Richard White, Oprichter & CEO van Fathom – Interviewreeks

Richard White, Oprichter & CEO van Fathom, is een herhaalde oprichter en productgerichte ondernemer die het meest bekend is vanwege het omzetten van persoonlijke frustraties in software die een hele categorie definieert. Voordat hij Fathom oprichtte, richtte hij UserVoice op en leidde het bijna 13 jaar, waardoor het een winstgevend platform voor feedbackbeheer werd dat door duizenden bedrijven werd gebruikt, van start-ups tot ondernemingen zoals Microsoft, en hij baanbrekend werk deed met de nu overal aanwezige “Feedback”-knop op websites. Eerder in zijn carrière bouwde hij SlimTimer helemaal alleen en leidde hij invloedrijke open-sourceprojecten zoals AjaxScaffold in het Ruby on Rails-ecosysteem, en werkte hij als Product Design Lead bij Kiko (YC S05), ervaringen die collectief zijn filosofie vormden over gebruiksvriendelijkheid, empathie met klanten en het bouwen van tools die op een stille maar betekenisvolle manier de manier waarop teams werken verbeteren.

Fathom, opgericht in 2020, weerspiegelt diezelfde ethos door een universele pijnstoep te tackelen: de cognitieve overbelasting van het nemen van notities tijdens het voeren van echte gesprekken. Het platform neemt automatisch op, transcribeert en samenvat meetings – meest opvallend op Zoom – waardoor gebruikers momenten in real-time kunnen markeren, korte clips kunnen delen in plaats van ruwe notities, en de nuances kunnen bewaren die vaak verloren gaan in geschreven samenvattingen. Naarmate Fathom volwassener werd, evolueerde het van eenvoudige transcriptie naar een lichtgewichtsysteem voor conversaties, ontworpen om teams te helpen context te behouden, te leren van klantgesprekken en asynchroon te samenwerken zonder wrijving toe te voegen aan de vergadering zelf.

U hebt de afgelopen 15 jaar bedrijven opgebouwd die de manier waarop mensen communiceren herschikken – van UserVoice tot Fathom. Wat was het moment dat u ertoe aanzette om Fathom op te richten, en hoe vormden uw technische en productontwerpachtergrond de onderneming vanaf de eerste dag?

Mijn inspiratie voor het oprichten van Fathom kwam begin 2020. Het was pre-pandemisch, maar ik deed uitgebreid gebruikersonderzoek voor een product en zat plotseling door 15 of 20 opeenvolgende Zoom-vergaderingen per dag. Zes weken daarvan maakten me pijnlijk bewust van hoe pijnlijk de ervaring was. Ik kan niet praten en typen tegelijk – ik keek naar mijn notities twee weken later en herinnerde me niet welk gesprek welk was. Het grootste probleem was dat ik al het onderzoek zou doen en dan een paar bullet-points met mijn team zou delen en het zou niet aankomen. Alles ging verloren in de vertaling. Het was een ‘stoottijd’-moment voor mij: iets dat, als het een keer per maand gebeurt, je negeert. Je stoot je teen tegen iets elke dag, meerdere keren per dag, je probeert het heel snel te repareren.

Mijn technische en ontwerpachtergrond hebben allebei de keuzes die ik maakte bij het bouwen van Fathom, geïnformeerd. Ik heb altijd problemen aangepakt door concepten die al bestaan te nemen en ze radicaal gebruiksvriendelijker te maken voor een veel groter publiek. Met Fathom had ik deze inzicht dat transcriptietechnologie aan het worden was geïndiceerd – er was een verspreiding van standaardoplossingen die vijf jaar eerder niet bestonden. Dus transcriptie was onderdeel van de oplossing, maar het was de oplossing zelf niet.

Vanuit een productontwerpperspectief realiseerde ik me dat transcripten waardevol kunnen zijn voor de mensen die bij de oproep waren. Maar ze zijn echt niet behulpzaam voor mensen die er niet bij waren. Wat we veel meer impactrijk vonden, was om je de 30-secondenvideo-clip van de klant te laten zien die bezwaar maakte tegen de prijs of die technische vraag stelde. We gebruiken het transcript bijna als een inhoudsopgave om de daadwerkelijke audio-video-clip te vinden. Dat productdenken – het begrijpen van de taken die moeten worden gedaan, niet alleen de technologie – kwam rechtstreeks uit mijn ontwerpwortels.

