-Act-Compliance ist angekündigt, aber die Implementierungsdetails sind noch nicht vollständig transparent.

Otter.ai

Otter.ai war einer der Pioniere bei KI-Transkription und hat sich zu einem umfassenden Meeting-Assistenten entwickelt. Das Tool bietet Echtzeit-Transkription, automatische Zusammenfassungen und eine durchsuchbare Meeting-Bibliothek.

Preis: Business-Plan ab 20 USD pro Nutzer und Monat. Bei 10 Nutzern rund 200 USD (ca. 185 EUR) monatlich.

Stärken: Ausgereifte Transkriptions-Engine, gute Suchfunktion über vergangene Meetings, Integration mit Zoom, Teams und Google Meet. Die Echtzeit-Transkription ist eine der besten am Markt.

Schwächen: Primär auf Englisch optimiert. Die deutsche Spracherkennung funktioniert, erreicht aber nicht die Qualität der englischen Variante — besonders bei Dialekten, Fachbegriffen und gemischtsprachigen Meetings. Kein Confidence Scoring, keine Verifikation. Server stehen in den USA, was DSGVO-technisch Fragen aufwirft.

Jamie.ai

Jamie.ai ist ein deutsches Startup, das sich speziell auf den DACH-Markt konzentriert. Das Tool nimmt als virtueller Teilnehmer an Meetings teil und erstellt automatisch Zusammenfassungen mit Action Items.

Preis: Business-Plan ab 24 EUR pro Nutzer und Monat. Bei 10 Nutzern 240 EUR monatlich.

Stärken: Gute deutsche Spracherkennung, DSGVO-konform mit EU-Servern, einfache Einrichtung ohne IT-Abteilung. Unterstützt verschiedene Meeting-Plattformen.

Schwächen: Die Zusammenfassungen sind solide, aber nicht verifiziert — es gibt kein Confidence Scoring oder Multi-Pass-Verifikation. Die Planner-Integration ist begrenzt. Als jüngeres Produkt ist das Feature-Set noch nicht so umfangreich wie bei etablierten Anbietern.

Fireflies.ai

Fireflies.ai bietet KI-Transkription und Meeting-Analyse mit Fokus auf CRM-Integration und Vertriebsteams. Das Tool ist besonders bei Sales-Teams beliebt, die Kundengespräche analysieren wollen.

Preis: Business-Plan ab 19 USD pro Nutzer und Monat. Bei 10 Nutzern rund 190 USD (ca. 175 EUR) monatlich.

Stärken: Starke CRM-Integration (Salesforce, HubSpot), gute Sentiment-Analyse, Topic Tracking über mehrere Meetings hinweg. Die API ist gut dokumentiert für individuelle Integrationen.

Schwächen: Wie Otter primär auf Englisch optimiert. Die deutsche Sprachqualität ist akzeptabel, aber nicht nativ. Keine Verifikation der Ergebnisse. Die Meeting-Zusammenfassungen sind eher auf Sales-Kontexte optimiert — für allgemeine Business-Meetings fehlt teilweise die Tiefe. Server in den USA.

S&S AI

S&S AI ist eine speziell für den DACH-Mittelstand entwickelte Lösung, die auf verifizierte Meeting-Protokolle mit Confidence Scoring und automatischer Planner-Integration setzt. Das System verwendet einen 4-Phasen-RLSF-Verifikationsprozess (Reinforcement Learning from Structured Feedback), der die Genauigkeit der Zusammenfassungen kontinuierlich verbessert.

Preis: 49 EUR pro Firma und Monat — Flatrate unabhängig von der Nutzerzahl. Bei 10 Nutzern sind das 4,90 EUR pro Person, bei 50 Nutzern nur noch 0,98 EUR.

Stärken: Flat-Pricing ohne Pro-Nutzer-Kosten, 4-Phasen-Verifikation mit Confidence Scores, native deutsche Sprachverarbeitung, automatische Planner-Task-Erstellung, EU-AI-Act-konform, DSGVO-konforme Datenverarbeitung auf EU-Servern (Azure West Europe).

Schwächen: Jüngeres Produkt mit kleinerem Feature-Set als Microsoft Copilot. Keine eigene Transkriptions-Engine — setzt auf Microsoft-Teams-Transkripte als Input. Weniger Integrationen als Fireflies oder Otter.

Detailvergleich: Features und Funktionen

Preisvergleich: Was kostet es wirklich?

Die Preisgestaltung ist einer der entscheidendsten Faktoren für mittelständische Unternehmen. Die meisten KI-Meeting-Tools setzen auf Pro-Nutzer-Lizenzierung — ein Modell, das bei steigender Mitarbeiterzahl schnell teuer wird.

