Richard White, Fathomin perustaja ja toimitusjohtaja – Haastattelusarja

Richard White, Fathomin perustaja ja toimitusjohtaja, on sarjayrittäjä, jonka työssä tuotekehitys on keskeisellä sijalla. Hänet tunnetaan erityisesti siitä, että hän on muuttanut omakohtaiset turhautumisen aiheet ohjelmistoiksi, jotka ovat määritelleet kokonaisia tuotekategorioita. Ennen Fathomia hän perusti UserVoicen ja johti sitä lähes 13 vuotta. Hän kasvatti siitä kannattavan palautteenhallinta-alustan, jota käyttivät tuhannet yritykset startup-yrityksistä Microsoftin kaltaisiin suuryrityksiin, ja oli samalla kehittämässä verkkosivujen nykyään yleistä Palaute-välilehteä. Aiemmin urallaan hän rakensi SlimTimerin ja pyöritti sitä yksin yli vuosikymmenen, johti vaikutusvaltaisia avoimen lähdekoodin hankkeita, kuten Ruby on Rails -ekosysteemin AjaxScaffoldia, ja toimi Kikon (YC S05) tuotesuunnittelun vetäjänä. Nämä kokemukset muovasivat hänen ajatteluaan käytettävyydestä, asiakkaiden ymmärtämisestä ja työkaluista, jotka parantavat tiimien työtä huomaamattomasti mutta merkittävästi.

Vuonna 2020 perustettu Fathom ilmentää samaa ajattelua tarttumalla yleiseen ongelmaan: muistiinpanojen tekemisen aiheuttamaan henkiseen kuormitukseen silloin, kun yrittää samalla osallistua keskusteluun. Alusta tallentaa, litteroi ja tiivistää kokouksia automaattisesti, erityisesti Zoomissa. Käyttäjät voivat merkitä tärkeitä hetkiä reaaliajassa, jakaa lyhyitä videoleikkeitä käsittelemättömien muistiinpanojen sijaan ja säilyttää vivahteet, jotka kirjallisista yhteenvedoista usein katoavat. Fathom on kehittynyt pelkästä litterointipalvelusta kevyeksi keskustelujen tietojärjestelmäksi. Se auttaa tiimejä säilyttämään asiayhteyden, oppimaan asiakaspuheluista ja tekemään yhteistyötä eri aikoina ilman, että itse kokous hankaloituu.

Olet rakentanut viimeiset 15 vuotta yrityksiä, jotka muuttavat ihmisten viestintää, UserVoicesta Fathomiin. Mikä hetki sai sinut perustamaan Fathomin, ja miten tekninen ja tuotesuunnittelutaustasi muovasivat yritystä alusta lähtien?

Sain ajatuksen Fathomin perustamisesta alkuvuonna 2020. Pandemia ei ollut vielä alkanut, mutta tein laajaa käyttäjätutkimusta erästä tuotetta varten ja huomasin yhtäkkiä osallistuvani päivittäin 15 tai 20 peräkkäiseen Zoom-kokoukseen. Kuusi viikkoa tätä teki kokemuksen hankaluuden hyvin selväksi. En pysty puhumaan ja kirjoittamaan samanaikaisesti. Kun katsoin muistiinpanojani kaksi viikkoa myöhemmin, en enää muistanut, mikä keskustelu oli mikäkin. Suurin ongelma oli, että kaiken tutkimustyön jälkeen jaoin tiimilleni muutaman luetelmakohdan, mutta viesti ei mennyt perille. Merkitys katosi matkalla. Se oli kuin varpaan kolauttaminen: jos niin käy kerran kuukaudessa, asian sivuuttaa. Jos kolauttaa varpaansa johonkin päivittäin monta kertaa, ongelman haluaa korjata nopeasti.

Sekä tekninen että suunnittelutaustani vaikuttivat Fathomin rakentamisessa tekemiini valintoihin. Olen aina lähestynyt ongelmia ottamalla olemassa olevia konsepteja ja tekemällä niistä huomattavasti helppokäyttöisempiä paljon laajemmalle yleisölle. Fathomin kohdalla oivalsin, että litterointiteknologiasta oli tulossa yleisesti saatavilla olevaa perustekniikkaa: valmiita ratkaisuja oli runsaasti, vaikka viisi vuotta aiemmin niitä ei ollut. Litterointi oli siis osa ratkaisua, mutta se ei ollut koko ratkaisu.