Fathom werd in 2020 gemaakt, lang voordat de meeste bedrijven serieus nadachten over AI-native workflows. Wat waren de voordelen van het bouwen met AI in de kern – in plaats van het retrofitten – voor u in het begin?

Het belangrijkste voordeel was architectonische vrijheid. We konden elk systeem ontwerpen, van datapipelines tot gebruikerservaring, met de veronderstelling dat AI een fundamentele laag zou zijn en geen losse functie. De meeste concurrenten in 2020 en 2021 huurden taalkundige experts en ML-specialisten in om hun eigen modellen te bouwen. We namen de tegenovergestelde benadering omdat we geloofden dat de winnaars in de ruimte zouden zijn die AI effectief konden toepassen om echte problemen op te lossen, niet diegenen die de modellen zelf bouwden. Die tegenstrijdige visie liet ons soepel blijven met een kleinere ploeg en ons ingenieursbronnen richten op de moeilijke infrastructuurproblemen – betrouwbare opname over platforms, virale distributiemechanismen, real-time verwerking op grote schaal.

Hier is het punt over beginnen in 2020: AI was nog niet goed genoeg. We wisten dat. Maar we wisten ook dat als we zouden wachten tot AI volwassen was voordat we het bedrijf zouden bouwen, we twee tot drie jaar te laat zouden zijn. De deur zou wijd open staan en iedereen zou naar binnen stormen. Dus we bouwden alles eerst – de infrastructuur, de distributiekanalen, de gebruikerservaring – met de expliciete verwachting dat wanneer AI er was, we het konden invoegen als een nieuwe motor in een auto. Die beslissing betaalde zich enorm uit. Toen GPT-4 en Claude in 2022-2023 arriveerden, konden we ze onmiddellijk integreren. Concurrenten die jaren hadden besteed aan het bouwen van aangepaste NLP-pipelines moesten plotseling hun hele stack opnieuw overwegen. We hebben alleen onze modellen geüpgraded en zijn doorgegaan met verzenden.

Het bouwen van AI-native veranderde ook fundamenteel ons productontwikkelingsproces. Traditionele software heeft een vrij lineaire roadmap: je beslist wat je wilt bouwen, je bouwt het en je verzendt het. Met AI gebruiken we wat ik een “Jenga-model” noem. Elk blok vertegenwoordigt een potentieel AI-vermogen. Als we op een blok duwen en weerstand ondervinden omdat de modellen nog niet goed genoeg zijn, proberen we een andere. We weten dat over zes maanden de technologie zal verbeteren en we kunnen terugkeren naar het. Dit houdt ons ervan om functies af te dwingen voordat ze klaar zijn, terwijl we ervoor zorgen dat we altijd waarde blijven verzenden.

Het andere voordeel was geloofwaardigheid. Ja, investeerders zeiden me niet “AI” in onze naam te zetten in 2020, maar vroeg zijn gaf ons authenticiteit. We sprongen niet op een trend; we wedden op een these voordat het overduidelijk werd. Dat positioneerde ons als bouwers, niet als snelle volgers.

U hebt vergadergesprekken beschreven als een van de meest over het hoofd gezien gegevensbronnen binnen organisaties. Wat overtuigde u ervan dat dit de volgende grote frontier voor AI was?

Ik realiseerde me dat ik nooit een verkoper had ontmoet die acht uur per dag had om naar alle vergaderingen van zijn team te luisteren, laat staan om beslissingen te nemen en zijn team te coachen op basis van wat hij had gehoord. Vergaderingen genereren ongelooflijk waardevolle gegevens, maar het is volledig ontoegankelijk op grote schaal. Met traditionele vergaderingen gooien we 99% van de inhoud weg, terwijl de laatste 1% van de notities in de CRM terechtkomt. Dan proberen we omgekeerd af te leiden wat er met ons bedrijf gaat gebeuren. Het is een absurd proces. De informatie die echt van belang is – de toon van een klant, het specifieke bezwaar dat hij opperde, de competitieve vermelding die ter sprake kwam – alles wordt gefilterd door iemands haastig getypte notities en verliest alle context.

