Richard White, Gründer und CEO von Fathom – Interview-Serie

Richard White, Gründer und CEO von Fathom, ist ein wiederkehrender Gründer und ein produktorientierter Unternehmer, der am besten dafür bekannt ist, persönliche Frustrationen in kategorie-definierende Software umzuwandeln. Bevor er Fathom gründete, gründete und leitete er UserVoice fast 13 Jahre lang, wuchs es zu einer profitablen Feedback-Management-Plattform heran, die von Tausenden von Unternehmen verwendet wird, von Start-ups bis hin zu Unternehmen wie Microsoft, und revolutionierte auch das jetzt allgegenwärtige Website-Feedback-Tab. Früher in seiner Karriere baute und führte er SlimTimer komplett alleine über ein Jahrzehnt lang, leitete einflussreiche Open-Source-Projekte wie AjaxScaffold im Ruby-on-Rails-Ökosystem und arbeitete als Product-Design-Lead bei Kiko (YC S05), Erfahrungen, die seine Philosophie rund um Benutzerfreundlichkeit, Kundensympathie und den Bau von Tools, die Teams auf unauffällige, aber bedeutsame Weise verbessern, prägten.

Gegründet im Jahr 2020 spiegelt Fathom dieselbe Ethik wider, indem es einen universellen Schmerzpunkt angeht: die kognitive Überlastung beim Notizenmachen, während man versucht, echte Gespräche zu führen. Die Plattform zeichnet Meetings automatisch auf, transkribiert und fasst sie zusammen – am bemerkenswertesten auf Zoom -, sodass Benutzer Momente in Echtzeit hervorheben, kurze Clips anstelle von rohen Notizen teilen und die Nuancen bewahren können, die oft in schriftlichen Zusammenfassungen verloren gehen. Als Fathom gereift ist, hat es sich von einfacher Transkription zu einem leichten System von Aufzeichnungen für Gespräche entwickelt, das darauf ausgelegt ist, Teams dabei zu helfen, Kontext zu bewahren, von Kundenanrufen zu lernen und asynchron ohne Reibung zu den Meetings selbst zu kollaborieren.

Sie haben die letzten 15 Jahre damit verbracht, Unternehmen aufzubauen, die die Art und Weise, wie Menschen kommunizieren, neu definieren – von UserVoice bis Fathom. Was war der Moment, der Sie dazu brachte, Fathom zu gründen, und wie haben Ihre ingenieurstechnischen und produktgestalterischen Wurzeln das Unternehmen von Tag eins an geprägt?

Meine Inspiration, Fathom zu gründen, kam Anfang 2020. Es war vor der Pandemie, aber ich führte umfangreiche Benutzerforschung für ein Produkt durch und saß plötzlich durch 15 oder 20 aufeinanderfolgende Zoom-Meetings pro Tag. Sechs Wochen davon machten mich schmerzlich bewusst, wie schmerzhaft die Erfahrung war. Ich kann nicht sprechen und tippen gleichzeitig – ich sah mir meine Notizen zwei Wochen später an und wusste nicht, welches Gespräch welches war. Das größte Problem war, dass ich all diese Forschung durchführen und dann ein paar Bullet-Punkte mit meinem Team teilen würde, und es einfach nicht funktionierte. Alles ging in der Übersetzung verloren. Es war ein “stoß den Zeh an” – Moment für mich: Etwas, das einmal im Monat passiert, ignoriere ich. Wenn man jeden Tag mehrmals den Zeh an etwas stoßen würde, würde man sehr schnell versuchen, es zu beheben.

Mein ingenieurstechnischer und gestalterischer Hintergrund haben beide die Entscheidungen beeinflusst, die ich beim Aufbau von Fathom getroffen habe. Ich habe immer Probleme angegangen, indem ich Konzepte, die bereits existieren, radikal benutzerfreundlicher für ein viel größeres Publikum gemacht habe. Bei Fathom hatte ich die Erkenntnis, dass Transkriptionstechnologie zu einer Ware wurde – es gab eine Verbreitung von Standardlösungen, die fünf Jahre zuvor nicht existierten. Also war die Transkription Teil der Lösung, aber nicht die Lösung selbst.

