AmberScript

AmberScript ist ein deutsch-holländisches Technologie-Startup, das Tonaufnahmen mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) automatisch in Text umwandelt. Während in den USA und China automatische Spracherkennung weit fortgeschritten ist, werden in kleineren europäischen Sprachräumen wie Niederlande und Deutschland Transkriptionen und Untertitel heute noch größtenteils manuell erstellt. Die automatisierte „Speech-to-Text“ Technologie von AmberScript bietet erstmals eine effiziente und zuverlässige Alternative, mit der die Anwender insgesamt hunderttausende von Arbeitsstunden einsparen können.

Die Gründer von AmberScript

Während des Schreibens seiner Abschlussarbeit an der ESADE Business School in Spanien hat Mitgründer Thomas Dieste (29, aus NRW) zu seiner großen Frustration festgestellt, wie viel Zeit es kostet, Experteninterviews zu transkribieren. Zeitgleich fiel ihm auf, wie schnell seine Englischsprachigen Kommilitonen mit Hilfe von „Spracherkennungstechnologie“ mit der gleichen Arbeit fertig waren. Spracherkennungstechnologie ist in den USA und in China schon viel weiter, als in vergleichsweise kleineren, europäischen Sprachgebieten, wie z.B. den Niederlanden oder Deutschland.

Um diese Lücke zu füllen, hat Thomas Dieste mit seinem Mitgründer Peter-Paul de Leeuw (32, aus Utrecht) AmberScript gegründet. Finanziert vom Risikokapitalgeber Venture Builders aus Amsterdam wurde AmberScripts Transkriptionssoftware 2018 in den Niederlanden auf den Markt gebracht. Wenige Wochen nach dem Markteintritt wurde AmberScript durch unabhängige Tester als „Beste Spracherkennungssoftware“ für Niederländisch ausgezeichnet und hat damit Konkurrenten wie Google oder Amazon übertroffen. 

Nach dem erfolgreichen Start in Holland ist es AmberScripts Vision, Technologie zu entwickeln, die zuerst Deutsch und danach alle anderen Europäischen Sprachen schnell und akkurat in Text umwandelt. Ziel ist es, alle betroffenen Berufsgruppen wie Forscher, Journalisten, Produzenten, Ärzte, Anwälte von dem aufwendigen Prozess manueller Transkription erlösen.