Wat me ervan overtuigde dat dit de volgende frontier was, was het erkennen dat deze “conversational dark data” eigenlijk het rijkste signaal is van wat er in een organisatie gebeurt. Je krijgt real-time inzicht in klantpijnpunten, productgaten, competitieve bedreigingen en trainingsbehoeften – allemaal in mensen hun eigen woorden. Wanneer een klant uitlegt waarom hij een functie nodig heeft, is dat veel waardevoller dan een verkopers parafrase in een CRM-veld.

De doorbraak met AI is dat we deze gegevens eindelijk op grote schaal kunnen benutten. Toen we Ask Fathom voor het eerst lanceerden, kon het vragen over individuele vergaderingen beantwoorden. Toen verbeterden we het om kleine groepen vergaderingen aan te kunnen. Nu is het slim genoeg om het hele set van vergaderingen van uw bedrijf te begrijpen. Salesleiders kunnen vragen: “Wat zijn de meest recente trendende concurrenten? Laat me enkele clips zien.” Engineeringteams kunnen opvragen: “Vertel ons de geschiedenis van transcriptiemotoren bij Fathom” en krijgen een zes pagina’s tellend gesynthetiseerd document dat uit vier jaar aan engineeringvergaderingen put.

Het begint een veel grotere hersenen te worden die echt begrijpen wat uw bedrijf doet en de gesprekken die het voert. U kunt zich een wereld voorstellen waarin een AI u kunt vertellen welke functies u moet bouwen op basis van wat het meeste deals zou helpen sluiten, of welke concurrenten opkomen, of welke trainingsgaten er bestaan in uw team. Er is deze geweldige gegevensbron die AI mijnt om u invoer te geven voor uw volgende strategische vergadering of roadmappingproces.

Veel gebruikers noemen Fathom als transformatief voor het blijven van aanwezigheid tijdens vergaderingen. Hoe balanceren jullie automatisering met het behoud van de natuurlijke stroom van menselijke conversatie?

Dit is vanaf het begin onze ontwerpfilosofie. Het doel is niet om AI te laten vertellen wat u in een vergadering moet doen, maar om u inzichten te geven die u helpen meer aanwezig en effectief te zijn in uw gesprekken.

We zijn voorzichtig over wat we automatiseren en wat niet. We lanceren geen functies totdat we weten dat we ze echt goed kunnen doen. Dit betekent soms dat we niet de eerste zijn om bepaalde mogelijkheden op de markt te brengen, maar wanneer we iets lanceren, werkt het en levert het echte waarde. We zijn voorzichtig geweest over het nastreven van dingen als telefoongespreksopname of bepaalde in-ruimte-vergaderingsopname, ondanks frequente verzoeken. We zouden liever uitblinken in wat we doen dan een matige ervaring lanceren die de natuurlijke stroom van conversatie verstoort.

Uiteindelijk vertellen onze gebruikers ons dat we de juiste balans bereiken: ze zeggen dat ze 6+ uur per week besparen en 3× sneller gaan van inzicht tot volgende stappen; 95% meldt dat Fathom hen aanwezig houdt in vergaderingen. Dit bevestigt dat we menselijke capaciteit aanvullen, niet vervangen.

Fathom trok meer dan 1.300 gebruikers-investeerders aan in zijn Series A – een zeldzaam teken van productniveau-vertrouwen. Wat denkt u dat zo sterk resoneerde met gewone gebruikers?

