ريتشارد وايت، مؤسس Fathom ورئيسها التنفيذي — سلسلة مقابلات

ريتشارد وايت، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Fathom، رائد أعمال أسّس شركات عدة ويركز على المنتجات، واشتهر بتحويل ما يواجهه من إحباطات شخصية إلى برمجيات ترسم ملامح فئاتها. قبل تأسيس Fathom، أسس وترأس UserVoice لما يقرب من 13 عامًا، وطوّرها إلى منصة إدارة ملاحظات ربحية تستخدمها آلاف الشركات، من الشركات الناشئة إلى الشركات الكبيرة مثل مايكروسوفت، وكان أيضًا من رواد تبويب «الملاحظات» الذي أصبح شائعًا على المواقع الإلكترونية. في وقت سابق من مسيرته المهنية، أنشأ SlimTimer وأداره بمفرده لأكثر من عشر سنوات، وقاد مشاريع مفتوحة المصدر مؤثرة مثل AjaxScaffold في نظام Ruby on Rails، وعمل كقائد تصميم المنتج في Kiko (YC S05)، تجارب ساهمت بشكل جماعي في تشكيل فلسفته حول سهولة الاستخدام والتعاطف مع العملاء وبناء أدوات تحسن بهدوء ولكن بصورة مؤثرة كيفية عمل الفرق.

تأسست Fathom في عام 2020، وتعكس نفس الروح من خلال معالجة نقطة الألم الشائعة: الحمل المعرفي الناتج عن تدوين الملاحظات أثناء محاولة إجراء محادثات حقيقية. المنصة تسجل وتفرّغ الكلام إلى نص وتلخص الاجتماعات تلقائيًا – وعلى الأخص على منصة Zoom – مما يسمح للمستخدمين بتحديد اللحظات المهمة في الوقت الفعلي، ومشاركة مقاطع قصيرة بدلاً من الملاحظات الخام، والحفاظ على الفروق الدقيقة التي غالبًا ما تفقد في الملخصات المكتوبة. مع نضج Fathom، تطورت إلى ما هو أبعد من مجرد تفريغ الكلام إلى نظام خفيف الوزن لسجل المحادثات، مصمم لمساعدة الفرق على الحفاظ على السياق، والتعلم من مكالمات العملاء، والتعاون بشكل غير متزامن دون إضافة تعقيد إلى الاجتماع نفسه.

لقد قمت بإنشاء شركات خلال الأعوام الخمسة عشر الماضية تغيرت فيها طريقة تواصل الناس – من UserVoice إلى Fathom. ما اللحظة التي دفعتك إلى تأسيس Fathom، وكيف ساهمت خلفيتك الهندسية وتصميم المنتج في تشكيل الشركة منذ اليوم الأول؟

ما ألهمني لتأسيس Fathom كان في أوائل عام 2020. كان ذلك قبل الجائحة، لكنني كنت أجري بحثًا مستفيضًا مع المستخدمين من أجل منتج، وفجأة وجدت نفسي أجري 15 إلى 20 اجتماعًا متتاليًا على منصة Zoom كل يوم. بعد ستة أسابيع من ذلك، أدركت مدى إيلام هذه التجربة. لا أستطيع التحدث والكتابة في نفس الوقت – كنت أنظر إلى ملاحظاتي بعد أسبوعين ولا أتذكر أي محادثة كانت. كانت المشكلة الأكبر أنني أجري كل هذا البحث، ثم أشارك بضع نقاط مع فريقي فلا يصل أثرها؛ كان المعنى يضيع أثناء النقل. بالنسبة إليّ، كان ذلك أشبه بالارتطام بإصبع القدم: تتجاهله إذا حدث مرة شهريًا، لكن إذا اصطدمت بشيء كل يوم، عدة مرات، تسارع إلى إيجاد حل.

