리처드 화이트, Fathom의 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

리처드 화이트, Fathom의 창립자 및 CEO는 반복 창업자이자 제품 중심의 기업가로서 개인의 불만을 카테고리 정의 소프트웨어로 전환하는 것으로 잘 알려져 있습니다. Fathom 이전에 그는 UserVoice를 창립하여 거의 13년 동안 이끌었으며 수천 개의 회사에서 사용하는 수익성 있는 피드백 관리 플랫폼으로 성장시켰습니다. 또한 그는 SlimTimer를 10년 넘게 혼자 구축하고 운영했으며, AjaxScaffold와 같은 영향력 있는 오픈 소스 프로젝트를 리드했으며, Kiko(YC S05)에서 제품 디자인 리드를 맡았습니다. 이러한 경험은 사용성, 고객 감성, 팀이ทำงาน하는 방식을 의미 있게 개선하는 도구를 구축하는 데 대한 그의 철학을 형성했습니다.

2020년에 설립된 Fathom은 대화 중에 노트를 취하는 데 대한 인지 과부하라는 보편적인 문제를 해결합니다. 플랫폼은 회의를 자동으로 녹음, 전사, 요약하며, 사용자는 실시간으로 순간을 강조하고, 원시 노트 대신 짧은 클립을 공유하고, 작성된 요약에서 종종 손실되는ニュアンス를 보존할 수 있습니다. Fathom이 성숙함에 따라 단순한 전사에서 대화에 대한 경량 시스템 레코드로 발전했습니다. 이는 팀이 컨텍스트를 유지하고, 고객 콜에서 배우고, 회의 자체에 마찰을 추가하지 않고 비동기적으로 협력하도록 설계되었습니다.

당신은过去 15년간 사람들의 의사소통 방식을 재정의하는 회사들을 구축해 왔습니다. Fathom을 설립하게 된 계기는 무엇이었으며, 엔지니어링 및 제품 디자인 배경은 회사 초기부터 어떻게 영향을 미쳤나요?

Fathom을 설립한 계기는 2020년初에 났습니다. 당시私は 광범위한 사용자 연구를 위해 제품을 연구하고 있었으며, 하루에 15~20개의 연속적인 줌 회의를 参加해야 했습니다. 6주간의 그 경험으로私は 회의가 얼마나 고통스러운 경험이었는지 깨달았습니다.私は 동시에 대화하고 타이핑을 할 수 없습니다. 2주 후에私は 노트를 보았지만 어떤 대화였는지 기억할 수 없었습니다. 가장 큰 문제는私は 모든 연구를 انجام하고 팀과 몇 가지 핵심 사항을 공유했지만, 그것이 전달되지 않는다는 것이었습니다. 모든 것이 번역에서 손실되었습니다. 그것은 ‘발을 걸어야 하는 순간’이었습니다. 만약 그것이 한 달에 한 번 발생한다면, 나는 그것을 무시합니다. 그러나 그것이 매일 여러 번 발생한다면, 나는 매우 빠르게 그것을 고치려고 합니다.

私の 엔지니어링 및 디자인 배경은 Fathom을 구축하는 동안 제가 내린 결정에 영향을 미쳤습니다.私は 항상 기존의 개념을 가져와서 더 많은 사용자에게 더 사용하기 쉽게 만드는 방식으로 문제를 접근했습니다. Fathom의 경우,私は 전사 기술이 보급되고 있음을 깨달았습니다. 5년 전에는 존재하지 않았던 오프-더-셸프 솔루션이 많았습니다. 따라서 전사는 解決策의 일부였지만, 그것 자체가 解決策이 아니었습니다.

제품 디자인 관점에서,私は 전사가 회의에 참석한 사람들에게 유용할 수 있지만, 참석하지 않은 사람들에게는 도움이 되지 않는다는 것을 깨달았습니다. 훨씬 더 영향력이 있는 것은 고객이 가격에 대한 이의를 제기하거나 기술적인 질문을 하는 30초짜리 비디오 클립을 보여주는 것이었습니다. 우리는 전사를 거의 목차처럼 사용하여 실제 오디오-비디오 클립을 찾습니다. 이러한 제품 사고 방식 — 작업을 이해하는 것, 기술만이 아니라 — 는 직접적으로私の 디자인 배경에서 나왔습니다.

