Matt Martin, spoluzakladatel a CEO Clockwise – rozhovor

Matt Martin, spoluzakladatel a CEO Clockwise, je bývalý právník, který se stal inženýrem a podnikatelům a který vytvořil jednu z nejpokročilejších AI poháněných plánovacích platforem na světě. Od založení Clockwise v roce 2016 vedl společnost na misi重新 tưởngnout, jak znalostní pracovníci spravují svůj čas, a pomohl více než 40 000 společnostem, včetně Atlassian (TEAM ), Asana a Uber. S kariérou, která zahrnovala právo, produktové vedení a softwarové inženýrství, Matt kombinuje jedinečnou směs analytické přísnosti a technické odbornosti, aby řešil jednu z nejvíce přehlížených výzev na pracovišti: najít čas pro to, co skutečně záleží.

Máte jedinečnou cestu od právníka k softwarovému inženýrovi a spoluzakladateli — co vás nakonec vedlo k založení Clockwise v roce 2016, a jak tato pozadí ovlivnila misi společnosti?

No, existuje jedna přímá souvislost: vždy jsem byl velký nerd! Od budování webových stránek na raném webu až po budování týmů, když vidím zajímavý problém, jsem do něj vtáhnut. Přechod z práva do technologií v Bay Area mi umožnil jedinečný pohled na univerzální problém: jak rozbitá je správa kalendáře.

Oceňuji své právní vzdělání, ale nemohu tvrdit, že je přímo aplikovatelné na mou denní práci. Bylo to opravdu moje začátky v startupu, kdy jsem pracoval pro společnosti, které se nemohly efektivně škálovat, částečně proto, že všichni byli uvězněni v meeting hell, že se mi vyjasnilo příležitost.

To, co formovalo misi Clockwise — pomoci lidem najít čas pro to, co je nejdůležitější v jejich dnech — bylo uvědomění, že produktivita není individuálním problémem, ale fundamentálním problémem obchodní efektivity. Nejlepší společnosti na světě mají géniové lidi, ale pokud tito lidé nemohou najít čas na myšlení a tvorbu, protože jsou neustále přepínáni mezi schůzkami, je to obrovský brzda inovace a růstu.

Postavili jsme Clockwise, aby společnostem vrátili to, co je nejdůležitější: soustředěný čas pro jejich lidi, aby mohli dělat svou nejlepší práci.

Jakou mezeru jste viděl v produktivitě a plánování na pracovišti, která vás přesvědčila, že je to hodno věnovat téměř dekádu řešení?

Řídil jsem front-end inženýrský tým a unudil jsem se z trávení nekonečných hodin náborů, onboardingu a integrace nových inženýrů, jen aby mi přišli za pár měsíců a stěžovali si, že mají málo času v týdnu na kódování. Jako, co to je!? Chtějí dělat skvělou práci, platíme jim (hodně) za to, aby dělali skvělou práci, a přece nikdo v společnosti nebere žádnou odpovědnost za hrůzný dopad špatných plánů na tyto lidi. Cítilo se to jako šílenství.

Lidé považují časovou správu za individuální zátěž, ale to je takový výmluva. Tento „potop nebo plav“ přístup k časové správě představuje systémový organizační selhání maskované jako osobní odpovědnost. Ve skutečnosti zaměstnanci neovládají většinu svého času! To je proto, že čas je síťový systém. Když jedna osoba naplánuje schůzku, její dopad se rozšiřuje napříč každým kalendářem účastníků, plus každým, se kterým se setkávají. Jedna změna plánu může ovlivnit produktivitu napříč celými týmy.

Hlavním vstupem do znalostní ekonomiky je čas a pozornost jednotlivých zaměstnanců. Společnost, která může zvýšit množství působivého času zaměstnanců, bude mít na trhu obrovskou výhodu. A jakékoli softwarové řešení, které může tuto produktivitu umožnit, bude šíleně cenné. To je problém, který stojí za to věnovat téměř dekádu řešení.

Clockwise je nyní používán více než 40 000 organizacemi, včetně jmen jako Atlassian, Uber a Netflix. Co si myslíte, že nejvíce rezonuje s podnikovými zákazníky?