Tuotesuunnittelun näkökulmasta ymmärsin, että litteroinnit voivat olla arvokkaita puheluun osallistuneille. Ne eivät kuitenkaan juuri auta niitä, jotka eivät olleet mukana. Paljon vaikuttavampaa oli näyttää 30 sekunnin videoleike, jossa asiakas vastustaa hintaa tai esittää teknisen kysymyksen. Käytämme litterointia melkein sisällysluettelona, jonka avulla löydetään varsinainen ääni- ja videoleike. Tällainen tuoteajattelu, jossa ymmärretään tehtävä työ eikä vain teknologiaa, tuli suoraan suunnittelutaustastani.

Fathom perustettiin vuonna 2020, kauan ennen kuin useimmat yritykset pohtivat vakavasti alusta asti tekoälyyn perustuvia työnkulkuja. Mitä etuja tekoälyn rakentaminen ytimeen antoi alkuvaiheessa verrattuna sen lisäämiseen jälkikäteen?

Keskeinen etu oli arkkitehtuurin vapaus. Pystyimme suunnittelemaan jokaisen järjestelmän datan käsittelyketjuista käyttäjäkokemukseen sillä oletuksella, että tekoäly olisi perustava kerros eikä päälle liimattu ominaisuus. Useimmat kilpailijat palkkasivat vuosina 2020 ja 2021 kielitieteen ja koneoppimisen asiantuntijoita rakentamaan omia mallejaan. Me valitsimme päinvastaisen tien, koska uskoimme alan voittajien olevan niitä, jotka soveltavat tekoälyä tehokkaasti todellisten ongelmien ratkaisemiseen, eivät niitä, jotka rakentavat mallit itse. Tämä valtavirrasta poikkeava näkemys auttoi meitä pysymään ketterinä pienemmällä tiimillä ja keskittämään teknisen työn vaikeisiin infrastruktuuriongelmiin: luotettavaan tallennukseen eri alustoilla, käyttäjien kautta leviämistä tukeviin jakelumekanismeihin ja laajamittaiseen reaaliaikaiseen käsittelyyn.

Vuonna 2020 aloittamiseen liittyi tämä seikka: tekoäly ei ollut vielä riittävän hyvää. Tiesimme sen. Tiesimme kuitenkin myös, että jos odottaisimme tekoälyn kypsymistä ennen yrityksen perustamista, olisimme kaksi tai kolme vuotta myöhässä. Ovi olisi täysin auki ja kaikki ryntäisivät sisään. Rakensimme siis ensin kaiken muun: infrastruktuurin, jakelukanavat ja käyttäjäkokemuksen. Odotimme nimenomaan sitä, että tekoälyn päästyä riittävälle tasolle voisimme asentaa sen paikalleen kuin uuden moottorin autoon. Päätös kannatti valtavasti. Kun GPT-4 ja Claude saapuivat vuosina 2022–2023, pystyimme integroimaan ne heti. Kilpailijat, jotka olivat rakentaneet vuosikausia omia luonnollisen kielen käsittelyketjujaan, joutuivat yhtäkkiä miettimään koko teknologiapinonsa uudelleen. Me vain päivitimme mallejamme ja jatkoimme tuotteiden toimittamista.

Tekoälyn varaan rakentaminen muutti myös tuotekehitysprosessimme perusteellisesti. Perinteisten ohjelmistojen kehityspolku on melko suoraviivainen: päätetään, mitä rakennetaan, rakennetaan se ja julkaistaan. Tekoälyn kanssa käytämme niin sanomaani Jenga-mallia. Jokainen palikka edustaa mahdollista tekoälyominaisuutta. Jos kokeilemme palikkaa ja se vastustaa, koska mallit eivät vielä riitä, kokeilemme toista. Tiedämme, että kuuden kuukauden kuluttua teknologia on kehittynyt ja voimme palata asiaan. Näin emme pakota ominaisuuksia käyttöön ennen niiden valmistumista, mutta tuotamme silti jatkuvasti hyötyä käyttäjille.

