Richard White, Fundador y CEO de Fathom – Serie de Entrevistas

Richard White, Fundador y CEO de Fathom, es un emprendedor enfocado en productos y repite fundador, mejor conocido por convertir frustraciones personales en software de categoría definida. Antes de Fathom, fundó y dirigió UserVoice durante casi 13 años, convirtiéndolo en una plataforma de gestión de retroalimentación rentable utilizada por miles de empresas, desde startups hasta empresas como Microsoft , mientras también pionero en la ahora ubicua pestaña “Retroalimentación” del sitio web. Al comienzo de su carrera, construyó y ejecutó SlimTimer completamente solo durante más de una década, lideró proyectos de código abierto influyentes como AjaxScaffold en el ecosistema Ruby on Rails y trabajó como Líder de Diseño de Producto en Kiko (YC S05), experiencias que colectivamente dieron forma a su filosofía sobre la usabilidad, la empatía del cliente y la construcción de herramientas que mejoran silenciosamente pero de manera significativa la forma en que los equipos trabajan.

Fundada en 2020, Fathom refleja la misma ética al abordar un punto de dolor universal: la sobrecarga cognitiva de tomar notas mientras se intenta tener conversaciones reales. La plataforma graba, transcribe y resume automáticamente las reuniones, lo más notable en Zoom, lo que permite a los usuarios resaltar momentos en tiempo real, compartir clips cortos en lugar de notas crudas y preservar la sutileza que a menudo se pierde en resúmenes escritos. A medida que Fathom ha madurado, ha evolucionado más allá de la simple transcripción hacia un sistema de registro ligero para conversaciones, diseñado para ayudar a los equipos a retener el contexto, aprender de las llamadas de los clientes y colaborar de forma asíncrona sin agregar fricción a la reunión en sí.

Has pasado los últimos 15 años construyendo empresas que cambian la forma en que la gente se comunica, desde UserVoice hasta Fathom. ¿Cuál fue el momento que te llevó a fundar Fathom, y cómo moldearon tus raíces en ingeniería y diseño de productos la empresa desde el primer día?

La inspiración para fundar Fathom llegó a principios de 2020. Fue antes de la pandemia, pero estaba haciendo una investigación de usuario extensa para un producto y de repente me encontré sentado en 15 o 20 reuniones de Zoom seguidas al día. Seis semanas de eso me hicieron muy consciente de lo doloroso que era la experiencia. No puedo hablar y teclear al mismo tiempo; miraría mis notas dos semanas después y no recordaría qué conversación era cuál. El mayor problema era que haría toda esta investigación y luego compartiría unos puntos con mi equipo y no aterrizaría. Todo se perdía en la traducción. Fue un momento de “golpearme el dedo del pie” para mí: algo que, si sucede una vez al mes, lo ignoras. Te golpeas el dedo del pie con algo todos los días, múltiples veces al día, muy rápidamente intentas arreglarlo.

Mi fondo en ingeniería y diseño informaron las decisiones que tomé mientras construía Fathom. Siempre he abordado problemas tomando conceptos que ya existen y haciéndolos radicalmente más utilizables para una audiencia mucho más grande. Con Fathom, tuve esta idea de que la tecnología de transcripción se estaba volviendo comoditizada; había una proliferación de soluciones fuera de estantes que no existían cinco años antes. Así que la transcripción fue parte de la solución, pero no era la solución en sí.

Desde una perspectiva de diseño de productos, me di cuenta de que las transcripciones pueden ser valiosas para las personas que estaban en la llamada. Pero no son muy útiles para las personas que no estaban allí. Lo que encontramos mucho más impactante fue mostrarles el clip de video de 30 segundos del cliente objetando el precio o haciendo una pregunta técnica. Usamos la transcripción casi como un índice para encontrar el clip de audio-vídeo real. Ese pensamiento de producto, entendiendo los trabajos que se deben hacer, no solo la tecnología, vino directamente de mis raíces en diseño.

Fathom se creó en 2020, mucho antes de que la mayoría de las empresas pensaran seriamente en flujos de trabajo nativos de IA. ¿Qué ventajas te dio construir con IA en el núcleo, en lugar de adaptarla?