Jak týmy rostou, zpomaluje se rozhodování, pokrok a produktivita. Nezmíníme-li již složitější plánování.

Společnosti jako Uber a Atlassian okamžitě chápou, že méně času stráveného na koordinaci plánech znamená více času pro působivou práci – to je důvod, proč se spoléhají na nás, abychom zvládli komplexity optimalizace kalendářů na úrovni organizace.

Řekněme, že chci naplánovat hodinovou synchronizaci se svým týmem. Na povrchu to vypadá bastante jednoduše, ale existuje několik omezení, která je třeba vzít v úvahu, když hledáme čas, který bude fungovat pro každého:

• 8 lidí v 3 časových zónách
• 2 lidé mají preference „žádné schůzky před 10 hodinou“
• 1 osoba cestuje příští týden
• 3 účastníci vyžadují přípravu

Clockwise internalizuje všechny požadavky a přesouvá konfliktní události, aby vytvořil prostor pro novou schůzku. To, co rezonuje se zákazníky, je to, že již nemusí řešit kalendářový Tetris. Vědí, že důležité schůzky se uskuteční, méně naléhavé položky se přesunou a konflikty se vyřeší — vše automaticky.

Do dnešního dne jsme vytvořili více než 7 milionů hodin času pro hlubokou práci a přesunuli více než 18 milionů schůzek. Pro podniky to představuje měřitelnou návratnost produktivity.

Tento týden oznamujete novou generaci svého plánovacího mozku a serveru MCP. Které aspekty tohoto spuštění si myslíte, že budou mít největší okamžitý dopad na uživatele?

Jak ekosystém AI exploduje, zdá se, že každá společnost na světě vydala asistenta, ale pak selže při nejzákladnější úkolu asistenta: plánování schůzek. My to řešíme.

Clockwise MCP poskytuje agentům z Anthropic, OpenAI a dalších přístup k nejvýkonnějšímu plánovacímu mozku (který jsme stavěli 9 let), aby mohli učinit rozhodnutí o plánování s lidskou nuancí. Poprvé bude AI moci učinit rozhodnutí o plánování a provést změny kalendáře na základě hlubokého kontextuálního porozumění, ne pouze na základě dostupného času.

Okamžitý dopad spočívá v tom, že můžete říci Claude, ChatGPT nebo Cursor: „Naplánujte 90minutový produktový přehled se svým distribuovaným týmem tento týden, s ohledem na všechny.focus bloky a časová pásma“ a skutečně to funguje, jako byste očekávali od lidského asistenta.

Mimo přímé plánování odemknou jedinečné schopnosti LLM spolu s Clockwise MCP zcela nové pracovní postupy. Například můžete požádat Claude, aby vám ukázal, jak vypadá produktivita vašeho týmu za poslední měsíc, optimalizoval váš plán podle metodologie Deep Work Cala Newports nebo prohlédl školní zpravodaj vašeho dítěte a zablokoval všechny důležité datumy v kalendáři.

Je to rozdíl mezi AI, která může číst váš kalendář, a AI, která může myslet jako zkušený EA. Tento rozdíl transformuje tyto nástroje z působivých demonstrací na skutečně užitečné pracovní asistenty.

Mnohé AI asistenty mohou generovat text nebo kód, ale zakopnou o plánování. Proč je čas tak obtížným problémem pro AI?

Manipulace s časem je něco, co lidé zvládají intuitivně s nuancí. Ale požádejte AI asistenta, aby naplánoval schůzku s týmem příští týden, a navrhne čas, kdy je polovina týmu spána nebo v hlubokých focus blocích.

To je proto, že většina kalendářních integrací zachází s plánováním jako s dotazem do databáze. Mohou najít prázdné sloty a vyplnit je, ale nemohou učinit chytrá rozhodnutí, která skutečné plánování vyžaduje.

