रिचर्ड व्हाइट, फ़ैथम के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

रिचर्ड व्हाइट, फ़ैथम के संस्थापक और सीईओ, एक बार-बार संस्थापक और उत्पाद-केंद्रित उद्यमी हैं जो व्यक्तिगत निराशाओं को श्रेणी-परिभाषित सॉफ्टवेयर में बदलने के लिए जाने जाते हैं। फ़ैथम से पहले, उन्होंने यूज़रवॉइस की स्थापना और नेतृत्व किया, जिसे उन्होंने लगभग 13 वर्षों तक विकसित किया, जो एक लाभदायक प्रतिक्रिया प्रबंधन मंच बन गया जिसका उपयोग हजारों कंपनियों द्वारा किया जाता था, जिनमें माइक्रोसॉफ्ट जैसे स्टार्टअप से लेकर उद्यम शामिल थे, जबकि वे अब-उबिक्विटस वेबसाइट “प्रतिक्रिया” टैब के पioneering भी किए। अपने करियर की शुरुआत में, उन्होंने स्लिमटाइमर को पूरी तरह से अकेले बनाया और चलाया, जो रूबी ऑन रेल्स इकोसिस्टम में प्रभावशाली ओपन-सोर्स परियोजनाओं जैसे कि अजैक्सस्कैफोल्ड का नेतृत्व किया, और किको (वाईसी एस05) में उत्पाद डिज़ाइन लीड के रूप में काम किया, जो अनुभवों ने सामूहिक रूप से उनके दृष्टिकोण को उपयोगिता, ग्राहक सहानुभूति और उपकरणों के निर्माण के बारे में आकार दिया जो शांत रूप से लेकिन अर्थपूर्ण रूप से टीमों के काम करने के तरीके में सुधार करते हैं।

फ़ैथम, जिसकी स्थापना 2020 में हुई, उसी नीति को प्रतिबिंबित करता है कि यह एक सार्वभौमिक दर्द बिंदु को संबोधित करता है: वास्तविक बातचीत करते समय नोट्स लेने की संज्ञानात्मक अधिभार। प्लेटफ़ॉर्म बैठकों को स्वचालित रूप से रिकॉर्ड, ट्रांसक्राइब और सारांशित करता है – सबसे उल्लेखनीय रूप से ज़ूम पर – जिससे उपयोगकर्ता वास्तविक समय में क्षणों को हाइलाइट कर सकते हैं, साझा करने के लिए छोटे क्लिप के बजाय कच्चे नोट्स साझा कर सकते हैं, और अक्सर लिखित सारांश में खो जाने वाली नाजुकता को संरक्षित कर सकते हैं। जैसे-जैसे फ़ैथम परिपक्व हुआ, यह साधारण प्रतिलेखन से परे विकसित हुआ एक हल्के व्यवस्था के रूप में बैठकों के लिए रिकॉर्ड, जो टीमों को संदर्भ बनाए रखने, ग्राहक कॉल से सीखने और बैठक में जोड़ने के लिए घर्षण के बिना असिंक्रोनस रूप से सहयोग करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

आप पिछले 15 वर्षों से कंपनियों का निर्माण कर रहे हैं जो लोगों के संवाद करने के तरीके को फिर से परिभाषित करती हैं – यूज़रवॉइस से फ़ैथम तक। फ़ैथम की स्थापना के लिए आपको क्या प्रेरित किया, और आपकी इंजीनियरिंग और उत्पाद-डिज़ाइन जड़ों ने दिन एक से कंपनी को कैसे आकार दिया?

मेरी फ़ैथम की स्थापना के लिए प्रेरणा 2020 की शुरुआत में आई। यह महामारी से पहले था, लेकिन मैं एक उत्पाद के लिए व्यापक उपयोगकर्ता अनुसंधान कर रहा था और अचानक 15 या 20 लगातार ज़ूम बैठकों में बैठा था। छह सप्ताह की इस प्रक्रिया ने मुझे यह महसूस कराया कि यह अनुभव कितना दर्दनाक था। मैं एक ही समय में बात नहीं कर सकता और टाइप कर सकता – मैं अपने नोट्स को दो सप्ताह बाद देखता और याद नहीं कर पाता कि कौन सी बातचीत कौन सी थी। सबसे बड़ी समस्या यह थी कि मैं इतना शोध करूंगा और फिर अपनी टीम के साथ कुछ बुलेट पॉइंट्स साझा करूंगा और यह बस नहीं होगा। सब कुछ अनुवाद में खो गया था। यह मेरे लिए एक ‘स्टब योर टो’ का क्षण था: कुछ जो एक महीने में एक बार होता है, आप उसे अनदेखा करते हैं। आप अपने पैर को कुछ पर हर दिन, कई बार, आप बहुत जल्दी इसे ठीक करने की कोशिश करते हैं।

