Richard White, zakladatel a CEO Fathom – Interview Series

Richard White, zakladatel a CEO Fathom, je opakovaný zakladatel a produktově zaměřený podnikatel, který je nejlépe známý tím, že proměňuje osobní frustrace v kategoricky definující software. Předtím, než založil Fathom, založil a vedl UserVoice téměř 13 let, rozvinul ji do ziskové platformy pro správu zpětné vazby, kterou používají tisíce společností, od startupů po podniky, jako je Microsoft, a zároveň byl průkopníkem nyní všudypřítomného webu „Feedback“ tab. Na počátku své kariéry postavil a vedl SlimTimer zcela sám po dobu více než deset let, vedl vlivné open-source projekty, jako je AjaxScaffold v ekosystému Ruby on Rails, a pracoval jako Product Design Lead ve společnosti Kiko (YC S05), zkušenosti, které společně utvořily jeho filozofii kolem uživatelské přívětivosti, empatie zákazníků a budování nástrojů, které tiše, ale významně zlepšují, jak týmy pracují.

Fathom, založený v roce 2020, odráží stejnou etosu tím, že řeší univerzální bolest: kognitivní přetížení při pořizování poznámek, zatímco se snaží vést skutečné rozhovory. Platforma automaticky zaznamenává, přepisuje a shrnuje schůzky – nejvýznamněji na Zoom – umožňuje uživatelům zvýrazňovat okamžiky v reálném čase, sdílet krátké klipy místo surových poznámek a zachovat nuance, která je často ztracena v psaných souhrnech. Jak Fathom dospíval, vyvinul se beyond jednoduché přepisování do lehkého systému záznamu pro rozhovory, navrženého tak, aby pomáhal týmům zachovat kontext, učit se z hovorů se zákazníky a spolupracovat asynchronně bez přidání tření do samotné schůzky.

Máte za sebou 15 let budování společností, které mění, jak lidé komunikují – od UserVoice po Fathom. Co vás vedlo k založení Fathom a jak vaše inženýrské a produktově-designové kořeny utvořily společnost od prvního dne?

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 v 15 nebo 20 po sobě jdoucích schůzkách na Zoom denně. Šest týdnů toho mě učinilo velmi vědomým, jak bolestivý byl tento zážitek. Nemohu mluvit a psát zároveň – díval jsem se na své poznámky o dva týdny později a nevěděl, o kterou konverzaci se jednalo. Největším problémem bylo, že jsem provedl veškerý výzkum a poté sdílel několik bodů se svým týmem a nic z toho nezafungovalo. Vše se ztratilo v překladu. To byla „stub your toe“ chvíle pro mě: něco, co se stane jednou za měsíc, ignorujete. Když si stub your toe na něco každý den, multiplekrát denně, velmi rychle se pokusíte to opravit.

Má inženýrská a designová pozadí obě informovaly volby, které jsem učinil při budování Fathom. vždy jsem se snažil řešit problémy tak, že jsem bral koncepty, které již existují, a dělal je radikálně více uživatelsky přívětivé pro mnohem větší publikum. S Fathom jsem měl tuto inspiraci, že přepisová technologie se stávala komoditou – existovala proliferace off-the-shelf řešení, která neexistovala před pěti lety. Přepis byl tedy součástí řešení, ale nebyl sám o sobě řešením.

Z produktově-designového hlediska jsem si uvědomil, že přepisy mohou být cenné pro lidi, kteří byli na hovoru. Ale nejsou vůbec užitečné pro lidi, kteří tam nebyli. Co jsme našli mnohem více dopadající, bylo ukázat vám 30sekundový video klip zákazníka, který namítal proti ceně nebo se ptal na tu technickou otázku. Používáme přepis téměř jako obsah k nalezení skutečného audio-video klipu. To produktové myšlení – porozumění úkolům, které je třeba udělat, ne jen technologii – přišlo přímo z mých designových kořenů.

Fathom byl vytvořen v roce 2020, dlouho předtím, než většina společností vážně uvažovala o AI-nativních pracovních postupech. Jaké výhody vám dalo budování s AI v jádru – místo retrofiting?

