Matt Martin, Co-Fundador y CEO de Clockwise – Serie de Entrevistas

Matt Martin, Co-Fundador y CEO de Clockwise es un ex abogado convertido en ingeniero y empresario que ha construido una de las plataformas de programación más avanzadas impulsadas por inteligencia artificial del mundo. Desde que fundó Clockwise en 2016, ha liderado la empresa en una misión para reinventar la forma en que los trabajadores del conocimiento gestionan su tiempo, ayudando a más de 40,000 empresas, incluyendo Atlassian (TEAM ), Asana y Uber. Con una carrera que ha abarcado la ley, el liderazgo de productos y la ingeniería de software, Matt combina una mezcla única de rigor analítico y experiencia técnica para abordar uno de los desafíos más pasados por alto en el lugar de trabajo: encontrar tiempo para lo que realmente importa.

Ha tenido un camino único desde abogado hasta ingeniero de software y fundador — ¿qué lo llevó finalmente a empezar Clockwise en 2016, y cómo moldeó su experiencia de fondo la misión de la empresa?

Bueno, hay una línea de unión no obvia: ¡siempre he sido un gran nerd! Desde construir sitios web en la web temprana hasta construir equipos, cuando veo un problema interesante, me absorbo. Pasar de la ley a la tecnología en el Área de la Bahía me permitió una perspectiva única sobre un problema universal: cómo se había vuelto tan rota la gestión del calendario.

Valoro mi educación legal, pero no puedo afirmar que sea directamente aplicable a mi día a día. Fue realmente mi experiencia en startups, trabajando en empresas que no podían escalar de manera efectiva en parte porque todos estaban atrapados en el infierno de las reuniones, lo que cristalizó la oportunidad.

Lo que dio forma a la misión de Clockwise — para ayudar a las personas a encontrar tiempo para lo que más les importa en sus días — fue darse cuenta de que, contrariamente a la creencia popular, la productividad no es un problema individual, sino un problema fundamental de eficiencia empresarial. Las mejores empresas del mundo tienen personas brillantes, pero si esas personas no pueden encontrar tiempo para pensar y crear porque están constantemente cambiando de contexto entre reuniones, eso es un gran freno a la innovación y el crecimiento.

Construímos Clockwise para devolver a las empresas lo que más les importa: tiempo enfocado para que sus personas hagan su mejor trabajo.

¿Qué brecha vio en la productividad y programación en el lugar de trabajo que lo convenció de que valía la pena dedicar casi una década a resolver?

Estaba dirigiendo un equipo de ingeniería de front-end, y me harté de pasar horas y horas reclutando, capacitando y integrando a nuevos ingenieros, solo para que vinieran a mí unos meses después quejándose de lo poco que tenían tiempo en la semana para codificar. ¿Qué es esto? Quieren hacer un gran trabajo, les pagamos (mucho) para hacer un gran trabajo, y sin embargo, nadie en la empresa se hace responsable del impacto horrible que los malos horarios tienen en estas personas. Simplemente se sentía insano.

Tratamos el manejo del tiempo como una carga individual, pero eso es una excusa. Este enfoque de “nadar o hundirse” en el manejo del tiempo representa un fracaso organizacional sistémico disfrazado de responsabilidad personal. En realidad, los empleados no controlan mucho de su tiempo. Eso se debe a que el tiempo es un sistema en red. Cuando una persona programa una reunión, su impacto se propaga a través del calendario de cada asistente, más todos con los que también se reúnen. Un solo cambio en el horario puede afectar la productividad en equipos enteros.

La entrada principal a una economía del conocimiento es el tiempo y la atención de los empleados individuales. Una empresa que pueda aumentar la cantidad de tiempo de impacto de los empleados tendrá una ventaja increíble en el mercado. Y cualquier pieza de software que pueda permitir esa productividad será increíblemente valiosa. Ese es el problema que vale la pena dedicar casi una década a resolver.

Clockwise ahora es utilizado por más de 40,000 organizaciones, incluyendo nombres como Atlassian, Uber y Netflix. ¿Qué cree que ha resonado más con los clientes empresariales?