Von einem Produkt-Design-Gesichtspunkt aus erkannte ich, dass Transkripte für die Menschen, die am Anruf teilnahmen, wertvoll sein können. Aber sie sind wirklich nicht hilfreich für die Menschen, die nicht dabei waren. Was wir viel aussagekräftiger fanden, war, Ihnen den 30-Sekunden-Video-Clip des Kunden zu zeigen, der den Preis beanstandet oder die technische Frage stellt. Wir verwenden die Transkription fast wie ein Inhaltsverzeichnis, um den tatsächlichen Audio-Video-Clip zu finden. Diese Produktüberlegung – das Verständnis der Aufgaben, die zu erledigen sind, und nicht nur der Technologie – kam direkt aus meinen Design-Wurzeln.

Fathom wurde 2020 gegründet, lange bevor die meisten Unternehmen ernsthaft über AI-natürliche Workflows nachdachten. Welche Vorteile hatte das Bauen mit AI im Kern – anstelle von Nachrüstung – Ihnen frühzeitig?

Der Schlüsselvorteil war architektonische Freiheit. Wir konnten jedes System, von Datenpipelines bis hin zur Benutzeroberfläche, so entwerfen, dass AI eine grundlegende Schicht und kein nachträglich hinzugefügtes Feature darstellt. Die meisten Wettbewerber in 2020 und 2021 heuerten Linguistik-Experten und ML-Spezialisten an, um ihre eigenen Modelle zu bauen. Wir gingen den entgegengesetzten Weg, weil wir glaubten, dass die Gewinner in diesem Bereich diejenigen sein würden, die AI effektiv einsetzen können, um reale Probleme zu lösen, und nicht diejenigen, die die Modelle selbst bauten. Diese gegensätzliche Sicht ermöglichte es uns, agil mit einem kleineren Team zu bleiben und unsere Ingenieurressourcen auf die harten Infrastrukturprobleme zu konzentrieren – zuverlässige Aufzeichnung über Plattformen hinweg, virale Verteilungsmechanismen, Echtzeitverarbeitung im großen Maßstab.

Das ist das Ding mit dem Start im Jahr 2020: AI war noch nicht gut genug. Wir wussten das. Aber wir wussten auch, dass wenn wir auf AI warteten, um das Unternehmen zu gründen, wir zwei bis drei Jahre zu spät dran wären. Die Tür würde weit offen stehen, und jeder würde hereinstürmen. Also bauten wir alles andere zuerst – die Infrastruktur, die Verteilungskanäle, die Benutzeroberfläche – mit der expliziten Erwartung, dass wenn AI bereit war, wir es wie einen neuen Motor in einem Auto einbauen könnten. Diese Entscheidung zahlte sich massiv aus. Als GPT-4 und Claude 2022-2023 ankamen, konnten wir sie sofort integrieren. Wettbewerber, die jahrelang benutzerdefinierte NLP-Pipelines gebaut hatten, mussten plötzlich ihren gesamten Stapel neu denken. Wir haben einfach unsere Modelle upgegradet und weitergeliefert.

Das Bauen mit AI hat auch grundlegend unseren Produktentwicklungsprozess verändert. Traditionelle Software hat eine ziemlich lineare Roadmap: Sie entscheiden, was zu bauen ist, bauen es und liefern es aus. Mit AI verwenden wir das, was ich ein “Jenga-Modell” nenne. Jeder Block repräsentiert eine potenzielle AI-Fähigkeit. Wenn wir auf einen Block drücken und Widerstand bekommen, weil die Modelle noch nicht gut genug sind, versuchen wir einen anderen. Wir wissen, dass in sechs Monaten die Technologie verbessert wird und wir zurückkommen können. Das hält uns davon ab, Funktionen zu erzwingen, bevor sie bereit sind, während wir immer Wert liefern.