Klíčovou výhodou byla architektonická svoboda. Mohli jsme navrhnout každý systém, od datových kanálů po uživatelský zážitek, s předpokladem, že AI bude fundamentální vrstva a ne bolt-on funkce. Většina konkurentů v roce 2020 a 2021 najímala lingvistické odborníky a specialisty na ML, aby postavili své vlastní modely. My jsme se vydali opačnou cestou, protože jsme věřili, že vítězi v tomto prostoru budou ti, kteří mohou aplikovat AI účinně na řešení skutečných problémů, ne ti, kteří sami postavili modely. Tento kontrarian výhled nám umožnil zůstat agilní s menším týmem a soustředit naše inženýrské zdroje na tvrdé infrastrukturní problémy – spolehlivé záznamy napříč platformami, virální distribuční mechanismy, zpracování v reálném čase ve velkém měřítku.

Tady je věc o začátku v roce 2020: AI ještě nebyla dostatečně dobrá. Věděli jsme to. Ale také jsme věděli, že pokud počkáme, až AI dozraje, než postavíme společnost, budeme dva až tři roky pozdě. Dveře by byly široce otevřené a všichni by se do nich vlili. Tak jsme postavili všechno ostatní – infrastrukturu, distribuční kanály, uživatelský zážitek – s explicitním předpokladem, že když AI dospěje, budeme moci ji jednoduše integrovat. To se velmi 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 kompletně přehodnotit svou celou zásobník. My jsme pouze aktualizovali naše modely a pokračovali ve vývoji.

Budování AI-nativního také fundamentálně změnilo náš proces vývoje produktu. Tradiční software má bastante lineární roadmap: rozhodnete se, co postavit, postavíte to a odešlete to. 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, zkoušíme jiný. Věděli jsme, že za šest měsíců technologie miglioruje a můžeme se k tomu vrátit. To nás zastavuje v nutnosti vynucovat funkce, než jsou připraveny, zatímco zajišťujeme, že vždy dodáváme hodnotu.

Jiná výhoda byla kredibilita. Ano, investoři mi řekli, abych neumisťoval „AI“ do našeho názvu v roce 2020, ale být raný mi dal autenticitu. Nejsme na trend; vsadili jsme na tezi, než se stala zjevnou. To nás umístilo jako buildery, ne fast followers.

Popisujete konverzace na schůzkách jako jednu z nejvíce opomíjených zdrojů dat uvnitř organizací. Co vás přesvědčilo, že toto je další hlavní hranice 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 trénoval svůj tým na základě toho, co slyšel. Schůzky generují neuvěřitelně cenná data, ale jsou kompletně nepřístupná ve velkém měřítku. S tradičními schůzkami odhazujeme 99 % obsahu, zatímco poslední 1 % poznámek jde do CRM. Pak se snažíme zpětně extrapolovat, co se stane s našimi podniky. Je to absurdní proces. Informace, které skutečně záleží – tón zákazníkova hlasu, konkrétní námitka, kterou vznesl, konkurenční zmínka, která přišla – vše se filtruje skrze někoho rychle napsané poznámky a ztrácí veškerý kontext.

Co mě přesvědčilo, že toto je další hranice, bylo uznání, že tato „konverzační tmavá data“ jsou ve skutečnosti nejbohatším signálem toho, co se děje v organizaci. Získáte skutečné pohledy do zákaznických bolestí, produktových mezer, konkurenčních hrozeb a tréninkových potřeb – vše ve vlastních slovech lidí. Když zákazník vysvětluje, proč potřebuje funkci, je to mnohem cennější než parafráze prodejního zástupce v poli CRM.

Průlom s AI je, že můžeme konečně využít tato data ve velkém měřítku. Když jsme poprvé spustili Ask Fathom, mohl odpovědět na otázky o jednotlivých schůzkách. Pak jsme to vylepšili, aby zvládl malé skupiny schůzek. Nyní je dostatečně chytrý, aby pochopil celou sadu schůzek vaší společnosti. Lídři prodejních týmů mohou zeptat, “Jaké konkurenty se nejvíce trendují v poslední době? Ukážete mi některé klipy.” Inženýrské týmy mohou dotázat, “Řekněte nám historii přepisových strojů ve Fathom” a získat šestistránkový syntetizovaný dokument, který čerpá z čtyř let inženýrských schůzek.