خلفيتي الهندسية وتصميم المنتج كلاهما أثرا في الخيارات التي قمت بها أثناء بناء Fathom. لقد قمت دائمًا بمعالجة المشاكل من خلال أخذ مفاهيم موجودة وجعلها أكثر قابلية للاستخدام لمجموعة أكبر بكثير. مع Fathom، كان لدي هذا الإدراك أن تقنية تفريغ الكلام أصبحت متاحة على نطاق واسع — فقد انتشرت حلول جاهزة لم تكن موجودة قبل خمس سنوات. لذلك، كان تفريغ الكلام جزءًا من الحل، لكنه لم يكن الحل نفسه.

من وجهة نظر تصميم المنتج، أدركت أن النصوص يمكن أن تكون قيمة للمشاركين في المكالمة. لكنها ليست مفيدة للأشخاص الذين لم يكونوا هناك. ما وجدناه أكثر تأثيرًا هو عرض مقطع فيديو مدته 30 ثانية للعميل الذي يعترض على السعر أو يسأل السؤال الفني. نستخدم النص مثل فهرس المحتويات للعثور على مقطع الصوت والفيديو الفعلي. هذا التفكير في المنتج – فهم المهام التي يجب القيام بها، وليس فقط التكنولوجيا – جاء مباشرة من خلفيتي في التصميم.

تم إنشاء Fathom في عام 2020، قبل أن تفكر معظم الشركات بجدية في مسارات العمل المبنية على الذكاء الاصطناعي منذ البداية. ما هي المزايا التي قدمها بناء المنتج مع الذكاء الاصطناعي في النواة – بدلًا من إضافته لاحقًا – في البداية؟

الميزة الرئيسية كانت الحرية المعمارية. كنا نستطيع تصميم كل نظام، من خطوط البيانات إلى تجربة المستخدم، مع افتراض أن الذكاء الاصطناعي سيكون طبقة أساسية وليس ميزة ملحقة. معظم المنافسين في عام 2020 و 2021 كانوا يوظفون خبراء لغويين ومتخصصي تعلم الآلة لبناء نماذجهم الخاصة. اخترنا 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 مرنين مع فريق أصغر والتركيز على مشاكل البنية التحتية الصعبة – التسجيل الموثوق عبر المنصات، آليات الانتشار بين المستخدمين، المعالجة في الوقت الفعلي على نطاق واسع.

هنا شيء حول بدء عام 2020: الذكاء الاصطناعي لم يكن جيدًا بعد. كنا نعرف ذلك. لكننا كنا نعرف أيضًا أنه إذا انتظرنا حتى يتقدم الذكاء الاصطناعي قبل بناء الشركة، سنكون متأخرين بسنتين إلى ثلاث سنوات. سيكون الباب مفتوحًا على مصراعيه، وستتدفق كل الشركات إليه. لذلك بنينا كل شيء آخر أولًا – البنية التحتية، قنوات التوزيع، تجربة المستخدم – مع التوقع الصريح أنه عندما يصل الذكاء الاصطناعي، سنضعه مثل محرك جديد في السيارة. وقد أثمر هذا القرار بصورة كبيرة. عندما وصل GPT-4 و Claude في عام 2022-2023، استطعنا دمجهما على الفور. المنافسون الذين قضوا سنوات في بناء مسارات معالجة لغة طبيعية مخصصة كانوا يضطرون إلى إعادة التفكير في كل مكدسهم. كنا نستطيع فقط ترقية نماذجنا ووضعها في الخدمة.

بناء المنتج على الذكاء الاصطناعي منذ البداية غيّر أيضًا من عملية تطوير المنتج بشكل أساسي. البرمجيات التقليدية لها خارطة طريق خطية: تقرر ما تبنيه، تبنيه ثم تطرحه. مع الذكاء الاصطناعي، نستخدم ما أسميه “نموذج Jenga”. كل كتلة تمثل قدرة الذكاء الاصطناعي المحتملة. إذا دفعنا على كتلة وواجهنا مقاومة لأن النماذج ليست جيدة بما فيه الكفاية بعد، نحاول كتلة أخرى. نعرف أنه في ستة أشهر، ستتحسن التكنولوجيا ويمكننا العودة إليها. هذا يمنعنا من إجبار الميزات قبل أن تكون جاهزة، مع ضمان أننا نقدم قيمة باستمرار.