मेरी इंजीनियरिंग और डिज़ाइन पृष्ठभूमि दोनों ने मेरे द्वारा फ़ैथम के निर्माण के दौरान किए गए विकल्पों को सूचित किया। मैंने हमेशा समस्याओं को हल करने के लिए अवधारणाओं को लिया है जो पहले से मौजूद हैं और उन्हें एक बहुत बड़े दर्शकों के लिए बहुत अधिक उपयोगकर्ता-मित्र बनाने के लिए। फ़ैथम के साथ, मुझे यह अंतर्दृष्टि थी कि प्रतिलेखन प्रौद्योगिकी कमोडिटाइज़ हो रही थी – पांच साल पहले मौजूद नहीं होने वाले ऑफ-द-शेल्फ़ समाधानों का प्रसार था। इसलिए, प्रतिलेखन समाधान का एक हिस्सा था, लेकिन यह स्वयं समाधान नहीं था।

उत्पाद डिज़ाइन के दृष्टिकोण से, मुझे एहसास हुआ कि प्रतिलिपि वास्तव में उन लोगों के लिए मूल्यवान हो सकती है जो कॉल पर थे। लेकिन वे उन लोगों के लिए वास्तव में सहायक नहीं हैं जो वहां नहीं थे। हमने जो सबसे अधिक प्रभावी पाया वह यह था कि ग्राहक की कीमत पर आपत्ति या तकनीकी प्रश्न पूछने वाले 30-सेकंड के वीडियो क्लिप को दिखाना। हम प्रतिलिपि का उपयोग लगभग एक सारांश की तरह करते हैं ताकि हम वास्तविक ऑडियो-वीडियो क्लिप खोज सकें। वह उत्पाद सोच – काम करने के लिए नौकरियों को समझना, न कि केवल प्रौद्योगिकी – सीधे मेरी डिज़ाइन जड़ों से आया था।

फ़ैथम का निर्माण 2020 में किया गया था, जब अधिकांश कंपनियां गंभीरता से एआई-मूल निर्माण के बारे में सोच रही थीं। एआई के मूल में निर्माण – रिट्रोफिटिंग के बजाय – ने आपको शुरुआत में क्या लाभ दिया?

मुख्य लाभ वास्तुकला स्वतंत्रता थी। हम हर प्रणाली को डिज़ाइन कर सकते थे, डेटा पाइपलाइन से उपयोगकर्ता अनुभव तक, यह मानते हुए कि एआई एक मूलभूत परत होगी और एक बोल्ट-ऑन सुविधा नहीं होगी। 2020 और 2021 में हमारे अधिकांश प्रतिस्पर्धियों ने अपने स्वयं के मॉडल बनाने के लिए भाषाविदों और एमएल विशेषज्ञों को नियुक्त किया था। हमने इसके विपरीत किया क्योंकि हमें विश्वास था कि इस स्थान में विजेता वे होंगे जो वास्तविक समस्याओं को हल करने के लिए एआई को प्रभावी ढंग से लागू कर सकते हैं, न कि जो मॉडल बनाते हैं। यह विपरीत दृष्टिकोण हमें एक छोटी टीम के साथ लचीला रहने और हमारे इंजीनियरिंग संसाधनों को वास्तविक बुनियादी ढांचे की समस्याओं पर केंद्रित करने की अनुमति दी।