Der andere Vorteil war Glaubwürdigkeit. Ja, Investoren sagten mir, ich solle “AI” in unserem Namen 2020 nicht verwenden, aber frühzeitig zu sein, gab uns Authentizität. Wir sprangen nicht auf einen Trend auf; wir setzten auf eine These, bevor sie offensichtlich wurde. Das positionierte uns als Erbauer, nicht als schnelle Nachahmer.

Sie haben Gesprächskonversationen als eine der am meisten übersehenen Datenquellen innerhalb von Organisationen bezeichnet. Was überzeugte Sie, dass dies die nächste große Grenze für AI ist?

Ich erkannte, dass ich noch nie einem Vertriebsmitarbeiter begegnet bin, der acht Stunden am Tag hat, um all die Meetings seines Teams zu hören, geschweige denn Entscheidungen zu treffen und sein Team auf der Grundlage dessen zu coachen, was er gehört hat. Meetings generieren unglaublich wertvolle Daten, aber sie sind völlig unzugänglich im großen Maßstab. Mit traditionellen Meetings werfen wir 99 % des Inhalts weg, während die letzten 1 % der Notizen in das CRM eingehen. Dann versuchen wir, aus diesem rückwärts abzuleiten, was mit unserem Geschäft passieren wird. Es ist ein absurdierender Prozess. Die Informationen, die tatsächlich wichtig sind – der Tonfall der Stimme eines Kunden, der spezifische Einwand, den er erhob, der Wettbewerbsverweis, der aufkam – all das wird durch jemandes hastig getippte Notizen gefiltert und verliert all den Kontext.

Was mich überzeugte, dass dies die nächste Grenze ist, war die Erkenntnis, dass diese “Konversations-Dunkel-Daten” tatsächlich das reichste Signal dafür sind, was in einer Organisation passiert. Sie erhalten Echtzeit-Einblicke in Kunden-Schmerzpunkte, Produktlücken, Wettbewerbsbedrohungen und Schulungsbedürfnisse – all das in den eigenen Worten der Menschen. Wenn ein Kunde erklärt, warum er eine Funktion benötigt, ist das viel wertvoller als eine Zusammenfassung eines Vertriebsmitarbeiters in einem CRM-Feld.

Der Durchbruch mit AI ist, dass wir diese Daten endlich im großen Maßstab nutzen können. Als wir Ask Fathom zum ersten Mal starteten, konnte es Fragen zu einzelnen Meetings beantworten. Dann haben wir es verbessert, um kleine Gruppen von Meetings zu bearbeiten. Jetzt ist es clever genug, um das gesamte Meetings-Set eines Unternehmens zu verstehen. Vertriebsleiter können fragen: “Welche Wettbewerber sind in letzter Zeit am meisten im Trend? Zeigen Sie mir einige Clips.” Ingenieur-Teams können abfragen: “Erzählen Sie uns die Geschichte der Transkriptions-Engines bei Fathom” und erhalten ein sechsseitiges synthetisiertes Dokument, das aus vier Jahren Ingenieur-Meetings stammt.

Es beginnt, ein viel größeres Gehirn zu werden, das wirklich versteht, was Ihr Unternehmen tut und welche Gespräche es führt. Sie können sich eine Welt vorstellen, in der bald ein AI Ihnen sagen kann, welche Funktionen Sie als Nächstes bauen sollten, um die meisten Deals abzuschließen, oder welche Wettbewerber auftauchen, oder welche Schulungslücken in Ihrem Team bestehen. Es gibt diese wunderbare Datenquelle, die AI ausgräbt, um Ihnen Eingaben für Ihr nächstes Strategie-Treffen oder Roadmapping-Prozess zu geben.

Viele Benutzer nennen Fathom als transformative für die Anwesenheit in Meetings. Wie balancieren Sie Automatisierung mit der Bewahrung des natürlichen Flusses menschlicher Konversation?

Dies war von Anfang an unser Kern-Design-Prinzip. Das Ziel ist nicht, AI zu haben, die Ihnen sagt, was Sie in einem Meeting tun sollen, sondern Ihnen Erkenntnisse zu geben, die Ihnen helfen, präsenter und effektiver in Ihren Gesprächen zu sein.