Fathom은 2020년에 만들어졌는데, 대부분의 회사들이 진정으로 AI 네이티브 워크플로우에 대해 생각하기 전에 만들어졌습니다. AI를 핵심으로 구축함으로써 초기에 어떤 이점을 얻었나요?

중요한 이점은 아키텍처의 자유였습니다. 우리는 모든 시스템, 데이터 파이프라인, 사용자 경험을 설계할 수 있었으며, AI는 기본 레이어로, 볼트-온 기능이 아니었습니다. 2020년과 2021년의 대부분의 경쟁자는 언어학 전문가와 ML 전문가를 고용하여 자신의 모델을 구축했습니다. 우리는 반대 방향으로 접근했습니다. 우리는 공간의 승리자는 모델을 구축하는 것이 아니라 실제 문제를 해결하기 위해 AI를 효과적으로 적용할 수 있는 사람들이 될 것이라고 믿었습니다. 이러한 반대적인 관점으로 우리는 더 작은 팀으로 민첩하게 유지할 수 있었으며, 어려운 인프라 문제 — 플랫폼 간 신뢰할 수 있는 녹음, 바이러스성 배포 메커니즘, 실시간 처리 — 에 엔지니어링 자원을 집중할 수 있었습니다.

2020년에 시작한 것이 의미하는 바는 무엇입니까? AI는 아직 충분히 좋지 않았습니다. 우리는 그것을 알았습니다. 그러나 우리는 AI가 성숙하기 전에 회사를 구축하기 전에 기다린다면, 우리는 2~3년 너무 늦을 것이라고도 알았습니다. 문은 넓게 열릴 것이며, 모든 사람이洪水처럼 들어올 것입니다. 따라서 우리는 모든 것을 먼저 구축했습니다 — 인프라, 배포 채널, 사용자 경험 — AI가 도착했을 때, 우리는 그것을 자동차의 새로운 엔진처럼 떨어뜨릴 수 있었습니다. 그 결정은 엄청난 보상을 가져다주었습니다. GPT-4와 Claude가 2022-2023년에 도착했을 때, 우리는 즉시 통합할 수 있었습니다. 경쟁자들은 수년간 사용자 정의 NLP 파이프라인을 구축했지만, 이제는 전체 스택을 다시 생각해야 했습니다. 우리는 모델을 업그레이드하고 계속 출하했습니다.

AI 네이티브를 구축하는 것은 또한 우리의 제품 개발 프로세스를 근본적으로 변경했습니다. 전통적인 소프트웨어에는 선형 로드맵이 있습니다. 무엇을 구축할지 결정하고, 구축하고, 출하합니다. AI의 경우,私は “Jenga 모델”이라고 부르는 것을 사용합니다. 각 블록은 잠재적인 AI 기능을 나타냅니다. 만약 우리는 블록을 밀어붙이고 모델이 아직 충분히 좋지 않기 때문에 저항을 받으면, 우리는 다른 것을 시도합니다. 우리는 6개월 후에 기술이 개선되고 돌아올 수 있음을 압니다. 이것은 기능을 강제하기 전에 우리가 준비가 되지 않은 기능을 강제하지 않도록 유지합니다. 또한 우리는 항상 가치를 출하하고 있습니다.

또 다른 이점은 신뢰도였습니다. 예, 투자자들은 2020년에 회사의 이름에 “AI”를 넣지 말라고 했습니다. 그러나 초기에 시작한 것이 우리에게 진실성을 주었습니다. 우리는 트렌드에 뛰어드는 것이 아니었습니다. 우리는 그것이 명백해지기 전에 테제에 베팅했습니다. 그것은 우리를 구축자로, 빠른 추종자로 пози션했습니다.

당신은 회의 대화가 조직 내에서 가장 간과된 데이터 소스 중 하나라고 설명했습니다. 그것이 다음 주요 전선이 될 것이라고 믿게 된 것은 무엇입니까?

私は 판매 담당자가 하루에 8시간을 팀의 모든 회의를 듣고, 결정하고, 팀을 코칭하는 데 사용한다는 것을 결코 만난 적이 없습니다. 회의는 매우 유용한 데이터를 생성하지만,それは 완전히 접근할 수 없습니다. 전통적인 회의에서 우리는 내용의 99%를 버리고, 마지막 1%의 노트는 CRM에 들어갑니다. 그런 다음 우리는 거기서 비즈니스의 미래를 역추적하려고 합니다. 그것은 어리석은 과정입니다. 실제로 중요한 정보 — 고객의 목소리의 톤, 제기된 특정 이의, 등장한 경쟁 언급 — 모든 것이 누군가의 서둘러 타이핑한 노트를 통해 필터링되어 컨텍스트를 잃어버립니다.