Toinen etu oli uskottavuus. Sijoittajat kyllä kehottivat minua vuonna 2020 jättämään AI:n pois nimestämme, mutta varhainen aloitus antoi meille aitoutta. Emme hypänneet trendin mukaan, vaan luotimme näkemykseemme ennen kuin siitä tuli ilmeinen. Se asemoi meidät rakentajiksi eikä nopeiksi jäljittelijöiksi.

Olet kuvannut kokouskeskusteluja yhdeksi organisaatioiden eniten sivuutetuista tietolähteistä. Mikä vakuutti sinut siitä, että tämä oli tekoälyn seuraava suuri kehitysalue?

Oivalsin, etten ollut koskaan tavannut myyjää, jolla olisi kahdeksan tuntia päivässä aikaa kuunnella tiiminsä kaikki kokoukset, saati tehdä päätöksiä ja valmentaa tiimiään kuulemansa perusteella. Kokoukset tuottavat uskomattoman arvokasta tietoa, mutta laajassa mittakaavassa sitä ei päästä hyödyntämään lainkaan. Perinteisissä kokouksissa heitämme pois 99 prosenttia sisällöstä, ja jäljelle jäävä yksi prosentti muistiinpanoista päätyy CRM-järjestelmään. Sitten yritämme päätellä sen perusteella taaksepäin, mitä liiketoiminnallemme on tapahtumassa. Prosessi on järjetön. Todella tärkeä tieto, kuten asiakkaan äänensävy, hänen esittämänsä täsmällinen vastaväite tai keskustelussa mainittu kilpailija, suodattuu kiireessä kirjoitettujen muistiinpanojen läpi ja menettää kaiken asiayhteytensä.

Minut vakuutti tämän alueen merkityksestä oivallus, että tällainen hyödyntämätön keskusteludata on itse asiassa rikkain signaali organisaation tapahtumista. Siitä saa reaaliaikaista tietoa asiakkaiden ongelmista, tuotteen puutteista, kilpailu-uhista ja koulutustarpeista, kaikki ihmisten omin sanoin. Asiakkaan selitys siitä, miksi hän tarvitsee jotakin ominaisuutta, on paljon arvokkaampi kuin myyjän siitä kirjoittama tiivistelmä CRM-kentässä.

Tekoälyn läpimurto on siinä, että voimme viimein hyödyntää tätä tietoa laajassa mittakaavassa. Kun julkaisimme Ask Fathomin, se pystyi vastaamaan yksittäisiä kokouksia koskeviin kysymyksiin. Sitten kehitimme sitä käsittelemään pieniä kokousryhmiä. Nyt se on riittävän älykäs ymmärtämään koko yrityksen kokousaineiston. Myyntijohtaja voi kysyä: ”Mitkä kilpailijat ovat nousseet viime aikoina eniten esiin? Näytä minulle leikkeitä.” Tekninen tiimi voi pyytää: ”Kerro Fathomin litterointimoottorien historia” ja saada kuusisivuisen yhteenvedon, joka kokoaa tietoa neljän vuoden teknisistä kokouksista.

Siitä alkaa tulla paljon suurempi ajattelun apuväline, joka todella ymmärtää yrityksen toimintaa ja sen käymiä keskusteluja. Pian voi kuvitella maailman, jossa tekoäly kertoo, mitä ominaisuuksia kannattaisi rakentaa seuraavaksi sen perusteella, mitkä auttaisivat saamaan eniten kauppoja päätökseen, mitkä kilpailijat nousevat esiin tai mitä osaamispuutteita tiimissä on. Tässä on valtavan hieno tietolähde, josta tekoäly poimii aineistoa seuraavaan strategiapalaveriin tai kehityssuunnitelman laatimiseen.

Monien käyttäjien mukaan Fathom on muuttanut ratkaisevasti heidän kykyään olla läsnä kokouksissa. Miten tasapainotatte automaation ja ihmisten välisen keskustelun luonnollisen kulun säilyttämisen?

