Matt Martin, Co-Founder & CEO of Clockwise – Seri Wawancara

Matt Martin, Co-Founder & CEO of Clockwise adalah seorang pengacara yang berubah menjadi insinyur dan wirausaha yang telah membangun salah satu platform penjadwalan berbasis AI paling canggih di dunia. Sejak mendirikan Clockwise pada 2016, ia telah memimpin perusahaan dalam misi untuk membayangkan kembali bagaimana pekerja pengetahuan mengelola waktu mereka, membantu lebih dari 40.000 perusahaan – termasuk Atlassian (TEAM ), Asana, dan Uber. Dengan karir yang telah meliputi hukum, kepemimpinan produk, dan rekayasa perangkat lunak, Matt menggabungkan campuran unik dari ketat analitis dan keahlian teknis untuk menangani salah satu tantangan tempat kerja yang paling diabaikan: membuat waktu untuk apa yang benar-benar penting.

Anda telah memiliki jalur yang unik dari pengacara ke insinyur perangkat lunak ke pendiri — apa yang akhirnya membuat Anda memulai Clockwise pada 2016, dan bagaimana latar belakang itu membentuk misi perusahaan?

Baik, ada benang merah yang tidak jelas: Saya selalu menjadi seorang nerd besar! Dari membangun situs web di web awal hingga membangun tim, ketika saya melihat masalah yang menarik, saya terserap. Pindah dari hukum ke teknologi di Bay Area memungkinkan saya memiliki perspektif unik pada masalah universal: bagaimana manajemen kalender yang rusak telah menjadi.

Saya sangat menghargai pendidikan hukum saya, tetapi saya tidak bisa mengklaim bahwa itu langsung dapat diterapkan pada kegiatan sehari-hari saya lagi. Ini sebenarnya tahun-tahun awal saya, bekerja di perusahaan yang tidak bisa berkembang secara efektif sebagian karena semua orang terjebak dalam neraka pertemuan, yang mengkristalkan kesempatan.

Apa yang membentuk misi Clockwise — untuk membantu orang membuat waktu untuk apa yang paling penting dalam hari mereka — adalah menyadari, bertentangan dengan kepercayaan populer, bahwa produktivitas bukanlah masalah individu, tetapi masalah efisiensi bisnis fundamental. Perusahaan terbaik di dunia memiliki orang-orang yang brilian, tetapi jika orang-orang itu tidak bisa menemukan waktu untuk berpikir dan menciptakan karena mereka terus-menerus beralih konteks antara pertemuan, itu adalah drag besar pada inovasi dan pertumbuhan.

Kami membangun Clockwise untuk memberikan kembali kepada perusahaan apa yang paling penting: waktu fokus untuk orang-orang mereka melakukan pekerjaan terbaik mereka.

Apa celah yang Anda lihat dalam produktivitas tempat kerja dan penjadwalan yang membuat Anda yakin itu layak didedikasikan hampir satu dekade untuk memecahkan?

Saya sedang menjalankan tim rekayasa front-end, dan saya sakit karena menghabiskan berjam-jam merekrut, onboarding, dan mengintegrasikan insinyur baru hanya untuk memiliki mereka datang kepada saya beberapa bulan kemudian mengeluh tentang betapa sedikit waktu yang mereka miliki dalam seminggu untuk mengkode. Seperti, apa ini!? Mereka ingin melakukan pekerjaan yang hebat, kami membayar mereka (banyak) untuk melakukan pekerjaan yang hebat, dan yet tidak ada orang di perusahaan yang mengambil tanggung jawab atas dampak yang mengerikan dari jadwal yang buruk terhadap orang-orang ini. Ini hanya terasa gila.

Kami mengobati manajemen waktu seperti beban individu, tetapi itu adalah cop out. Pendekatan “sink or swim” ini untuk manajemen waktu mewakili kegagalan organisasi sistematis yang disamarkan sebagai akuntabilitas pribadi. Pada kenyataannya, karyawan tidak benar-benar mengontrol banyak waktu mereka! Itu karena waktu adalah sistem yang terjaring. Ketika satu orang menjadwalkan pertemuan, dampaknya merembet ke kalender setiap peserta, plus semua orang yang mereka temui juga. Perubahan jadwal tunggal dapat mempengaruhi produktivitas di seluruh tim.

