Matt Martin, spoluzakladatel a CEO Clockwise – rozhovorová série

Matt Martin, spoluzakladatel a CEO Clockwise, je bývalý právník, který se stal inženýrem a podnikatelem a vytvořil jednu z nej pokročilejších 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, 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 nejzanedbávanějších výzev na pracovišti: najít čas pro to, co skutečně záleží.

Měli jste neobvyklou 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?

Existuje nenápadná 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 oblasti Bay Area mi umožnil jedinečný pohled na univerzální problém: jak bylo rozbité správa kalendáře. Zpět a zpět setkání, dvojí rezervace a úplná absence času na skutečnou práci.

Oceňuji své právní vzdělání, ale nemohu tvrdit, že je přímo použitelné na mou denní činnost. Byly to vlastně moje roky startupu, kdy jsem pracoval pro společnosti, které nemohly efektivně škálovat, částečně proto, že všichni byli uvězněni v pekelném setkání. To mi ukázal příležitost.

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

Postavili jsme Clockwise, aby společnostem vrátili to, co je nejvíce důležité: 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 hodné věnovat téměř dekádu řešení?

Řídil jsem tým front-end inženýrů a unavil jsem se trávit nekonečné hodiny náborováním, školením a integrací nových inženýrů, pouze aby mi přišli několik měsíců později stěžovat 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 přesto nikdo v společnosti nebere žádnou odpovědnost za hrozný dopad špatných plánů na tyto lidi. To prostě vypadalo šíleně.

Lidé trattují časové řízení jako individuální břemeno, ale to je takový výmluvný důvod. Tento “utop a plav” přístup k časovému řízení představuje systémové organizační selhání maskované jako osobní zodpovědnost. Ve skutečnosti zaměstnanci neovládají většinu svého času! To je proto, že čas je síťový systém. Když jedna osoba naplánuje setkání, jeho dopad se rozléhá 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 účinného času zaměstnanců, bude mít neuvěřitelnou výhodu na trhu. A jakýkoli kus softwaru, který může povolit tuto produktivitu, bude šíleně cenný. 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, rozhodování, pokrok a produktivita zpomalují. Nezmíníme-li již komplexnost plánování.

Společnosti jako Uber a Atlassian okamžitě chápou, že méně času stráveného na koordinaci plánů znamená více času pro účinnou práci — proto se na nás spoléhají, aby zvládli komplexnost optimalizace kalendářů po celém podniku.

Řekněme, že chci naplánovat hodinové synchronizace se svým týmem. Na povrchu to vypadá bastante jednoduše, že? Ale existuje několik omezení, která je třeba vzít v úvahu při hledání času, který bude fungovat pro každého:

• 8 lidí v 3 časových pásmech
• 2 lidé mají preference “žádná setkání před 10 hodinou”
• 1 osoba cestuje příští týden
• 3 účastníci vyžadují přípravu

Clockwise internalizuje všechny požadavky a přesouvá konfliktní události, aby vytvořil prostor pro nové setkání. To, co rezonuje se zákazníky, je to, že již nemusí řešit kalendářovou Tetris. Vědí, že důležitá setkání se uskuteční, neurgentní položky se přesunou a konflikty se vyřeší — vše automaticky.

Do dneška jsme vytvořili přes 7 milionů hodin času pro hlubokou práci a přesunuli přes 18 milionů setkání. Pro podniky to představuje měřitelný ROI na produktivitu.

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

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

Clockwise MCP poskytuje AI agentům přístup k nejlepším plánovacím mozcům na světě (které jsme strávili 9 let budováním), aby mohli rozumět času s lidskou nuancí. Poprvé bude AI moci dělat plánovací rozhodnutí a implementovat změny kalendáře na základě hlubokého kontextuálního porozumění, ne pouze na základě toho, jaký čas je k dispozici.

Okamžitý dopad spočívá v tom, že můžete nyní říct Claude, ChatGPT nebo Cursor: “Naplánujte 90minutové produktové hodnocení s mým distribuovaným týmem tento týden, respektujte všechny fokus bloky a časová pásma” a skutečně to funguje, jako byste očekávali, že lidský asistent zvládne.

Mimo přímé plánování odemyká využití jedinečných schopností LLM spolu s Clockwise MCP celé nové pracovní postupy. Například můžete požádat Claude, aby vám ukázal, jak vypadá produktivita vašeho týmu za poslední měsíc, optimalizovat váš plán podle metodologie Cal Newport Deep Work nebo zkontrolovat školní zpravodaj vašeho dítěte a zablokovat všechny důležité datumy v kalendáři.

Je to rozdíl mezi AI, která může číst váš kalendář, a AI, která může myslet jako zkušený EA. Ten 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 týmové setkání na příští týden, a navrhne čas, kdy je polovina týmu spí nebo je v hlubokých fokus blocích.

