Richard White, zakladatel a generální ředitel Fathom – série rozhovorů

Richard White, zakladatel a generální ředitel Fathom, je podnikatel, který založil několik firem a zaměřuje se na vývoj produktů. Proslul především tím, že osobní frustrace proměňuje v software, který definuje nové kategorie. Před Fathom založil UserVoice a téměř 13 let jej vedl. Vybudoval z něj ziskovou platformu pro správu zpětné vazby, kterou používají tisíce společností od startupů po velké podniky, například Microsoft. Zároveň byl průkopníkem dnes všudypřítomné webové záložky „Feedback“. Dříve ve své kariéře sám vytvořil a více než deset let provozoval SlimTimer, vedl vlivné projekty s otevřeným zdrojovým kódem, například AjaxScaffold v ekosystému Ruby on Rails, a pracoval jako vedoucí produktového designu v Kiko (YC S05). Tyto zkušenosti společně formovaly jeho přístup k použitelnosti, porozumění zákazníkům a vývoji nástrojů, které nenápadně, ale podstatně zlepšují práci týmů.

Fathom, založený v roce 2020, vychází ze stejných zásad a řeší všeobecně známý problém: kognitivní přetížení při pořizování poznámek a současné snaze vést skutečný rozhovor. Platforma automaticky zaznamenává, přepisuje a shrnuje schůzky – zejména na Zoomu – což umožňuje uživatelům zvýrazňovat okamžiky v reálném čase, sdílet krátké klipy místo neupravených poznámek a zachovat nuance, které se často ztrácejí v psaných souhrnech. S postupným rozvojem se Fathom posunul od jednoduchého přepisu k nenáročnému systému pro uchovávání rozhovorů. Pomáhá týmům zachovat kontext, učit se z hovorů se zákazníky a spolupracovat asynchronně, aniž by komplikoval samotnou schůzku.

Posledních 15 let jste strávil budováním firem, které mění, jak lidé komunikují – od UserVoice po Fathom. Co vás vedlo k založení Fathom a jak vaše zkušenosti s vývojem a produktovým designem formovaly firmu od samého začátku?

Má inspirace pro založení Fathom přišla na počátku roku 2020. Bylo to před pandemií, ale prováděl jsem rozsáhlý výzkum uživatelů pro produkt a najednou jsem seděl na 15 nebo 20 po sobě jdoucích schůzkách na Zoomu denně. Po šesti týdnech jsem si naplno uvědomil, jak nepříjemná je to zkušenost. Nemohu mluvit a psát zároveň – díval jsem se na své poznámky o dva týdny později a nevěděl, která konverzace byla která. Největší problém byl, že jsem provedl veškerý tento výzkum a pak sdílel několik bodů se svým týmem a to prostě nefungovalo. Všechno se ztratilo v překladu. Bylo to jako ukopnout si palec: pokud se to stane jednou za měsíc, přejdete to. Když ale do něčeho kopnete každý den a několikrát denně, začnete problém velmi rychle řešit.

Mé zkušenosti s vývojem a designem ovlivnily rozhodnutí, která jsem učinil při budování Fathom. Vždy jsem se snažil řešit problémy tak, že jsem bral koncepty, které již existovaly, a dělal je výrazně použitelnějšími pro mnohem širší publikum. U Fathom jsem měl tuto myšlenku, že přepisová technologie se stává komoditou – rychle přibývala hotová řešení, která neexistovala před pěti lety. Takže přepis byl součástí řešení, ale nebyl sám o sobě řešením.

Z produktově designového hlediska jsem si uvědomil, že přepisy mohou být cenné pro účastníky hovoru. Ale nejsou opravdu užitečné pro lidi, kteří tam nebyli. Mnohem větší dopad mělo ukázat třicetisekundový videoklip, v němž zákazník vznáší námitku k ceně nebo pokládá technickou otázku. Používáme přepis téměř jako obsah knihy, abychom našli skutečný audio-video klip. Toto produktové myšlení – pochopení úkolů, které je třeba udělat, ne jen technologie – přišlo přímo z mých designových kořenů.

