Matt Martin, Co-Fundador e CEO da Clockwise – Série de Entrevistas

Matt Martin, Co-Fundador e CEO da Clockwise é um ex-advogado virado engenheiro e empreendedor que construiu uma das plataformas de agendamento mais avançadas impulsionadas por IA do mundo. Desde a fundação da Clockwise em 2016, ele liderou a empresa em uma missão para reimaginar como os trabalhadores do conhecimento gerenciam seu tempo, ajudando mais de 40.000 empresas, incluindo Atlassian (TEAM ), Asana e Uber. Com uma carreira que abrangeu direito, liderança de produto e engenharia de software, Matt combina uma mistura única de rigor analítico e expertise técnica para enfrentar um dos desafios mais negligenciados do local de trabalho: fazer tempo para o que realmente importa.

Você teve um caminho único de advogado para engenheiro de software e fundador — o que o levou a iniciar a Clockwise em 2016, e como esse background moldou a missão da empresa?

Bem, há uma linha de raciocínio não óbvia: sempre fui um grande nerd! Desde construir sites na web primitiva até construir equipes, quando vejo um problema interessante, fico envolvido. Mudar de direito para tecnologia na Área da Baía me permitiu uma perspectiva única sobre um problema universal: como o gerenciamento de calendário havia se tornado quebrado. As reuniões seguidas, agendamentos duplos e a completa falta de tempo para realmente fazer um trabalho significativo.

Eu valorizo minha educação jurídica, mas não posso afirmar que ela é diretamente aplicável ao meu dia a dia. Foi realmente meu período de startup, trabalhando em empresas que não podiam escalar efetivamente porque todos estavam presos no inferno das reuniões, que cristalizou a oportunidade.

O que moldou a missão da Clockwise — para ajudar as pessoas a fazer tempo para o que mais importa em seus dias — foi a realização, contrariando a crença popular, de que a produtividade não é um problema individual, mas uma questão fundamental de eficiência empresarial. As melhores empresas do mundo têm pessoas brilhantes, mas se essas pessoas não conseguem encontrar tempo para pensar e criar porque estão constantemente alternando entre reuniões, isso é um grande obstáculo para a inovação e o crescimento.

Construímos a Clockwise para devolver às empresas o que mais importa: tempo focado para que as pessoas façam seu melhor trabalho.

Qual lacuna você viu na produtividade e agendamento no local de trabalho que o convenceu de que valia a pena dedicar quase uma década para resolver?

Eu estava liderando uma equipe de engenharia de front-end, e fiquei doente de passar horas incontáveis recrutando, capacitando e integrando novos engenheiros, apenas para eles virem até mim alguns meses depois reclamando de quanto tempo tinham na semana para codificar. Tipo, o que é isso!? Eles querem fazer um grande trabalho, estamos pagando (muito) para que eles façam um grande trabalho, e ainda assim ninguém na empresa estava assumindo responsabilidade pelo impacto horrível que os horários ruins estavam tendo nesses funcionários. Isso simplesmente parecia louco.

Tratamos o gerenciamento de tempo como uma carga individual, mas isso é uma desculpa. Essa abordagem “afunde ou nade” do gerenciamento de tempo representa uma falha organizacional sistemática disfarçada de responsabilidade pessoal. Na realidade, os funcionários não controlam muito de seu tempo! Isso ocorre porque o tempo é um sistema em rede. Quando uma pessoa agenda uma reunião, seu impacto se espalha por todos os calendários dos participantes, além de todos com quem eles também se encontram. Uma única alteração no cronograma pode afetar a produtividade em toda a equipe.

A entrada principal para uma economia do conhecimento é o tempo e a atenção dos funcionários individuais. Uma empresa que pode aumentar a quantidade de tempo de impacto dos funcionários terá uma vantagem incrível no mercado. E qualquer software que possa permitir essa produtividade será extremamente valioso. Esse é o problema que vale a pena dedicar quase uma década para resolver.

A Clockwise agora é usada por mais de 40.000 organizações, incluindo nomes como Atlassian, Uber e Netflix. O que você acha que mais ressoou com os clientes empresariais?

À medida que as equipes crescem, a tomada de decisão, o progresso e a produtividade diminuem. Além disso, o agendamento se torna ainda mais complexo.

Empresas como Uber e Atlassian entendem imediatamente que menos tempo gasto na coordenação de horários significa mais tempo para trabalho de impacto – é por isso que elas confiam em nós para lidar com as complexidades de otimizar calendários em toda a organização.