الميزة الأخرى كانت المصداقية. نعم، قال لي المستثمرون ألا أضع “AI” في اسم الشركة في عام 2020، لكن بدايتنا المبكرة أظهرت أصالة نهجنا. لم نكن نركض وراء اتجاه؛ كنا نراهن على أطروحة قبل أن تصبح واضحة. هذا وضعنا كصنّاع لا كمسارعين إلى تقليد الآخرين.

وصفت محادثات الاجتماعات باعتبارها واحدة من أكثر مصادر البيانات إهمالًا داخل المنظمات. ما الذي أقنعك بأن هذا هو المجال الكبير التالي للذكاء الاصطناعي؟

أدركت أنني لم ألتق بأي قائد مبيعات لديه ثماني ساعات في اليوم للاستماع إلى جميع اجتماعات فريقه، ناهيك عن اتخاذ القرارات وتوجيه فريقه بناءً على ما سمعه. الاجتماعات تنتج بيانات قيمة بشكل لا يصدق، لكنها غير قابلة للوصول على نطاق واسع. مع الاجتماعات التقليدية، نلقي 99% من المحتوى، بينما تذهب نسبة 1% المتبقية في صورة ملاحظات إلى نظام إدارة علاقات العملاء. ثم نحاول استخراج ما سيحدث مع عملنا من هناك. هذه عملية غير منطقية. المعلومات التي تهم حقًا – نبرة صوت العميل، الاعتراض المحدد الذي أثاره، والمنافس الذي ورد ذكره – كل ذلك يمر عبر ملاحظات شخص ما المكتوبة بسرعة ويفقد السياق.

ما أقنعني بأن هذا هو المجال التالي كان إدراكي أن هذه “بيانات المحادثة المظلمة” هي في الواقع الإشارة الأكثر غنى عما يحدث في المنظمة. أنت تحصل على رؤية في الوقت الفعلي لنقاط الألم للعملاء، والثغرات في المنتج، والتهديدات التنافسية، واحتياجات التدريب – كل ذلك في كلمات الأشخاص أنفسهم. عندما يشرح العميل لماذا يحتاج إلى ميزة، هذا أكثر قيمة بكثير من تلخيص ممثل المبيعات في حقل نظام إدارة علاقات العملاء.

الاختراق الذي يتيحه الذكاء الاصطناعي هو أننا نستطيع أخيرًا استثمار هذه البيانات على نطاق واسع. عندما أطلقنا Ask Fathom، كان بإمكانه الإجابة على أسئلة حول الاجتماعات الفردية. ثم قمنا بتحسينه للتعامل مع مجموعات صغيرة من الاجتماعات. الآن هو ذكي بما فيه الكفاية لفهم جميع اجتماعات شركتك. يمكن لقادة المبيعات أن يسألوا “ما المنافسين الذين يتصدرون مؤخرًا؟ أظهر لي بعض المقاطع.” ويمكن للفرق الهندسية أن تطلب “أخبرونا بتاريخ محركات تفريغ الكلام في Fathom” و الحصول على وثيقة تركيبية من ست صفحات تستند إلى أربع سنوات من اجتماعات الفرق الهندسية.

إنه يبدأ في أن يكون دماغًا أكبر بكثير يفهم حقًا ما يفعله عملك وما هي المحادثات التي تجريها. يمكنك أن تتخيل عالمًا قريباً حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخبرك بما هي الميزات التي يجب بناؤها بعد ذلك بناءً على ما سيساعد على إبرام أكبر عدد من الصفقات، أو أي المنافسين يبرزون، أو ما هي الفجوات التدريبية عبر فريقك. إنه مصدر بيانات رائع يستخرج منه الذكاء الاصطناعي مدخلات لاجتماعك الاستراتيجي التالي أو لعملية إعداد خارطة طريق المنتج.