그것이 다음 전선이라고 믿게 된 것은, 회의 대화가 실제로 조직에서 일어나는 일에 대한 가장 풍부한 신호라는 것을 깨달았기 때문입니다. 당신은 고객의痛点, 제품 격차, 경쟁 위협, 훈련 필요에 대한 실시간 통찰력을 얻습니다. 고객이 기능이 필요한 이유를 설명할 때,それは 판매 담당자의 CRM 필드의 요약보다 훨씬 더 가치 있습니다.

AI의 돌파구는 우리가终于 이러한 데이터를 규모로 활용할 수 있게 된 것입니다. 우리는 처음에 Ask Fathom을 출시했을 때, 개인 회의에 대한 질문에 대답할 수 있었습니다. 그런 다음 우리는 그것을 작은 회의 그룹을 처리하도록 개선했습니다. 이제는 회사의 모든 회의를 이해할 수 있을 만큼 똑똑해졌습니다. 판매 책임자는 “최근에 트렌드하는 경쟁사들은 무엇인가? 몇 가지 클립을 보여주세요”라고 물을 수 있습니다. 엔지니어링 팀은 “Fathom의 전사 엔진에 대한 역사에 대해 알려주세요”라고 물을 수 있으며, 4년간의 엔지니어링 회의에서 가져온 6페이지의 문서를 받을 수 있습니다.

그것은 실제로 조직이 하는 일과 대화하는 것을 이해하는 훨씬 더 큰 뇌가 되고 있습니다. 당신은 AI가 다음에 어떤 기능을 구축해야 하는지, 어떤 경쟁자가 등장하고 있는지, 팀에서 어떤 훈련 격차가 있는지 알려줄 수 있는 세계를 상상할 수 있습니다.

많은 사용자는 Fathom을 회의 중에 현존하는 데 변혁적이라고 말합니다. 자동화와 인간 대화의 자연스러운 흐름을 어떻게 균형을 유지합니까?

이것은 우리의 디자인 철학의 핵심이었습니다. 목표는 회의 중에 무엇을 해야 하는지에 대한 지침을 제공하는 것이 아니라, 회의에서 더 현존하고 효과적으로 대화할 수 있도록 도와주는 통찰력을 제공하는 것입니다.

우리는 자동화와 그렇지 않은 것을 주의 깊게 선택합니다. 우리는 기능을 출시하기 전에 그것을 정말 잘할 수 있는지 확인합니다. 이것은 때때로 우리가 특정 기능에 시장에서 처음으로 등장하는 것을 의미하지 않는다는 것을 의미합니다. 그러나 우리가 무엇인가를 출시할 때, 그것은 작동하고 실제 가치를 제공합니다. 우리는 전화 회의 녹음이나 특정 회의 캡처와 같은 것을 추구하는 것을 주저합니다. 우리는 우리가 하는 것을 잘하는 것보다 중간 수준의 경험을 론칭하는 것을 선호하지 않습니다.

최종적으로 우리의 사용자는 우리가 균형을 잘 맞추고 있다고 말합니다. 그들은 Fathom 덕분에 주당 6시간 이상을 절약하고, 통찰력에서 다음 단계로 3배 빠르게 이동한다고 보고합니다. 95%의 사용자는 Fathom이 회의 중에 현존하는 데 도움이 된다고 보고합니다. 이것은 우리가 인간의 능력을 강화하는 것이지, 대체하는 것이 아니라는 것을 확인합니다.

Fathom은 1,300명 이상의 사용자 투자자를 유치했습니다. 사용자들에게 강하게 공鳴한 것은 무엇이라고 생각합니까?