Digamos que eu queira agendar uma sincronização de uma hora com minha equipe. À primeira vista, parece simples, certo? Mas há várias restrições a considerar ao encontrar um horário que funcione para todos:

• 8 pessoas em 3 fusos horários
• 2 pessoas têm preferências de “nenhuma reunião antes das 10h”
• 1 pessoa está viajando na semana que vem
• 3 participantes exigem tempo de preparo

A Clockwise internaliza todos os requisitos e move eventos conflitantes para criar espaço para a nova reunião. O que ressoa com os clientes é que eles não precisam lidar com o Tetris de calendário necessário. Eles sabem que reuniões importantes acontecerão, itens não urgentes serão reagendados e conflitos serão resolvidos — tudo de forma automática.

Até o momento, criamos mais de 7 milhões de horas de tempo para trabalho profundo e reagendamos mais de 18 milhões de reuniões. Para as empresas, isso é um retorno sobre o investimento mensurável em produtividade.

Esta semana você está anunciando uma nova geração do cérebro de agendamento e do servidor MCP. Quais aspectos desse lançamento você acredita que terão o maior impacto imediato para os usuários?

À medida que o ecossistema de IA explode, parece que todas as empresas lançaram um assistente, mas então falham na tarefa mais básica do assistente: agendar reuniões. Estamos consertando isso.

O MCP da Clockwise dá aos agentes de IA acesso ao cérebro de agendamento mais avançado do mundo (que passamos 9 anos construindo), permitindo que eles raciocinem sobre o tempo com nuances humanas. Pela primeira vez, a IA poderá tomar decisões de agendamento e implementar alterações de calendário com base em uma compreensão contextual profunda, e não apenas no tempo disponível.

O impacto imediato é que agora você pode dizer a Claude, ChatGPT ou Cursor: “Agende uma revisão de produto de 90 minutos com minha equipe distribuída esta semana, respeitando todos os blocos de foco e fusos horários” e isso realmente funciona como você esperaria que um assistente humano o fizesse.

Além do agendamento direto, aproveitar as capacidades únicas dos LLMs ao lado do MCP da Clockwise também desbloqueia fluxos de trabalho completamente novos. Por exemplo, você poderia pedir a Claude para mostrar como a produtividade da sua equipe se parece nos últimos 30 dias, otimizar seu cronograma seguindo a metodologia de Deep Work de Cal Newport ou revisar o boletim da escola do seu filho e bloquear todas as datas importantes no seu calendário.

É a diferença entre uma IA que pode ler seu calendário e uma IA que pode pensar como um EA experiente. Essa distinção transforma essas ferramentas de demonstrações impressionantes em assistentes de trabalho realmente úteis.

Muitos assistentes de IA podem gerar texto ou código, mas tropeçam no agendamento. Por que o tempo é um problema tão difícil para a IA lidar?

Manipular o tempo é algo que os humanos lidam intuitivamente com nuances. Mas peça a um assistente de IA para agendar uma reunião de equipe na semana que vem, e ele sugerirá um horário quando metade da equipe está dormindo ou em blocos de foco profundo.

Isso ocorre porque a maioria das integrações de calendário trata o agendamento como consultas de banco de dados. Eles podem encontrar slots vazios e preenchê-los, mas não podem tomar as decisões inteligentes que o agendamento eficaz exige.

O problema é o contexto. O agendamento eficaz exige entender os padrões de trabalho humanos além da simples disponibilidade. A IA precisa saber que Alex gosta de pegar um café após deixar as crianças na escola, tornando essa janela perfeita para uma ligação casual, mas não para uma apresentação do Zoom. Ou que Johanna precisa de 10 minutos entre reuniões para lidar com itens de ação, e sua viagem frequente exige formatos de reunião assíncronos.

Opinião controversa: mas não acho que jogar mais dados e computação nesse problema vá resultar em uma boa solução em um futuro próximo.

Como o novo cérebro de agendamento difere das versões anteriores da Clockwise, e quais melhorias os usuários podem esperar?

Estamos sempre trabalhando para melhorar nosso cérebro de agendamento, e essa próxima geração de inteligência é notável por sua capacidade de ser contextualmente consciente e acessível sob demanda.