एआई के साथ निर्माण करने वाली प्रक्रिया में एक और लाभ यह था कि यह हमारे उत्पाद विकास प्रक्रिया को मूलभूत रूप से बदल दिया। पारंपरिक सॉफ़्टवेयर में एक बहुत ही रैखिक रोडमैप होता है: आप तय करते हैं कि क्या बनाना है, आप इसे बनाते हैं और आप इसे शिप करते हैं। एआई के साथ, हम एक “जेंगा मॉडल” का उपयोग करते हैं। प्रत्येक ब्लॉक एक संभावित एआई क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है। यदि हम एक ब्लॉक पर दबाव डालते हैं और प्रतिरोध का सामना करते हैं क्योंकि मॉडल अभी तक पर्याप्त अच्छे नहीं हैं, तो हम एक अलग एक की कोशिश करते हैं। हम जानते हैं कि छह महीनों में, प्रौद्योगिकी में सुधार होगा और हम इस पर वापस आ सकते हैं। यह हमें ऐसी सुविधाओं को मजबूर करने से रोकता है जो तैयार नहीं हैं, जबकि सुनिश्चित करता है कि हम हमेशा मूल्य की डिलीवरी कर रहे हैं।

एक अन्य लाभ विश्वसनीयता थी। हाँ, निवेशकों ने मुझे 2020 में हमारे नाम में “एआई” नहीं रखने के लिए कहा, लेकिन जल्दी होने से हमें प्रामाणिकता मिली। हम किसी रुझान पर कूद नहीं रहे थे; हम एक थीसिस पर दांव लगा रहे थे जो स्पष्ट होने से पहले था। यह हमें निर्माताओं के रूप में स्थिति में लाया, न कि तेज़ अनुयायियों के रूप में।

आप बैठक वार्ता को संगठनों के भीतर एक सबसे अधिक अनदेखी डेटा स्रोत के रूप में वर्णित करते हैं। आपको यह क्या समझ में आया कि यह अगला बड़ा मोर्चा एआई के लिए है?

मुझे एहसास हुआ कि मैंने कभी भी एक बिक्रीकर्ता से मुलाकात नहीं की है जिसके पास अपनी पूरी टीम की बैठकों को सुनने के लिए आठ घंटे प्रतिदिन हों, न कि निर्णय लेने और अपनी टीम को सुनने के आधार पर प्रशिक्षित करने के लिए। बैठकें बहुत मूल्यवान डेटा उत्पन्न करती हैं, लेकिन यह पैमाने पर पूरी तरह से अनुपलब्ध है। पारंपरिक बैठकों के साथ हम 99% सामग्री फेंक देते हैं, जबकि नोट्स का अंतिम 1% सीआरएम में जाता है। फिर हम उस से उल्टा अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं कि हमारे व्यवसाय के साथ क्या होने वाला है। यह एक अविश्वसनीय प्रक्रिया है। जो जानकारी वास्तव में मायने रखती है – ग्राहक की आवाज़ का स्वर, जो विशिष्ट आपत्ति उन्होंने उठाई, प्रतिस्पर्धी उल्लेख जो आया – सभी को किसी के त्वरित नोट्स के माध्यम से फ़िल्टर किया जाता है और सभी संदर्भ खो देते हैं।

जो मुझे समझ में आया वह यह था कि यह “वार्ता डार्क डेटा” वास्तव में संगठन में क्या हो रहा है इसका सबसे समृद्ध संकेत है। आप वास्तविक समय की जानकारी प्राप्त कर रहे हैं ग्राहक के दर्द बिंदुओं, उत्पाद अंतराल, प्रतिस्पर्धी खतरों और प्रशिक्षण की आवश्यकताओं के बारे में – सभी लोगों के अपने शब्दों में। जब एक ग्राहक बताता है कि उन्हें एक सुविधा की आवश्यकता क्यों है, तो यह एक बिक्री प्रतिनिधि के सीआरएम फ़ील्ड में परिभाषा से कहीं अधिक मूल्यवान है।

एआई के साथ विकास यह है कि हम अंततः इस डेटा को पैमाने पर हार्नेस कर सकते हैं। जब हमने पहली बार एएसक फ़ैथम लॉन्च किया, तो यह व्यक्तिगत बैठकों के बारे में प्रश्नों का उत्तर दे सकता था। फिर हमने इसे छोटे समूहों की बैठकों को संभालने के लिए उन्नत किया। अब यह पूरी कंपनी की बैठकों को समझने में सक्षम है। बिक्री नेताओं को पूछने के लिए कहा जा सकता है, “हाल ही में सबसे अधिक रुझान वाले प्रतिस्पर्धी कौन से हैं? कुछ क्लिप दिखाएं।” इंजीनियरिंग टीमें पूछ सकती हैं, “हमें फ़ैथम में प्रतिलेखन इंजन के इतिहास के बारे में बताएं” और चार साल की इंजीनियरिंग बैठकों से खींची गई एक छह-पृष्ठ संश्लेषित दस्तावेज़ प्राप्त करें।