La ventaja clave fue la libertad arquitectónica. Podíamos diseñar cada sistema, desde tuberías de datos hasta experiencia del usuario, asumiendo que la IA sería una capa fundamental y no una característica agregada. La mayoría de los competidores en 2020 y 2021 contrataban expertos en lingüística y especialistas en ML para construir sus propios modelos. Tomamos el enfoque contrario porque creíamos que los ganadores en el espacio serían aquellos que pudieran aplicar la IA de manera efectiva para resolver problemas reales, no aquellos que construyeron los modelos ellos mismos. Esa visión contraria nos permitió mantenernos ágiles con un equipo más pequeño y enfocar nuestros recursos de ingeniería en los problemas de infraestructura difíciles, como la grabación confiable a través de plataformas, la mecánica de distribución viral y el procesamiento en tiempo real a escala.

Lo importante sobre empezar en 2020 es que la IA aún no era lo suficientemente buena. Sabíamos eso. Pero también sabíamos que si esperábamos a que la IA madurara antes de construir la empresa, estaríamos dos o tres años demasiado tarde. La puerta estaría abierta de par en par, y todos se precipitarían. Así que construimos todo lo demás primero, la infraestructura, los canales de distribución, la experiencia del usuario, con la expectativa explícita de que cuando la IA estuviera allí, la podríamos integrar como un nuevo motor en un coche. Esa decisión dio sus frutos de manera masiva. Cuando GPT-4 y Claude llegaron en 2022-2023, pudimos integrarlos de inmediato. Los competidores que habían pasado años construyendo tuberías de NLP personalizadas tuvieron que repensar toda su pila.

Construir con IA nativa también cambió fundamentalmente nuestro proceso de desarrollo de productos. El software tradicional tiene una hoja de ruta bastante lineal: decides qué construir, lo construyes y lo envías. Con la IA, usamos lo que llamo un “modelo de Jenga”. Cada bloque representa una posible capacidad de IA. Si empujamos un bloque y nos encontramos con resistencia porque los modelos no son lo suficientemente buenos todavía, intentamos uno diferente. Sabemos que en seis meses, la tecnología mejorará y podremos regresar a eso. Esto nos evita forzar características antes de que estén listas, mientras nos aseguramos de que siempre estemos enviando valor.

La otra ventaja fue la credibilidad. Sí, los inversores me dijeron que no pusiera “IA” en nuestro nombre en 2020, pero ser temprano nos dio autenticidad. No estábamos saltando a una tendencia; estábamos apostando por una tesis antes de que se volviera obvia. Eso nos posicionó como constructores, no como seguidores rápidos.

Has descrito las conversaciones de las reuniones como una de las fuentes de datos más pasadas por alto dentro de las organizaciones. ¿Qué te convenció de que esto era la próxima gran frontera para la IA?

Me di cuenta de que nunca había conocido a un vendedor que tuviera ocho horas al día para escuchar todas las reuniones de su equipo, y menos para tomar decisiones y capacitar a su equipo basándose en lo que había escuchado. Las reuniones generan datos increíblemente valiosos, pero son completamente inaccesibles a escala. Con reuniones tradicionales, tiramos el 99% del contenido, mientras que el último 1% de notas va al CRM. Luego intentamos extrapolar hacia atrás desde allí qué pasará con nuestro negocio. Es un proceso absurdo. La información que realmente importa, el tono de la voz del cliente, la objeción específica que planteó, la mención competitiva que surgió, todo se filtra a través de las notas apresuradas de alguien y pierde todo el contexto.

Lo que me convenció de que esto era la próxima frontera fue reconocer que estos “datos oscuros conversacionales” son en realidad la señal de riqueza más rica de lo que está sucediendo en una organización. Estás obteniendo información en tiempo real sobre puntos de dolor del cliente, brechas de productos, amenazas competitivas y necesidades de capacitación, todo en las propias palabras de las personas. Cuando un cliente explica por qué necesita una característica, eso es mucho más valioso que el resumen de un representante de ventas en un campo de CRM.

El avance con la IA es que finalmente podemos aprovechar estos datos a escala. Cuando lanzamos Ask Fathom, podía responder preguntas sobre reuniones individuales. Luego lo mejoramos para manejar pequeños grupos de reuniones. Ahora es lo suficientemente inteligente como para entender el conjunto de reuniones de toda la empresa. Los líderes de ventas pueden preguntar, “¿Qué competidores están aumentando más recientemente? Muéstrame algunos clips”. Los equipos de ingeniería pueden consultar, “Dinos la historia de los motores de transcripción en Fathom” y obtener un documento sintetizado de seis páginas que extrae de cuatro años de reuniones de ingeniería.

Está empezando a ser un cerebro mucho mayor que realmente entiende qué está haciendo su negocio y las conversaciones que está teniendo. Puedes imaginar un mundo pronto donde una IA pueda decirte qué características debes construir a continuación basándose en lo que ayudaría a cerrar la mayoría de los tratos, o qué competidores están surgiendo, o qué brechas de capacitación existen en todo su equipo. Hay esta fuente de datos increíble que la IA está explotando para darle entradas a su próxima reunión estratégica o proceso de planificación.