Fathom byl vytvořen v roce 2020, dlouho předtím, než většina firem vážně uvažovala o AI-nativních pracovních postupech. Jaké výhody vám dalo budování s AI v jádru – místo jejího dodatečného přidávání — v počátcích firmy?

Klíčovou výhodou byla architektonická svoboda. Mohli jsme navrhnout všechny systémy, od datových kanálů po uživatelský zážitek, s předpokladem, že AI bude fundamentální vrstvou a ne funkcí, která se přidává později. Většina konkurentů v letech 2020 a 2021 najímala odborníky na lingvistiku a specialisty na ML, aby vytvořili vlastní modely. My jsme se rozhodli opačným směrem, protože jsme věřili, že vítězi v tomto prostoru budou ti, kteří mohou aplikovat AI účinně na řešení skutečných problémů, ne ti, kteří postavili modely sami. Tento názor jdoucí proti proudu nám umožnil zůstat agilní s menším týmem a soustředit kapacity našich vývojářů na náročné infrastrukturní problémy – spolehlivé záznamy napříč platformami, virální distribuční mechanismy, zpracování v reálném čase ve velkém měřítku.

Začít v roce 2020 mělo jeden háček: AI nebyla ještě dostatečně dobrá. Věděli jsme to. Ale také jsme věděli, že pokud budeme čekat, až AI dozraje, než postavíme firmu, přijdeme o dva až tři roky pozdě. Dveře budou široce otevřené a všichni se do nich nahrnou. Takže jsme nejprve vybudovali všechno ostatní – infrastrukturu, distribuční kanály, uživatelský zážitek – s explicitním očekáváním, že když AI doroste, ji budeme moci jednoduše vložit jako nový motor do auta. To se opravdu vyplatilo. Když GPT-4 a Claude přišli v roce 2022-2023, mohli jsme je okamžitě integrovat. Konkurenti, kteří strávili roky budováním vlastních NLP kanálů, museli náhle přehodnotit celý svůj technologický celek. My jsme pouze aktualizovali naše modely a pokračovali ve vývoji.

Vývoj s AI v základech také zásadně změnil náš proces vývoje produktu. Tradiční software má docela lineární roadmapu: rozhodnete se, co postavit, vyvinete to a uvedete na trh. S AI používáme to, co nazývám „Jenga modelem“. Každý blok reprezentuje potenciální AI schopnost. Pokud tlačíme na blok a dostaneme odpor, protože modely nejsou ještě dostatečně dobré, pokusíme se o jiný. Víme, že za šest měsíců se technologie zlepší a budeme se k tomu moci vrátit. To nám brání prosazovat funkce dříve, než jsou připravené, a zároveň zajišťuje, že vždycky dodáváme hodnotu.

Jiná výhoda byla důvěryhodnost. Ano, investoři mi řekli, abych v roce 2020 nedával do názvu „AI“, ale časný začátek nám dodal autenticitu. Nepřidávali jsme se k módní vlně; vsadili jsme na určitou tezi dříve, než byla zřejmá. Díky tomu nás lidé vnímali jako tvůrce, ne jako rychlé následovníky.

Popisujete rozhovory na schůzkách jako jeden z nejvíce přehlížených zdrojů dat uvnitř organizací. Co vás přesvědčilo, že toto je další zásadní oblast rozvoje pro AI?

Uvědomil jsem si, že jsem nikdy nepotkal prodejce, který má osm hodin denně, aby poslouchal všechny schůzky svého týmu, natož aby činil rozhodnutí a koučoval svůj tým na základě toho, co slyšel. Schůzky generují neuvěřitelně cenná data, ale jsou úplně nepřístupná ve velkém měřítku. S tradičními schůzkami zahazujeme 99 % obsahu, zatímco zbývající 1 % skončí v podobě poznámek v CRM. Pak se snažíme z tohoto zlomku zpětně odhadovat, co se bude dít s naším podnikáním. Je to absurdní proces. Informace, na kterých skutečně záleží – tón zákazníkova hlasu, konkrétní námitka, kterou vznesl, zmínka o konkurentovi, která zazněla – všechny se filtrují přes něčí narychlo napsané poznámky a ztrácejí veškerý kontext.