यह एक बहुत बड़ा मस्तिष्क बनने की शुरुआत है जो वास्तव में समझता है कि आपका व्यवसाय क्या कर रहा है और जो बातचीत कर रहा है। आप एक ऐसा दुनिया कल्पना कर सकते हैं जहां एक एआई आपको बता सकता है कि आपको अगली सुविधा क्या बनानी चाहिए जो सबसे अधिक सौदों को बंद करने में मदद करेगी, या जो प्रतिस्पर्धी आ रहे हैं, या आपकी टीम में कौन से प्रशिक्षण अंतराल मौजूद हैं। यह एक अद्भुत डेटा स्रोत है जिसे एआई खनन कर रहा है ताकि आपको अपनी अगली रणनीतिक बैठक या रोडमैपिंग प्रक्रिया में इनपुट दिया जा सके।

कई उपयोगकर्ता फ़ैथम को बैठकों के दौरान उपस्थित रहने के लिए परिवर्तनकारी के रूप में उद्धृत करते हैं। आप स्वचालन के साथ मानव वार्ता के प्राकृतिक प्रवाह को संरक्षित करने के बीच कैसे संतुलन बनाते हैं?

यह हमारे डिज़ाइन दर्शन का एक मूलभूत हिस्सा रहा है। लक्ष्य एआई को बताना नहीं है कि बैठक में आपको क्या करना चाहिए, बल्कि आपको ऐसे अंतर्दृष्टि प्रदान करना है जो आपको अपनी बातचीत में अधिक उपस्थित और प्रभावी बनाने में मदद करें।

हम सावधानी से यह तय करते हैं कि हम क्या स्वचालित करते हैं और क्या नहीं। हम केवल तभी सुविधाओं को लॉन्च करते हैं जब हम जानते हैं कि हम उन्हें वास्तव में अच्छी तरह से कर सकते हैं। यह कभी-कभी हमें बाजार में कुछ क्षमताओं के साथ पहले नहीं बनाता है, लेकिन जब हम कुछ लॉन्च करते हैं, तो यह काम करता है और वास्तविक मूल्य प्रदान करता है। हम फोन कॉल रिकॉर्डिंग या कertain इन-रूम मीटिंग कैप्चर जैसी चीजों को आगे बढ़ाने के लिए उत्साहित होने के बावजूद सावधान रहे हैं। हम एक मध्यम दर्जे का अनुभव लॉन्च करने के बजाय उत्कृष्टता प्राप्त करना पसंद करते हैं।

अंततः, हमारे उपयोगकर्ता हमें बताते हैं कि हम सही संतुलन बना रहे हैं: वे बताते हैं कि वे प्रति सप्ताह 6+ घंटे बचा रहे हैं और अंतर्दृष्टि से अगले चरणों तक 3× तेजी से आगे बढ़ रहे हैं; 95% रिपोर्ट करते हैं कि फ़ैथम उन्हें बैठकों में उपस्थित रखता है। यह हमें यह विश्वास दिलाता है कि हम मानव क्षमता को बढ़ा रहे हैं, इसे प्रतिस्थापित नहीं कर रहे हैं।

फ़ैथम ने अपनी श्रृंखला ए में 1,300 से अधिक उपयोगकर्ता-निवेशकों को आकर्षित किया – एक दुर्लभ संकेत है उत्पाद-स्तर के विश्वास का। आपको क्या लगता है कि दैनिक उपयोगकर्ताओं के साथ इतनी मजबूती से प्रतिध्वनित होता है?

एक बात यह है कि हम एक वास्तव में मजबूत मुफ्त उत्पाद देते हैं: असीमित बैठकें, प्रति माह पांच एआई सारांश। हमारे दो-तिहाई उपयोगकर्ता हमें एक पैसा भी नहीं देते हैं, और हम इसके साथ पूरी तरह से ठीक हैं। यह एक典型 सास खेल नहीं है। हम व्यक्तिगत योगदानकर्ताओं के जीवन को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं – न कि उनसे मूल्य निकालने पर। हम मुफ्त में काम करते हैं, और हम मॉनिटरिंग डैशबोर्ड, क्रॉस-मीटिंग इंटेलिजेंस और प्रतिस्पर्धी अंतर्दृष्टि जैसे प्रबंधन उपकरण बेचकर मुद्रीकरण करते हैं। उत्पाद बस काम करता है, और यह तब भी काम करता है जब आप भुगतान नहीं करते हैं। यह वास्तविक विश्वास बनाता है।

