ريتشارد وايت، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Fathom – سلسلة المقابلات

ريتشارد وايت، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Fathom، هو مؤسس متكرر ومؤسس منتجات يُعتبر معروفًا جيدًا لتحويل الإحباطات الشخصية إلى برمجيات تعريف الفئات. قبل شركة Fathom، أسس وقاد UserVoice لما يقرب من 13 عامًا، مما أدى إلى نموها إلى منصة إدارة ملاحظات ربحية تستخدمها آلاف الشركات، بدءًا من الشركات الناشئة إلى الشركات الكبيرة مثل Microsoft، كما كان رائدًا في إنشاء علامة “ملاحظات” على المواقع. في وقت مبكر من مسيرته المهنية، بنى و चलّى SlimTimer بشكل مستقل لمدة عقد من الزمن، وقاد مشاريع مفتوحة المصدر مؤثرة مثل AjaxScaffold في نظام Ruby on Rails، وعمل كقائد تصميم المنتج في Kiko (YC S05)، وتجارب جمعته تشكلت فلسفته حول سهولة الاستخدام والتعاطف مع العملاء وبناء أدوات تحسن بشكل هادئ ولكن بمعنى كبير كيفية عمل الفرق.

تُعتبر شركة Fathom، التي تأسست في عام 2020، تعكس نفس الروح من خلال معالجة نقطة الألم الشائعة: التحميل المعرفي لكتابة الملاحظات أثناء محاولة إجراء محادثات حقيقية. تسجل المنصة وتقوم بنقل و تلخيص الاجتماعات – و特别 على منصة Zoom – مما يسمح للمستخدمين بالتأكيد على اللحظات في الوقت الفعلي، ومشاركة مقاطع قصيرة بدلاً من الملاحظات الخام، والحفاظ على الدقة التي غالبًا ما تفقد في الملخصات المكتوبة. مع نمو شركة Fathom، تطورت إلى ما هو أكثر من مجرد نقل، إلى نظام خفيف للسجل لل محادثات، مصمم للمساعدة في الحفاظ على السياق، والتعلم من مكالمات العملاء، والتعاون بشكل غير متزامن دون إضافة الاحتكاك إلى الاجتماع نفسه.

لقد قمت بإنشاء شركات خلال 15 عامًا الماضية لتحويل كيفية تواصل الناس – من UserVoice إلى Fathom. ما هو اللحظة التي دفعتك إلى تأسيس Fathom، وكيف ساهمت جذورك الهندسية وتصميم المنتج في تشكيل الشركة منذ اليوم الأول؟

كانت إلهامي لتأسيس Fathom في أوائل عام 2020. كان ذلك قبل الجائحة، لكنني كنت أجرُبُ بحثًا مستخدمًا متعمقًا لمنتج ما و突然 وجدت نفسي أجري 15 أو 20 اجتماعًا متتاليًا على منصة Zoom كل يوم. جعلني ستة أسابيع من ذلك أدرك بشكل حاد مدى إزعاج هذا الخبر. لا أستطيع التحدث والكتابة في نفس الوقت – كنت أنظر إلى ملاحظاتي بعد أسبوعين ولا أتذكر أي محادثة كانت. كان أكبر مشكلة هو أنني سأقوم بجميع هذه الأبحاث ثم مشاركة بعض النقاط الرئيسية مع فريقي وسيتم فقدان كل شيء في الترجمة. كان ذلك لحظة “العرقلة” بالنسبة لي: شيء إذا حدث مرة واحدة في الشهر، أ忽وره. إذا عرقلت قدمي على شيء كل يوم، عدة مرات في اليوم، أحاول بسرعة إصلاحه.

أخبرتني خلفيتي الهندسية وتصميم المنتج بالخيارات التي قمت بها أثناء بناء Fathom. لقد قمت دائمًا بمعالجة المشكلات من خلال أخذ المفاهيم الموجودة وجعلها أكثر قابلية للاستخدام لمجموعة أكبر بكثير. مع Fathom، كان لدي هذا الإدراك بأن تقنية النقل كانت تصبح متاحة بسهولة – كان هناك انتشار لحلول جاهزة لم تكن موجودة من خمس سنوات سابقة. لذلك، كان النقل جزءًا من الحل، ولكنه لم يكن الحل نفسه.