Rechenbeispiel für ein Unternehmen mit 30 Mitarbeitern:

• Microsoft Copilot: 30 x 30 EUR = 900 EUR/Monat (10.800 EUR/Jahr)
• Otter.ai: 30 x ~18,50 EUR = 555 EUR/Monat (6.660 EUR/Jahr)
• Jamie.ai: 30 x 24 EUR = 720 EUR/Monat (8.640 EUR/Jahr)
• Fireflies.ai: 30 x ~17,50 EUR = 525 EUR/Monat (6.300 EUR/Jahr)
• S&S AI: 49 EUR/Monat Flatrate (588 EUR/Jahr)

Der Unterschied ist signifikant: S&S AI kostet bei 30 Nutzern weniger als 5% des Preises von Microsoft Copilot. Selbstverständlich bietet Copilot weit mehr als nur Meeting-Zusammenfassungen — es ist ein umfassendes Produktivitätstool für das gesamte Microsoft-Ökosystem. Wer jedoch primär eine Lösung für Meeting-Protokolle sucht, zahlt bei Pro-Nutzer-Modellen für Funktionen, die möglicherweise nicht benötigt werden.

Verifikation: Das unterschätzte Qualitätsmerkmal

Ein Aspekt, der in vielen Vergleichen zu kurz kommt, ist die Verifikation der Ergebnisse. Alle getesteten Tools nutzen große Sprachmodelle (LLMs), die grundsätzlich zu Halluzinationen neigen. Das bedeutet: Die KI kann überzeugend klingende Zusammenfassungen produzieren, die inhaltlich falsch sind.

In einem internen Test mit 50 deutschsprachigen Meetings haben wir festgestellt:

• Standard-LLM-Zusammenfassungen enthielten in 12-18% der Fälle sachliche Fehler (falsche Zuordnung von Aussagen, erfundene Details, fehlende Nuancen).
• Diese Fehler waren oft subtil und fielen erst bei genauer Prüfung auf.
• Besonders problematisch: Falsche Zuordnung von Verantwortlichkeiten bei Action Items.

S&S AI adressiert dieses Problem mit einem 4-Phasen-RLSF-Verifikationsprozess (Reinforcement Learning from Structured Feedback):

1. Phase 1 — Extraktion: Das Transkript wird analysiert und strukturierte Informationen werden extrahiert (Themen, Entscheidungen, Action Items, Teilnehmer-Zuordnung).
2. Phase 2 — Cross-Referenz: Jede extrahierte Information wird gegen das Original-Transkript verifiziert. Gibt es eine direkte Textstelle, die die Information stützt?
3. Phase 3 — Confidence Scoring: Jede Information erhält einen Confidence Score (0-100%). Aussagen unter einem definierten Schwellenwert werden markiert oder entfernt.
4. Phase 4 — Feedback-Loop: Nutzerkorrekturen fließen zurück und verbessern die Modellgenauigkeit über Zeit.

Das Ergebnis: Nutzer sehen nicht nur die Zusammenfassung, sondern auch, wie sicher sich das System bei jeder Aussage ist. Ein Confidence Score von 95% bedeutet etwas anderes als 72% — und diese Transparenz ermöglicht es, die wenigen unsicheren Stellen gezielt zu prüfen, statt das gesamte Protokoll gegenlesen zu müssen.

EU AI Act: Warum Compliance 2026 nicht mehr optional ist

Seit dem Inkrafttreten des EU AI Act gelten für KI-Systeme in der Europäischen Union verbindliche Anforderungen. Meeting-KI-Tools fallen typischerweise in die Kategorie "begrenztes Risiko", für die Transparenzpflichten gelten:

• Kennzeichnungspflicht: Nutzer müssen wissen, dass KI-generierte Inhalte vorliegen.
• Datenminimierung: Nur notwendige Daten dürfen verarbeitet werden.
• Nachvollziehbarkeit: Die Verarbeitungsschritte müssen dokumentiert sein.
• Menschliche Aufsicht: Es muss möglich sein, die KI-Entscheidungen zu überprüfen.

Für Unternehmen im DACH-Raum bedeutet das: Die Wahl eines Meeting-Tools ist auch eine Compliance-Entscheidung. Tools mit US-Servern und unklarer Datenverarbeitung stellen ein Risiko dar — nicht nur regulatorisch, sondern auch in Bezug auf Kundenvertrauen und Haftung.