Wir sind vorsichtig bei dem, was wir automatisieren und was nicht. Wir werden keine Funktionen starten, bis wir wissen, dass wir sie wirklich gut machen können. Das bedeutet manchmal, dass wir nicht der Erste auf dem Markt mit bestimmten Funktionen sind, aber wenn wir etwas starten, funktioniert es und liefert echten Wert. Wir waren vorsichtig bei der Verfolgung von Dingen wie Telefonanruf-Aufzeichnung oder bestimmten Meeting-Aufzeichnungen trotz häufiger Anfragen. Wir würden lieber hervorragend darin sein, was wir tun, als ein mittelmäßiges Erlebnis zu rollen, das den natürlichen Fluss der Konversation stört.

Letztendlich sagen uns unsere Benutzer, dass wir das richtige Gleichgewicht treffen: Sie sagen, sie sparen 6+ Stunden pro Woche und bewegen sich 3-mal schneller von der Erkenntnis zu den nächsten Schritten; 95 % berichten, dass Fathom sie in Meetings präsent hält. Das bestätigt, dass wir menschliche Fähigkeiten ergänzen, anstatt sie zu ersetzen.

Fathom zog mehr als 1.300 Benutzer-Investoren in seiner Series-A-Runde an – ein seltenes Zeichen von Produkt-Vertrauen. Was glauben Sie, was so stark mit den alltäglichen Benutzern resonieren ließ?

Einerseits geben wir ein wirklich robustes kostenloses Produkt: unbegrenzte Meetings, fünf AI-Zusammenfassungen pro Monat. Zwei Drittel unserer Benutzer zahlen uns nie einen Cent, und wir sind damit völlig einverstanden. Es ist kein typischer SaaS-Spiel. Unsere Benutzer sehen, dass wir nicht versuchen, Wert aus ihnen zu extrahieren, um jeden Preis. Wir konzentrieren uns darauf, das Leben der einzelnen Mitwirkenden kostenlos zu verbessern, und verdienen Geld, indem wir Management-Tools an ihre Vorgesetzten verkaufen – Coaching-Dashboards, Cross-Meeting-Intelligence und Wettbewerbs-Einblicke. Das Produkt funktioniert einfach, und es funktioniert weiter, egal ob man zahlt oder nicht. Das schafft echtes Vertrauen.

Unser Wachstum ist fast vollständig Mundpropaganda – wir sind mehr wie eine soziale Medien-Plattform als traditionelle B2B-Software gewachsen. Unsere Benutzer sind unsere Botschafter und Verteilungskanäle. Ihnen die Möglichkeit zu geben, Investoren zu werden, erkennt einfach an, was bereits wahr ist: Sie sind Partner in dieser Mission.

Ich denke, es gibt auch eine tiefere Resonanz rund um das Problem, das wir lösen. Jeder hat das Leid erfahren, in einem Meeting zu sein, versucht, präsent zu sein und jemanden zu sehen, der hektisch tippt, anstatt sich zu engagieren. Jeder hat Informationen aus einem Meeting benötigt, an dem er nicht teilgenommen hat, und eine nutzlose zweizeilige Zusammenfassung erhalten. Das Problem ist universell, und die Lösung fühlt sich fast magisch an, wenn sie gut funktioniert. Benutzer investieren, weil sie diese Zukunft existieren lassen wollen – nicht nur für sich selbst, sondern für alle, mit denen sie arbeiten.

Ihre Vergangenheit umfasst den Bau von UserVoice, der half, zu definieren, wie Unternehmen Kunden-Feedback verwalten. Wie hat diese Erfahrung Ihre Überlegungen zu organisatorischem Gedächtnis und AI-gesteuerter Wissensfluss beeinflusst?