Co mě přesvědčilo, že toto je další hranice, bylo uznání, že tato „konverzační temná data“ jsou ve skutečnosti nejbohatším signálem toho, co se děje v organizaci. Získáte informace v reálném čase o bolestivých místech zákazníků, nedostatcích produktu, konkurenčních hrozbách a potřebách školení – vše vlastními slovy dotyčných lidí. Když zákazník vysvětluje, proč potřebuje funkci, je to mnohem cennější než parafráze prodejce v poli CRM.

Průlom s AI je, že můžeme konečně tato data využít ve velkém měřítku. Když jsme poprvé spustili Ask Fathom, mohl odpovědět na otázky o jednotlivých schůzkách. Pak jsme jej vylepšili, aby zvládl malé skupiny schůzek. Nyní je dostatečně chytrý, aby pochopil celý soubor schůzek vaší společnosti. Vedoucí prodejních týmů se mohou zeptat, „Kteří konkurenti se nejvíce prosazují v poslední době? Ukažte mi několik klipů.“ Vývojové týmy se mohou zeptat, „Řekněte nám historii transkripčních motorů ve Fathom“ a získat šestistránkový syntetizovaný dokument, který čerpá ze čtyř let schůzek vývojářů.

Je to začátek mnohem většího mozku, který skutečně rozumí tomu, co vaše firma dělá a jaké rozhovory vede. Můžete si představit svět, kde AI může říci, jaké funkce byste měli postavit dále na základě toho, co by pomohlo uzavřít nejvíce obchodů, nebo kteří konkurenti se objevují, nebo které mezery ve školení existují ve vašem týmu. Existuje tento úžasný zdroj dat, který AI těží, aby vám poskytl vstup do vašeho dalšího strategického setkání nebo plánování dalšího vývoje.

Mnozí uživatelé říkají, že Fathom zásadně mění jejich schopnost plně se soustředit na schůzky. Jak vyvažujete automatizaci se zachováním přirozeného toku lidské konverzace?

Toto bylo jádrem naší designové filozofie od samého začátku. Cílem není mít AI, která vám řekne, co máte dělat ve schůzce, ale spíše poskytnout vám informace, které vám pomohou lépe se soustředit a účinněji komunikovat ve vašich konverzacích.

Jsme opatrní ohledně toho, co automatizujeme a co ne. Nespustíme funkce, dokud nevíme, že je můžeme udělat opravdu dobře. To někdy znamená, že nejsme první na trhu s určitými funkcemi, ale když je spustíme, fungují a dodávají skutečnou hodnotu. Byli jsme opatrní při zavádění funkcí, jako je nahrávání telefonních hovorů nebo určitých schůzek v jedné místnosti, navzdory častým žádostem. Raději vynikneme v tom, co děláme, než vyvineme průměrný zážitek, který naruší přirozený tok konverzace.

Naši uživatelé nám nakonec říkají, že nacházíme správnou rovnováhu: říkají, že šetří 6+ hodin týdně a postupují od poznatků k dalším krokům 3× rychleji; 95 % hlásí, že jim Fathom pomáhá plně se soustředit na schůzky. To potvrzuje, že rozšiřujeme lidské schopnosti, nenahrazujeme je.

Fathom přilákal více než 1 300 uživatelů-investorů ve své Series A – vzácný znak důvěry na úrovni produktu. Co podle vás tak silně oslovilo běžné uživatele?

Nejprve dáváme skutečně kvalitní bezplatný produkt: neomezené schůzky, pět AI souhrnů za měsíc. Dvě třetiny našich uživatelů nám nikdy nic nezaplatí a my jsme s tím úplně v pořádku. Není to typická strategie SaaS. Naši uživatelé vidí, že se nesnažíme získávat z nich hodnotu na každém kroku. Zaměřujeme se na to, abychom jednotlivým pracovníkům zdarma usnadňovali život, a vyděláváme prodejem manažerských nástrojů jejich šéfům – koučovacích dashboardů, inteligence napříč schůzkami a konkurenčních informací. Produkt prostě funguje a funguje dál bez ohledu na to, zda platíte. To vytváří skutečnou důvěru.