Muchos usuarios citan a Fathom como transformador para mantenerse presente durante las reuniones. ¿Cómo equilibras la automatización con la preservación del flujo natural de la conversación humana?

Esto ha sido fundamental en nuestra filosofía de diseño desde el principio. El objetivo no es que la IA te diga qué hacer en una reunión, sino darle información que te ayude a ser más presente y efectivo en tus conversaciones.

Somos cuidadosos con lo que automatizamos y lo que no. No lanzamos características hasta que sabemos que podemos hacerlas muy bien. Esto a veces significa que no somos los primeros en llegar al mercado con ciertas capacidades, pero cuando las lanzamos, funcionan y entregan valor real. Hemos sido cautelosos con respecto a perseguir cosas como la grabación de llamadas telefónicas o la captura de reuniones en sala a pesar de las frecuentes solicitudes. Preferimos destacarnos en lo que hacemos a lanzar una experiencia mediocre que interrumpa el flujo natural de la conversación.

En última instancia, nuestros usuarios nos dicen que estamos logrando el equilibrio correcto: dicen que están ahorrando 6+ horas a la semana y moviéndose 3 veces más rápido desde la idea hasta los próximos pasos; el 95% informa que Fathom los mantiene presentes en las reuniones. Esto confirma que estamos aumentando la capacidad humana, no reemplazándola.

Fathom atrajo a más de 1,300 inversores usuarios en su Serie A, un raro signo de confianza a nivel de producto. ¿Qué crees que resonó tan fuertemente con los usuarios comunes?

Por un lado, damos una producto gratuito realmente robusto: reuniones ilimitadas, cinco resúmenes de IA al mes. Dos tercios de nuestros usuarios nunca nos pagan un centavo, y estamos completamente de acuerdo con eso. No es un juego de SaaS típico. Nuestros usuarios ven que no estamos tratando de extraer valor de ellos en cada giro. Estamos enfocados en hacer que las vidas de los contribuyentes individuales sean mejores de forma gratuita, y nos monetizamos vendiendo herramientas de gestión a sus jefes, paneles de control de capacitación, inteligencia entre reuniones y perspectivas competitivas. El producto simplemente funciona, y sigue funcionando ya sea que pagues o no. Eso crea confianza real.

Nuestro crecimiento es casi enteramente de boca a boca; hemos crecido más como una plataforma de redes sociales que como software B2B tradicional. Nuestros usuarios son nuestros defensores y canal de distribución. Permitirles convertirse en inversores simplemente reconoce lo que ya es cierto: son socios en esta misión.

Creo que también hay una resonancia más profunda alrededor del problema que estamos resolviendo. Todos han experimentado el dolor de estar en una reunión, intentando estar presentes y viendo a alguien teclear apresuradamente en lugar de involucrarse. Todos han necesitado información de una reunión en la que no estaban y han obtenido un resumen inútil de dos líneas. El problema es universal, y la solución se siente casi mágica cuando funciona bien. Los usuarios invierten porque quieren que este futuro exista, no solo para ellos, sino para todos con los que trabajan.

Tu fondo incluye la construcción de UserVoice, que ayudó a definir cómo las empresas gestionan la retroalimentación del cliente. ¿Cómo influyó esa experiencia en tu pensamiento sobre la memoria organizacional y los flujos de conocimiento impulsados por IA?

UserVoice me enseñó que la información más valiosa en las empresas a menudo está más dispersa. La retroalimentación del cliente estaba en todas partes. Estaba enterrada en tickets de soporte, correos electrónicos reenviados y conversaciones de ventas aleatorias. Las empresas tenían miles de puntos de datos sobre lo que los clientes querían, pero no había forma de sintetizarlo en decisiones estratégicas. Construimos infraestructura para agregar esa retroalimentación a escala y hacerla accesible a las personas que toman decisiones de productos.

El paralelo con Fathom es claro, pero el espacio de problemas es más profundo. Las reuniones son exponencialmente más dispersas que la retroalimentación del cliente. Cada organización tiene cientos o miles de horas de conversaciones que ocurren cada semana. Lo que aprendí de UserVoice es que la captura es necesaria, pero no es suficiente. No puedes simplemente agregar información; necesitas construir inteligencia sobre lo que importa y enrutarlo a las personas adecuadas. Con UserVoice, construimos sistemas de votación, algoritmos de tendencias y paneles de administración para que los equipos de productos pudieran separar la señal de ruido. Con Fathom, estamos construyendo IA que entiende el contexto a través de conversaciones y puede proactivamente superficie perspectivas: “Cinco clientes mencionaron este caso de uso este mes”, o “Tu equipo sigue quedándose atascado en esta objeción”.