UserVoice lehrte mich, dass die wertvollsten Informationen in Unternehmen oft die am meisten verstreuten sind. Kunden-Feedback war überall. Es war in Support-Tickets, weitergeleiteten E-Mails und zufälligen Vertriebsgesprächen vergraben. Unternehmen hatten Tausende von Datenpunkten darüber, was Kunden wollten, aber keine Möglichkeit, sie in strategische Entscheidungen zu synthetisieren. Wir bauten Infrastruktur, um dieses Feedback im großen Maßstab zu aggregieren und es den Menschen zugänglich zu machen, die Produktentscheidungen treffen.

Die Parallele zu Fathom ist klar, aber der Problemspace ist viel tiefer. Meetings sind exponentiell verstreuter als Kunden-Feedback. Jedes Unternehmen hat Hunderte oder Tausende von Stunden Gespräche pro Woche. Was ich von UserVoice gelernt habe, ist, dass Erfassung notwendig ist, aber nicht ausreichend. Sie können nicht nur Informationen aggregieren; Sie müssen Intelligenz über das aufbauen, was wichtig ist, und es den richtigen Menschen routen. Mit UserVoice bauten wir Voting-Systeme, Trend-Algorithmen und Admin-Dashboards, damit Produkt-Teams Signal von Rauschen trennen konnten. Mit Fathom bauen wir AI, die Kontext über Gespräche hinweg versteht und proaktiv Erkenntnisse zur Oberfläche bringt: “Fünf Kunden haben diesen Use-Case in diesem Monat erwähnt” oder “Ihr Team bleibt an diesem Einwand hängen”.

Die andere Lektion war Demokratisierung. UserVoice machte es möglich, dass jeder Kunde Feedback geben konnte, nicht nur die lautesten, die Exekutivdirektoren am Telefon erreichen konnten. Mit Fathom demokratisieren wir den Zugang zu Meeting-Intelligence. In unserem Fallstudie mit Netgain verbrachte der Operations-Manager 7,5 Stunden pro Tag damit, einfach grundlegende Fragen darüber zu beantworten, was in Vertriebsanrufen passierte. Das ist verrückt. Die Informationen existierten, aber sie waren in den Köpfen und verstreuten Notizen gefangen.

Die Zukunft des organisatorischen Gedächtnisses bewegt sich von diesen isolierten Wissenssilos – CRM, Dokumente, Feedback-Systeme – zu vernetzter, konversationeller Intelligenz. Das ist die logische Evolution dessen, was wir mit UserVoice begonnen haben, aber AI macht es möglich, es mit der vollen Fidelität menschlicher Konversation zu tun, nicht nur mit strukturierten Daten.

Zoom-basierte AI-Tools explodierten nach 2020. Was unterscheidet Ihrer Meinung nach einen wirklich hilfreichen AI-Assistenten von einem, der nur Rauschen hinzufügt?

Ich sage immer, dass es nur zwei Dinge gibt, die einen AI-Meeting-Assistenten wirklich sinken lassen können: Wenn das Produkt nicht zuverlässig ist oder wenn die AI-Ausgabe Müll ist. Ich denke, es gab viel Marketing-AI in der vorherigen Generation, bei der es leicht war, magische Dinge zu versprechen, aber dann kam die Realität heraus und war Unsinn. Wir haben immer versucht, sicherzustellen, dass wir ein hochwertiges, zuverlässiges Produkt haben, das das tut, was es verspricht. Unsere wichtigsten Unterscheidungsmerkmale sind:

• Transkriptions-Genauigkeit. Fathom gilt als die genaueste Transkription da draußen. Die meisten Tools nutzen einen Drittanbieter-Transkriptions-Service, während wir unsere eigene proprietäre Transkriptionstechnologie im Haus entwickelt haben. Wenn Ihre Transkription schlecht ist, ist alles, was von der AI-Komponente kommt, absolut zerstört, weil es alles von der Transkription abhängt.
• Zuverlässigkeit und Infrastruktur. Wenn Sie einem Meeting beitreten, sind Sie oft in Eile oder gestresst. Viele dieser anderen Tools würden Bots in Meetings haben, aber dann würden sie nicht aufzeichnen oder die Aufzeichnung würde fehlschlagen. Wir existieren fast auf einer Echtzeit-System-Ebene – Sie arbeiten an etwas, das eine Stufe hinter Avionik liegt. Wenn es nicht zweimal funktioniert, ist der Benutzer weg. Es ist nicht wie traditionelle SaaS, wo Sie gelegentlich down sein können.
• AI, die Nuancen und Kontext versteht. Geschäftssprache kann sehr subtil sein. Ich erinnere mich daran, das Vertriebsteam bei UserVoice zu leiten und die Notizen der Leute zu lesen und zu denken: “Ich muss hören, wie sie es tatsächlich gesagt haben.” Die AI muss nicht nur erfassen, was gesagt wurde, sondern auch den Tonfall, die Zögern und die Begeisterung (oder deren Fehlen). Deshalb verknüpfen wir jeden Zusammenfassungspunkt mit dem tatsächlichen Moment in der Aufzeichnung.
• Anpassungsfähigkeit ohne Komplexität. Die AI sollte sich an Ihr Geschäft anpassen, nicht umgekehrt. Vertriebs-Teams sollten in der Lage sein, Vorlagen anzupassen, um ihre spezifischen Methoden zu matchen – MEDDIC, Challenger, SPICED, was auch immer sie verwenden. Aber das darf nicht eine Datenwissenschaftliche Ausbildung erfordern. Es muss einfach funktionieren.

Fathom wandelt Meeting-Inhalte in handhabbare Erkenntnisse um. Wie nahe sind wir an AI-Systemen, die als echte Workflow-Engines fungieren – Gespräche, Entscheidungen und nachgelagerte Aufgaben automatisch verbinden?

Ich denke, wir sind näher, als die meisten Menschen glauben, aber es gibt noch wichtige Schritte zu gehen. Im Moment bewegen wir uns in eine Welt, in der Fathom mehr und mehr der Arbeit für Sie erledigt. Der erste Schritt ist einfach, die Informationen dorthin zu bringen, wo Sie sie haben wollen. Der nächste Schritt, der nicht weit entfernt ist, ist, dass die AI tatsächlich die Arbeit für Sie erledigt.

Wir sehen bereits frühe Versionen davon. Unsere Asana-Integration nimmt Action-Items aus Meetings und erstellt automatisch nachverfolgbare Aufgaben. Fathom will keine Aufgaben-Management-Lösung erstellen – es gibt viele großartige da draußen, wie Asana. Also bauen wir Integrationen, die Meeting-Ergebnisse direkt in die Tools pushen, die die Leute bereits verwenden, um Arbeit zu erledigen.

Auf der CRM-Seite pushen wir strukturierte Felder – Schmerzpunkte, Zeitpläne, Schlüssel-Entscheidungsträger – automatisch in Salesforce und HubSpot. In einem Fallstudie half uns dies, 20 bis 30 Minuten pro Deal-Status-Update zu sparen und führte zu fast perfekter Monatsend-Prognose-Genauigkeit. Das ist ein Workflow-Engine im Einsatz: Gespräch findet statt, AI extrahiert die wichtigsten Geschäftsinformationen und dann fließt es automatisch in Ihr System der Aufzeichnung ohne dass jemand tippen muss.

Aber ich denke, der eigentliche Durchbruch kommt mit dem, was ich semantische Warnungen und intelligente Weiterleitung nenne. Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Manager oder Vertriebsleiter und erhalten eine tägliche Highlight-Show, in der die AI jeden Preis-Diskussions-Punkt gefunden hat, der schief gelaufen ist, oder jeden Produkt-Blockierer, der in einem Verlängerungsanruf aufkam. Wenn Sie ein Ingenieur-Manager sind, sehen Sie jeden hitzigen Streit unter Ihren Ingenieuren. Die AI kann Tonfall und Nuancen verstehen, nicht nur Schlüsselwörter, also weiß sie, welche Momente Sie wirklich interessieren.

Wenn Unternehmen wachsen, kämpfen sie mit verteiltem Wissen und Informationsverfall. Wie sehen Sie AI die Lücke zwischen dem, was Teams diskutieren, und dem, was tatsächlich umgesetzt wird, schließen?