Tämä on ollut suunnittelufilosofiamme ytimessä alusta lähtien. Tavoite ei ole, että tekoäly kertoo, mitä kokouksessa pitäisi tehdä, vaan että se antaa oivalluksia, jotka auttavat olemaan keskusteluissa enemmän läsnä ja toimimaan tehokkaammin.

Harkitsemme tarkkaan, mitä automatisoimme ja mitä emme. Emme julkaise ominaisuuksia ennen kuin tiedämme osaavamme toteuttaa ne todella hyvin. Siksi emme aina ole ensimmäisinä markkinoilla tiettyjen toimintojen kanssa, mutta julkaisemamme ominaisuudet toimivat ja tuottavat todellista hyötyä. Olemme suhtautuneet varovaisesti esimerkiksi puhelujen tallennukseen ja tiettyjen samassa tilassa pidettävien kokousten tallentamiseen toistuvista pyynnöistä huolimatta. Haluamme mieluummin olla erinomaisia siinä, mitä teemme, kuin tarjota keskinkertaisen kokemuksen, joka häiritsee keskustelun luonnollista kulkua.

Käyttäjämme kertovat lopulta, että tasapaino on oikea. Heidän mukaansa he säästävät vähintään kuusi tuntia viikossa ja etenevät oivalluksista seuraaviin toimiin kolme kertaa nopeammin. Lisäksi 95 prosenttia kertoo Fathomin auttavan heitä pysymään läsnä kokouksissa. Tämä vahvistaa, että täydennämme ihmisten kykyjä emmekä korvaa niitä.

Fathom sai A-rahoituskierroksellaan yli 1 300 käyttäjäsijoittajaa, mikä on harvinainen merkki luottamuksesta tuotteeseen. Mikä mielestäsi puhutteli tavallisia käyttäjiä niin vahvasti?

Ensinnäkin annamme ilmaiseksi todella kattavan tuotteen: rajattomasti kokouksia ja viisi tekoälytiivistelmää kuukaudessa. Kaksi kolmasosaa käyttäjistämme ei koskaan maksa meille mitään, ja se sopii meille täysin. Kyse ei ole tyypillisestä SaaS-liiketoimintamallista. Käyttäjät näkevät, ettemme yritä rahastaa heitä joka käänteessä. Keskitymme helpottamaan yksittäisten työntekijöiden elämää ilmaiseksi ja saamme tulomme myymällä heidän esihenkilöilleen johtamisen työkaluja: valmennuksen koontinäyttöjä, useiden kokousten tietoja yhdistävää analytiikkaa ja kilpailijatietoa. Tuote toimii ja jatkaa toimintaansa riippumatta siitä, maksaako käyttäjä vai ei. Se luo todellista luottamusta.

Kasvumme perustuu lähes kokonaan suositteluun. Olemme kasvaneet pikemminkin sosiaalisen median alustan kuin perinteisen B2B-ohjelmiston tavoin. Käyttäjämme ovat puolestapuhujiamme ja jakelukanavamme. Kun annamme heidän sijoittaa yritykseen, tunnustamme vain jo olemassa olevan asian: he ovat tämän tehtävän kumppaneita.

Uskon myös ratkaisemamme ongelman puhuttelevan syvemmin. Jokainen on kokenut, miltä tuntuu yrittää olla kokouksessa läsnä ja katsella jonkun kirjoittavan kuumeisesti sen sijaan, että tämä osallistuisi. Jokainen on tarvinnut tietoa kokouksesta, johon ei osallistunut, ja saanut hyödyttömän kahden rivin yhteenvedon. Ongelma on yleismaailmallinen, ja hyvin toimiva ratkaisu tuntuu lähes taianomaiselta. Käyttäjät sijoittavat, koska haluavat tämän tulevaisuuden toteutuvan, eivät vain itselleen vaan kaikille työtovereilleen.

Taustaasi kuuluu UserVoicen rakentaminen. Se auttoi määrittelemään, miten yritykset hallitsevat asiakaspalautetta. Miten kokemus vaikutti ajatteluusi organisaation muistista ja tekoälyn tukemista tietovirroista?