Problém je kontext. Účinné plánování vyžaduje porozumění lidským pracovním vzorcům nad rámec jednoduché dostupnosti. AI potřebuje vědět, že Alex rád popíjí kávu po odnesení dětí do školy, což z něj dělá ideální čas pro neformální telefonát, ale ne pro prezentaci na Zoom. Nebo že Johanna potřebuje 10 minut mezi schůzkami, aby zvládla akční položky, a její časté cestování vyžaduje asynchronní formáty schůzek.

Kontroverzní názor: ale nemyslím, že vrhání více dat a výpočetního výkonu na tento problém povede k dobré řešení brzy.

Jak se nový plánovací mozek liší od předchozích verzí Clockwise a jaké zlepšení mohou uživatelé očekávat?

Pracujeme neustále na zlepšování našeho plánovacího mozku a tato další generace inteligence je pozoruhodná svou kontextuální povědomím a dostupností na vyžádání.

Největší posun spočívá v přechodu z reaktivního na proaktivní plánování. Předtím Clockwise optimalizoval váš kalendář na pevném denním plánu; nyní můžete generovat optimalizace na vyžádání, kdykoli je potřebujete.

Povolili jsme také mozku, aby uvažoval o celém vašem pracovním zatížení. Nová integrace úkolu umožňuje Clockwise koordinovat čas pro vaše úkoly vedle schůzek, s ohledem na termíny a preference focus bloků. Není to již jen řízení schůzek; je to řízení veškeré důležité práce, kterou potřebujete udělat mezi těmito schůzkami.

A dramaticky jsme zlepšili schopnost základního algoritmu zpracovat několik změn plánování současně. Řekněme, že chcete přesunout všechny své 1 na 1 schůzky na týden. Tato jediná žádost vyzve Clockwise k akci napříč několika kalendářními událostmi. Tyto algoritmické zlepšení vedou k vyšší úspěšnosti při vytváření Focus Time a lepšímu výsledku pro uživatele.

Aktualizace zahrnuje funkce jako optimalizace na vyžádání, integraci úkolů a analýzu. Jak tyto vylepšení mění způsob, jakým jednotlivci a týmy mohou pracovat se svými kalendáři?

Optimalizace na vyžádání jsou velkým posunem pro jednotlivce, kteří chtějí okamžitě jednat, místo aby čekali, až systém rozhodne, kdy jim pomoci. Integrace úkolů je obrovská, protože konečně mostí mezeru mezi plánováním schůzek a skutečnou prací, která se má udělat.

Pro týmy jsou analytické schopnosti transformační. Manažeři mohou nyní vidět vzorce, které dříve neviděli — jako identifikaci, kdy je někdo neustále v back-to-back schůzkách, nebo kdy je kolektivní Focus Time týmu erodován meeting creep. Nyní mohou lídři učinit rozhodnutí o distribuci zátěže a hygieně schůzek na základě dat, místo aby doufali, že všichni spravují svůj čas dobře.

Kombinace těchto vylepšení znamená, že týmy mohou přejít z reaktivní správy kalendáře na proaktivní časovou strategii.

Jakou roli hraje data — jako 17 milionů měsíčních kalendářních událostí, které Clockwise analyzuje — při umožnění lidské úrovni plánovací inteligence?

Existují dvě vrstvy této odpovědi.

První, velmi přímočarou cestou, obrovské množství dat, které zpracováváme a analyzujeme, umožňuje nám dodat lepší, nuancovanější plánovací mozek. Clockwise analyzuje více než 160 milionů kalendářních datových bodů denně, testuje miliony kalendářních uspořádání a orchestrace optimalizací, aby udržoval týmy produktivní. Systém agreguje tyto informace, aby lépe porozuměl, jak a kdy jednotlivci, týmy a celé organizace skutečně dělají svou nejlepší práci. To se poté znovu začleňuje do produktu ve všem od algoritmických vylepšení po lepší uživatelské rozhraní.

Druhá, vzhledem k rozsahu kalendářních dat — nejen tvrdá data, která proudí z API, ale stejně důležité měkká data ve formě individuálních preferencí — uvnitř moderních organizací, je to doslova nemožné pro každého člověka navigovat.