Masukan utama ke dalam ekonomi pengetahuan adalah waktu dan perhatian karyawan individu. Perusahaan yang dapat meningkatkan jumlah waktu karyawan yang berdampak akan memiliki keunggulan luar biasa di pasar. Dan setiap potongan perangkat lunak yang dapat memungkinkan produktivitas itu akan sangat berharga. Itulah masalah yang layak didedikasikan hampir satu dekade untuk memecahkan.

Clockwise sekarang digunakan oleh lebih dari 40.000 organisasi, termasuk nama-nama seperti Atlassian, Uber, dan Netflix. Apa yang Anda pikir paling beresonansi dengan pelanggan perusahaan?

Ketika tim tumbuh, pengambilan keputusan, kemajuan, dan produktivitas melambat. Tidak hanya itu, penjadwalan juga menjadi lebih kompleks.

Perusahaan seperti Uber dan Atlassian segera memahami bahwa waktu yang dihabiskan untuk mengkoordinasikan jadwal berarti lebih sedikit waktu untuk pekerjaan yang berdampak – itulah mengapa mereka mengandalkan kami untuk menangani kompleksitas pengoptimalan kalender secara luas.

Katakanlah saya ingin menjadwalkan sinkronisasi satu jam dengan tim saya. Di permukaan, tampaknya cukup sederhana, kan? Tapi ada beberapa kendala yang perlu dipertimbangkan ketika mencari waktu yang akan berhasil untuk semua orang:

• 8 orang di 3 zona waktu
• 2 orang memiliki preferensi “tidak ada pertemuan sebelum 10 pagi”
• 1 orang sedang bepergian minggu depan
• 3 peserta memerlukan waktu persiapan

Clockwise memahami semua persyaratan dan memindahkan acara yang bertentangan untuk membuat ruang bagi pertemuan baru. Apa yang beresonansi dengan pelanggan adalah bahwa mereka tidak perlu menghadapi kalender Tetris yang diperlukan. Mereka tahu pertemuan penting akan terjadi, item non-pressing akan dijadwalkan ulang, dan konflik akan diselesaikan — semua secara otomatis.

Sampai saat ini, kami telah menciptakan lebih dari 7 juta jam waktu untuk pekerjaan mendalam dan mengjadwalkan ulang lebih dari 18 juta pertemuan. Untuk perusahaan, itu adalah ROI yang dapat diukur pada produktivitas.

Minggu ini Anda mengumumkan generasi baru dari otak penjadwalan dan server MCP. Mana aspek dari peluncuran ini yang Anda rasa akan memiliki dampak terbesar langsung pada pengguna?

Ketika ekosistem AI meledak, tampaknya setiap perusahaan telah merilis asisten, tetapi kemudian gagal dalam tugas asisten dasar: penjadwalan pertemuan. Kami sedang memperbaikinya.

Clockwise MCP memberikan agen AI akses ke otak penjadwalan paling canggih di dunia (yang kami telah membangun selama 9 tahun), memungkinkan mereka untuk bernalar tentang waktu dengan nuansa manusia. Untuk pertama kalinya, AI akan dapat membuat keputusan penjadwalan dan mengimplementasikan perubahan kalender berdasarkan pemahaman kontekstual yang mendalam, bukan hanya apa yang tersedia.

Dampak langsung adalah bahwa Anda sekarang dapat mengatakan kepada Claude, ChatGPT, atau Cursor: “Jadwalkan ulasan produk 90 menit dengan tim terdistribusi saya minggu ini, menghormati semua blok fokus dan zona waktu” dan itu benar-benar berhasil seperti yang diharapkan asisten manusia untuk menanganinya.