UserVoice opetti, että yrityksen arvokkain tieto on usein kaikkein hajanaisinta. Asiakaspalautetta oli kaikkialla: tukipyyntöihin, edelleen lähetettyihin sähköposteihin ja satunnaisiin myyntikeskusteluihin hautautuneena. Yrityksillä oli tuhansia havaintoja asiakkaiden toiveista mutta ei keinoa koota niitä strategisten päätösten tueksi. Rakensimme infrastruktuurin, jolla palautetta voitiin kerätä laajasti ja tuoda tuoteratkaisuja tekevien ihmisten saataville.

Yhteys Fathomiin on selvä, mutta ongelmakenttä on syvällisempi. Kokoukset ovat monin verroin hajanaisempia kuin asiakaspalaute. Jokaisessa organisaatiossa käydään viikoittain satojen tai tuhansien tuntien verran keskusteluja. Opin UserVoicessa, että tiedon talteenotto on välttämätöntä mutta ei riitä. Tietoa ei voi vain koota, vaan on ymmärrettävä, mikä siinä on tärkeää, ja ohjattava se oikeille ihmisille. UserVoicessa rakensimme äänestysjärjestelmiä, trendialgoritmeja ja ylläpidon koontinäyttöjä, jotta tuotetiimit pystyivät erottamaan olennaisen kohinasta. Fathomissa rakennamme tekoälyä, joka ymmärtää asiayhteyksiä keskustelujen välillä ja nostaa oma-aloitteisesti esiin havaintoja: ”Viisi asiakasta mainitsi tämän käyttötapauksen tässä kuussa” tai ”Tiimisi jää toistuvasti jumiin tähän vastaväitteeseen.”

Toinen opetus koski mahdollisuuksien avaamista kaikille. UserVoice antoi kenelle tahansa asiakkaalle mahdollisuuden palautteen antamiseen, ei vain äänekkäimmille, jotka saivat johtajat puhelimeen. Fathomissa avaamme kaikille pääsyn kokouksista saatavaan tietoon. Netgainia koskevassa asiakastutkimuksessamme heidän operatiivinen päällikkönsä käytti 7,5 tuntia päivässä pelkästään vastaamiseen peruskysymyksiin siitä, mitä myyntipuheluissa tapahtui. Se on järjetöntä. Tieto oli olemassa mutta ihmisten muistin ja hajallaan olevien muistiinpanojen varassa.

Organisaation muistin tulevaisuus merkitsee siirtymää erillisistä tietosiiloista, kuten CRM-järjestelmistä, asiakirjoista ja palautejärjestelmistä, toisiinsa kytkeytyvään keskustelutietoon. Se on looginen jatko sille, mitä aloitimme UserVoicessa. Tekoäly kuitenkin mahdollistaa ihmisten keskustelujen tallentamisen kaikkine vivahteineen pelkän rakenteisen tiedon sijaan.

Zoomiin perustuvien tekoälytyökalujen määrä kasvoi räjähdysmäisesti vuoden 2020 jälkeen. Mikä mielestäsi erottaa todella hyödyllisen tekoälyavustajan sellaisesta, joka vain lisää kohinaa?

Sanon aina, että tekoälypohjaisen kokousavustajan voivat todella kaataa vain kaksi asiaa: epäluotettava tuote tai kelvoton tekoälyn tuotos. Mielestäni edellisessä sukupolvessa oli paljon tekoälyä lähinnä markkinointipuheissa. Oli helppo luvata taianomaisia asioita, mutta käytännössä tuloksena oli siansaksaa. Olemme aina pyrkineet varmistamaan laadukkaan ja luotettavan tuotteen, joka tekee lupaamansa. Keskeiset erottautumistekijämme ovat seuraavat:

• Litteroinnin tarkkuus. Fathomin litterointia pidetään tämän hetken tarkimpana. Useimmat työkalut käyttävät ulkopuolista litterointipalvelua, kun taas me rakensimme oman litterointiteknologiamme itse. Jos litterointi on huono, tekoälykomponentin koko tulos menee pilalle, sillä kaikki perustuu litterointiin.
• Luotettavuus ja infrastruktuuri. Kokoukseen liittyessä on usein kiire tai stressi. Monissa muissa työkaluissa botit liittyivät kokoukseen mutta eivät tallentaneet sitä tai tallennus epäonnistui. Toimimme lähes reaaliaikajärjestelmän tasolla: vaatimukset ovat vain askeleen ilmailuelektroniikan alapuolella. Jos toiminta epäonnistuu kahdesti, käyttäjä lähtee. Kyse ei ole perinteisestä SaaS-palvelusta, jossa voi olla satunnaisia käyttökatkoja.
• Vivahteet ja asiayhteyden ymmärtävä tekoäly. Liiketoiminnan kieli voi olla hyvin hienovaraista. Muistan lukeneeni ihmisten muistiinpanoja johtaessani UserVoicen myyntitiimiä ja ajatelleeni: ”Minun on kuultava, miten he tämän todella sanoivat.” Tekoälyn on tallennettava sanojen lisäksi sävy, epäröinti ja innostus tai sen puute. Siksi linkitämme jokaisen yhteenvedon kohdan takaisin tallenteen täsmälliseen hetkeen.
• Mukautettavuus ilman monimutkaisuutta. Tekoälyn pitäisi mukautua liiketoimintaan eikä päinvastoin. Myyntitiimien pitää voida muokata pohjia omiin menetelmiinsä sopiviksi, olivat ne MEDDIC, Challenger, SPICED tai jotakin muuta. Tämä ei kuitenkaan saa vaatia datatieteen tutkintoa. Sen on vain toimittava.

Fathom muuttaa kokousten sisällön tiedoksi, jonka pohjalta voi toimia. Kuinka lähellä olemme tekoälyjärjestelmiä, jotka toimivat todellisina työnkulkujen moottoreina ja yhdistävät automaattisesti keskustelut, päätökset ja niitä seuraavat tehtävät?

Uskon, että olemme lähempänä kuin useimmat ymmärtävät, mutta tärkeitä askelia on yhä otettavana. Olemme siirtymässä maailmaan, jossa Fathom tekee yhä enemmän työtä puolestasi. Ensimmäinen askel on saada tieto sinne, minne sen haluat. Seuraava, jo lähellä oleva askel on, että tekoäly todella tekee työn puolestasi.

Tästä näkyy jo varhaisia versioita. Asana-integraatiomme poimii kokouksista sovitut toimet ja luo automaattisesti seurattavia tehtäviä. Fathom ei halua kehittää tehtävienhallintaratkaisua, sillä hyviä vaihtoehtoja, kuten Asana, on paljon. Rakennamme siksi integraatioita, jotka siirtävät kokousten tulokset suoraan työkaluihin, joilla ihmiset jo tekevät työnsä.

CRM-puolella siirrämme automaattisesti rakenteisia kenttiä, kuten asiakkaan ongelmia, aikatauluja ja keskeisiä päätöksentekijöitä, Salesforceen ja HubSpotiin. Yhdessä asiakastutkimuksessa tämä säästi 20–30 minuuttia jokaista kaupan tilannepäivitystä kohden ja johti lähes täydelliseen kuukauden lopun ennustetarkkuuteen. Siinä työnkulun moottori toimii käytännössä: keskustelu käydään, tekoäly poimii tärkeät liiketoimintatiedot ja ne siirtyvät automaattisesti tietojärjestelmään ilman, että kukaan kirjoittaa mitään.

Uskon kuitenkin todellisen läpimurron olevan tulossa merkitykseen perustuvista hälytyksistä ja älykkäästä reitityksestä. Kuvittele saavasi esihenkilönä tai myyntijohtajana päivittäisen koosteen, johon tekoäly on löytänyt jokaisen pieleen menneen hinnoittelukeskustelun tai sopimuksen uusimispuhelussa esiin tulleen tuotteen esteen. Teknisen tiimin päällikkönä näkisit jokaisen insinööriesi kiivaan väittelyn. Tekoäly ymmärtää nyt sävyä ja vivahteita eikä vain avainsanoja, joten se tietää, mitkä hetket ovat sinulle todella tärkeitä.

Kasvavat yritykset kamppailevat hajautuneen tiedon ja tiedon rapautumisen kanssa. Miten tekoäly voi mielestäsi kuroa umpeen eron sen välillä, mistä tiimit keskustelevat ja mitä todella toteutetaan?