Náš růst je téměř celý založen na osobních doporučeních – rostli jsme spíše jako sociální platforma než tradiční B2B software. Naši uživatelé jsou našimi zastánci a distribučním kanálem. Tím, že jim umožníme stát se investory, jednoduše uznáváme, co je již pravda: jsou partnery v této misi.

Myslím, že tam je také hlubší rezonance kolem problému, který řešíme. Každý zažil bolest být ve schůzce, snažit se být přítomný a sledovat, jak někdo zběsile píše místo toho, aby se zapojil. Každý potřeboval informace ze schůzky, ve které nebyl, a dostal zbytečný dvouřádkový souhrn. Problém je univerzální, a řešení se zdá téměř magické, když funguje dobře. Uživatelé investují, protože chtějí, aby tato budoucnost existovala – ne jen pro sebe, ale pro každého, s kým pracují.

Máte za sebou vývoj UserVoice, které pomohlo definovat, jak firmy spravují zpětnou vazbu zákazníků. Jak tato zkušenost ovlivnila vaše myšlení o organizační paměti a znalostních tocích podporovaných AI?

UserVoice mě naučil, že nejcennější informace ve firmách jsou často nejvíce rozptýlené. Zpětná vazba zákazníků byla všude. Byla pohřbena v tiketech podpory, přeposlaných e-mailech a náhodných prodejních konverzacích. Společnosti měly tisíce datových bodů o tom, co chtějí zákazníci, ale žádný způsob, jak je syntetizovat do strategických rozhodnutí. Postavili jsme infrastrukturu pro agregaci této zpětné vazby ve velkém měřítku a učinili ji dostupnou lidem, kteří činí produktová rozhodnutí.

Paralela s Fathom je jasná, ale samotný problém je hlubší. Schůzky jsou exponenciálně více rozptýlené než zpětná vazba zákazníků. Každá organizace má stovky nebo tisíce hodin konverzací, které se dějí každý týden. Co jsem se naučil od UserVoice, je, že zachycení je nezbytné, ale nestačí. Nemůžete jen agregovat informace; musíte vybudovat schopnost rozpoznat, na čem záleží, a předat poznatky správným lidem. S UserVoice jsme postavili hlasovací systémy, algoritmy pro rozpoznávání trendů a administrační dashboardy, aby produktové týmy mohly oddělit signál od šumu. S Fathom stavíme AI, která rozumí kontextu napříč konverzacemi a může aktivně upozorňovat na poznatky: „Pět zákazníků zmínilo tento případ užití tento měsíc“ nebo „Váš tým se neustále zasekává na této námitce“.

Jiná lekce byla o demokratizaci. UserVoice umožnil každému zákazníkovi poskytnout zpětnou vazbu, ne jen těm nejhlasitějším, kteří se dokázali dovolat vedení firmy. S Fathom demokratizujeme přístup ke znalostem ze schůzek. V našem případovém studiu s Netgain strávil provozní manažer 7,5 hodiny denně pouze odpovídáním na základní otázky o tom, co se děje na prodejních hovorech. To je šílené. Informace existovaly, ale byly uvězněny v hlavách a rozptýlených poznámkách.

Budoucnost organizační paměti se pohybuje od těchto izolovaných úložišť znalostí – CRM, dokumenty, zpětná vazba – do propojené, konverzační inteligence. To je logická evoluce toho, co jsme začali stavět s UserVoice, ale AI umožňuje zachovat plnou věrnost lidského rozhovoru, nikoli pracovat pouze se strukturovanými daty.

Počet AI nástrojů pro Zoom prudce vzrostl po roce 2020. Z vašeho pohledu, co odlišuje skutečně užitečného AI asistenta od toho, který pouze přidává hluk?