A medida que los equipos crecen, la toma de decisiones, el progreso y la productividad se ralentizan. No mencionemos que la programación se vuelve aún más compleja.

Empresas como Uber y Atlassian entienden de inmediato que menos tiempo dedicado a coordinar horarios significa más tiempo para trabajo de impacto — eso es por lo que confían en nosotros para manejar las complejidades de optimizar calendarios en toda la organización.

Digamos que quiero programar una reunión de sincronización de una hora con mi equipo. En la superficie, parece bastante simple, ¿verdad? Pero hay quite a few constraints to consider when it comes to finding a time that will work for everyone:

• 8 personas en 3 zonas horarias
• 2 personas tienen preferencias de “no reuniones antes de las 10 am”
• 1 persona viaja la próxima semana
• 3 participantes requieren tiempo de preparación

Clockwise internaliza todos los requisitos y mueve los eventos en conflicto para hacer espacio para la nueva reunión. Lo que resuena con los clientes es que no tienen que lidiar con el Tetris de calendario requerido. Saben que las reuniones importantes ocurrirán, los elementos no apremiantes se reprogramarán y los conflictos se resolverán — todo de forma automática.

Hasta la fecha, hemos creado más de 7 millones de horas de tiempo para trabajo profundo y hemos reprogramado más de 18 millones de reuniones. Para las empresas, eso es un ROI medible en productividad.

Esta semana anuncias una nueva generación de tu cerebro de programación y servidor MCP. ¿Qué aspectos de este lanzamiento crees que tendrán el mayor impacto inmediato para los usuarios?

A medida que el ecosistema de inteligencia artificial explota, parece que todas las empresas bajo el sol han lanzado un asistente, pero luego fallan en la tarea más básica de asistente: programar reuniones. Estamos arreglando eso.

Clockwise MCP da a los agentes de inteligencia artificial acceso al cerebro de programación más avanzado del mundo (que hemos pasado 9 años construyendo), lo que les permite razonar sobre el tiempo con una sutileza similar a la humana. Por primera vez, la inteligencia artificial podrá tomar decisiones de programación e implementar cambios en el calendario basados en una comprensión contextual profunda, no solo en qué tiempo está disponible.

El impacto inmediato es que ahora puedes decirle a Claude, ChatGPT o Cursor: “Programa una revisión de producto de 90 minutos con mi equipo distribuido esta semana, respetando los bloques de enfoque y zonas horarias de todos” y en realidad funciona como esperarías que un asistente humano lo manejara.

Más allá de la programación simple, aprovechar las capacidades únicas de los LLM junto con Clockwise MCP también desbloquea flujos de trabajo completamente nuevos. Por ejemplo, podrías pedirle a Claude que te muestre cómo se ve la productividad de tu equipo en el último mes, optimizar tu horario siguiendo la metodología de Deep Work de Cal Newport, o revisar el boletín de la escuela de tus hijos y bloquear todas las fechas importantes en tu calendario.

Es la diferencia entre una inteligencia artificial que puede leer tu calendario y una que puede pensar como un asistente ejecutivo experimentado. Esa distinción transforma estas herramientas de demostraciones impresionantes en asistentes de trabajo realmente útiles.

Muchos asistentes de inteligencia artificial pueden generar texto o código, pero tropiezan con la programación. ¿Por qué el tiempo es un problema tan difícil para la inteligencia artificial?

Manipular el tiempo es algo que los humanos manejan intuitivamente con sutileza. Pero pídele a un asistente de inteligencia artificial que programe una reunión de equipo para la próxima semana, y sugerirá un momento en que la mitad del equipo está dormida o en bloques de enfoque profundo.

Eso se debe a que la mayoría de las integraciones de calendario tratan la programación como consultas de base de datos. Pueden encontrar ranuras vacías y llenarlas, pero no pueden tomar las decisiones inteligentes que requiere la programación real.