A maior mudança é a transição de um agendamento reativo para um agendamento proativo. Anteriormente, a Clockwise otimizaria seu calendário em um cronograma diário fixo; agora você pode gerar otimizações sob demanda, sempre que precisar.

Também habilitamos o cérebro a pensar de forma mais holística em torno de sua carga de trabalho completa. A nova integração de Tarefas permite que a Clockwise coordene o tempo para suas tarefas ao lado das reuniões, respeitando prazos e preferências de blocos de foco. Não é mais apenas gerenciar reuniões; é gerenciar todo o trabalho importante que você precisa fazer entre essas reuniões.

E melhoramos dramaticamente a capacidade do algoritmo subjacente de processar várias alterações de agendamento simultaneamente. Digamos que você queira reagendar todas as suas reuniões 1:1 para a semana. Esse único pedido instrui a Clockwise a tomar ação em vários eventos de calendário. Essas melhorias nos algoritmos estão resultando em taxas de sucesso mais altas para a criação de Tempo de Foco e melhorias nos resultados para os usuários.

A atualização introduz recursos como otimizações sob demanda, integrações de tarefas e análise. Como essas melhorias mudam a forma como os indivíduos e as equipes podem trabalhar com seus calendários?

As otimizações sob demanda são um divisor de águas para indivíduos que desejam tomar ação imediata, em vez de esperar que o sistema decida quando ajudar. A integração de tarefas é enorme porque finalmente ponteia a lacuna entre agendas de reuniões e tempo para trabalho real.

Para as equipes, as capacidades de análise são transformadoras. Os gerentes agora podem identificar padrões que nunca viram antes — como quando alguém está constantemente em reuniões seguidas ou quando o Tempo de Foco coletivo da equipe está sendo erodido pelo acúmulo de reuniões. Agora, os líderes podem tomar decisões baseadas em dados sobre a distribuição da carga de trabalho e a higiene das reuniões, em vez de apenas esperar que todos estejam gerenciando seu tempo bem.

A combinação dessas melhorias significa que as equipes podem mudar de um gerenciamento de calendário reativo para uma estratégia de tempo proativa.

Qual papel os dados — como os 17 milhões de eventos de calendário mensais que a Clockwise analisa — desempenham para permitir uma inteligência de agendamento de nível humano?

Há duas camadas nessa resposta.

Primeiro, de forma direta, a grande quantidade de dados que processamos e analisamos nos permite entregar um cérebro de agendamento melhor e mais matizado. A Clockwise analisa mais de 160 milhões de pontos de dados de calendário todos os dias, testando milhões de arranjos de calendário e orquestrando otimizações para manter as equipes produtivas. O sistema agrega essas informações para entender melhor como e quando os indivíduos, equipes e organizações inteiras realmente fazem seu melhor trabalho. Isso é então reincorporado ao produto em tudo, desde melhorias algorítmicas até melhor UI/UX.

Segundo, dado o escopo dos dados de calendário — tanto dados duros que fluem de APIs quanto dados macios na forma de preferências individuais — dentro das organizações modernas, isso torna literalmente impossível para qualquer ser humano navegar.

Enquanto os melhores assistentes humanos são excelentes em tomar decisões com base em conhecimento contextual, eles realmente só podem otimizar para um, dois, talvez três indivíduos de cada vez. É simplesmente muito complexo para navegar pelas restrições combinatoriais de todos os participantes. Um assistente de calendário de IA, por outro lado, pode agendar efetivamente em escala empresarial, combinando sistemas com conhecimento de domínio e processamento de grandes quantidades de dados de forma eficiente.

O agendamento tradicional pergunta: “Quando todos estão livres?” Mas a melhor pergunta é: “Quando é o melhor momento para que esse trabalho seja feito, e como podemos tornar isso real?” Você realmente pode lidar com essa pergunta para todos apenas se operar em toda a rede de horários de todos simultaneamente.

Como você vê as empresas utilizando o MCP da Clockwise com agentes da Anthropic, OpenAI e outras? Estamos nos movendo em direção a todas as empresas executando seu próprio assistente de IA?

É difícil prever agora, mas minha aposta é que haverá duas camadas de assistentes na empresa: uma camada fornecerá a cada funcionário um agente orquestrador — isso pode ser semelhante a um EA ou Chefe de Estado superpoderoso — que chamará vários agentes especializados em áreas específicas. Acho que é provável que alguns fornecedores diferentes surjam para o agente orquestrador. Ao contrário do espaço de consumo, onde o ChatGPT está surgindo como dominante, a empresa tende a se fragmentar com base nas necessidades específicas de diferentes organizações.