كثير من المستخدمين يشيرون إلى Fathom باعتباره تحولًا في الحفاظ على الحضور أثناء الاجتماعات. كيف توازن بين الأتمتة والحفاظ على تدفق المحادثة البشرية الطبيعي؟

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

نحن حريصون على ما نأتمته وما لا نأتمته. لن نطلق ميزات حتى نعرف أننا قادرون على تنفيذها بإتقان. هذا أحيانًا يعني أننا لسنا أول من يصل إلى السوق مع بعض القدرات، لكن عندما نطلق شيئًا، يعمل ويوفر قيمة حقيقية. لقد كنا حذرين في متابعة أشياء مثل تسجيل المكالمات الهاتفية أو تسجيل أنواع معينة من الاجتماعات الحضورية على الرغم من الطلبات المتكررة. نفضل التميز في ما نفعل بدلاً من طرح تجربة متوسطة تعطّل تدفق المحادثة الطبيعي.

في النهاية، يقول مستخدمونا لنا أننا نحقق التوازن الصحيح: يقولون إنهم يوفرون 6+ ساعات في الأسبوع ويتحركون 3 أضعاف أسرع من الرؤى إلى الخطوات التالية؛ 95% يبلغون أن Fathom يساعدهم على التركيز والمشاركة في الاجتماعات. هذا يؤكد لنا أننا نزيد من قدرات البشر، لا نستبدلهم.

جذبت Fathom أكثر من 1300 مستثمر من مستخدميها في جولة السلسلة A — علامة نادرة على الثقة بالمنتج نفسه. ما الذي أثر بقوة على المستخدمين العاديين؟

أحد الأشياء هو أننا نعطي منتجًا مجانيًا متكاملًا بالفعل: اجتماعات غير محدودة، وخمسة ملخصات ذكية في الشهر. ثلثا مستخدمينا لا يدفعون لنا سنتًا واحدًا، ونحن مرتاحون تمامًا لذلك. ليست هذه الاستراتيجية المعتادة للبرمجيات كخدمة. مستخدمونا يرون أننا لا نحاول استخراج القيمة منهم في كل مرة. نحن ملتزمون بتحسين حياة الموظفين الأفراد بشكل مجاني، ونحقق الإيرادات ببيع أدوات الإدارة لمديريهم – لوحات تحكم التدريب، وتحليل عدة اجتماعات معًا، ورؤى عن المنافسين. المنتج يعمل، ويظل يعمل سواء دفع المستخدم أم لا. هذا يخلق ثقة حقيقية.

يعتمد نمونا تقريبًا بالكامل على توصيات المستخدمين؛ فقد نمونا مثل منصة تواصل اجتماعي أكثر من برمجيات تقليدية للشركات. مستخدمونا هم مندوبونا وقنوات توزيعنا. السماح لهم بأن يصبحوا مستثمرين يعترف بما هو حقيقي بالفعل: هم شركاء في هذه المهمة.

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

تتضمن خلفيتك إنشاء UserVoice، الذي ساعد في تحديد كيفية إدارة الشركات لملاحظات العملاء. كيف أثرت هذه التجربة في تفكيرك حول الذاكرة التنظيمية وتدفق المعرفة القائم على الذكاء الاصطناعي؟

علمني UserVoice أن المعلومات الأكثر قيمة في الشركات غالبًا ما تكون الأكثر تشتتًا. كانت ملاحظات العملاء في كل مكان. كانت مدفونة في تذاكر الدعم، ورسائل البريد الإلكتروني المُحوّلة، ومكالمات المبيعات العشوائية. كانت الشركات لديها آلاف النقاط البيانية حول ما يريد العملاء، لكن دون وسيلة لتحويلها إلى قرارات استراتيجية. بنينا بنية لدمج هذه الملاحظات على نطاق واسع وجعلها متاحة للأشخاص الذين يتخذون قرارات المنتج.