To je proto, že většina kalendářních integrací zpracovává plánování jako dotazy 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 beyond prosté dostupnosti. AI potřebuje vědět, že Alex rád popije kávu po odchodu dětí do školy, což z něj dělá perfektní čas pro neformální telefonát, ale ne pro prezentaci na Zoom. Nebo že Johanna potřebuje 10 minut mezi setkáními, aby zvládla akční položky, a její časté cestování vyžaduje asynchronní formáty setkání.

Sporný názor: ale nemyslím si, že házení 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 vylepšování našeho plánovacího mozku a tato další generace inteligence je pozoruhodná svou kontextuální povědomostí a dostupností na vyžádání.

Největší posun je přechod od reaktivního k proaktivnímu plánování. Předtím by Clockwise optimalizoval váš kalendář na pevném denním plánu; nyní můžete generovat optimalizace na vyžádání, kdykoli je potřebujete.

Povolili jsme také mozku, aby uvažoval více holisticky kolem vaší kompletní pracovní zátěže. Nová integrace úkolu umožňuje Clockwise koordinovat čas pro vaše úkoly vedle setkání, přičemž respektuje termíny a preference fokus bloků. Není to již pouze řízení setkání; je to řízení veškeré důležité práce, kterou potřebujete udělat mezi těmito setkáními.

A dramaticky jsme zlepšili schopnost základního algoritmu zpracovat více plánovacích změn současně. Řekněme, že chcete přesunout všechna svá 1:1 setkání na týden. Tato jediná žádost vede Clockwise k akci napříč několika kalendářními událostmi. Tyto algoritmické vylepšení vedou k vyšší úspěšnosti při vytváření Fokus Time a zlepšují výsledky pro uživatele.

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

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

Pro týmy jsou analytické schopnosti transformační. Manažeři mohou nyní vidět vzorce, které dosud neviděli — jako identifikace, kdy někdo neustále má setkání za sebou, nebo kdy je kolektivní Fokus Time týmu erodován setkáním. Nyní mohou lídři učinit datové rozhodnutí o distribuci pracovní zátěže a hygieně setkání místo doufání, že všichni efektivně spravují svůj čas.

Kombinace těchto vylepšení znamená, že týmy mohou přejít z reaktivního kalendářního řízení na proaktivní časovou strategii.

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

Existují dvě vrstvy této odpovědi.

První, velmi přímočarou cestou, obrovské množství dat, které zpracováváme a analyzujeme, umožňuje nám dodat lepší, více nuancované plánovací mozek. Clockwise analyzuje přes 160 milionů kalendářních datových bodů každý den, testuje miliony kalendářních uspořádání a orchestrace optimalizací, aby udržely 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 UI/UX.

Druhá, vzhledem k rozsahu kalendářních dat — jak tvrdých dat, která proudí z API, tak i měkkých dat v podobě individuálních preferencí — uvnitř moderních organizací, je to doslova nemožné pro jakoukoli jednotlivou osobu navigovat.

Zatímco nejlepší lidský asistenti jsou skvěle schopni rozhodovat na základě kontextových znalostí, mohou skutečně optimalizovat pouze pro jednu, dvě, možná tři osoby najednou. Je prostě příliš komplexní navigovat kombinatorické omezení všech účastníků. AI kalendářní asistent, na druhé straně, může efektivně plánovat na firemní úrovni kombinováním 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 udělala, a jak to udělat?” To můžete opravdu zvládnout pouze pro každého, pokud fungujete napříč sítí každého kalendáře současně.

Jak vidíte, že společnosti budou využívat Clockwise MCP s agenty z Anthropic, OpenAI a dalších? Jsme se pohybujeme směrem k tomu, že každá společnost bude mít svůj vlastní AI poháněný výkonný asistent?

Je to každého hádanka, ale moje sázka je, že budeme mít dvě vrstvy asistentů. Jedna vrstva poskytne každému zaměstnanci orchestrujícího agenta — tohle by mohlo být podobné super-silnému EA nebo Chief of Staff — který bude volat do různých agentů, kteří jsou odborníky v konkrétních oblastech. Myslím, že je pravděpodobné, že několik různých poskytovatelů bude vyvinuto pro orchestrujícího agenta. Na rozdíl od spotřebitelského prostoru, kde ChatGPT vyvíjí dominantní pozici, podniky tendují k rozdělení na základě specifických potřeb různých organizací.