Je to začátek mnohem většího mozku, který skutečně rozumí, co váš podnik dělá a jaké konverzace má. Můžete si představit svět, kde AI může říci, jaké funkce byste měli postavit další, na základě toho, co by pomohlo uzavřít nejvíce obchodů, nebo které konkurenty se objevují, nebo které tréninkové mezery existují napříč vaším týmem. Existuje tento úžasný zdroj dat, který AI těží, aby vám poskytl vstupy do vašeho dalšího strategického setkání nebo procesu mapování.

Mnozí uživatelé citují Fathom jako transformační pro setrvání přítomných na schůzkách. Jak vyvažujete automatizaci s uchováním přirozeného toku lidské konverzace?

To bylo jádrem naší designové filozofie od začátku. Cílem není mít AI, která vám řekne, co máte dělat na schůzce, ale spíše poskytnout vám pohledy, které vám pomohou být více přítomnými a efektivními ve vašich konverzacích.

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

Nakonec naši uživatelé říkají, že jsme našli správnou rovnováhu: říkají, že šetří 6+ hodin týdně a pohybují se 3× rychleji od náhledu k dalšímu kroku; 95 % hlásí, že Fathom je udržuje přítomné na schůzkách. To potvrzuje, že rozšiřujeme lidské schopnosti, ne je nahrazujeme.

Fathom přilákal více než 1 300 uživatelů-investorů ve své Series A – vzácný znak důvěry na úrovni produktu. Co si myslíte, že rezonovalo tak silně s každodenními uživateli?

Jedním z důvodů je, že poskytujeme skutečně robustní bezplatný produkt: neomezené schůzky, pět AI souhrnů měsíčně. Dvě třetiny našich uživatelů nás nikdy neplatí ani korunu, a my s tím jsme úplně v pořádku. Není to typický SaaS play. Naši uživatelé vidí, že se nesnažíme z nich vytěžit hodnotu na každém kroku. Soustředíme se na to, aby se životy jednotlivců zlepšily zdarma, a monetizujeme prodej manažerských nástrojů jejich nadřízeným – nástrojů pro koučování, inteligence napříč schůzkami a konkurenčními pohledy. Produkt prostě funguje, a funguje, ať už platíte, nebo ne. To vytváří skutečnou důvěru.

Náš růst je téměř zcela ústní – rostli jsme více jako sociální média než tradiční B2B software. Naši uživatelé jsou našimi advokáty a distribučním kanálem. Umožnění jim stát se investory pouze uznává, co je již pravdou: jsou partnery v této misi.

Myslím, že je také hlubší rezonance kolem problému, který řešíme. Každý zažil bolest být na schůzce, snažit se být přítomný a sledovat, jak někdo frantically píše místo toho, aby se zapojil. Každý potřeboval informace ze schůzky, na které nebyl, a dostal bezcenný dvourádkový 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.

Vaše pozadí zahrnuje budování UserVoice, které pomohlo definovat, jak společnosti spravují zpětnou vazbu zákazníků. Jak tato zkušenost ovlivnila vaše myšlení o organizační paměti a AI-poháněných znalostních tocích?

UserVoice mě naučil, že nejvíce cenné informace ve společnostech jsou často nejvíce rozptýlené. Zpětná vazba zákazníků byla všude. Byla pohřbena v podpůrných tiketech, přeposlaných e-mailech a náhodných prodejcích. Společnosti by měly tisíce datových bodů o tom, co chtějí zákazníci, ale žádný způsob, jak je syntetizovat do strategických rozhodnutí. Postavili jsme infrastrukturu, aby zpětnou vazbu agregovala ve velkém měřítku a učinila ji přístupnou lidem, kteří činí produktová rozhodnutí.