हमारी वृद्धि लगभग पूरी तरह से मौखिक है – हम एक सामाजिक मीडिया प्लेटफ़ॉर्म की तरह बढ़े हैं, एक पारंपरिक बी2बी सॉफ़्टवेयर की तरह नहीं। हमारे उपयोगकर्ता हमारे अधिवक्ता और वितरण चैनल हैं। उन्हें निवेशक बनाने की अनुमति देना बस यह स्वीकार करता है कि क्या पहले से ही सच है: वे हमारे मिशन में भागीदार हैं।

मुझे लगता है कि समस्या के बारे में एक गहरा प्रतिध्वनि भी है जिसे हम हल कर रहे हैं। हर किसी को ऐसा अनुभव हुआ है कि वे एक बैठक में हैं और कोई जल्दी से टाइप करने की कोशिश कर रहा है, बजाय इसके कि वे संलग्न हों। हर किसी को ऐसी जानकारी की आवश्यकता होती है जो एक बैठक से नहीं मिली है और एक उपयोगी सारांश नहीं मिला है। समस्या सार्वभौमिक है, और समाधान तब लगता है जब यह अच्छी तरह से काम करता है तो यह जादुई है।

आपकी पृष्ठभूमि में यूज़रवॉइस शामिल है, जिसने कंपनियों द्वारा ग्राहक प्रतिक्रिया के प्रबंधन को परिभाषित करने में मदद की। आपके विचार को संगठनात्मक स्मृति और एआई-संचालित ज्ञान प्रवाह के बारे में कैसे प्रभावित किया?

यूज़रवॉइस ने मुझे सिखाया कि कंपनियों में सबसे मूल्यवान जानकारी अक्सर सबसे अधिक बिखरी हुई होती है। ग्राहक प्रतिक्रिया हर जगह थी। यह समर्थन टिकट, आगे बढ़ाए गए ईमेल और यादृच्छिक बिक्री बातचीत में दफनाया गया था। कंपनियों के पास ग्राहक क्या चाहते हैं इसके बारे में हजारों डेटा बिंदु होंगे, लेकिन इसे रणनीतिक निर्णयों में संश्लेषित करने का कोई तरीका नहीं था। हमने पैमाने पर प्रतिक्रिया को एकत्रित करने के लिए बुनियादी ढांचे का निर्माण किया और इसे उत्पाद निर्णय लेने वाले लोगों के लिए सुलभ बनाया।

फ़ैथम के साथ समानांतर स्पष्ट है। लेकिन समस्या स्थान अधिक गहरा है। बैठकें ग्राहक प्रतिक्रिया से अधिक बिखरी हुई हैं। प्रत्येक संगठन में प्रति सप्ताह सैकड़ों या हजारों घंटे की बातचीत होती है। यूज़रवॉइस से मैंने जो सीखा है वह यह है कि कैप्चर आवश्यक है, लेकिन यह पर्याप्त नहीं है। आप जानकारी को केवल एकत्रित नहीं कर सकते; आपको यह समझने की जरूरत है कि क्या महत्वपूर्ण है और इसे सही लोगों को रूट करें। यूज़रवॉइस के साथ, हमने वोटिंग सिस्टम, ट्रेंडिंग अल्गोरिदम और एडमिन डैशबोर्ड बनाए ताकि उत्पाद टीमें शोर से संकेत को अलग कर सकें। फ़ैथम के साथ, हम एआई बना रहे हैं जो संदर्भ को बातचीत के पार समझता है और स्वतः अंतर्दृष्टि को सतह पर ला सकता है: “पांच ग्राहकों ने इस महीने इस उपयोग के मामले का उल्लेख किया,” या “आपकी टीम इस आपत्ति पर अटकी हुई है।”