Melampaui penjadwalan sederhana, memanfaatkan kemampuan unik dari LLMs bersama dengan Clockwise MCP juga membuka alur kerja baru. Misalnya, Anda bisa meminta Claude untuk menunjukkan kepada Anda bagaimana produktivitas tim Anda selama sebulan terakhir, mengoptimalkan jadwal Anda mengikuti metode Deep Work oleh Cal Newport, atau meninjau newsletter sekolah anak Anda dan memblokir semua tanggal penting di kalender Anda.

Itu adalah perbedaan antara AI yang dapat membaca kalender Anda dan AI yang dapat berpikir seperti asisten eksekutif yang berpengalaman. Perbedaan itu mengubah alat-alat ini dari demo yang mengesankan menjadi asisten tempat kerja yang benar-benar berguna.

Banyak asisten AI dapat menghasilkan teks atau kode tetapi terjatuh dalam penjadwalan. Mengapa waktu begitu sulit bagi AI untuk menangani?

Memanipulasi waktu adalah sesuatu yang manusia tangani secara intuitif dengan nuansa. Tapi tanyakan kepada asisten AI untuk menjadwalkan pertemuan tim minggu depan, dan itu akan menyarankan waktu ketika setengah tim sedang tidur atau dalam blok fokus yang mendalam.

Itu karena sebagian besar integrasi kalender memperlakukan penjadwalan seperti kueri database. Mereka dapat menemukan slot kosong dan mengisinya, tetapi mereka tidak dapat membuat keputusan pintar yang diperlukan penjadwalan yang efektif.

Masalahnya adalah konteks. Penjadwalan yang efektif menuntut pemahaman pola kerja manusia di luar ketersediaan sederhana. AI perlu tahu bahwa Alex suka mengambil kopi setelah mengantar anak-anaknya ke sekolah, membuat jendela waktu itu ideal untuk obrolan telepon kasual tetapi tidak untuk presentasi Zoom. Atau bahwa Johanna memerlukan 10 menit antara pertemuan untuk menangani tindakan, dan perjalanannya yang sering memerlukan format pertemuan async.

Pendapat kontroversial: tapi saya tidak pikir bahwa melemparkan lebih banyak data dan komputasi ke masalah ini akan menghasilkan solusi yang baik dalam waktu dekat.

Bagaimana otak penjadwalan baru ini berbeda dari versi sebelumnya dari Clockwise, dan apa jenis perbaikan yang pengguna dapat harapkan?

Kami selalu bekerja pada meningkatkan otak penjadwalan kami, dan generasi kecerdasan ini terkenal dalam kemampuannya untuk menyadari konteks dan dapat diakses secara on-demand.

Perubahan terbesar adalah beralih dari penjadwalan reaktif ke proaktif. Sebelumnya, Clockwise akan mengoptimalkan kalender Anda pada jadwal harian tetap; sekarang Anda dapat menghasilkan optimasi on-demand, kapan pun Anda membutuhkannya.

Kami juga telah memungkinkan otak untuk berpikir lebih holistik tentang beban kerja Anda secara keseluruhan. Integrasi Tugas baru memungkinkan Clockwise untuk mengkoordinasikan waktu untuk daftar tugas Anda bersama dengan pertemuan, sambil menghormati tenggat waktu dan preferensi blok fokus. Ini tidak hanya mengelola pertemuan lagi; ini mengelola semua pekerjaan penting yang perlu Anda lakukan di antara pertemuan-pertemuan itu.

Dan kami telah secara dramatis meningkatkan kemampuan algoritma untuk memproses beberapa perubahan penjadwalan secara bersamaan. Misalnya, jika Anda ingin mengjadwalkan ulang semua 1:1 Anda untuk minggu ini. Permintaan tunggal ini meminta Clockwise untuk mengambil tindakan di seluruh beberapa acara kalender. Perbaikan algoritma ini menghasilkan tingkat keberhasilan yang lebih tinggi untuk membuat Waktu Fokus dan meningkatkan hasil untuk pengguna.