El problema es el contexto. La programación efectiva exige comprender los patrones de trabajo humanos más allá de la simple disponibilidad. La inteligencia artificial necesita saber que a Alex le gusta tomar un café después de dejar a sus hijos en la escuela, lo que hace que esa ventana sea perfecta para una llamada telefónica casual pero no para una presentación de Zoom. O que Johanna necesita 10 minutos entre reuniones para manejar los elementos de acción, y su viaje frecuente requiere formatos de reunión asíncronos.

Opinión controvertida: pero no creo que lanzar más datos y cómputo a este problema vaya a resultar en una buena solución en un futuro cercano.

¿Cómo difiere el nuevo cerebro de programación de las versiones anteriores de Clockwise, y qué tipo de mejoras pueden esperar los usuarios?

Siempre estamos trabajando para mejorar nuestro cerebro de programación, y esta próxima generación de inteligencia es notable por su capacidad de ser consciente contextualmente y accesible bajo demanda.

El mayor cambio es pasar de una programación reactiva a proactiva. Anteriormente, Clockwise optimizaría su calendario en un horario fijo diario; ahora puede generar optimizaciones bajo demanda, siempre que lo necesite.

También hemos habilitado al cerebro para pensar de manera más holística sobre su carga de trabajo completa. La nueva integración de Tareas permite que Clockwise coordine el tiempo para sus tareas junto con las reuniones, respetando los plazos y las preferencias de los bloques de enfoque. Ya no se trata solo de gestionar reuniones; se trata de gestionar todo el trabajo importante que necesita hacer entre esas reuniones.

Y hemos mejorado dramáticamente la capacidad del algoritmo subyacente para procesar múltiples cambios de programación simultáneamente. Digamos que quieres reprogramar todas tus reuniones individuales para la semana. Esta sola solicitud provoca que Clockwise tome acción en múltiples eventos de calendario. Estas mejoras en el algoritmo están resultando en tasas de éxito más altas para la creación de Tiempo de Enfoque y mejores resultados para los usuarios.

La actualización introduce características como optimizaciones bajo demanda, integraciones de tareas y análisis. ¿Cómo cambian estas mejoras la forma en que las personas y los equipos pueden trabajar con sus calendarios?

Las optimizaciones bajo demanda son un cambio de juego para las personas que quieren tomar medidas inmediatas, en lugar de esperar a que el sistema decida cuándo ayudar. La integración de tareas es enorme porque finalmente conecta el espacio entre los horarios de reuniones y encontrar tiempo para hacer el trabajo real.

Para los equipos, las capacidades de análisis son transformadoras. Los gerentes ahora pueden detectar patrones que nunca habían visto antes — como identificar cuándo alguien está constantemente en reuniones seguidas o cuándo el Tiempo de Enfoque colectivo del equipo se ve erosionado por la creación de reuniones. Ahora los líderes pueden tomar decisiones basadas en datos sobre la distribución de la carga de trabajo y la higiene de las reuniones en lugar de simplemente esperar que todos gestionen su tiempo bien.

La combinación de estas mejoras significa que los equipos pueden pasar de una gestión de calendario reactiva a una estrategia de tiempo proactiva.

¿Qué papel juega la información — como los 17 millones de eventos de calendario mensuales que Clockwise analiza — al permitir una inteligencia de programación a nivel humano?

Hay dos capas en esta respuesta.

Primero, de una manera muy directa, la gran cantidad de datos que procesamos y analizamos nos permite entregar un cerebro de programación mejor y más matizado. Clockwise analiza más de 160 millones de puntos de datos de calendario todos los días, probando millones de arreglos de calendario y orquestando optimizaciones para mantener a los equipos productivos. El sistema agrega esa información para comprender mejor cómo y cuándo las personas, los equipos y las organizaciones enteras hacen su mejor trabajo. Esto se reincorpora al producto en todo, desde mejoras algorítmicas hasta una mejor experiencia de usuario.

Segundo, dado el alcance de los datos de calendario — tanto los datos duros que fluyen de las API como los datos blandos en forma de preferencias individuales — dentro de las organizaciones modernas, hace que sea literalmente imposible para cualquier ser humano navegar.