Paralela s Fathom je zřejmá, ale problémový prostor je mnohem hlubší. Schůzky jsou exponenciálně více rozptýlené než zpětná vazba zákazníků. Každá organizace má stovky nebo tisíce hodin konverzací, které se každodenně odehrávají. Co jsem se naučil od UserVoice, je, že zachycení je nezbytné, ale nestačí. Nemůžete pouze agregovat informace; musíte postavit inteligenci o tom, co záleží, a směrovat ji správným lidem. S UserVoice jsme postavili hlasovací systémy, trendy algoritmy a administrační panely, aby produktoví týmy mohly oddělit signál od šumu. S Fathom budujeme AI, která rozumí kontextu napříč konverzacemi a může proaktivně povrchovat pohledy: “Pět zákazníků zmínilo tento případ použití tento měsíc” nebo “Váš tým se neustále zasekává na této námitce.”

Jiné poučení bylo o demokratizaci. UserVoice učinil možné, aby každý zákazník poskytl zpětnou vazbu, nejen ty nejhlasitější, kteří mohli dostat výkonné ředitele na telefon. S Fathom demokratizujeme přístup ke znalostem ze schůzek. V našem případovém studiu s Netgain strávil operativní manažer 7,5 hodin denně pouze odpověďmi na základní otázky o tom, co se děje na prodejcích. To je šílené. Informace existovaly, ale byly uvězněny v hlavách lidí a rozptýlené poznámky.

Budoucnost organizační paměti se přesouvá z těchto izolovaných znalostních sil – CRM, dokumenty, zpětná vazba – do propojené, konverzační inteligence. To je logická evoluce toho, co jsme začali budovat s UserVoice, ale AI to činí možné udělat s plnou věrností lidské konverzace, ne jen strukturovanými daty.

Zoom-based AI nástroje explodovaly po roce 2020. Z vašeho pohledu, co odlišuje skutečně užitečného AI asistenta od toho, který pouze přidává hluk?

Říkám lidem, že existují pouze dvě věci, které mohou skutečně potopit AI meeting asistenta: pokud produkt není spolehlivý, nebo pokud AI výstup je odpad. Myslím, že předchozí generace AI marketingu slibovala magické věci, ale realita byla, že to byla hloupost. Snažili jsme se vždycky zajistit, aby náš produkt byl vysoce kvalitní a spolehlivý. Naše klíčové odlišnosti jsou:

• Přesnost přepisu. Fathom je považován za nejpreciznější přepis dostupný dnes. Většina nástrojů využívá třetí strany přepisové služby, zatímco my postavili svou vlastní proprietární přepisovou technologii v rámci naší společnosti. Pokud je váš přepis špatný, vše z AI složky je absolutně zničeno, protože vše vychází z přepisu.
• Spolehlivost a infrastruktura. Když se připojíte ke schůzce, často jste ve spěchu nebo stresu. Mnoho z těchto dalších nástrojů by mělo boty připojit se ke schůzkám, ale pak by nezaznamenaly, nebo záznam by selhal. Existujeme téměř na úrovni reálného systému – 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 ve UserVoice a četl lidem poznámky, myslel jsem si: “Musím slyšet, jak to vlastně řekli.” AI musí zachytit nejen to, co bylo řečeno, ale také tón, váhání a nadšení (nebo jeho nedostatek). To je důvod, proč propojujeme každý souhrnný bod zpět k skutečnému okamžiku v záznamu.
• Customizace bez složitosti. AI by se měla přizpůsobit vašemu podniku, 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 akční znalosti. Jak blízko jsme k AI systémům, které fungují jako skutečné workflow motory – spojující konverzaci, rozhodnutí a downstream úkoly automaticky?

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

Již vidíme rané verze toho. Naše integrace s Asanou bere položky z schůzek a automaticky vytváří sledovatelné úkoly. Fathom nechce vynalézat řešení pro správu úkolů – existuje spousta skvělých nástrojů, jako je Asana. Takže budujeme integrace, které přímo pushes výsledky schůzek do nástrojů, které lidé již používají pro dokončení práce.