Update ini memperkenalkan fitur seperti optimasi on-demand, integrasi tugas, dan analitik. Bagaimana peningkatan ini mengubah cara individu dan tim bekerja dengan kalender mereka?

Optimasi on-demand adalah perubahan besar bagi individu yang ingin mengambil tindakan segera, bukan menunggu sistem untuk memutuskan kapan untuk membantu. Integrasi tugas sangat besar karena akhirnya menghubungkan kesenjangan antara jadwal pertemuan dan membuat waktu untuk pekerjaan yang sebenarnya dilakukan.

Untuk tim, kemampuan analitik adalah transformatif. Manajer sekarang dapat melihat pola yang tidak pernah mereka lihat sebelumnya – seperti mengidentifikasi ketika seseorang terus-menerus dalam pertemuan berurutan atau ketika Waktu Fokus tim secara keseluruhan tererosi oleh pertemuan. Sekarang pemimpin dapat membuat keputusan berdasarkan data tentang distribusi beban kerja dan kebersihan pertemuan daripada hanya berharap semua orang mengelola waktu mereka dengan baik.

Kombinasi dari peningkatan ini berarti tim dapat beralih dari manajemen kalender reaktif ke strategi waktu proaktif.

Apa peran data — seperti 17 juta acara kalender bulanan yang dianalisis Clockwise — dalam memungkinkan kecerdasan penjadwalan tingkat manusia?

Ada dua lapisan jawaban ini.

Pertama, dalam cara yang sangat langsung, jumlah besar data yang kami proses dan analisis memungkinkan kami untuk mengirimkan otak penjadwalan yang lebih baik dan lebih nuansa. Clockwise menganalisis lebih dari 160 juta poin data kalender setiap hari, menguji jutaan pengaturan kalender dan mengatur optimasi untuk menjaga tim produktif. Sistem ini menggabungkan informasi tersebut untuk lebih memahami bagaimana dan kapan individu, tim, dan seluruh organisasi benar-benar melakukan pekerjaan terbaik mereka. Ini kemudian dimasukkan kembali ke dalam produk dalam segala hal dari perbaikan algoritma hingga UI/UX yang lebih baik.

Kedua, mengingat skala data kalender – baik data keras yang mengalir dari API, tetapi juga data lunak dalam bentuk preferensi individu – di dalam organisasi modern membuatnya secara harfiah tidak mungkin bagi manusia mana pun untuk menavigasi.

Sementara asisten manusia terbaik sangat baik dalam pengambilan keputusan berdasarkan pengetahuan kontekstual, mereka benar-benar hanya dapat mengoptimalkan untuk satu, dua, mungkin tiga individu sekaligus. Ini benar-benar terlalu kompleks untuk menavigasi konstrain kombinatorial dari semua peserta. Asisten kalender AI, di sisi lain, dapat menjadwalkan pada skala perusahaan dengan menggabungkan sistem dengan pengetahuan domain dan pemrosesan ton data secara efisien.

Penjadwalan tradisional bertanya: “Kapan semua orang bebas?” Tapi pertanyaan yang lebih baik adalah: “Kapan waktu terbaik untuk pekerjaan ini dilakukan, dan bagaimana kita membuat itu terjadi?” Anda benar-benar hanya dapat menangani pertanyaan itu untuk semua orang jika Anda beroperasi di seluruh jaringan jadwal semua orang secara bersamaan.

Bagaimana Anda melihat perusahaan memanfaatkan Clockwise MCP dengan agen dari Anthropic, OpenAI, dan lain-lain? Apakah kita menuju ke setiap perusahaan yang menjalankan asisten eksekutif AI-berdaya?