من منظور تصميم المنتج، أدركت أن النصوص يمكن أن تكون قيمة لل أشخاص الذين كانوا في المكالمة. ولكنها ليست مفيدة للناس الذين لم يكونوا هناك. ما وجدناه أكثر تأثيرًا هو إظهارك مقطع فيديو مدته 30 ثانية للعميل الذي يعترض على السعر أو يسأل السؤال الفني. نستخدم النص تقريبًا مثل جدول المحتويات للعثور على مقطع الصوت والفيديو الفعلي. هذا التفكير في المنتج – فهم المهام التي يجب القيام بها، وليس فقط التكنولوجيا – جاء مباشرة من جذوري في التصميم.

تم إنشاء Fathom في عام 2020، قبل أن تفكر معظم الشركات بجدية في تدفقات العمل الأصلية للذكاء الاصطناعي. ما هي المزايا التي قدمتها البناء مع الذكاء الاصطناعي في النواة – بدلاً من إعادة تشكيله – لك في وقت مبكر؟

كان المزايا الرئيسية هي حرية التصميم. كنا نستطيع تصميم كل نظام، من خطوط البيانات إلى تجربة المستخدم، مع افتراض أن الذكاء الاصطناعي سيكون طبقة أساسية وليس ميزة ملحقة. كان معظم المنافسين في عام 2020 و 2021 ي雇ون خبراء لغة وخبراء في التعلم الآلي لبناء نماذجهم الخاصة. اتخذنا العكس لأننا آمنا أن الفائزين في هذا المجال سيكونون أولئك الذين يمكنهم تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال لحل مشاكل حقيقية، وليس أولئك الذين بنوا النماذج أنفسهم. هذا الرأي المخالف سمح لنا بالبقاء مرنًا مع فريق صغير والتركيز على مشاكل البنية الصعبة – التسجيل الموثوق على المنصات، وآليات التوزيع الفيروسي، والمعالجة في الوقت الفعلي على نطاق واسع.

هنا شيء حول البدء في عام 2020: لم يكن الذكاء الاصطناعي جيدًا بما فيه الكفاية بعد. كنا نعرف ذلك. ولكننا كنا نعرف أيضًا أنه إذا انتظَرنا حتى نضج الذكاء الاصطناعي قبل بناء الشركة، سنكون متأخرين ب两 إلى ثلاث سنوات. ستكون الباب واسعًا، وجميع الناس سيدخلون. لذلك بنينا كل شيء آخر أولاً – البنية التحتية، قنوات التوزيع، تجربة المستخدم – مع التوقع الصريح أنه عندما يصل الذكاء الاصطناعي، سنضعه مثل محرك جديد في السيارة. هذا القرار سدد بشكل كبير. عندما وصل GPT-4 و Claude في عام 2022-2023، كنا نستطيع دمجهم على الفور. المنافسون الذين قضو سنوات في بناء أنابيب NLP المخصصة突然 وجدوا أنفسهم ي重新 يفكرون في كل كومة. كنا نستطيع فقط ترقية نماذجنا و الاستمرار في الشحن.

بناء الذكاء الاصطناعي الأصلي غير أيضًا بشكل أساسي عملية تطوير المنتج. البرمجيات التقليدية لديها خارطة طريق خطية bastante: تقرر ما تبنيه، تبنيه، وترسله. مع الذكاء الاصطناعي، نستخدم ما أسميه “نموذج Jenga”. كل كتلة تمثل قدرة الذكاء الاصطناعي المحتملة. إذا دفعنا على كتلة ونلقى مقاومة لأن النماذج ليست جيدة بما فيه الكفاية بعد، نحاول كتلة أخرى. نعرف أنه في ستة أشهر، سيتحسن التكنولوجيا وسنستطيع العودة إليه. هذا يمنعنا من إجبار الميزات قبل أن تكون جاهزة، مع ضمان أننا نرسل دائمًا قيمة.