Vždy říkám lidem, že existují pouze dvě věci, které mohou skutečně potopit AI asistenta pro schůzky: pokud produkt není spolehlivý, nebo pokud je výstup AI odpad. Myslím, že tam bylo hodně AI používané hlavně pro marketingové sliby v předchozí generaci, kde bylo snadné slibovat magické věci, ale pak se realita ukázala jako nesmysl. My jsme se vždy snažili zajistit, aby náš produkt byl vysoce kvalitní a spolehlivý a dělal to, co slíbil. Naše klíčové odlišnosti jsou:

• Přesnost přepisu. Fathom je považován za nejpřesnější současné řešení přepisu. Většina nástrojů využívá přepisovací službu třetí strany, zatímco my jsme vlastní proprietární technologii přepisu vyvinuli interně. Pokud je váš přepis špatný, všechno z AI komponenty je absolutně zničeno, protože vše vychází z přepisu.
• Spolehlivost a infrastruktura. Když se připojíte ke schůzce, často jste ve spěchu nebo stresu. U mnoha jiných nástrojů se roboti připojili ke schůzce, ale nezačali nahrávat nebo nahrávání selhalo. Existujeme téměř na úrovni systému reálného času – pracujete na něčem, co je jeden krok za avionikou. Pokud to nefunguje dvakrát, uživatel je pryč. Není to jako tradiční SaaS, kde můžete být občas mimo provoz.
• AI, která rozumí nuanci a kontextu. Obchodní jazyk může být velmi jemný. Pamatuji si, že jsem vedl prodejní tým v UserVoice a četl jsem poznámky lidí, přemýšlel jsem: „Potřebuji slyšet, jak to vlastně řekli.“ AI potřebuje zachytit nejen to, co bylo řečeno, ale i tón, váhání a nadšení (nebo jeho nedostatek). To je důvod, proč propojujeme každý bod souhrnu zpět k skutečnému okamžiku v záznamu.
• Přizpůsobení bez složitosti. AI by se měla přizpůsobit vašemu podnikání, ne naopak. Prodejní týmy by měly být schopny upravit šablony, aby odpovídaly jejich specifickým metodám – MEDDIC, Challenger, SPICED, cokoliv používají. Ale to nemůže vyžadovat doktorát z datové vědy. Musí to prostě fungovat.

Fathom mění obsah schůzek na znalosti, které lze využít v praxi. Jak blízko jsme k AI systémům, které fungují jako skutečné systémy řízení pracovních postupů – propojující konverzaci, rozhodnutí a následné úkoly automaticky?

Myslím, že jsme blíž, než si většina lidí myslí, ale stále existují důležité kroky, které je třeba učinit. V současné době se pohybujeme do světa, kde Fathom dělá více a více práce za vás. První krok je prostě dostat informace tam, kam chcete, aby šly. Další krok, který není daleko, je mít AI, která skutečně dělá práci za vás.

Už vidíme rané verze toho. Naše integrace s Asanou bere úkoly vyplývající ze schůzek a automaticky vytváří sledovatelné úkoly. Fathom nechce vynalézat řešení pro správu úkolů – existuje spousta skvělých nástrojů, jako je Asana. Takže stavíme integrace, které přenášejí výsledky schůzek přímo do nástrojů, které lidé již používají pro provádění práce.

Na straně CRM automaticky přenášíme strukturovaná pole — problémy zákazníků, časové plány a klíčové osoby s rozhodovací pravomocí — do Salesforce a HubSpot. V jednom případovém studiu jsme tím ušetřili 20 až 30 minut na aktualizaci stavu obchodu a dosáhli téměř dokonalé přesnosti prognózy na konci měsíce. Tak vypadá řízení pracovních postupů v praxi: proběhne rozhovor, AI extrahuje klíčová obchodní data a ty pak automaticky proudí do vašeho evidenčního systému bez nutnosti psaní.

Myslím, že skutečný průlom přichází se semantickými upozorněními a inteligentním směrováním. Představte si, že jste manažer nebo prodejní lídr a dostanete denní výběr nejdůležitějších klipů, v němž AI našla každou diskusi o ceně, která šla špatně, nebo každou překážku související s produktem, která zazněla při hovoru o obnovení smlouvy. Pokud jste inženýrský manažer, uvidíte každou vášnivou debatu mezi vašimi inženýry. AI může rozumět tónu a nuanci, ne jen klíčovým slovům, takže ví, na kterých okamžicích vám skutečně záleží.