Zatímco nejlepší lidské asistenty jsou skvěle schopni rozhodovat se na základě kontextuálních znalostí, mohou skutečně optimalizovat pouze pro jednoho, dva, možná tři lidi najednou. Je to prostě příliš komplexní, aby se navigovalo v kombinatorických omezeních všech účastníků. AI kalendářní asistent, na druhé straně, může efektivně plánovat na úrovni podniku, kombinací systémů s doménovými znalostmi a zpracováním velkého množství dat efektivně.

Tradiční plánování se ptá: „Kdy je každý volný?“ Ale lepší otázka je: „Kdy je nejlepší čas pro tuto práci, aby se uskutečnila, a jak to můžeme udělat?“ Můžete opravdu zodpovědět tuto otázku pouze pro každého, pokud fungujete napříč sítí všech lidí najednou.

Jak vidíte společnosti, které využívají Clockwise MCP s agenty z Anthropic, OpenAI a dalších? Jsme na cestě k tomu, aby každé podnikání běželo své vlastní AI poháněné výkonné asistenty?

Je to každého odhad, ale moje sázka je, že bude dvě vrstvy asistentů v podniku: jedna vrstva poskytne každému zaměstnanci orchestrujícího agenta — tohle by mohlo být podobné super-powernému EA nebo Chief of Staff — který bude volat do různých agentů, kteří jsou odborníky na konkrétní oblasti. Myslím, že je pravděpodobné, že několik různých poskytovatelů bude pocházet z orchestrujícího agenta. Na rozdíl od spotřebitelského prostoru, kde ChatGPT vyniká, podniky tendují k rozdělení na základě specifických potřeb různých organizací.

Prostor specifických agentů bude mnohem více rozmanitý a zajímavý. Stejně jako byste nechtěli, aby Microsoft (MSFT ) poskytoval každý kus softwaru pro vaši organizaci (i když by Microsoft určitě chtěl!), je zřejmé, že budeme chtít pomoc specifických agentů poskytovaných specifickými softwarovými dodavateli pro řešení specializovaných úkolů

Plánování a časová správa je určitě jeden z těchto specializovaných případů. Abyste to udělali správně, AI potřebuje dovednosti, aby dodal, co lidé skutečně potřebují, aby jejich pracovní dny byly produktivnější. Představte si kalendářního agenta, který zná celý tým, jejich dodávky, osobní energetické vzorce a organizační priority, a poté automaticky orchestruje každého člena týmu, aby optimalizoval výsledky. Žádné e-maily zpět a forth, žádné konflikty v plánech, žádné přepínání kontextu. Asistenti se vyvinou z „Hey, máte schůzku za 10 minut“ na „Připravil jsem vaše diskuzní body, vyčistil konfliktní priority a zajistil, aby všichni účastníci měli materiály k přečtení“.

Společnosti, které se zavážou integrovat temporální uvažování do svých AI pracovních postupů, nebudou pouze šetřit před špatnými schůzkami; odemknou novou frontu produktivity poháněné spoluprací mezi lidmi a AI.

Jaké záruky nebo etické úvahy vstupují do hry při budování AI, která uvažuje o tom, jak lidé využívají svůj čas?

První, z hlediska ochrany osobních údajů, nikdy nepovolíme modelům přístup k zákaznickým datům pro školení. Nikdy. A jdeme do velké délky, abychom zajistili, že tomu tak je. Důvěra zákazníků je absolutně zásadní nejen pro náš komerční úspěch, ale je také centrální pro naše firemní hodnoty.

Druhá, optimalizujeme pro lidské blaho (jako focus bloky, přestávky ve schůzkách a oběd) nad tradičními produktivními metrikami. Explicitně se vyhýbáme funkcím, které umožňují mikromanagement nebo pracovní dohled: žádné dashboardy o schůzkách, žádné „skóre produktivity“ pro hodnocení výkonu. Zatímco preference uživatelů informují optimalizace Clockwise, lidé si udržují kontrolu nad svými kalendáři a dostávají inteligentní doporučení, která mohou přijmout nebo ignorovat. Snižujeme tření ve schůzkách, zatímco udržujeme lidskou agenturu nad lidmi nejdražším zdrojem: jejich časem.