Itu siapa pun yang bisa menebak sekarang, tetapi taruhan saya adalah bahwa akan ada dua lapisan asisten di perusahaan: satu lapisan akan memberikan setiap karyawan dengan agen yang mengatur – ini mungkin mirip dengan asisten eksekutif super-kuat atau Kepala Staf – yang akan memanggil ke beberapa agen yang berbeda yang ahli dalam bidang tertentu. Saya pikir kemungkinan bahwa beberapa penyedia yang berbeda akan muncul untuk agen yang mengatur. Tidak seperti ruang konsumen di mana ChatGPT muncul sebagai dominan, perusahaan cenderung retak berdasarkan kebutuhan spesifik dari organisasi yang berbeda.

Ruangan agen spesifik domain akan sangat beragam dan menarik. Sama seperti Anda tidak selalu ingin Microsoft (MSFT ) menyediakan setiap potongan perangkat lunak untuk organisasi Anda (meskipun Microsoft pasti ingin!), jelas bahwa kita semua ingin bantuan dari agen spesifik yang disediakan oleh vendor perangkat lunak tertentu untuk menangani tugas khusus

Penjadwalan dan manajemen waktu pasti salah satu kasus khusus tersebut. Untuk mendapatkannya dengan benar, AI perlu memiliki keterampilan untuk mengirimkan apa yang orang benar-benar butuhkan untuk membuat hari kerja mereka lebih produktif. Bayangkan agen kalender yang tahu seluruh tim Anda, pola energi pribadi, dan prioritas organisasi, lalu secara otomatis mengatur jadwal semua orang untuk mengoptimalkan hasil. Tidak ada email bolak-balik, tidak ada konflik penjadwalan, tidak ada peralihan konteks. Asisten akan berkembang dari “Hai, Anda memiliki pertemuan dalam 10 menit” menjadi “Saya telah menyiapkan poin-poin pembicaraan Anda, membersihkan prioritas yang bertentangan, dan memastikan semua pemangku kepentingan memiliki bahan bacaan sebelumnya.”

Perusahaan yang berkomitmen untuk mengintegrasikan penalaran temporal ke dalam alur kerja AI mereka tidak hanya akan menyelamatkan kita dari pertemuan yang buruk; mereka akan membuka frontier baru produktivitas yang ditenagai oleh kolaborasi manusia-AI.

Apa pengaman atau pertimbangan etika yang bermain ketika membangun AI yang bernalar tentang bagaimana orang menggunakan waktu mereka?

Pertama, dari sudut pandang privasi, kami tidak pernah mengizinkan model untuk mengakses data pelanggan untuk pelatihan. Tidak pernah. Dan kami melakukan upaya besar untuk memastikan bahwa ini adalah kasusnya. Kepercayaan pelanggan sangat penting tidak hanya untuk kesuksesan komersial kami, tetapi juga merupakan nilai inti perusahaan kami.

Kedua, kami mengoptimalkan untuk kesejahteraan manusia (seperti blok fokus, istirahat pertemuan, dan makan siang) daripada metrik produktivitas tradisional. Kami secara eksplisit menghindari fitur yang memungkinkan mikromanajemen atau pengawasan tempat kerja: tidak ada dasbor tentang kebiasaan penjadwalan tim, tidak ada “skor produktivitas” untuk tinjauan kinerja. Sementara preferensi pengguna mempengaruhi optimasi Clockwise, orang-orang mempertahankan kontrol atas kalender mereka sambil mendapatkan rekomendasi cerdas yang dapat mereka terima atau abaikan. Kami mengurangi gesekan penjadwalan sambil mempertahankan keagenan manusia atas sumber daya paling berharga mereka: waktu mereka.

Melihat ke depan, bagaimana Anda melihat hubungan antara asisten AI dan produktivitas manusia berkembang dalam lima tahun ke depan, dan di mana Clockwise masuk ke dalam masa depan itu?

Pada tingkat yang sangat tinggi, saya secara fundamental melihat AI sebagai alat lain. Kemampuan yang diaktifkannya akan memperkuat dan memperkuat jutaan orang, tetapi juga akan menggeser di mana manusia paling berharga. Saya berharap bahwa kita, sebagai masyarakat, dapat lebih berpikir tentang dampak manusia dari pergeseran besar dalam perekonomian kita daripada yang telah kita lakukan di masa lalu. Tapi saya harus mengatakan bahwa lingkungan politik saat ini tidak menginspirasi optimisme pada hal itu.