Dies ist eines der kritischsten Probleme, die wir lösen. Es gibt zwei Gruppen, denen wir wirklich helfen können: Menschen im Meeting, die versuchen, Notizen zu machen und präsent zu sein, und die Führungskräfte, die nicht im Meeting sind, aber Teams leiten und versuchen, zu verstehen, was passiert. Letztere Gruppe ist, wo das verteilte Wissens-Problem wirklich zuschlägt.

Das Kernproblem ist Sichtbarkeit. Wenn jemand in einem Unternehmen wissen will, was der Status eines Deals ist oder was mit einem Kunden passiert, gibt es traditionell keinen einfachen Ort, um diese Informationen zu finden. Sie rufen das Vertriebsteam an, was die Vertreter dazu zwingt, 20-30 Minuten damit zu verbringen, durch Notizen zu wühlen. Während der Spitzenzeiten erhalten einige Operations-Manager 15 Anfragen pro Tag – das sind 7,5 Stunden, die für Informationsabruf anstelle von wertsteigernden Aktivitäten aufgewendet werden.

AI kann beginnen, Verbindungen über Gespräche hinweg herzustellen, die kein Mensch verfolgen kann. Diese Art von Mustererkennung über verteilte Gespräche ist es, wie Sie Wissensverfall verhindern und tatsächlich Gespräche in strategische Erkenntnisse umwandeln.

Blicken Sie fünf Jahre voraus, wie erwarten Sie, dass Meeting-Intelligence evolviert – und welche Rolle sehen Sie AI in der Zukunft des organisatorischen Gedächtnisses, der Entscheidungsfindung und der Zusammenarbeit spielen?

Fünf Jahre von jetzt an werden wir auf die heutigen Meeting-Intelligence-Tools zurückblicken, genauso wie wir jetzt auf frühe Smartphones zurückblicken: beeindruckend für ihre Zeit, aber primitiv im Vergleich zu dem, was möglich wurde.

Die erste große Evolution ist der Übergang von Notizen zu echter Workflow-Automatisierung. Wir stellen uns eine Zukunft vor, in der man einfach etwas in einem Meeting sagen kann und es in die Existenz ruft, ohne die Nachbearbeitung. Im Moment, wenn man in einem Meeting sagt: “Lassen Sie uns eine Spezifikation für diese Funktion erstellen und einen Follow-up-Termin mit dem Ingenieur-Team für nächste Woche planen”, muss man immer noch manuell dieses Dokument erstellen und diese Kalender-Einladung senden. In fünf Jahren wird die AI all das automatisch tun. Sie sprechen es aus, und es passiert. Mit der AI, die die Aufgaben, Spezifikationen und Dokumente erstellt, können die Menschen sich auf die Arbeit konzentrieren, die tatsächlich menschliche Kreativität und Urteilsvermögen erfordert.

Die zweite Evolution ist die Erweiterung von kundenorientierten zu allen Meetings. Im Moment konzentrieren wir uns auf externe Meetings: Vertrieb, Kundenerfolg, Agenturen, die mit Kunden treffen. Aber unser Ziel für die nächsten 12 bis 18 Monate ist es, Fathom zu einer Plattform zu machen, die man über das gesamte Unternehmen hinweg verwenden kann, nicht nur kundenorientierte Teams. Wir bauen bot-lose Aufzeichnung, die jedes Gespräch erfassen kann, einschließlich Slack-Huddles und persönlicher Meetings. Es entwickelt sich zu einer Plattform, die jedes Gespräch erfassen kann, das Sie in Ihrem Unternehmen führen, unabhängig vom Medium.

Die Unternehmen, die an die Spitze kommen, werden diejenigen sein, die konversationelle Daten als erste-Klasse-Bürger behandeln – so wichtig wie ihre CRM-Daten, Analytics und Dokumente. Weil letztendlich die wichtigsten Erkenntnisse in jeder Organisation nicht in den Systemen sind, sondern in den Gesprächen. AI macht es endlich möglich, diese zu nutzen.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr über diese Notiz-App erfahren möchten, sollten Fathom besuchen.