Ten eerste geven we een echt robuust gratis product: onbeperkte vergaderingen, vijf AI-samenvattingen per maand. Twee derde van onze gebruikers betaalt ons nooit een cent, en we zijn daar helemaal oké mee. Het is geen typische SaaS-speel. Onze gebruikers zien dat we niet proberen waarde uit hen te halen bij elke gelegenheid. We zijn gefocust op het maken van individuele bijdragers leven beter voor niets, en we verdienen geld door managementtools te verkopen aan hun bazen – coachingsdashboards, cross-meeting intelligence en competitieve inzichten. Het product werkt gewoon, en het blijft werken, of je nu betaalt of niet. Dat creëert echte vertrouwen.

Onze groei is bijna geheel mond-tot-mond – we zijn gegroeid als een sociaal mediaplatform in plaats van traditionele B2B-software. Onze gebruikers zijn onze voorstanders en distributiekanalen. Ze hen toelaten om investeerders te worden, erkent gewoon wat al waar is: ze zijn partners in deze missie.

Ik denk ook dat er een diepere resonantie is rond het probleem dat we oplossen. Iedereen heeft de pijn ervaren van het zijn in een vergadering, proberen aanwezig te zijn en iemand zien die koortsachtig typt in plaats van te engageren. Iedereen heeft ooit informatie nodig gehad van een vergadering waar hij niet bij was en kreeg een nutteloze twee-regel samenvatting. Het probleem is universeel, en de oplossing voelt bijna magisch aan wanneer het goed werkt. Gebruikers investeren omdat ze deze toekomst willen dat die bestaat – niet alleen voor zichzelf, maar voor iedereen met wie ze werken.

Uw achtergrond omvat het bouwen van UserVoice, dat hielp bepalen hoe bedrijven klantfeedback beheren. Hoe beïnvloedde die ervaring uw denken over organisatorische geheugen en AI-gepowered kennisstromen?

UserVoice leerde me dat de meest waardevolle informatie in bedrijven vaak het meest verspreid is. Klantfeedback was overal. Het was begraven in ondersteuningsTickets, doorgestuurde e-mails en willekeurige verkoopgesprekken. Bedrijven hadden duizenden gegevenspunten over wat klanten wilden, maar geen manier om het te synthetiseren in strategische beslissingen. We bouwden infrastructuur om die feedback op grote schaal te verzamelen en toegankelijk te maken voor de mensen die productbeslissingen namen.

De parallel met Fathom is duidelijk, maar het probleemgebied is dieper. Vergaderingen zijn exponentieel meer verspreid dan klantfeedback. Elk bedrijf heeft honderden of duizenden uren aan gesprekken per week. Wat ik van UserVoice leerde, is dat capture noodzakelijk is, maar het is niet genoeg. U kunt informatie niet alleen verzamelen; u moet intelligentie bouwen over wat ertoe doet en het naar de juiste mensen routeren. Met UserVoice bouwden we stemsystemen, trendingalgoritmen en beheerdersdashboards, zodat productteams signaal van ruis konden scheiden. Met Fathom bouwen we AI die context over gesprekken begrijpt en inzichten proactief naar boven kan brengen: “Vijf klanten vermeldden deze use-case deze maand”, of “Uw team blijft vastzitten op dit bezwaar.”

De andere les was over democratisering. UserVoice maakte het mogelijk voor elke klant om feedback te geven, niet alleen de luidste die executives aan de telefoon kon krijgen. Met Fathom democratiseren we toegang tot vergaderingsinformatie. In ons casestudy met Netgain besteedde hun operatiemanager 7,5 uur per dag aan het beantwoorden van basisvragen over wat er in verkoopgesprekken gebeurde. Dat is absurd. De informatie bestond, maar het was vastgelopen in mensen hun hoofden en verspreide notities.

De toekomst van organisatorische geheugen gaat van deze geïsoleerde kennis silo’s – CRM, docs, feedbacksystemen – naar verbonden, conversational intelligence. Dat is de logische evolutie van wat we met UserVoice zijn begonnen, maar AI maakt het mogelijk om het te doen met de volledige geloofwaardigheid van menselijke conversatie, niet alleen gestructureerde gegevens.

Zoom-gebaseerde AI-hulpmiddelen explodeerden na 2020. In uw mening, wat onderscheidt een echt behulpzaam AI-assistent van een die alleen ruis toevoegt?