Na straně CRM automaticky pushes strukturovaná pole – bolesti zákazníků, časové osy, klíčoví rozhodovací činovníci – do Salesforce a HubSpot. V jednom případě jsme ušetřili 20 až 30 minut na aktualizaci stavu obchodu a dosáhli téměř dokonalé měsíční předpovědi přesnosti. To je workflow motor v akci: konverzace se odehrává, AI extrahuje klíčová obchodní data a poté se to automaticky přenese do vašeho systému záznamu bez toho, aby někdo něco napsal.

Ale myslím, že skutečný průlom je sémanticky založené upozornění a inteligentní směrování. Představte si, že jste manažer nebo prodejní líder a dostanete denní přehled, kde AI našla každou diskusi o cenách, která šla špatně, nebo každou produktovou blokádu, která přišla v obnově. Pokud jste inženýrský manažer, uvidíte každou vášnivou debatu mezi vašimi inženýry. AI může rozumět tónu a nuanci, ne jen klíčovým slovům, takže ví, které okamžiky vám skutečně záleží.

Jako společnosti rostou, bojují s distribuovanou znalostí a úbytkem informací. Jak vidíte AI řešící mezeru mezi tím, co týmy diskutují, a tím, co se skutečně provádí?

To je jeden z nejkritičtějších problémů, které řešíme. Existují dvě skupiny, kterým můžeme skutečně pomoci: lidé na schůzce, kteří se snaží pořizovat poznámky a být přítomní, a manažeři, lídři a zakladatelé, kteří nejsou na schůzce, ale řídí týmy a snaží se pochopit, co se děje. Druhá skupina je tam, kde se problém distribuované znalosti skutečně projevuje.

Základní problém je viditelnost. Když kdokoli ve společnosti chce vědět stav obchodu nebo co se děje se zákazníkem, tradičně tam není žádné místo, kde by snadno našli tuto informaci. Zavolají prodejnímu týmu, což donutí prodejce strávit 20-30 minut hledáním v poznámkách. Během vrcholných období někteří operativní manažeři dostanou 15 požadavků denně – to je 7,5 hodin strávených na získávání informací místo aktivit, které přidávají hodnotu.

AI může začít spojovat body napříč konverzacemi, které žádný člověk nemůže sledovat. Takový rozpoznávání vzorců napříč distribuovanými konverzacemi je to, jak zabráníte úbytku znalostí a skutečně proměníte konverzace na strategickou inteligenci.

Pohledem do budoucna pět let, jak očekáváte, že se meeting intelligence bude vyvíjet – a jakou roli budete hrát AI v budoucnosti organizační paměti, rozhodování a spolupráce?

Za pět let se budeme dívat na dnešní nástroje pro meeting intelligence stejně jako nyní hledíme na rané chytré telefony: působivé pro svou dobu, ale primitivní ve srovnání s tím, co se stalo možné.

První hlavní evoluce je přechod od pořizování poznámek k skutečné automatizaci pracovních postupů. Představujeme si budoucnost, kde stačí říci něco na schůzce, aby se to stalo skutečností, bez nutnosti následné práce. Právě teď, pokud na schůzce řeknete: “Vytvořme specifikaci pro tuto funkci a naplánujte follow-up s inženýry na příští týden”, stále musíte ručně vytvořit ten dokument a odeslat kalendářové pozvánky. Za pět let AI udělá vše automaticky. Promluvíte to, a stane se to. S AI, která vytváří úkoly, specifikace a dokumenty, lidé se mohou soustředit na práci, která skutečně vyžaduje lidskou kreativitu a úsudek.

Druhá evoluce je rozšíření z customer-facing na všechny schůzky. Právě teď se soustředíme na externí schůzky: prodej, zákaznický úspěch, agentury setkávající se se zákazníky. Ale náš cíl pro příštích 12 až 18 měsíců je učinit Fathom platformou, kterou můžete použít napříč celou organizací, ne jen pro customer-facing týmy. Budujeme botless recording, který může zachytit jakoukoli konverzaci, včetně Slack huddles a osobních setkání. To se vyvíjí do schopnosti zachytit jakoukoli konverzaci, kterou máte ve vaší společnosti, bez ohledu na médium.

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