एक अन्य सबक लोकतंत्रीकरण था। यूज़रवॉइस ने यह संभव बनाया कि कोई भी ग्राहक प्रतिक्रिया प्रदान कर सके, न कि केवल उन लोगों को जो कार्यकारी अधिकारियों को फोन पर प्राप्त कर सकते थे। फ़ैथम के साथ, हम बैठक बुद्धिमत्ता तक पहुंच को लोकतंत्रीकरण कर रहे हैं। हमारे नेटगेन के मामले में, उनके ऑपरेशंस मैनेजर प्रतिदिन 7.5 घंटे बिताते थे कि बिक्री कॉल में क्या हो रहा था, यह जानने के लिए बुनियादी प्रश्नों का उत्तर देने में। यह पागलपन है। जानकारी मौजूद थी, लेकिन यह लोगों के सिर में और बिखरे हुए नोट्स में फंसी हुई थी।

संगठनात्मक स्मृति का भविष्य अलग-अलग ज्ञान सिलोस – सीआरएम, डॉक्स, प्रतिक्रिया प्रणाली – से जुड़ी बातचीत बुद्धिमत्ता में जा रहा है। यह यूज़रवॉइस के साथ जो हमने शुरू किया था उसका तार्किक विकास है, लेकिन एआई इसे मानव वार्ता की पूर्ण विश्वसनीयता के साथ, संरचित डेटा के बजाय करने में सक्षम बनाता है।

ज़ूम-आधारित एआई टूल्स 2020 के बाद विस्फोट हो गए। आपके दृष्टिकोण से, एक वास्तव में सहायक एआई सहायक और एक जो केवल शोर जोड़ता है को अलग करता है क्या है?

मैं हमेशा लोगों से कहता हूं कि एआई बैठक सहायक को डुबोने वाली केवल दो चीजें हैं: यदि उत्पाद विश्वसनीय नहीं है, या यदि एआई आउटपुट कचरा है। मुझे लगता है कि पिछली पीढ़ी में बहुत सारे मार्केटिंग एआई थे जहां वे जादुई चीजों का वादा कर सकते थे, लेकिन तब वास्तविकता बाहर निकलती है और यह कचरा है। हमने हमेशा सुनिश्चित किया है कि हमारे पास एक उच्च-गुणवत्ता वाला उत्पाद है जो वादा किए गए अनुसार काम करता है। हमारे मुख्य अंतर हैं:

• प्रतिलेखन सटीकता। फ़ैथम को आज सबसे सटीक प्रतिलिपि माना जाता है। अधिकांश टूल तीसरे पक्ष की प्रतिलेखन सेवा का लाभ उठाते हैं, जबकि हमने अपनी प्रतिलेखन प्रौद्योगिकी को स्वयं घर में बनाया है। यदि आपकी प्रतिलिपि खराब है, तो एआई घटक से सब कुछ पूरी तरह से बर्बाद हो जाता है क्योंकि यह सभी प्रतिलिपि से आता है।
• विश्वसनीयता और बुनियादी ढांचा। जब आप एक बैठक में शामिल होते हैं, तो आप अक्सर जल्दी में या तनावग्रस्त होते हैं। इन अन्य टूल्स में से कई बॉट बैठकों में शामिल होंगे लेकिन फिर रिकॉर्ड नहीं करेंगे, या रिकॉर्डिंग विफल हो जाएगी। हम वास्तविक समय प्रणाली के स्तर पर अस्तित्व में हैं – आप कुछ ऐसा बना रहे हैं जो विमानों के निर्माण से एक कदम पीछे है। यदि यह दो बार काम नहीं करता है, तो उपयोगकर्ता चला गया है। यह पारंपरिक सास नहीं है जहां आप कभी-कभी नीचे हो सकते हैं।
• एआई जो नाजुकता और संदर्भ को समझता है। व्यावसायिक भाषा बहुत ही सूक्ष्म हो सकती है। मुझे याद है कि यूज़रवॉइस में बिक्री टीम का नेतृत्व करते हुए और लोगों की नोट्स पढ़ते हुए, सोचते हुए, “मुझे यह सुनने की जरूरत है कि उन्होंने वास्तव में यह कैसे कहा।” एआई को यह पकड़ने की जरूरत है कि क्या कहा गया, लेकिन स्वर, हिचकिचाहट और उत्साह (या इसकी कमी)। यही कारण है कि हम प्रत्येक सारांश बिंदु को वास्तविक रिकॉर्डिंग में वास्तविक क्षण से जोड़ते हैं।
• जटिलता के बिना अनुकूलन। एआई को आपके व्यवसाय के अनुकूल होना चाहिए, इसके विपरीत नहीं। बिक्री टीमों को अपनी विशिष्ट विधियों से मेल खाने के लिए टेम्पलेट्स को संशोधित करने में सक्षम होना चाहिए – MEDDIC, चैलेंजर, SPICED, जो भी वे उपयोग करते हैं। लेकिन इसके लिए डेटा साइंस की डिग्री की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए। यह बस काम करना चाहिए।