Ik zeg altijd tegen mensen dat er maar twee dingen zijn die een AI-vergaderassistent echt kunnen laten zinken: als het product niet betrouwbaar is, of als de AI-uitvoer afval is. Ik denk dat er veel marketing-AI in de vorige generatie was waar het gemakkelijk was om magische dingen te beloven, maar toen de realiteit naar buiten kwam, was het onzin. We hebben altijd geprobeerd ervoor te zorgen dat we een hoogwaardig, betrouwbaar product hebben dat doet wat het belooft. Onze belangrijkste differentiatoren zijn:

• Transcriptie nauwkeurigheid. Fathom wordt beschouwd als de meest nauwkeurige transcriptie die er vandaag is. De meeste tools gebruiken een derde partij transcriptieservice, terwijl wij onze eigen propriëtaire transcriptietechnologie in-house hebben gebouwd. Als uw transcriptie slecht is, is alles vanuit het AI-onderdeel absoluut naar de prullenbak omdat het allemaal van het transcriptie komt.
• Betrouwbaarheid en infrastructuur. Wanneer u zich bij een vergadering aansluit, bent u vaak haastig of gestrest. Veel van deze andere tools zouden bots naar vergaderingen sturen, maar dan zouden ze niet opnemen, of de opname zou falen. We bestaan bijna op een real-time systeemniveau – u werkt aan iets dat één stap achter de avionica zit. Als het niet twee keer werkt, is de gebruiker weg. Het is niet zoals traditionele SaaS waar u af en toe uit kunt vallen.
• AI die nuances en context begrijpt. Zakelijke taal kan heel subtiel zijn. Ik herinner me dat ik het verkoopteam leidde bij UserVoice en mensen hun notities las, denkend: “Ik moet horen hoe ze het eigenlijk zeiden.” De AI moet niet alleen vastleggen wat er werd gezegd, maar ook de toon, de aarzeling en de opwinding (of het gebrek daaraan). Dat is waarom we elke samenvattingspunt koppelen aan het daadwerkelijke moment in de opname.
• Aanpassing zonder complexiteit. De AI moet zich aanpassen aan uw bedrijf, niet andersom. Verkoopteams moeten hun sjablonen kunnen aanpassen om overeen te komen met hun specifieke methodologieën – MEDDIC, Challenger, SPICED, wat ze ook gebruiken. Maar dit kan niet een datawetenschappelijke graad vereisen. Het moet gewoon werken.

Fathom verandert vergaderinhoud in actiebare kennis. Hoe dicht zijn we bij AI-systemen die functioneren als echte workflow-motoren – het verbinden van conversatie, beslissingen en downstream-taken automatisch?

Ik denk dat we dichter bij zijn dan de meeste mensen denken, maar er zijn nog belangrijke stappen te nemen. Op dit moment bewegen we ons naar een wereld waarin Fathom meer en meer werk voor u doet. De eerste stap is om de informatie te krijgen waar u het hebben wilt. De volgende stap, die niet ver weg is, is om de AI het werk voor u te laten doen.

We zien al vroege versies hiervan. Onze Asana-integratie neemt actiepunten van vergaderingen en maakt automatisch traceerbare taken. Fathom wil geen taakbeheersysteem creëren – er zijn veel goede daarvan, zoals Asana. Dus we bouwen integraties die vergaderresultaten rechtstreeks in de tools pushen die mensen al gebruiken om werk te doen.

Aan de CRM-kant pushen we gestructureerde velden – pijnpunten, tijdslijnen, sleutelbeslissers – automatisch naar Salesforce en HubSpot. In een casestudy bespaarde dit 20 tot 30 minuten per dealstatusupdate en leidde tot bijna perfecte maandelijkse voorspelbaarheid. Dat is een workflow-motor in actie: conversatie gebeurt, AI haalt de belangrijkste bedrijfsgegevens en dan stroomt het automatisch naar uw systeem van record zonder dat iemand iets typt.