Tämä on yksi tärkeimmistä ratkaisemistamme ongelmista. Voimme auttaa kahta ryhmää: kokoukseen osallistuvia, jotka yrittävät tehdä muistiinpanoja ja olla läsnä, sekä esihenkilöitä, johtoa ja perustajia, jotka eivät ole kokouksessa mutta johtavat tiimejä ja yrittävät ymmärtää tapahtumia. Hajautuneen tiedon ongelma osuu erityisesti jälkimmäiseen ryhmään.

Perusongelma on näkyvyys. Kun joku yrityksessä haluaa tietää kaupan tilanteen tai asiakkaan kuulumiset, tietoa ei perinteisesti löydy helposti mistään. Hän soittaa myyntitiimille, ja myyjä joutuu käyttämään 20–30 minuuttia muistiinpanojen penkomiseen. Kiireisimpinä aikoina jotkut operatiiviset päälliköt saavat 15 pyyntöä päivässä. Se tarkoittaa 7,5 tunnin tiedonhakua hyödyllisemmän työn sijaan.

Tekoäly voi yhdistää eri keskusteluissa esiintyviä asioita tavalla, johon kukaan ihminen ei pysty. Tällainen toistuvien kuvioiden tunnistaminen hajautuneista keskusteluista ehkäisee tiedon rapautumista ja muuttaa keskustelut strategiseksi ymmärrykseksi.

Miten arvioit kokouksista saatavan tiedon hyödyntämisen kehittyvän seuraavien viiden vuoden aikana, ja millainen rooli tekoälyllä on organisaation muistin, päätöksenteon ja yhteistyön tulevaisuudessa?

Uskon, että viiden vuoden kuluttua katsomme nykyisiä kokoustyökaluja kuten nyt ensimmäisiä älypuhelimia: aikanaan vaikuttavia mutta alkeellisia verrattuna siihen, mitä myöhemmin tuli mahdolliseksi.

Ensimmäinen suuri muutos on siirtyminen muistiinpanoista todelliseen työnkulkujen automaatioon. Visiossamme pelkkä asian sanominen kokouksessa voi tulevaisuudessa saada sen toteutumaan ilman kokouksen jälkeistä työtä. Jos nyt sanot kokouksessa: ”Tehdään tästä ominaisuudesta määrittely ja sovitaan jatkopalaveri teknisen tiimin kanssa ensi viikolle”, sinun on yhä luotava asiakirja ja lähetettävä kalenterikutsu käsin. Viiden vuoden kuluttua tekoäly tekee kaiken tämän automaattisesti. Sanot asian, ja se tapahtuu. Kun tekoäly luo tehtävät, määrittelyt ja asiakirjat, ihmiset voivat keskittyä työhön, joka todella vaatii inhimillistä luovuutta ja harkintaa.

Toinen muutos on laajentuminen asiakaskohtaamisista kaikkiin kokouksiin. Keskitymme nyt ulkoisiin kokouksiin: myyntiin, asiakkaiden menestyksen tukemiseen ja toimistojen asiakastapaamisiin. Tavoitteemme seuraavien 12–18 kuukauden aikana on kuitenkin tehdä Fathomista koko organisaation alusta, ei vain asiakasrajapinnan tiimien työkalu. Rakennamme ilman kokousbottia toimivaa tallennusta, joka voi tallentaa mitä tahansa keskusteluja, myös Slackin pikakeskusteluja ja kasvokkaisia tapaamisia. Kehitys vie kohti minkä tahansa yrityksessä käytävän keskustelun tallentamista viestintävälineestä riippumatta.

Huipulle nousevat yritykset, jotka pitävät keskusteludataa yhtä tärkeänä kuin CRM-tietoja, analytiikkaa ja asiakirjoja. Organisaation tärkein tieto ei lopulta ole järjestelmissä vaan keskusteluissa. Tekoäly tekee viimein mahdolliseksi sen hyödyntämisen.

Kiitos hienosta haastattelusta. Lukijoiden, jotka haluavat tietää lisää tästä muistiinpanosovelluksesta, kannattaa tutustua Fathomiin.