우리는 진정으로 강력한 무료 제품을 제공합니다. 무제한 회의, 월 5개의 AI 요약. 우리의 사용자 중 2/3는 우리에게 한 푼도 지불하지 않으며, 우리는 그것에 완전히 만족합니다. 이것은 전형적인 SaaS 게임이 아닙니다. 우리의 사용자는 우리가 그들을 이용하기 위해 모든 것을 추출하려고 하지 않는다는 것을 볼 수 있습니다. 우리는 개인 기여자의 삶을 개선하는 데 중점을 두며, 무료로, 관리 도구를 판매하여 수익을 창출합니다. 제품은 작동하며, 사용자가 지불하든 지불하지 않든 작동합니다. 이것은 진정한 신뢰를 생성합니다.

우리의 성장은 거의 전적으로 구전입니다. 우리는 전통적인 B2B 소프트웨어보다 소셜 미디어 플랫폼처럼 성장했습니다. 우리의 사용자는 우리의 옹호자이자 배포 채널입니다. 그들을 투자자로 만들게 하는 것은 이미 참인 것을 인정하는 것입니다. 그들은 이 임무의 파트너입니다.

私は 또한 보편적인 문제를 해결하는 것에 대한 더 깊은 공鳴이 있다고 생각합니다. 모든 사람이 회의 중에 고통을 겪었으며, 누군가가 열심히 타이핑하는 것을 보면서 참여하지 못하는 것을 경험했습니다. 모든 사람이 회의에 참여하지 않았지만 필요한 정보를 얻으려고 노력했습니다. 문제는 보편적이며, 解決策은 잘 작동할 때 거의 마법적입니다. 사용자는 미래가 존재하기를 원하기 때문에 투자합니다. 그것은 그들 자신을 위해만이 아니라 그들이 일하는 모든 사람을 위해입니다.

당신의 배경에는 고객 피드백을 관리하는 방식을 정의하는 데 도움을 준 UserVoice가 있습니다. 그것은 조직적 기억과 AI 기반 지식 흐름에 대한 당신의 생각에 어떻게 영향을 미쳤나요?

UserVoice는 가장 가치 있는 정보가 종종 가장 산재되어 있다는 것을 가르쳤습니다. 고객 피드백은 모든 곳에 있었습니다. 그것은 지원 티켓, 전달된 이메일, 무작위 판매 대화에 묻혀 있었습니다. 회사는 고객이 원하는 것에 대한 수천 개의 데이터 포인트를 가지고 있지만, 그것을 전략적 결정으로 종합할 수 있는 방법이 없었습니다. 우리는 그것을 사람들에게 제품 결정에 접근할 수 있도록 규모로 집계하기 위한 인프라를 구축했습니다.

Fathom과의 평행은 명확합니다. 그러나 문제 공간은 더 심오합니다. 회의는 고객 피드백보다 훨씬 더 산재되어 있습니다. 모든 조직은 매주 수백 또는 수천 시간의 대화를 가지고 있습니다. UserVoice에서 배운 것은 캡처는 필수적이지만 충분하지 않다는 것입니다. 정보를 집계할 수만 있으면 안 됩니다. 중요한 것에 대한 지능을 구축하고 그것을 올바른 사람에게 라우팅해야 합니다. UserVoice에서 우리는 투표 시스템, 트렌드 알고리즘, 관리자 대시보드를 구축하여 제품 팀이 신호와 노이즈를 구분할 수 있도록 했습니다. Fathom에서 우리는 컨텍스트를 이해하는 대화 전반에 걸친 AI를 구축하고 있습니다.

또 다른 교훈은 민주화에 관한 것이었습니다. UserVoice는 고객 피드백을 제공할 수 있는 기회를 모든 고객에게 제공했습니다. Fathom에서 우리는 회의 지능에 대한 접근을 민주화하고 있습니다. 우리의 사례 연구에서 Netgain의 운영 관리자는 매일 7.5시간을 صرف하여 판매 콜에서 일어난 일에 대한 기본적인 질문에 답변했습니다. 그것은 어리석은 일입니다. 정보는 존재했지만, 사람들의 머리와 산재한 노트에 갇혀 있었습니다.

조직적 기억의 미래는 분리된 지식 실 — CRM, 문서, 피드백 시스템 — 에서 대화형 지능으로 이동하는 것입니다. 그것은 UserVoice에서 시작한 것을 논리적으로 발전시킨 것입니다. 그러나 AI는 인간 대화의 전체 충실도와 함께 이를 수행할 수 있게 해줍니다.

2020년 이후 줌 기반 AI 도구가 폭발적으로 증가했습니다. 실제로 유용한 AI 어시스턴트와 단지 노이즈를 추가하는 어시스턴트를 구별하는 것은 무엇이라고 생각합니까?