التشابه مع Fathom واضح، لكن طبيعة المشكلة أكثر عمقًا. الاجتماعات أكثر تشتتًا من ملاحظات العملاء. كل منظمة لديها مئات أو آلاف الساعات من المحادثات التي تحدث كل أسبوع. ما تعلمته من UserVoice هو أن الالتقاط ضروري، لكنه ليس كافياً. لا يمكنك ببساطة جمع المعلومات؛ عليك بناء ذكاء حول ما يهم وتنقله إلى الأشخاص المناسبين. مع UserVoice، بنينا أنظمة تصويت، وخوارزميات لرصد الاتجاهات، ولوحات تحكم إدارية حتى تتمكن فرق المنتج من فصل الإشارة عن الضوضاء. مع Fathom، نبني الذكاء الاصطناعي الذي يفهم السياق عبر المحادثات ويمكنه أن يطرح رؤى بفعالية: “خمسة عملاء ذكروا حالة الاستخدام هذه خلال الشهر”، أو “فريقك يظل عالقًا على هذا الاعتراض”.

الدرس الآخر كان إتاحة المشاركة للجميع. جعل UserVoice من الممكن لأي عميل تقديم ملاحظات، وليس فقط الأعلى صوتًا الذين يمكنهم الحصول على كبار المسؤولين على الهاتف. مع Fathom، نحن نتيح للجميع الوصول إلى ذكاء الاجتماعات. في دراسة الحالة لدينا مع Netgain، كان مدير العمليات يقضي 7.5 ساعات في اليوم للاجابة على أسئلة أساسية حول ما يحدث في مكالمات المبيعات. هذا مجنون. المعلومات كانت موجودة، لكنها كانت محبوسة في رؤوس الناس وملاحظات منتشرة.

المستقبل للذاكرة التنظيمية يتحرك من مخازن المعرفة المعزولة هذه – نظام إدارة علاقات العملاء، والوثائق، ونظم ملاحظات العملاء – إلى ذكاء محادثات متصل. هذا هو التطور المنطقي لما بدأنا بناءه مع UserVoice، لكن الذكاء الاصطناعي يجعل من الممكن القيام بذلك مع الحفاظ على كامل تفاصيل المحادثة البشرية، وليس فقط البيانات المهيكلة.

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

أنا دائمًا أقول للناس إن هناك أمرين فقط يمكن أن يغرقا مساعد اجتماع الذكاء الاصطناعي: إذا لم يكن المنتج موثوقًا به، أو إذا كانت مخرجات الذكاء الاصطناعي هراء. أعتقد أن هناك كثيرًا من التسويق للذكاء الاصطناعي في الجيل السابق حيث كان من السهل وعد شيء سحري، لكن الواقع كان هراء. لقد حاولنا دائمًا أن نتأكد من أن لدينا منتجًا عالي الجودة وموثوقًا يفعل ما يعد به. تمايزنا الرئيسي هو:

• دقة تفريغ الكلام. يُعد تفريغ الكلام في Fathom الأدق المتاح حاليًا. تعتمد معظم الأدوات على خدمة تفريغ خارجية، أما نحن فطوّرنا تقنيتنا المملوكة داخل الشركة. إذا كان التفريغ سيئًا، فسدت جميع نتائج الذكاء الاصطناعي لأنها تعتمد بالكامل عليه.
• الموثوقية والبنية التحتية. عندما تنضم إلى اجتماع، غالبًا ما تكون في عجلة أو قلق. أدوات كثيرة أخرى كانت تضع بوتات في الاجتماعات ثم لا تسجل، أو تسجيلها يفشل. نحن موجودون تقريبًا على مستوى نظام يعمل في الوقت الفعلي – تعمل على شيء يقع أقل بدرجة واحدة من إلكترونيات الطيران من حيث صرامة المتطلبات. إذا أخفق النظام مرتين، فسيرحل المستخدم. ليس مثل البرمجيات التقليدية كخدمة حيث يمكنك أن تكون غير متوفر أحيانًا.
• الذكاء الاصطناعي الذي يفهم الفروق الدقيقة والسياق. لغة الأعمال يمكن أن تكون دقيقة للغاية. أتذكر أنني كنت أدير فريق المبيعات في UserVoice وأقرأ ملاحظات الناس، أفكر، “أحتاج إلى سماع كيف قالوا هذا”. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التقاط ما قيل، وكذلك النبرة، والتردد، والحماس (أو غيابه). لذلك نربط كل نقطة في الملخص باللحظة الفعلية في التسجيل.
• التخصيص بدون تعقيد. الذكاء الاصطناعي يجب أن يتكيف مع عملك، لا العكس. فرق المبيعات يجب أن تتمكن من تعديل القوالب لتطابق منهجياتها الخاصة – MEDDIC، Challenger، SPICED، أو ما يستخدمونه. لكن هذا لا يجب أن يتطلب شهادة في علم البيانات. يجب أن تعمل الميزة ببساطة.

يحول Fathom محتوى الاجتماع إلى معرفة قابلة للتنفيذ. ما مدى اقترابنا من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل كمحركات تدفق العمل الحقيقية – التي تربط المحادثة، والقرارات، والمهام التنفيذية تلقائيًا؟

أعتقد أننا أقرب مما يعتقد معظم الناس. ومع ذلك، لا تزال هناك خطوات مهمة يجب اتخاذها. حاليًا، نحن نتحرك إلى عالم حيث Fathom يقوم بالمزيد والمزيد من العمل من أجلك. الخطوة الأولى هي الحصول على المعلومات إلى حيث تريد أن تذهب. الخطوة التالية، والتي ليست بعيدة، هي أن يقوم الذكاء الاصطناعي فعلاً بالعمل من أجلك.

نحن بالفعل نشهد إصدارات مبكرة من هذا. تكاملنا مع Asana يأخذ عناصر العمل من الاجتماعات ويخلق مهام قابلة للتعقب تلقائيًا. Fathom لا يريد إنشاء حل إدارة المهام – هناك الكثير من الحلول الجيدة هناك، مثل Asana. لذلك نحن نبني التكاملات التي تنقل نتائج الاجتماعات مباشرة إلى الأدوات التي يستخدمها الناس بالفعل للقيام بالعمل.

على جانب نظام إدارة علاقات العملاء، نحن ننقل حقولًا منظمة – نقاط الألم، والجدول الزمني، وصانعو القرار الرئيسيون – إلى Salesforce وHubSpot. في إحدى دراسات الحالة، أدى هذا إلى توفير 20 إلى 30 دقيقة لكل تحديث حالة الصفقة وأدى إلى دقة توقعات نهاية الشهر قريبة من الكمال. هذا مثال عملي على محرك سير العمل: تحدث المحادثة، والذكاء الاصطناعي يستخرج البيانات التجارية الرئيسية، ثم تتدفق تلقائيًا إلى نظام السجلات الخاص بك دون أن يضطر أحد إلى كتابة أي شيء.

لكن أعتقد أن الاختراق الحقيقي قادم مع ما أسميه التنبيهات القائمة على الدلالة والتوجيه الذكي. تخيل أنك مدير أو قائد مبيعات تحصل على مجموعة يومية من أبرز المقاطع حيث وجد الذكاء الاصطناعي كل مناقشة حول التسعير التي ذهبت في الاتجاه الخطأ، أو كل عائق في المنتج ظهر أثناء مكالمة لتجديد العقد. إذا كنت مديرًا هندسيًا، سترى كل نقاش حامٍ بين مهندسيك. الذكاء الاصطناعي يمكن أن يفهم النبرة والفروق الدقيقة الآن، وليس فقط الكلمات الرئيسية، لذلك يعرف اللحظات التي تهمك حقًا.