Prostor doménově specifických agentů bude mnohem více rozmanitý a zajímavý. Stejně jako nechcete, aby Microsoft poskytoval každý kus softwaru pro vaši organizaci (ačkoli Microsoft by určitě chtěl!), je zřejmé, že budeme chtít pomoc od konkrétních agentů poskytovaných konkrétními softwarovými dodavateli, aby zvládli specializované úkoly

Plánování a časové řízení jsou určitě jedním z těch specializovaných případů. Aby to bylo provedeno správně, AI potřebuje schopnosti dodat, co lidé skutečně potřebují, aby jejich pracovní dny byly produktivnější. Představte si kalendářního agenta, který zná všechny úkoly vašeho týmu, osobní energetické vzorce a organizační priority, a poté automaticky orchestruje každého člena týmu, aby optimalizoval výsledky. Žádné e-maily tam a zpět, žádné konflikty v plánování, žádné přepínání kontextu. Asistenti se vyvinou z “Hey, máte setkání za 10 minut” na “Připravil jsem vaše řečnické body, vyčistil konfliktní priority a zajistil, aby všichni účastníci měli materiály k přečtení.”

Společnosti, které se zavážou integrovat časové uvažování do svých AI pracovních postupů, nebudou pouze šetřit před špatnými setkáními; odemknou novou hranici produktivity poháněné lidsko-AI spoluprací.

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

První, z hlediska ochrany soukromí, 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 ústředním pro naše firemní hodnoty.

Druhá, optimalizujeme pro lidské blaho (jako fokus bloky, setkání a oběd) nad tradičními produktivitními metrikami. Vyhneme se funkcím, které umožňují mikromanagement nebo pracovní dohled; žádné řídicí panely o plánovacích zvyklostech týmu, žádné “produktivity skóre” pro hodnocení výkonu. Zatímco preference uživatelů informují optimalizace Clockwise, lidé si udržují kontrolu nad svými kalendáři, zatímco dostávají inteligentní doporučení, která mohou přijmout nebo ignorovat. Snižujeme plánovací tření, zatímco zachováváme lidskou agenturu nad lidmi nejdražším zdrojem: jejich časem.

Vyhledem vpřed, jak vidíte vztah mezi AI asistenty a lidskou produktivitou se vyvíjet v příštích pěti letech, a kde se Clockwise vejde do této budoucnosti?

Na velmi vysoké úrovni vidím AI jako další nástroj. Schopnosti, které umožňuje, budou zesilovat miliony, ale také nevyhnutelně posunou, kde jsou lidé nejvíce cenní. Doufám, že jako společnost budeme moci být více uvědomělí o lidském dopadu hlavních posunů v naší ekonomice, než jsme byli v minulosti. Ale musím říct, že současný politický klima nedává důvod k optimismu.

Na taktické úrovni si myslím, že uvidíme několik posunů.

První, jakmile se agentní pracovní postupy stanou spolehlivějšími a běžnějšími — trend, který právě začíná, ale má dlouhou cestu — uvidíme evoluci z reaktivních na proaktivní pracovní postupy. Například, jak se plánovací mozek Clockwise stal spolehlivějším, mohli jsme provést více proaktivní a agresivní zásahy jménem uživatele. K tomu je zapotřebí, aby technologie byla robustní, sebevědomá a nuancovaná, aby fungovala bez lidského vstupu. Jakmile se AI agenti obecně stanou méně otravnými, 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 se platformové války trochu neusadí. Jako třetí strany softwarového poskytovatele potřebujete vědět, které platformy stojí za to investovat, a jako softwarový kupující potřebujete mít jistotu, že vaše volba bude dobrá investice. Proto budeme všechny vydávat část našich podnikatelských zdrojů na sázky a experimenty. Mimochodem, to také pravděpodobně znamená jeden cyklus prasknutí a znovuvybudování.

Třetí, uvidíme evoluci současných standardů směrem, který umožňuje skutečné platformy. Právě teď je MCP dostatečně 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 agenticích pracovních postupů a chat rozhraní. Lidé jsou vizuálními tvory a softwaroví poskytovatelé jsou odborníky na nejlepší způsob, jak uživatelé efektivně interagují se svými softwary (dobře, jsou často odborníky…).

Představte si AI, která neonlyze analyzuje kalendářní konflikty, ale automaticky vizualizuje týmovou dostupnost a plánovací možnosti ve vašem nástroji pro projektové řízení, nebo jednu, která transformuje rozpočtová jednání ve Slacku na reálné finanční dashboardy, kde se zúčastněné strany mohou procházet scénáři společně. Tyto typy sofistikovaných, propojených systémů budou rozumět kontextu dostatečně hluboce, aby věděly, kdy zůstat neviditelné a kdy povrchovat poznatky prostřednictvím nejúčinnějšího média — zda je to oznámení, vizuální rozhraní nebo přímá akce. V této budoucnosti se AI stává infrastrukturou spíše než destinací.

Konečné vidění: 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 působivý AI feels, ale tím, jak bezproblémová se stane komplexní koordinace — 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.