私は 항상 사람들이 말합니다. 실제로 AI 회의 어시스턴트를 가라앉히는 두 가지 사항만 있습니다. 제품이 신뢰할 수 없거나 AI 출력이 쓰레기인 경우입니다. 이전 세대에는 마케팅 AI가 많았으며, 마법 같은 것을 약속했지만, 실제로는 쓰레기였습니다. 우리는 항상 높은 품질의 제품을 제공하고, 약속을 지키는 것을 목표로 했습니다. 우리의 주요 차별점은 다음과 같습니다.

• 전사 정확도. Fathom은 현재 가장 정확한 전사로 간주됩니다. 대부분의 도구는 제3자 전사 서비스를 활용하지만, 우리는 자체적인 전사 기술을 개발했습니다. 전사의 품질이 나쁘면, 전사에서 파생된 모든 AI 구성 요소가 완전히 파괴됩니다.
• 신뢰성 및 인프라. 회의에参加할 때, 당신은 종종 서두르거나 스트레스를 받습니다. 많은 다른 도구는 회의에 봇을参加시키지만, 녹음이 실패하거나, 녹음이 실패할 수 있습니다. 우리는 거의 실시간 시스템 수준에서 존재합니다. 그것은 비행기 조종사의 수준입니다. 만약 그것이 두 번 작동하지 않는다면, 사용자는 사라집니다. 그것은 전통적인 SaaS와는 다릅니다. 우리는 가끔 다운될 수 있지만, 우리의 경우에는 그렇지 않습니다.
• ニュアンス와 컨텍스트를 이해하는 AI. 비즈니스 언어는 매우 미묘할 수 있습니다.私は UserVoice의 판매 팀을 운영할 때, 사람들의 노트를 읽었으며, “나는 실제로 어떻게 말했다는지 듣고 싶다”고 생각했습니다. AI는 단순히 무엇이 말했다는 것만이 아니라, 톤, 주저함, 흥분(또는 그 부족)을 캡처해야 합니다. 그것이 실제 녹음의 순간에 연결된 이유입니다.
• 복잡성 없이 사용자 정의. AI는 ваш 비즈니스에 적응해야 합니다. 반대로 shouldn’t. 판매 팀은 특정 방법론(예: MEDDIC, Challenger, SPICED)에 맞게 템플릿을 수정할 수 있어야 합니다. 그러나 이것은 데이터 과학 학위를 요구해서는 안 됩니다. 그것은 그냥 작동해야 합니다.

Fathom은 회의 내용을 행동할 수 있는 지식으로 변환합니다. 실제 워크플로우 엔진으로 작동하는 AI 시스템은 언제나 연결될 수 있을까요? 회의, 결정, 다운스트림 작업을 자동으로 연결하는 역할을 할 수 있을까요?

私は 생각합니다. 우리는 더ใกล이에 있습니다. 현재 우리는 Fathom이 더 많은 일을 해주는 세계로 이동하고 있습니다. 첫 번째 단계는 정보를 원하는 곳으로 가져가는 것입니다. 다음 단계는 AI가 실제로 일을 해주는 것입니다.

우리는 이미 이러한 초기 버전을 보고 있습니다. 우리의 Asana 통합은 회의에서 작업 항목을 자동으로 생성하고 추적할 수 있습니다. Fathom은 작업 관리 솔루션을 만들고 싶지 않습니다. 이미 좋은 것이 많습니다. 우리는 사람들이 이미 사용하는 도구에 회의 결과를 직접 푸시하는 통합을 구축하고 있습니다.

CRM 측면에서, 우리는 구조화된 필드 —痛点, 타임라인, 주요 의사 결정자 — 를 Salesforce 및 HubSpot에 자동으로 푸시합니다. 한 사례 연구에서, 이는 매월 20~30분의 거래 상태 업데이트 시간을 절약하고, 거의 완벽한 월말 예측 정확도를 달성했습니다. 그것은 실제 워크플로우 엔진입니다. 회의가 발생하고, AI는 주요 비즈니스 데이터를 추출한 다음, 누군가 타이핑하지 않고도 시스템 레코드에 자동으로 흐릅니다.