La otra lección fue sobre la democratización. UserVoice hizo posible que cualquier cliente proporcionara retroalimentación, no solo los más ruidosos que podían obtener a los ejecutivos en el teléfono. Con Fathom, estamos democratizando el acceso a la inteligencia de las reuniones. En nuestro caso de estudio con Netgain, su gerente de operaciones pasaba 7,5 horas al día solo respondiendo preguntas básicas sobre lo que estaba sucediendo en las llamadas de ventas. Eso es absurdo. La información existía, pero estaba atrapada en las cabezas de las personas y en notas dispersas.

El futuro de la memoria organizacional se está moviendo desde estos silos de conocimiento aislados, CRM, documentos, sistemas de retroalimentación, hacia inteligencia conversacional conectada. Esa es la evolución lógica de lo que empezamos a construir con UserVoice, pero la IA hace que sea posible hacerlo con la total fidelidad de la conversación humana, no solo con datos estructurados.

Las herramientas de IA basadas en Zoom estallaron después de 2020. En tu opinión, ¿qué diferencia a un asistente de IA realmente útil de uno que solo agrega ruido?

Siempre les digo a las personas que solo hay dos cosas que realmente pueden hundir a un asistente de reuniones de IA: si el producto no es confiable o si la salida de IA es basura. Creo que hubo mucho marketing de IA en la generación anterior donde era fácil prometer cosas mágicas, pero luego la realidad salió como disparate. Siempre hemos tratado de asegurarnos de que tengamos un producto de alta calidad y confiable que haga lo que promete. Nuestros diferenciales clave son:

• Precisión de la transcripción. Fathom es considerado el transcripto más preciso de hoy en día. La mayoría de las herramientas aprovechan un servicio de transcripción de terceros, mientras que construimos nuestra propia tecnología de transcripción propietaria en casa. Si la transcripción es mala, todo lo que proviene de la componente de IA se arruina porque todo proviene de la transcripción.
• Confiabilidad e infraestructura. Cuando te unes a una reunión, a menudo estás apurado o estresado. Muchas de estas otras herramientas tenían bots que se unían a las reuniones pero luego no grababan, o la grabación fallaba. Existimos casi a nivel de sistema en tiempo real, estás trabajando en algo que está un paso detrás de la aviónica. Si no funciona dos veces, el usuario se va. No es como el software SaaS tradicional donde puedes estar caído ocasionalmente.
• IA que entiende la sutileza y el contexto. El lenguaje de negocios puede ser muy sutil. Recuerdo dirigir el equipo de ventas en UserVoice y leer las notas de la gente, pensando: “Necesito escuchar cómo lo dijeron realmente”. La IA necesita capturar no solo lo que se dijo, sino el tono, la vacilación y el entusiasmo (o la falta de él). Eso es por qué vinculamos cada punto de resumen con el momento real en la grabación.
• Personalización sin complejidad. La IA debe adaptarse a tu negocio, no al revés. Los equipos de ventas deben poder modificar plantillas para que coincidan con sus metodologías específicas, MEDDIC, Challenger, SPICED, lo que usen. Pero esto no puede requerir un título en ciencia de datos. Necesita simplemente funcionar.

Fathom convierte el contenido de las reuniones en conocimiento accionable. ¿Cuán cerca estamos de los sistemas de IA que funcionan como motores de flujo de trabajo reales, conectando conversaciones, decisiones y tareas posteriores de manera automática?

Creo que estamos más cerca de lo que la mayoría de la gente piensa, pero todavía hay pasos importantes que debemos dar. Ahora estamos entrando en un mundo donde Fathom hace más y más del trabajo por ti. El primer paso es simplemente obtener la información donde quieras que vaya. El siguiente paso, que no está muy lejos, es tener la IA que realmente haga el trabajo por ti.

Ya estamos viendo versiones tempranas de esto. Nuestra integración con Asana toma los elementos de acción de las reuniones y crea tareas rastreables automáticamente. Fathom no quiere crear una solución de gestión de tareas, hay muchas grandes allí, como Asana. Así que estamos construyendo integraciones que empujan los resultados de las reuniones directamente a las herramientas que la gente ya usa para hacer el trabajo.