الميزة الأخرى كانت المصداقية. نعم، قال لي المستثمرون ألا أضع “AI” في اسمنا في عام 2020، ولكن كوننا مبكرين أعطانا مصداقية. لم نكن نقفز على اتجاه؛ كنا مراهنون على أطروحة قبل أن تصبح واضحة. هذا وضعنا كبناة، وليس متابعين سريعين.

وصفت محادثات الاجتماعات باعتبارها واحدة من أكثر مصادر البيانات إهمالًا داخل المنظمات. ما الذي أقنَعك بأن هذا هو الجبهة الرئيسية التالية للذكاء الاصطناعي؟

أدركت أنني لم ألتق بأي شخص في المبيعات لديه ثماني ساعات في اليوم للاستماع إلى جميع اجتماعات فريقه، ناهيك عن اتخاذ القرارات وتوجيه فريقه بناءً على ما سمع. الاجتماعات تولد بيانات قيمة بشكل لا يصدق، ولكنها غير متاحة على نطاق واسع. مع الاجتماعات التقليدية، نلقى 99٪ من المحتوى، بينما تذهب النسبة المئوية المتبقية من الملاحظات إلى نظام إدارة علاقات العملاء. ثم نحاول استخراج ما سيحدث مع أعمالنا من هناك. إنه عملية مجنونة. المعلومات التي تهم حقًا – نبرة صوت العميل، والاعتراض المحدد الذي提، والذكر التنافسي الذي ظهر – كل ذلك يتم ترشيحه من خلال ملاحظات شخص ما المكتوبة بسرعة ويفقد كل السياق.

ما أقنَعني بأن هذا هو الجبهة التالية كان الاعتراف بأن هذه “بيانات المحادثة المظلمة” هي في الواقع الإشارة الأكثر غنى عما يحدث في المنظمة. أنت تحصل على رؤية في الوقت الفعلي لآلام العملاء، والثغرات في المنتجات، والتهديدات التنافسية، واحتياجات التدريب – كل ذلك في كلمات الناس الخاصة. عندما يشرح العميل لماذا يحتاج إلى ميزة، هذا أكثر قيمة من ملخص ممثل المبيعات في حقل نظام إدارة علاقات العملاء.

الانطلاقة مع الذكاء الاصطناعي هي أننا نستطيع终于 استغلال هذه البيانات على نطاق واسع. عندما أطلقنا Ask Fathom، كان يمكنه الإجابة على أسئلة حول اجتماع فردي. ثم قمنا بتحسينه ليتعامل مع مجموعات صغيرة من الاجتماعات. الآن هو ذكي بما فيه الكفاية لفهم اجتماعات شركتك بأكملها. يمكن لمديري المبيعات أن يسألوا، “ما المنافسين الأكثر صعودًا مؤخرًا؟ أظهر لي بعض المقاطع.” يمكن لفريق الهندسة أن يسأل، “告نا تاريخ محركات النقل في Fathom” ويتلقى وثيقة من ستة صفحات تجمع من أربع سنوات من اجتماعات الهندسة.

إنه يبدأ في أن يكون دماغًا أكبر حقًا يفهم ما تفعله أعمالك وما هي المحادثات التي تجريها. يمكنك أن تتخيل عالمًا قريبًا حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخبرك بما يجب بناءه بعد ذلك بناءً على ما سيساعد على إغلاق معظم الصفقات، أو ما المنافسين الذين يصعدون، أو ما الفجوات التدريبية عبر فريقك.

يذكر العديد من المستخدمين Fathom على أنه تحول في الحفاظ على الحضور خلال الاجتماعات. كيف تتوازن بين الأتمتة والحفاظ على تدفق المحادثة البشرية الطبيعي؟

لقد كان هذا جزءًا أساسيًا من فلسفة التصميم لدينا منذ البداية. الهدف ليس أن يخبرك الذكاء الاصطناعي بما يجب عليك فعله في اجتماع، ولكن أن يعطيك رؤى تساعدك على أن تكون أكثر حضورًا وفعالية في محادثاتك.