Pada tingkat yang lebih taktis, saya pikir kita akan melihat beberapa pergeseran.

Pertama, ketika alur kerja agen menjadi lebih dapat diandalkan dan umum – tren yang saat ini dimulai, tetapi masih memiliki jalan panjang – kita akan melihat evolusi dari alur kerja reaktif ke proaktif. Misalnya, ketika otak penjadwalan Clockwise telah berkembang dalam keandalannya, kami telah dapat melakukan intervensi yang lebih proaktif dan agresif atas nama pengguna. Untuk melakukan ini, teknologi harus kuat, percaya diri, dan cukup halus untuk bekerja tanpa input manusia. Ketika agen AI secara umum menjadi kurang rewel, lebih deterministik, dan lebih tahan lama, saya pikir mereka akan membuat pergeseran yang sama.

Kedua, kita akan melihat penyelesaian platform. Saat ini, ada perlombaan terbuka untuk siapa yang dapat menjadi agen yang mengatur di perusahaan. Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, saya pikir ada ruang untuk lebih dari satu pemain dominan di perusahaan, tetapi seperti yang telah kita lihat dalam pergeseran teknologi sebelumnya, sulit bagi pengguna akhir untuk mengakses teknologi baru sampai perang platform telah menyelesaikan sedikit. Sebagai penyedia perangkat lunak pihak ketiga, Anda perlu tahu platform mana yang layak untuk diinvestasikan, dan sebagai pembeli perangkat lunak, Anda perlu memiliki kepercayaan bahwa pilihan yang Anda buat akan menjadi investasi yang baik. Jadi, sampai itu terjadi, kita semua akan menghabiskan sedikit sumber daya untuk membuat taruhan dan bereksperimen. Dengan cara, itu juga kemungkinan berarti satu siklus ledakan dan pembangunan kembali.

Ketiga, kita akan melihat evolusi dari standar saat ini ke arah yang membuat platform yang sebenarnya memungkinkan. Saat ini MCP adalah solusi yang cukup baik untuk panggilan alat pihak ketiga, tetapi itu memiliki banyak kerutan yang perlu diluruskan. Di atas itu, saya pikir kita akan perlu melihat standar untuk menyuntikkan antarmuka pihak ketiga ke dalam alur kerja agen dan antarmuka obrolan. Manusia adalah makhluk visual dan penyedia perangkat lunak adalah ahli dalam cara terbaik bagi pengguna untuk berinteraksi dengan perangkat lunak mereka (ya, mereka sering ahli…).

Bayangkan AI yang tidak hanya menganalisis konflik kalender tetapi secara otomatis memvisualisasikan ketersediaan tim dan opsi penjadwalan di alat manajemen proyek Anda, atau satu yang mengubah diskusi anggaran di Slack menjadi dasbor keuangan waktu nyata di mana pemangku kepentingan dapat menjelajahi skenario bersama. Sistem yang terhubung ini akan memahami konteks dengan cukup dalam untuk tahu kapan harus tetap tidak terlihat dan kapan untuk menyajikan wawasan melalui medium yang paling efektif – apakah itu pemberitahuan, antarmuka visual, atau tindakan langsung. Dalam masa depan ini, AI menjadi infrastruktur daripada tujuan.

Visi akhir: AI yang memperkuat kreativitas manusia dengan menghilangkan gesekan antara niat dan eksekusi. Ketika kecerdasan penjadwalan menjadi infrastruktur yang tidak terlihat, orang-orang fokus sepenuhnya pada pekerjaan yang hanya manusia yang dapat lakukan. Keberhasilan tidak akan diukur oleh seberapa mengesankan AI terasa, tetapi oleh seberapa mudah koordinasi kompleks menjadi – teknologi menghilang ke latar belakang sementara potensi manusia bergerak ke sorotan. Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut harus mengunjungi Clockwise.