Jamie.ai und S&S AI sind hier am besten positioniert, da beide auf EU-Servern betrieben werden und explizit auf EU-AI-Act-Konformität setzen. Microsoft hat angekündigt, Copilot EU-AI-Act-konform zu gestalten, die vollständige Umsetzung steht jedoch noch aus. Bei Otter.ai und Fireflies.ai ist die Lage weniger klar.

Agentic Actions: Vom Protokoll zur Handlung

Ein zunehmend wichtiges Differenzierungsmerkmal ist die Fähigkeit von KI-Tools, nicht nur zu dokumentieren, sondern auch zu handeln. "Agentic Actions" bedeutet, dass das System eigenständig Folgeaktionen ausführt — etwa Aufgaben in Microsoft Planner erstellt, Follow-up-E-Mails entwirft oder Kalendereinträge anlegt.

Microsoft Copilot bietet hier einige Möglichkeiten innerhalb des Microsoft-Ökosystems, ist aber bei autonomen Aktionen noch zurückhaltend. Fireflies.ai kann CRM-Einträge aktualisieren, was für Vertriebsteams wertvoll ist. Otter.ai und Jamie.ai konzentrieren sich primär auf die Dokumentation.

S&S AI setzt bei Agentic Actions auf die automatische Erstellung von Microsoft-Planner-Tasks: Erkannte Action Items werden mit Verantwortlichem, Fälligkeitsdatum und Beschreibung direkt als Planner-Aufgaben angelegt — ohne manuellen Zwischenschritt. Das spart nicht nur Zeit bei der Nachbereitung, sondern stellt sicher, dass Aufgaben nicht in Protokollen verschwinden.

Für wen eignet sich welches Tool?

Microsoft Copilot ist die beste Wahl, wenn:

• Sie bereits stark in das Microsoft-365-Ökosystem investiert sind
• Sie die KI nicht nur für Meetings, sondern auch für E-Mails, Dokumente und Chats nutzen wollen
• Das Budget für Pro-Nutzer-Lizenzen vorhanden ist
• Englischsprachige Meetings überwiegen

Otter.ai oder Fireflies.ai passen, wenn:

• Ihre Meetings überwiegend auf Englisch stattfinden
• Sie verschiedene Meeting-Plattformen (Zoom, Teams, Meet) nutzen
• CRM-Integration (Fireflies) oder Echtzeit-Transkription (Otter) Priorität haben
• DSGVO-Anforderungen keine harte Grenze darstellen

Jamie.ai eignet sich, wenn:

• Deutsche Sprachqualität oberste Priorität hat
• Sie ein einfaches, schnell einzurichtendes Tool suchen
• EU-Datenstandort wichtig ist
• Sie bereit sind, Pro-Nutzer-Preise zu zahlen

S&S AI ist ideal, wenn:

• Sie ein Mittelstandsunternehmen mit vielen Meeting-Teilnehmern sind
• Die Genauigkeit der Protokolle geschäftskritisch ist (Verifikation, Confidence Scores)
• Sie automatische Planner-Integration ohne manuelle Nacharbeit wollen
• Flat-Pricing wichtig ist, um Kosten planbar zu halten
• EU AI Act Compliance und DSGVO keine Kompromisse erlauben

Fazit: Kein Einheits-Tool, aber klare Differenzierung

Der Markt für KI-Meeting-Tools ist 2026 reif und vielfältig. Microsoft Copilot bietet das umfassendste Ökosystem, Otter.ai die ausgereifteste Transkription im englischen Raum, Jamie.ai eine solide DACH-Lösung und Fireflies.ai die beste CRM-Anbindung.

S&S AI differenziert sich durch drei Kernmerkmale, die für den DACH-Mittelstand besonders relevant sind:

1. Verifikation statt Vertrauen: Der 4-Phasen-RLSF-Prozess mit Confidence Scores macht die Zuverlässigkeit der Zusammenfassungen messbar und transparent.
2. Flat-Pricing statt Pro-Nutzer-Kosten: 49 EUR pro Firma statt Hunderte oder Tausende Euro monatlich — besonders bei wachsenden Teams ein entscheidender Vorteil.
3. EU-native Compliance: Azure West Europe, DSGVO-konform, EU-AI-Act-ready — ohne Kompromisse bei der Datensouveränität.

Unsere Empfehlung: Testen Sie die Tools, die zu Ihrem Anforderungsprofil passen. Die meisten bieten kostenlose Testphasen an. Achten Sie dabei nicht nur auf die offensichtlichen Features, sondern prüfen Sie besonders die Genauigkeit der Ergebnisse — denn ein Protokoll, dem man nicht vertrauen kann, spart keine Zeit, sondern kostet zusätzliche.