私は 실제 돌파구는 의미 기반 경고 및 지능형 라우팅입니다. 매니저 또는 판매 책임자가 일일 하이라이트 릴을 받을 수 있는 세계를 상상해 보십시오. AI는 가격 논의가 잘못된 모든 논의, 제품 블로커가 발생한 모든 갱신 호출, 엔지니어링 매니저의 경우 모든 열띤 논의를 찾습니다. AI는 이제 키워드가 아니라 톤과 뉴아نس를 이해할 수 있으므로, 실제로 관심 있는 순간을 알고 있습니다.

회사가 확장함에 따라, 분산된 지식과 정보 감소에 대한 어려움을 겪습니다. AI는 회의에서 실제로 무엇이 논의되는지와 무엇이 실행되는지 사이의 간격을 메우는 데 어떻게 도움이 될 수 있을까요?

이것은 우리가 해결하는 가장 중요한 문제 중 하나입니다. 두 가지 그룹이 있습니다. 회의에참석하여 노트를 취하려고 하는 사람들, 그리고 회의에참석하지 못한 관리, 리더십, 창립자들이 있습니다. 후者の 그룹은 분산된 지식 문제가 실제로 발생하는 곳입니다.

핵심 문제는 가시성입니다. 회사의誰soever가 거래 상태 또는 고객이 무엇을 하는지 알고 싶을 때, 전통적으로는 쉽게 정보를 찾을 수 있는 곳이 없습니다. 그들은 판매 팀에게 전화를 걸어, 20~30분을 노트를 뒤져서 정보를 찾습니다. 정점 기간에는 운영 관리자가 하루에 15개의 요청을 받을 수 있습니다. 그것은 정보 검색에 7.5시간을 보냅니다. 가치 추가 활동이 아닌 것입니다.

AI는 인간이 추적할 수 없는 대화 전반에 걸친 패턴 인식을 시작할 수 있습니다. 이러한 대화 전반에 걸친 패턴 인식은 지식 감소를 방지하고 실제로 회의를 전략적 지능으로 변환하는 방법입니다.

5년 후, 회의 지능이 어떻게 발전할 것으로 예상합니까? 조직적 기억, 의사 결정, 협력의 미래에서 AI의 역할은 무엇일까요?

5년 후, 우리는 오늘의 회의 지능 도구를 초기 스마트폰과 마찬가지로 nhìn할 것입니다. 당시에는 인상적이었지만, 가능한 것이 무엇인지 깨달았을 때에는 원시적입니다.

첫 번째 주요 발전은 노트 작성에서 실제 워크플로우 자동화로의 이동입니다. 우리는 회의에서 무엇인가를 말할 때, 그것이 자동으로 존재하도록 하는 미래를 상상할 수 있습니다. 현재, 회의에서 “이 기능에 대한 사양을 만들고, 다음 주에 엔지니어링 팀과 후속 회의를 예약하세요”라고 말하면, 여전히 수동으로 문서를 만들고 달력을 초대해야 합니다. 5년 후, AI가 모든 것을 자동으로 수행할 것입니다. 당신이 말하면, 그것은 발생합니다. AI가 작업, 사양, 문서를 생성하면, 사람들은 인간의 창의성과 판단이 필요한 작업에 집중할 수 있습니다.

두 번째 발전은 고객 외향적인 회의에서 모든 회의로의 확장입니다. 현재 우리는 외부 회의 — 판매, 고객 성공, 클라이언트와의 에이전시 회의 — 에 중점을 두고 있습니다. 그러나 우리의 목표는 다음 12~18개월 내에 Fathom을 전체 조직에서 사용할 수 있는 플랫폼으로 만드는 것입니다. 우리는 슬랙 허들 및 대면 회의를 포함하여 모든 대화를 캡처할 수 있는 봇리스 녹음을 구축하고 있습니다. 그것은 회사의 모든 대화를 캡처할 수 있는 것으로 발전하고 있습니다. 어떤 매체라도.

그 회사는 가장 높은 곳에 오를 것입니다. 그것은 대화 데이터를 1등 시민으로, CRM 데이터, 분석 및 문서와 같은 것으로 다루는 것입니다. 궁극적으로, 조직에서 가장 중요한 지식은 시스템에 있지 않습니다. 그것은 대화에 있습니다. AI는终于 그것을 활용할 수 있게 해줍니다.

감사합니다. 이 노트 테이킹 앱에 대해 더 알고 싶은 독자는 Fathom을 방문하십시오.