Mientras que los mejores asistentes humanos son excelentes para decidir basándose en conocimiento contextual, realmente solo pueden optimizar para uno, dos, tal vez tres individuos a la vez. Es simplemente demasiado complejo navegar las restricciones combinatorias de todos los asistentes. Un asistente de calendario de inteligencia artificial, por otro lado, puede programar a escala empresarial, combinando sistemas con conocimiento de dominio y el procesamiento de toneladas de datos de manera eficiente.

La programación tradicional pregunta: “¿Cuándo está todo el mundo libre?” Pero la mejor pregunta es: “¿Cuándo es el mejor momento para que se realice este trabajo, y cómo podemos hacer que suceda?” Realmente solo puedes manejar esa pregunta para todos si operas a través de la red de los horarios de todos simultáneamente.

¿Cómo ven las empresas aprovechando Clockwise MCP con agentes de Anthropic, OpenAI y otros? ¿Estamos avanzando hacia que cada empresa tenga su propio asistente ejecutivo impulsado por inteligencia artificial?

Es cualquier cosa, pero mi apuesta es que habrá dos capas de asistentes en la empresa: una capa proporcionará a cada empleado un agente que orqueste — esto podría ser similar a un superpoderoso asistente ejecutivo o jefe de personal — que llamará a varios agentes diferentes que son expertos en áreas específicas. Creo que es probable que surjan varios proveedores para el agente que orquesta. A diferencia del espacio de consumo donde ChatGPT está emergiendo como dominante, la empresa tiende a fragmentarse según las necesidades específicas de las diferentes organizaciones.

El espacio de agentes específicos de dominio será mucho más diverso e interesante. Al igual que no necesariamente quieres que Microsoft (MSFT ) proporcione todo el software para tu organización (aunque Microsoft ciertamente lo desearía), está claro que todos querremos la ayuda de agentes específicos proporcionados por proveedores de software específicos para manejar tareas especializadas.

La programación y la gestión del tiempo son definitivamente uno de esos casos especializados. Para hacerlo bien, la inteligencia artificial necesita las habilidades para entregar lo que las personas realmente necesitan para hacer sus días laborables más productivos. Imagina un agente de calendario que conoce los entregables de todo tu equipo, los patrones de energía personal y las prioridades organizacionales, y luego orquesta automáticamente el horario de todos para optimizar los resultados. Ningún correo electrónico de ida y vuelta, ningún conflicto de programación, ningún cambio de contexto. Los asistentes evolucionarán de “Hey, tienes una reunión en 10 minutos” a “He preparado tus puntos de conversación, he eliminado las prioridades en conflicto y he asegurado que todos los interesados tengan los materiales de prelectura”.

Las empresas que se comprometan a integrar el razonamiento temporal en sus flujos de trabajo de inteligencia artificial no solo nos salvarán de las malas reuniones; desbloquearán una nueva frontera de productividad impulsada por la colaboración entre humanos y inteligencia artificial.

¿Qué salvaguardias o consideraciones éticas entran en juego al construir una inteligencia artificial que razona sobre cómo las personas usan su tiempo?

Primero, desde una perspectiva de privacidad, nunca permitimos que los modelos accedan a los datos del cliente para el entrenamiento. Nunca. Y nos esforzamos mucho por asegurarnos de que esto sea el caso. La confianza del cliente es absolutamente fundamental no solo para nuestro éxito comercial, sino también para los valores de nuestra empresa.

Segundo, optimizamos para el bienestar humano (como bloques de enfoque, pausas para reuniones y almuerzo) sobre los métricos de productividad tradicionales. Evitamos explícitamente características que permitan el micromanagement o la vigilancia en el lugar de trabajo: no hay paneles de control sobre los hábitos de programación del equipo, no hay “puntuaciones de productividad” para las revisiones de desempeño. Mientras que las preferencias del usuario informan las optimizaciones de Clockwise, las personas mantienen el control de sus calendarios mientras reciben recomendaciones inteligentes que pueden aceptar o ignorar. Estamos reduciendo la fricción de programación mientras mantenemos la agencia humana sobre el recurso más preciado de las personas: su tiempo.

Mirando hacia adelante, ¿cómo ve la relación entre los asistentes de inteligencia artificial y la productividad humana evolucionando en los próximos cinco años, y dónde se ajusta Clockwise en ese futuro?