Jak firmy rostou, zápasí s distribuovanými znalostmi a úbytkem informací. Jak může AI překlenout rozdíl mezi tím, o čem týmy diskutují, a tím, co se skutečně uskuteční?

Toto je jeden z nejzásadnějších problémů, které řešíme. Existují dvě skupiny, kterým můžeme opravdu pomoci: lidé ve schůzce, kteří se snaží pořizovat poznámky a být přítomní, a manažeři, lídři a zakladatelé, kteří nejsou ve schůzce, ale řídí týmy a snaží se pochopit, co se děje. Ta druhá skupina je tam, kde problém distribuovaných znalostí skutečně zasahuje.

Základní problém je viditelnost. Když kdokoli ve firmě chce vědět stav obchodu nebo co se děje se zákazníkem, tradičně tam není snadné místo, kde by našel tuto informaci. Zavolají prodejnímu týmu, což donutí prodejce strávit 20-30 minut procházením poznámek. Během špičkových období někteří provozní manažeři dostávají 15 požadavků denně – to je 7,5 hodiny strávené na získávání informací místo činnosti, která přidává hodnotu.

AI může začít propojovat body napříč konverzacemi, které žádný člověk nemůže sledovat. Právě takové rozpoznávání vzorců napříč distribuovanými konverzacemi je to, jak zabráníte úbytku znalostí a skutečně přeměníte konverzace na strategické informace.

Podíváme-li se o pět let dopředu, jak očekáváte, že se bude vyvíjet inteligence ze schůzek – a jakou roli podle vás bude AI hrát v budoucnosti organizační paměti, rozhodování a spolupráce?

Za pět let si myslím, že budeme hledět na dnešní nástroje pro inteligenci ze schůzek stejně, jako dneska hledíme na rané chytré telefony: působivé pro svou dobu, ale primitivní ve srovnání s tím, co se později stalo možným.

První hlavní evoluce je přechod od pořizování poznámek k opravdové automatizaci pracovního postupu. Představujeme si budoucnost, kde stačí říci něco ve schůzce a ono se stane skutečností, bez nutnosti následné práce. V současné době, pokud ve schůzce řeknete: „Vytvořme specifikaci této funkce a naplánujme navazující schůzku s vývojáři na příští týden“, stále musíte ručně vytvořit ten dokument a odeslat kalendářové pozvánky. Za pět let AI udělá všechny tyto úkoly automaticky. Vyslovíte to a stane se to. Když AI vytváří úkoly, specifikace a dokumenty, mohou se lidé soustředit na práci, která skutečně vyžaduje lidskou kreativitu a úsudek.

Druhá evoluce je rozšíření od schůzek se zákazníky na všechny schůzky. V současné době se zaměřujeme na externí schůzky: prodej, péči o úspěch zákazníků, agentury setkávající se s klienty. Ale náš cíl na příštích 12 až 18 měsíců je učinit Fathom platformou, kterou můžete použít napříč celou vaší organizací, nejen v týmech pracujících se zákazníky. Vyvíjíme nahrávání bez botů, které může zachytit jakoukoli konverzaci, včetně hovorů Slack Huddles a osobních schůzek. To se vyvíjí do schopnosti zachytit jakoukoli konverzaci, kterou máte ve vaší firmě, bez ohledu na médium.

Společnosti, které vystoupí na vrchol, budou ty, které budou považovat konverzační data za plnohodnotný zdroj – stejně důležité jako jejich CRM data, analytika a dokumenty. Protože nakonec nejdůležitější znalosti v jakékoli organizaci nejsou v systémech; jsou v konverzacích. AI konečně umožňuje tyto znalosti využít.

Děkujeme za skvělý rozhovor. Čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více o této aplikaci pro pořizování poznámek, by měli navštívit Fathom.