Pohledem dopředu, jak vidíte vztah mezi AI asistenty a lidskou produktivitou se vyvíjet v příštích pěti letech, a kde se Clockwise vejde do tohoto budoucnosti?

Na velmi vysoké úrovni vidím AI jako další nástroj. Schopnosti, které umožňuje, budou zesilovat a umožňovat miliony, ale také nevyhnutelně posunou, kde jsou lidé nejvíce cenní. Doufám, že jako společnost budeme moci být více uvědomělí o lidském dopadu velkých posunů v naší ekonomice, než jsme byli v minulosti. Ale musím říci, že současná politická situace nedává optimismus na této frontě.

Na více taktické úrovni si myslím, že uvidíme několik posunů.

První, jak agentní pracovní postupy se stanou více spolehlivými a běžnými — trend, který právě začíná, ale má dlouhou cestu — uvidíme evoluci z reaktivních na proaktivní pracovní postupy. Například, jak se plánovací mozek Clockwise zlepšil ve své spolehlivosti, byli jsme schopni provést více proaktivních a agresivních zásahů na behalf uživatele. To vyžaduje, aby technologie byla robustní, sebevědomá a nuancovaná, aby fungovala bez lidského vstupu. Jak AI agenti se stanou méně fiddly, více deterministickými a více odolnými, myslím, že udělají stejný posun.

Druhá, uvidíme usazení platforem. Právě teď je otevřená soutěž o to, kdo bude orchestrující agent v podniku. Jak jsem zmínil dříve, myslím, že je prostor pro více než jednoho dominantního hráče v podniku, ale jak jsme viděli v předchozích technologických posunech, je obtížné pro koncové uživatele získat přístup k nové technologii, dokud platformové války nejsou trochu usazeny. Jako třetí strany softwarového poskytovatele potřebujete vědět, které platformy jsou stojí za to investovat, a jako softwarový kupující potřebujete mít důvěru, že volba, kterou učiníte, bude dobrá investice. Takže, dokud se to neusadí, budeme všichni trávit část našich podnikatelských zdrojů tím, že děláme sázky a experimentujeme. Kromě toho to pravděpodobně znamená jeden cyklus bubble-popping a přestavby.

Třetí, uvidíme evoluci současných standardů směrem k tomu, aby se skutečné platformy staly možnými. Právě teď je MCP dobrým řešením pro třetích stran volání, ale má spoustu vrásek, které je třeba vyhladit. Kromě toho si myslím, že budeme muset vidět standard pro vkládání třetích stran rozhraní do agentic pracovních postupů a chat rozhraní. Lidé jsou vizuálními tvory a softwaroví poskytovatelé jsou odborníky na nejlepší způsob, jak uživatelé mohou efektivně interagovat se svými softwary (dobře, často jsou odborníky…).

Představte si AI, která neonly analyzuje konflikty v kalendáři, ale automaticky vizualizuje dostupnost týmu a možnosti plánování ve vašem nástroji pro správu projektů, nebo jeden, který transformuje rozpočtové diskuse ve Slacku do reálných finančních dashboardů, kde mohou stakeholders společně prozkoumat scénáře. Tyto types sophisticated, interconnected systémů budou rozumět kontextu dostatečně hluboce, aby věděly, kdy zůstat neviditelné a kdy povrchovat poznatky prostřednictvím nejúčinnějšího média — zda jde o oznámení, vizuální rozhraní nebo přímou akci. V tomto budoucnosti se AI stává infrastrukturou, nikoli destinací.

Ultimátní vize: AI, která zesiluje lidskou kreativitu odstraňováním tření mezi záměrem a provedením. Když se plánovací inteligence stane neviditelnou infrastrukturou, lidé se soustředí zcela na práci, kterou mohou dělat pouze lidé. Úspěch nebude měřen tím, jak působivé se AI cítí, ale tím, jak se komplexní koordinace stává bezproblémovou — technologie mizí do pozadí, zatímco lidský potenciál se dostává do popředí.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Clockwise.