نحن حريصون على ما نأتمته وما لا نأتمته. لن نشير إلى ميزات حتى نعرف أننا نستطيع القيام بها حقًا. هذا قد يعني أحيانًا أننا لسنا أول من يصل إلى السوق مع بعض القدرات، ولكن عندما نشير إلى شيء، يعمل ويليفر قيمة حقيقية. لقد كنا حريصين على متابعة تسجيل المكالمات الهاتفية أو بعض عمليات التقاط الاجتماعات في الغرفة على الرغم من الطلبات المتكررة. نفضل التميز في ما نفعله بدلاً من إطلاق تجربة متوسطة تInterrupt تدفق المحادثة.

في النهاية، يقول لنا مستخدمونا أننا نضرب توازنًا صحيحًا: يقولون إنهم يوفرون 6+ ساعات في الأسبوع ويتحركون 3× أسرع من الإيمان إلى الخطوات التالية؛ 95٪ يبلغون أن Fathom يحافظهم على الحضور في الاجتماعات. هذا يؤكد لنا أننا نزيد من قدرات البشر، وليس استبدالها.

جذبت Fathom أكثر من 1300 مستثمر مستخدم في جولتها الأولى – إشارة نادرة إلى ثقة على مستوى المنتج. ما الذي أثر بقوة على المستخدمين العاديين؟

أحد الأشياء التي نعطي منتجًا مجانيًا حقيقيًا: اجتماعات غير محدودة، و خمس تلخيصات بالذكاء الاصطناعي في الشهر. ثلثي مستخدمينا لا يدفعون لنا قرشًا، ونحن مرتاحون تمامًا لذلك. إنه ليس لعبًا نموذجيًا لبرامج الحاسوب كخدمة. مستخدمونا يرون أننا لا نحاول استخراج القيمة منهم في كل مرة. نحن مركزون على جعل حياة المساهمين الفردية أفضل مجانًا، ونحقق الأموال من خلال بيع أدوات الإدارة لأصحاب العمل – لوحات تحكم التدريب، وذكاء الاجتماعات المتقاطع، و رؤى المنافسين. يعمل المنتج فقط، ويستمر في العمل سواء دفعتم أو لا. هذا يخلق ثقة حقيقية.

نمونا几乎 بالكامل من خلال الفم إلى الفم – لقد نمونا أكثر مثل منصة وسائط اجتماعية من برامج الأعمال التقليدية. مستخدمونا هم مناصرونا وقناة توزيعنا. السماح لهم بأن يصبحوا مستثمرين يعترف بما هو حقيقي بالفعل: هم شركاء في هذه المهمة.

أعتقد أيضًا أنه هناك共鸣 أعمق حول المشكلة التي نحلها. الجميع عانوا من ألم كونهم في اجتماع، ومحاولة أن يكونوا حاضرين ومشاهدة شخص ما يكتب بسرعة بدلاً من المشاركة. الجميع احتاجوا إلى معلومات من اجتماع لم يكونوا فيه وحصلوا على ملخص غير مفيد. المشكلة عالمية، والحل يبدو تقريبًا سحريًا عندما يعمل جيدًا. المستخدمون يستثمرون لأنهم يريدون أن يوجد هذا المستقبل – ليس فقط لهم أنفسهم، ولكن لكل من يعملون معهم.

تتضمن خلفيتك بناء UserVoice، الذي ساعد في تعريف كيفية إدارة الشركات لتغذية العملاء. كيف أثرت هذه الخبرة على تفكيرك حول الذاكرة التنظيمية وحركات المعرفة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي؟

علمني UserVoice أن أكثر المعلومات قيمة في الشركات غالبًا ما تكون الأكثر تشتتًا. كانت تغذية العملاء في كل مكان. كانت مدفونة في تذاكر الدعم، ورسائل البريد الإلكتروني المُحوَلة، ومكالمات المبيعات العشوائية. كانت الشركات لديها آلاف النقاط البيانية حول ما يريد العملاء، ولكن لا طريقة لتحويلها إلى قرارات استراتيجية. بنينا بنية لتحويل التغذية على نطاق واسع وجعلها متاحة للأشخاص الذين يتخذون قرارات المنتج.