Maar ik denk dat de echte doorbraak komt met wat ik semantische gebaseerde waarschuwingen en intelligente routering noem. Stel je voor dat je een manager of salesleider bent en je krijgt een dagelijkse highlightrol waar de AI alle prijsdiscussies heeft gevonden die misgingen, of elke productblokkering die in een verlengingsgesprek ter sprake kwam. Als je een engineeringmanager bent, zie je elke verhitte discussie onder je engineers. De AI kan toon en nuance begrijpen, niet alleen trefwoorden, dus het weet wat momenten je echt iets kunnen schelen.

Naarmate bedrijven groeien, worstelen ze met gedistribueerde kennis en informatieverval. Hoe ziet u AI het gat tussen wat teams bespreken en wat uiteindelijk wordt uitgevoerd aanpakken?

Dit is een van de meest kritieke problemen die we oplossen. Er zijn twee groepen die we echt kunnen helpen: mensen in de vergadering die proberen notities te nemen en aanwezig te zijn, en het management, leiderschap en oprichters die niet in de vergadering zijn maar teams leiden en proberen te begrijpen wat er gebeurt. Die tweede groep is waar het gedistribueerde kennisprobleem echt toeslaat.

Het kernprobleem is zichtbaarheid. Wanneer iemand in een bedrijf de status van een deal of wat er met een klant gebeurt wil weten, is er traditioneel geen gemakkelijke manier om die informatie te vinden. Ze bellen het verkoopteam, waardoor vertegenwoordigers 20-30 minuten moeten doorzoeken naar notities. Tijdens piekperioden krijgen sommige operatiemanager 15 verzoeken per dag – dat is 7,5 uur besteed aan informatieopname in plaats van waarde toevoegende activiteiten.

AI kan beginnen met het verbinden van dots over gesprekken die geen mens kan bijhouden. Dat soort patroonherkenning over gedistribueerde conversaties is hoe je kennisverval voorkomt en conversaties daadwerkelijk in strategische intelligentie verandert.

Kijkend naar de toekomst, over vijf jaar, hoe verwacht u dat vergaderintelligentie zal evolueren – en welke rol ziet u AI spelen in de toekomst van organisatorische geheugen, beslissingen en samenwerking?

Over vijf jaar denk ik dat we terugkijken op de huidige vergaderintelligentiehulpmiddelen zoals we nu terugkijken op vroege smartphones: indrukwekkend voor hun tijd, maar primitief in vergelijking met wat mogelijk werd.

De eerste grote evolutie is het verplaatsen van notities naar echte workflow-automatisering. We zien een toekomst waarin het zeggen van iets in een vergadering het in werkelijkheid kan brengen, zonder de nasleep van de vergadering. Op dit moment, als u in een vergadering zegt: “Laten we een specificatie maken voor deze functie en een follow-up plannen met engineering volgende week”, moet u nog steeds handmatig die documenten maken en die kalenderuitnodiging sturen. Over vijf jaar zal de AI al dat werk voor u doen. U spreekt het uit, en het gebeurt. Met AI die taken, specs en documenten maakt, kunnen mensen zich concentreren op het werk dat echt menselijke creativiteit en oordeel vereist.

De tweede evolutie is het uitbreiden van klantgerichte naar alle vergaderingen. Op dit moment focussen we op externe vergaderingen: verkoop, klantensucces, agentschappen die met klanten vergaderen. Maar ons doel voor de komende 12 tot 18 maanden is om Fathom het platform te maken dat u kunt gebruiken in uw hele organisatie, niet alleen klantgerichte teams. We bouwen botloze opname die elke conversatie kan vastleggen, inclusief Slack-huddles en in-persoonvergaderingen. Het evolueert naar het kunnen vastleggen van elke conversatie die u in uw bedrijf voert, ongeacht het medium.

De bedrijven die bovenaan komen, zullen die zijn die conversatiegegevens behandelen als een first-class citizen – net zo belangrijk als hun CRM-gegevens, analytics en documenten. Omdat uiteindelijk de meest belangrijke kennis in elke organisatie niet in de systemen zit; het zit in de conversaties. AI maakt het eindelijk mogelijk om die te benutten.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren over deze notitie-app moeten bezoeken Fathom.