फ़ैथम बैठक सामग्री को कार्रवाई योग्य ज्ञान में परिवर्तित करता है। हम एआई प्रणाली से वास्तविक कार्यप्रवाह इंजन के रूप में कार्य करने के लिए कितने करीब हैं – बैठक, निर्णय और डाउनस्ट्रीम कार्यों को स्वचालित रूप से जोड़ते हुए?

मुझे लगता है कि हम इसे हासिल करने से ज्यादा करीब हैं जितना अधिकांश लोग सोचते हैं।

फ़ैथम वर्तमान में अधिक और अधिक काम आपके लिए करता है। पहला कदम बस जानकारी को वहां ले जाना है जहां आप इसे चाहते हैं। अगला कदम, जो बहुत दूर नहीं है, एआई वास्तव में आपके लिए काम करता है।

हम पहले से ही इसके शुरुआती संस्करण देख रहे हैं। हमारा आसान एकीकरण बैठकों से कार्रवाई आइटम लेता है और स्वचालित रूप से ट्रैक करने योग्य कार्य बनाता है। फ़ैथम को कार्य प्रबंधन समाधान बनाने की आवश्यकता नहीं है – वहां बहुत सारे महान हैं जैसे कि आसान। इसलिए, हम उन टूल्स में बैठक परिणामों को सीधे धक्का देने के लिए एकीकरण बना रहे हैं जिनका लोग काम पूरा करने के लिए उपयोग करते हैं।

सीआरएम की ओर, हम संरचित क्षेत्रों को स्वचालित रूप से सेल्सफोर्स और हबस्पॉट में धक्का देते हैं – दर्द बिंदु, समयसीमा, प्रमुख निर्णय लेने वाले। एक मामले का अध्ययन में, इससे प्रति सौदा स्थिति अद्यतन के लिए 20 से 30 मिनट प्रति दिन की बचत हुई और महीने के अंत में लगभग परिपूर्ण पूर्वानुमान सटीकता हुई। यह एक कार्यप्रवाह इंजन कार्रवाई में है: बातचीत होती है, एआई मुख्य व्यवसाय डेटा को निकालता है और फिर इसे आपके रिकॉर्ड प्रणाली में स्वचालित रूप से प्रवाहित करता है बिना किसी को कुछ भी टाइप किए।

लेकिन मुझे लगता है कि वास्तविक सफलता सेमेंटिक-आधारित अलर्ट और इंटेलिजेंट रूटिंग के साथ आ रही है। कल्पना कीजिए कि आप एक प्रबंधक या बिक्री नेता हैं और आपको दैनिक हाइलाइट रील मिल रही है जहां एआई ने हर कीमत पर विवाद की खोज की है, या हर उत्पाद ब्लॉकर जो नवीनीकरण कॉल में आया था। यदि आप एक इंजीनियरिंग प्रबंधक हैं, तो आप अपने इंजीनियरों के बीच हर गर्म बहस देखेंगे। एआई अब स्वर और नाजुकता को समझता है, न कि केवल कीवर्ड, इसलिए यह वास्तव में उन पलों को जानता है जिनकी आपको परवाह है।

कंपनियां जैसे-जैसे बढ़ती हैं, वे वितरित ज्ञान और जानकारी के क्षरण से जूझती हैं। एआई टीमों के बीच क्या चर्चा की जा रही है और वास्तव में क्या निष्पादित किया जा रहा है, इसके बीच के अंतर को कैसे संबोधित करेगा?