التوازي مع Fathom واضح، ولكن مساحة المشكلة أكثر عمقًا. الاجتماعات أكثر تشتتًا من تغذية العملاء. كل منظمة لديها مئات أو آلاف الساعات من المحادثات التي تحدث كل أسبوع. ما تعلمته من UserVoice هو أن Capture ضروري، ولكن ليس كافياً. لا يمكنك فقط تحويل المعلومات؛ عليك بناء ذكاء حول ما يهم. مع UserVoice، بنينا أنظمة تصويت، و خوارزميات الاتجاه، ولوحات إدارة حتى يتمكن فريق المنتج من فصل الإشارة من الضوضاء. مع Fathom، نبني الذكاء الاصطناعي الذي يفهم السياق عبر المحادثات ويمكن أن يطفو رؤى بفعالية: “خمسة عملاء ذكروا هذه الحالة هذا الشهر”، أو “فريقك يظل عالقًا على هذا الاعتراض”.

الدرس الآخر كان حول الديمقراطية. جعل UserVoice من الممكن لأي عميل تقديم تغذية، وليس فقط الأعلى صوتًا الذين يمكنهم الحصول على التنفيذيين على الهاتف. مع Fathom، نحن نديمقراطية الوصول إلى ذكاء الاجتماع. في دراستنا الحالة مع Netgain، كان مدير العمليات يقضي 7.5 ساعات في اليوم للاجابة على أسئلة أساسية حول ما كان يحدث في مكالمات المبيعات. هذا مجنون. كانت المعلومات موجودة، ولكنها كانت محبوسة في رؤوس الناس وملاحظات منتشرة.

المستقبل للذاكرة التنظيمية يتحرك من هذه السilos المعزولة للمعرفة – CRM، وثائق، ونظم التغذية – إلى ذكاء المحادثة المتصل. هذا التطور المنطقي لما بدأنا بناءه مع UserVoice، ولكن الذكاء الاصطناعي يجعل من الممكن القيام بذلك مع الإيمان الكامل بمحادثة الإنسان، وليس فقط البيانات المهيكلة.

انفجرت أدوات الذكاء الاصطناعي القائمة على Zoom بعد عام 2020. ما الذي يميز مساعد الذكاء الاصطناعي الحقيقي المفيد عن الذي يضيف فقط الضوضاء؟

أنا دائمًا أقول للناس أنهما هناك شيءان فقط يمكن أن يغرقا مساعد اجتماع الذكاء الاصطناعي: إذا كان المنتج غير موثوق به، أو إذا كان الإخراج من الذكاء الاصطناعي هو هراء. أعتقد أنه كان هناك الكثير من التسويق للذكاء الاصطناعي في الجيل السابق حيث كان من السهل وعد شيء سحري، ولكن ثم أصبح الواقع هراء. لقد حاولنا دائمًا التأكد من أن لدينا منتج موثوق به ويعمل كما وعدنا. ميزاتنا الرئيسية هي:

• دقة النقل. يعتبر Fathom هو النص الأكثر دقة هناك اليوم. تستخدم معظم الأدوات خدمة نقل طرف ثالث، بينما بنينا تكنولوجيا النقل المملوكة لنا. إذا كان النص سيئ، فإن كل شيء من مكون الذكاء الاصطناعي ينهار تمامًا لأن كل شيء يأتي من النص.
• الموثوقية والبنية التحتية. عندما تنضم إلى اجتماع، غالبًا ما تكون في عجلة أو مرهق. كان بعض هذه الأدوات الأخرى سوف يرسلون روبوتات إلى الاجتماعات ولكن ثم لن يسجلوا، أو سوف يفشل التسجيل. نحن ن tồn tại تقريبًا على مستوى نظام في الوقت الفعلي – تعمل على شيء واحد خطوة خلف الطيران. إذا لم يعمل شيء مرتين، المستخدم ذهب. إنه ليس مثل البرمجيات التقليدية حيث يمكنك أن تكون لأسفل أحيانًا.
• الذكاء الاصطناعي الذي يفهم النعومة والسياق. يمكن أن يكون لغة الأعمال دقيقًا جدًا. أتذكر تشغيل فريق المبيعات في UserVoice و قراءة ملاحظات الناس، وافكر، “أنا بحاجة إلى سماع كيف قالها حقًا”. الذكاء الاصطناعي يجب أن يلتقط ليس فقط ما قيل، ولكن النبرة، والتردد، والحماس (أو عدم الحماس).
• التخصيص دون التعقيد. يجب أن يتكيف الذكاء الاصطناعي مع عملك، وليس العكس. يجب أن يكون فريق المبيعات قادرًا على تعديل القوالب لتطابق منهجياتهم المحددة – MEDDIC، و Challenger، و SPICED، أو ما يستخدمونه. ولكن هذا لا يجب أن يتطلب شهادة في العلوم البيانية. يجب أن يعمل فقط.

يحول Fathom محتوى الاجتماع إلى معرفة قابلة للتنفيذ. كيف قريب نحن من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل كمحركات عمل حقيقية – وتربط المحادثة، والقرارات، والمهام التنفيذية تلقائيًا؟

أعتقد أننا أقرب مما يعتقد معظم الناس. الآن، نحن نتحرك إلى عالم حيث يقوم Fathom ب更多 وأكثر من العمل من أجلنا. الخطوة الأولى هي مجرد الحصول على المعلومات إلى حيث تريد أن تذهب. الخطوة التالية، التي ليست بعيدة، هي أن يقوم الذكاء الاصطناعي بفعل العمل من أجلنا.

نحن نرى بالفعل الإصدارات الأولى من هذا. دمجنا مع Asana يأخذ عناصر الإجراء من الاجتماعات ويتلقى автомatially مهمات قابلة للتعقب. Fathom لا يريد أن يأتي بحل إدارة المهام – هناك الكثير من الأدوات الجيدة هناك، مثل Asana. لذلك نحن نبني التكاملات التي تدفع نتائج الاجتماع مباشرة إلى الأدوات التي يستخدمها الناس للقيام بالعمل.

في جانب نظام إدارة علاقات العملاء، نحن ندفع حقولًا مهيكلة – نقاط الألم، والجدول الزمني، والم quyếtمين الرئيسيين – إلى Salesforce و HubSpot. في حالة دراسية واحدة، هذا economized 20 إلى 30 دقيقة لكل تحديث حالة الصفقة وأدى إلى دقة توقعات شهرية قريبة من الكمال. هذا محرك عمل في العمل: تحدث المحادثة، وينقل الذكاء الاصطناعي البيانات التجارية الرئيسية ثم يتدفق تلقائيًا إلى نظام سجلك دون أن يtypings أي شخص شيئًا.

ولكن أعتقد أن الكسر الحقيقي قادم مع ما أسميه “تنبيهات семанти-قائمة” و “التوجيه الذكي”. تخيل أنك مدير أو قائد مبيعات وتحصل على شريط تسجيل يومي حيث وجد الذكاء الاصطناعي كل مناقشة حول التسعير التي انحرفت، أو كل عائق منتج ظهر في مكالمة التجديد. إذا كنت مديرًا هندسيًا، سترى كل مناقشة حامية بين مهندسيك. الذكاء الاصطناعي يمكن أن يفهم النبرة والنعومة الآن، وليس فقط الكلمات الرئيسية، لذلك يعرف اللحظات التي تهم حقًا.