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

هذه واحدة من أكثر المشاكل حرجة التي نحلها. هناك مجموعتان يمكننا مساعدتهما حقًا: الأشخاص في الاجتماع الذين يحاولون كتابة الملاحظات والتواجد، والمديرون والقادة والمؤسسون الذين لا يحضرون الاجتماع لكنهم يديرون الفرق وتحاول فهم ما يحدث. وهذه المجموعة الثانية هي الأكثر تأثرًا بمشكلة تشتت المعرفة.

المشكلة الأساسية هي غياب صورة واضحة لما يجري. عندما يريد أي شخص في الشركة معرفة حالة الصفقة أو ما يحدث مع العميل، تقليديًا لا يوجد مكان يسهل العثور فيه على تلك المعلومات. يتصلون بفريق المبيعات، مما يضطر الممثلين إلى قضاء 20-30 دقيقة في التنقيب في الملاحظات. خلال فترات الذروة، يحصل بعض مديري العمليات على 15 طلبًا يوميًا – وهذا يعني قضاء 7.5 ساعات في استرجاع المعلومات بدلاً من الأنشطة القيمة.

الذكاء الاصطناعي يمكن أن يبدأ في ربط النقاط عبر المحادثات التي لا يستطيع الإنسان تتبعها. هذا النمط من التعرف على الأنماط عبر المحادثات الموزعة هو كيف تمنع تآكل المعرفة وتحول المحادثات إلى ذكاء استراتيجي.

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

أعتقد أننا سننظر إلى أدوات ذكاء الاجتماعات الحالية بعد خمس سنوات بنفس الطريقة التي ننظر إليها الآن إلى الهواتف الذكية المبكرة: مثيرة للإعجاب في وقتها، لكن بدائية مقارنة بما أصبح ممكنًا.

التطور الرئيسي الأول هو الانتقال من كتابة الملاحظات إلى أتمتة حقيقية لسير العمل. نتصور مستقبلًا حيث يمكنك أن تقول شيئًا في اجتماع وسيصبح حقيقة بدون عمل ما بعد الاجتماع. حاليًا، إذا قلت في اجتماع “لننشئ مواصفات لهذه الميزة ونجدول اجتماع متابعة مع الفريق الهندسي الأسبوع المقبل”، لا يزال عليك إنشاء ذلك المستند وإرسال دعوة التقويم. في غضون خمس سنوات، سيفعل الذكاء الاصطناعي كل ذلك تلقائيًا. تقوله، ويتحقق. مع الذكاء الاصطناعي الذي يخلق المهام، والمواصفات، والوثائق، يمكن للناس التركيز على العمل الذي يتطلب حقًا الإبداع والتقدير البشري.

التطور الثاني هو التوسع من الاجتماعات المواجهة للعملاء إلى جميع الاجتماعات. حاليًا، نركز على الاجتماعات الخارجية: المبيعات، ونجاح العملاء، والوكالات التي تجتمع مع العملاء. لكن هدفنا خلال الـ 12 إلى 18 شهرًا القادمة هو جعل Fathom المنصة التي يمكنك استخدامها عبر منظمتك بأكملها، وليس فقط فرق المواجهة للعملاء. نحن نطوّر تسجيلًا دون بوتات يمكنه التقاط أي محادثة، بما في ذلك Slack Huddles والاجتماعات الحضورية. إنه يتطور إلى أن يصبح قادرًا على التقاط أي محادثة تجريها في شركتك، بغض النظر عن الوسيلة.

ستتصدر الشركات التي تتعامل مع بيانات المحادثات بوصفها موردًا أساسيًا لا يقل أهمية عن بيانات إدارة علاقات العملاء والتحليلات والوثائق. لأن المعرفة الأكثر أهمية في أي منظمة ليست في الأنظمة؛ إنها في المحادثات. الذكاء الاصطناعي يجعل من الممكن أخيرًا استخدامه.

شكرًا على المقابلة الرائعة. القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد عن تطبيق تدوين الملاحظات هذا يجب أن يزوروا Fathom.