यह एक सबसे महत्वपूर्ण समस्या है जिसे हम हल कर रहे हैं। दो समूह हैं जिन्हें हम वास्तव में मदद कर सकते हैं: बैठक में लोग जो नोट्स लेने और उपस्थित रहने की कोशिश कर रहे हैं, और प्रबंधन, नेतृत्व और संस्थापक जो बैठक में नहीं हैं लेकिन टीमों का नेतृत्व कर रहे हैं और यह जानने की कोशिश कर रहे हैं कि क्या हो रहा है। यह दूसरा समूह है जहां वितरित ज्ञान समस्या वास्तव में हिट होती है।

मुद्दा दृश्यता है। जब किसी कंपनी में कोई यह जानना चाहता है कि सौदे की स्थिति क्या है या ग्राहक के साथ क्या हो रहा है, तो आमतौर पर nowhere इसकी जानकारी आसानी से मिलने के लिए नहीं है। वे बिक्री टीम को कॉल करते हैं, जिससे प्रतिनिधि 20-30 मिनट बिताते हैं नोट्स के माध्यम से खुदाई करते हैं। चोटी के दौरान, कुछ ऑपरेशन प्रबंधकों को दैनिक 15 अनुरोध मिलते हैं – यह 7.5 घंटे जानकारी पुनर्प्राप्ति पर खर्च किया जाता है, न कि मूल्य-वर्धक गतिविधियों पर।

एआई बातचीत के वितरित के पार पैटर्न को पहचानने में सक्षम हो सकता है जो कोई मानव ट्रैक नहीं कर सकता। यह ज्ञान के नुकसान को रोकने और वास्तव में बातचीत को रणनीतिक बुद्धिमत्ता में बदलने का तरीका है।

आगामी पांच वर्षों में, आप बैठक बुद्धिमत्ता के विकास की कल्पना कैसे करते हैं – और संगठनात्मक स्मृति, निर्णय लेने और सहयोग के भविष्य में एआई की भूमिका क्या होगी?

पांच साल से आगे, मुझे लगता है कि हम आज के बैठक बुद्धिमत्ता टूल्स को देखेंगे जैसे हम अब प्रारंभिक स्मार्टफोन को देखते हैं: उनके समय के लिए प्रभावशाली, लेकिन जो संभव हो गया है उसकी तुलना में प्राचीन।

पहला बड़ा विकास नोट लेने से सच्चे कार्यप्रवाह स्वचालन में जाना है। हम एक भविष्य की कल्पना करते हैं जहां बस कुछ कहना बैठक में इसे अस्तित्व में ला सकता है, बिना बैठक के बाद काम के। वर्तमान में, यदि आप एक बैठक में कहते हैं, “आइए इस सुविधा के लिए एक विशेषता बनाएं और अगले सप्ताह इंजीनियरिंग के साथ एक अनुवर्ती कार्रवाई निर्धारित करें,” तो आपको अभी भी उस डॉक को स्वयं बनाना होगा और उस कैलेंडर आमंत्रण को भेजना होगा। पांच साल में, एआई यह सब स्वचालित रूप से करेगा। आप इसे बोलते हैं, और यह होता है। एआई द्वारा कार्य, विशेषताओं और दस्तावेजों का निर्माण, लोगों को ऐसे काम पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है जिसमें वास्तव में मानव रचनात्मकता और निर्णय की आवश्यकता होती है।

दूसरा विकास सभी बैठकों में विस्तार करना है, न कि केवल ग्राहक-सामना करने वाली। वर्तमान में, हम बिक्री, ग्राहक सफलता और एजेंसियों की बैठकों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो ग्राहकों के साथ मिलती हैं। लेकिन हमारा लक्ष्य अगले 12 से 18 महीनों में फ़ैथम को पूरे संगठन में उपयोग करने योग्य बनाना है, न कि केवल ग्राहक-सामना करने वाली टीमें। हम बोटलेस रिकॉर्डिंग बना रहे हैं जो किसी भी बातचीत को कैप्चर कर सकते हैं, जिसमें स्लैक हडल्स और इन-पर्सन मीटिंग शामिल हैं। यह कंपनी में हो रही किसी भी बातचीत को कैप्चर करने में विकसित हो रहा है, चाहे माध्यम कुछ भी हो।

कंपनियां जो शीर्ष पर उठती हैं वे उन लोगों के रूप में होंगी जो वार्ता डेटा को एक प्रथम-श्रेणी नागरिक के रूप में मानते हैं – सीआरएम डेटा, विश्लेषण और दस्तावेजों के रूप में महत्वपूर्ण। क्योंकि अंततः, किसी भी संगठन में सबसे महत्वपूर्ण ज्ञान प्रणालियों में नहीं है; यह बातचीत में है। एआई इसे अंततः हार्नेस करने में सक्षम बना रहा है।