عندما تتوسع الشركات، يصعب عليها التعامل مع المعرفة الموزعة واضمحلال المعلومات. كيف ترى الذكاء الاصطناعي يعالج الفجوة بين ما يناقش الفرق وما يتم تنفيذه فعلاً؟

هذا واحد من أكثر المشاكل الحاسمة التي نحلها. هناك مجموعتان يمكننا مساعدتهما حقًا: الأشخاص في الاجتماع الذين يحاولون كتابة الملاحظات وأن يكونوا حاضرين، والإدارة والقيادة والمنشئون الذين ليسوا في الاجتماع ولكنهم يديرون فرقًا ويحاولون فهم ما يحدث. هذه المجموعة الثانية هي حيث يضرب بها مشكلة المعرفة الموزعة حقًا.

المشكلة الرئيسية هي الرؤية. عندما يريد أي شخص في الشركة أن يعرف حالة الصفقة أو ما يحدث مع العميل، تقليدًا ما لا يوجد مكان سهل للعثور على تلك المعلومات. يتصلون بفريق المبيعات، ويدفعون الممثلين إلى قضاء 20-30 دقيقة في التنقيب عن الملاحظات. خلال الفترات القمة، يتلقى بعض مديري العمليات 15 طلبًا يوميًا – هذا 7.5 ساعات قضيت في استرجاع المعلومات بدلاً من الأنشطة القيمة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يبدأ في ربط النقاط عبر المحادثات التي لا يستطيع أي إنسان تتبعها. هذا النمط من التعرف على المحادثات الموزعة هو كيف تمنع اضمحلال المعرفة وتحول المحادثات إلى ذكاء استراتيجي.

في النظر إلى الخمس سنوات القادمة، كيف تتوقع أن تتطور ذكاء الاجتماع – وما هو الدور الذي ترى للذكاء الاصطناعي في مستقبل الذاكرة التنظيمية، وصنع القرار، والتعاون؟

في غضون خمس سنوات، أعتقد أننا سنسارع إلى الوراء وننظر إلى أدوات ذكاء الاجتماع الحالية على أنها مثيرة للإعجاب في وقتها، ولكن بدائية مقارنة بما أصبح ممكنًا.

التطور الرئيسي الأول هو الانتقال من كتابة الملاحظات إلى أتمتة تدفق العمل الحقيقية. نتخيل مستقبلًا حيث مجرد قول شيء في اجتماع يمكن أن يجعله موجودًا، دون العمل اللاحق. الآن، إذا قلت في اجتماع، “دعونا ننشئ مواصفات لهذه الميزة وجدولة اجتماع متابعة مع الهندسة في الأسبوع المقبل”، لا تزال تحتاج إلى إنشاء ذلك المستند وإرسال دعوة التقويم يدوياً. في غضون خمس سنوات، سيفعل الذكاء الاصطناعي كل ذلك تلقائيًا. تتكلم، ويتحقق. مع الذكاء الاصطناعي الذي يخلق المهام وال مواصفات والوثائق، يمكن للناس التركيز على العمل الذي يتطلب حقًا الإبداع والإحكام البشري.

التطور الثاني هو التوسع من الاجتماعات التي تواجه العملاء إلى جميع الاجتماعات. الآن، نركز على الاجتماعات الخارجية: المبيعات، ونجاح العملاء، والوكالات التي تجتمع مع العملاء. ولكن هدفنا خلال الـ 12 إلى 18 شهرًا القادمة هو جعل Fathom منصة يمكنك استخدامها عبر منظمتك بأكملها، وليس فقط فرق المواجهة. نحن نبني تسجيل بدون روبوت يمكن أن يلتقط أي محادثة، بما في ذلك Slack Huddles و الاجتماعات الشخصية. إنه يتطور إلى أن يصبح قادرًا على التقاط أي محادثة تجريها في شركتك، بغض النظر عن الوسيلة.

الشركات التي تتصدر سوف تكون تلك التي تعاملت مع بيانات المحادثة كمواطن من الدرجة الأولى – مثل بيانات CRM، والتحليلات، والوثائق. لأن أكثر المعرفة أهمية في أي منظمة ليست في الأنظمة؛ إنه في المحادثات. الذكاء الاصطناعي يجعل من الممكن أخيرًا استغلال ذلك.