A un nivel muy alto, fundamentalmente veo la inteligencia artificial como otra herramienta. Las capacidades que habilita aumentarán y empoderarán a millones, pero también inevitablemente cambiarán dónde son más valiosos los humanos. Espero que, como sociedad, podamos ser más reflexivos sobre el impacto humano de los grandes cambios en nuestra economía de lo que hemos sido en el pasado. Pero tengo que decir que el entorno político actual no inspira optimismo al respecto.

A un nivel más táctico, creo que veremos algunos cambios.

Primero, a medida que los flujos de trabajo de los agentes se vuelven más confiables y comunes — una tendencia que está empezando, pero tiene un largo camino por recorrer — veremos una evolución de flujos de trabajo reactivos a proactivos. Por ejemplo, a medida que el cerebro de programación de Clockwise ha avanzado en su confiabilidad, hemos podido realizar intervenciones más proactivas y agresivas en nombre de un usuario. Para hacer esto, la tecnología tiene que ser robusta, confiada y matizada para funcionar sin entrada humana. A medida que los agentes de inteligencia artificial se vuelvan menos problemáticos, más deterministas y más resilientes, creo que harán el mismo cambio.

Segundo, veremos el asentamiento de plataformas. Ahora mismo, hay una carrera abierta para ver quién puede ser el agente que orquesta en la empresa. Como mencioné anteriormente, creo que hay espacio para más de un jugador dominante en la empresa, pero como hemos visto en cambios tecnológicos anteriores, es difícil para los usuarios finales acceder a la nueva tecnología hasta que las guerras de plataformas se hayan asentado un poco. Como proveedor de software de terceros, necesitas saber en qué plataformas vale la pena invertir, y como comprador de software, necesitas tener confianza en que la elección que tomas será una buena inversión. Así que, hasta que se asiente, todos estaremos gastando algunos de nuestros recursos empresariales haciendo apuestas y experimentando. Por cierto, eso también probablemente signifique un ciclo de estallido y reconstrucción de burbuja.

Tercero, veremos la evolución de los estándares actuales en una dirección que haga posible la creación de plataformas verdaderas. Ahora mismo, MCP es una solución lo suficientemente buena para la llamada de herramientas de terceros, pero tiene muchos problemas que ironar. Además, creo que necesitaremos ver un estándar para inyectar interfaces de terceros en flujos de trabajo de agentes y interfaces de chat. Los humanos somos criaturas visuales y los proveedores de software son expertos en la mejor manera para que los usuarios interactúen con su software de manera eficiente (bueno, a menudo son expertos…).

Imagina una inteligencia artificial que no solo analiza conflictos de calendario, sino que también visualiza automáticamente la disponibilidad y las opciones de programación del equipo en tu herramienta de gestión de proyectos, o una que transforma las discusiones de presupuesto en Slack en paneles financieros en tiempo real donde los interesados pueden explorar escenarios juntos. Estos sistemas interconectados sofisticados entenderán el contexto lo suficientemente bien como para saber cuándo permanecer invisibles y cuándo presentar información a través del medio más efectivo — ya sea una notificación, una interfaz visual o una acción directa. En este futuro, la inteligencia artificial se convierte en infraestructura en lugar de un destino.

La visión final: la inteligencia artificial que amplifica la creatividad humana al eliminar la fricción entre la intención y la ejecución. Cuando la inteligencia de programación se convierte en infraestructura invisible, las personas se enfocan completamente en el trabajo que solo los humanos pueden hacer. El éxito no se medirá por lo impresionante que se sienta la inteligencia artificial, sino por lo esfuerzo que se requiere para que la coordinación compleja se vuelva — la tecnología desapareciendo en el fondo mientras el potencial humano se mueve al centro del escenario. k que solo los humanos pueden hacer. El éxito no se medirá por lo impresionante que se sienta la inteligencia artificial, sino por lo esfuerzo que se requiere para que la coordinación compleja se vuelva — la tecnología desapareciendo en el fondo mientras el potencial humano se mueve al centro del escenario.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Clockwise.