En el lado de CRM, empujamos automáticamente campos estructurados, puntos de dolor, plazos, decisores clave, a Salesforce y HubSpot. En un caso de estudio, esto ahorró 20 a 30 minutos por actualización de estado de trato y condujo a una precisión casi perfecta en la previsión de fin de mes. Eso es un motor de flujo de trabajo en acción: la conversación ocurre, la IA extrae los datos comerciales clave y luego fluye automáticamente a su sistema de registro sin que nadie tenga que teclear nada.

Pero creo que el verdadero avance está llegando con lo que llamo alertas y enrutamiento inteligentes basados en semántica. Imagina ser un gerente o líder de ventas y recibir una película destacada diaria donde la IA ha encontrado cada discusión de precios que salió mal, o cada bloqueo de producto que surgió en una llamada de renovación. Si eres un gerente de ingeniería, verías cada debate acalorado entre tus ingenieros. La IA puede entender el tono y la sutileza ahora, no solo palabras clave, así que sabe qué momentos realmente te importan.

A medida que las empresas crecen, luchan con el conocimiento distribuido y la decadencia de la información. ¿Cómo ves a la IA abordando la brecha entre lo que los equipos discuten y lo que realmente se ejecuta?

Este es uno de los problemas más críticos que estamos resolviendo. Hay dos grupos que realmente podemos ayudar: las personas en la reunión que intentan tomar notas y estar presentes, y la gestión, el liderazgo y los fundadores que no están en la reunión pero están ejecutando equipos y tratando de entender qué está sucediendo. Ese segundo grupo es donde el problema de conocimiento distribuido realmente golpea.

El problema central es la visibilidad. Cuando alguien en una empresa quiere saber el estado de un trato o qué está sucediendo con un cliente, tradicionalmente no hay un lugar fácil de encontrar esa información. Llaman al equipo de ventas, forzando a los representantes a pasar 20-30 minutos excavando en notas. Durante los períodos pico, algunos gerentes de operaciones reciben 15 solicitudes diarias, eso es 7,5 horas pasadas en la recuperación de información en lugar de actividades que agregan valor.

La IA puede comenzar a conectar puntos a través de conversaciones que ningún ser humano podría rastrear. Ese tipo de reconocimiento de patrones a través de conversaciones distribuidas es cómo se evita la decadencia del conocimiento y realmente se convierten las conversaciones en inteligencia estratégica.

Mirando hacia adelante cinco años, ¿cómo anticipas que evolucionará la inteligencia de las reuniones, y qué papel ves que desempeña la IA en el futuro de la memoria organizacional, la toma de decisiones y la colaboración?

Cinco años desde ahora, creo que miraremos hacia atrás a las herramientas de inteligencia de reuniones de hoy de la misma manera que ahora miramos los primeros smartphones: impresionantes para su época, pero primitivos en comparación con lo que se volvió posible.

La primera evolución importante es moverse de la toma de notas a la automatización real del flujo de trabajo. Nos imaginamos un futuro donde solo decir algo en una reunión puede hacer que suceda sin el trabajo posterior a la reunión. Ahora, si dices en una reunión, “Vamos a crear una especificación para esta característica y programar un seguimiento con ingeniería la próxima semana”, todavía tienes que crear manualmente ese documento y enviar esa invitación de calendario. En cinco años, la IA hará todo eso automáticamente. Hablas, y sucede. Con la IA creando las tareas, las especificaciones y los documentos, la gente puede centrarse en el trabajo que realmente requiere creatividad y juicio humanos.

La segunda evolución es expandirse desde las reuniones con clientes a todas las reuniones. Ahora nos centramos en reuniones externas: ventas, éxito del cliente, agencias que se reúnen con clientes. Pero nuestro objetivo en los próximos 12 a 18 meses es hacer que Fathom sea la plataforma que puedes usar en toda tu organización, no solo en los equipos que se enfrentan a los clientes. Estamos construyendo una grabación sin bots que pueda capturar cualquier conversación, incluidas reuniones en Slack y reuniones en persona. Está evolucionando hacia ser capaz de capturar cualquier conversación que tengas en tu empresa, sin importar el medio.

Las empresas que suben al primer lugar serán aquellas que traten los datos conversacionales como un ciudadano de primera clase, tan importantes como sus datos de CRM, análisis y documentos. Porque, en última instancia, el conocimiento más importante en cualquier organización no está en los sistemas, está en las conversaciones. La IA finalmente está haciendo que sea posible aprovechar eso.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más sobre esta aplicación de toma de notas deben visitar Fathom.