O espaço de agente específico de domínio será muito mais diverso e interessante. Assim como você não necessariamente quer que a Microsoft (MSFT ) forneça todo o software para sua organização (embora a Microsoft certamente gostaria!), é claro que todos queremos a ajuda de agentes específicos fornecidos por fornecedores de software específicos para lidar com tarefas especializadas.

O agendamento e o gerenciamento de tempo são definitivamente um desses casos especializados. Para fazer isso certo, a IA precisa das habilidades para entregar o que as pessoas realmente precisam para tornar seus dias de trabalho mais produtivos. Imagine um agente de calendário que conhece os entregáveis de toda a sua equipe, padrões de energia pessoal e prioridades organizacionais, e então orquestra automaticamente o cronograma de todos para otimizar os resultados. Sem e-mails de ida e volta, sem conflitos de agendamento, sem alternância de contexto. Os assistentes evoluirão de “Ei, você tem uma reunião em 10 minutos” para “Preparei seus pontos de discussão, limpei prioridades conflitantes e garanti que todos os stakeholders tenham os materiais de pré-leitura”.

As empresas que se comprometem a integrar o raciocínio temporal em seus fluxos de trabalho de IA não apenas nos salvarão de más reuniões; elas desbloquearão uma nova fronteira de produtividade impulsionada pela colaboração humano-IA.

Quais salvaguardas ou considerações éticas entram em jogo ao construir uma IA que raciocina sobre como as pessoas usam seu tempo?

Primeiro, do ponto de vista da privacidade, nunca permitimos que os modelos acessem dados do cliente para treinamento. Nunca. E vamos a grandes lengths para garantir que isso seja o caso. A confiança do cliente é absolutamente fundamental não apenas para o nosso sucesso comercial, mas também para os valores da nossa empresa.

Segundo, otimizamos para o bem-estar humano (como blocos de foco, pausas de reunião e almoço) sobre métricas de produtividade tradicionais. Explicitamente evitamos recursos que permitam o micromanagement ou a vigilância no local de trabalho: nenhum painel sobre hábitos de agendamento da equipe, nenhum “escore de produtividade” para avaliações de desempenho. Embora as preferências do usuário informem as otimizações da Clockwise, as pessoas mantêm o controle de seus calendários enquanto recebem recomendações inteligentes que podem aceitar ou ignorar. Estamos reduzindo a fricção de agendamento enquanto mantemos a agência humana sobre o recurso mais precioso das pessoas: seu tempo.

Olhando para o futuro, como você vê a relação entre os assistentes de IA e a produtividade humana evoluindo nos próximos cinco anos, e onde a Clockwise se encaixa nesse futuro?

Em um nível muito alto, vejo fundamentalmente a IA como outra ferramenta. As habilidades que ela habilita aumentarão e empoderarão milhões, mas também inevitavelmente mudarão onde os humanos são mais valiosos. Espero que, como sociedade, possamos ser mais pensativos sobre o impacto humano das principais mudanças em nossa economia do que temos sido no passado. Mas tenho que dizer que o ambiente político atual não inspira otimismo nesse front.

Em um nível mais tático, acho que veremos algumas mudanças.

Primeiro, à medida que os fluxos de trabalho dos agentes se tornam mais confiáveis e comuns — uma tendência que está começando agora, mas tem um longo caminho a percorrer — veremos uma evolução de fluxos de trabalho reativos para proativos. Por exemplo, à medida que o cérebro de agendamento da Clockwise avançou em sua confiabilidade, fomos capazes de realizar intervenções mais proativas e agressivas em nome do usuário. Para fazer isso, a tecnologia precisa ser robusta, confiante e matizada o suficiente para funcionar sem entrada humana. À medida que os agentes de IA se tornam menos caprichosos, mais determinísticos e mais resilientes, acho que farão a mesma mudança.

Segundo, veremos o assentamento de plataformas. Agora, há uma corrida aberta para quem pode ser o agente orquestrador na empresa. Como mencionei anteriormente, acho que há espaço para mais de um jogador dominante na empresa, mas como vimos em mudanças tecnológicas anteriores, é difícil para os usuários finais acessarem nova tecnologia até que as guerras de plataforma tenham se estabelecido um pouco. Como um provedor de software de terceiros, você precisa saber em quais plataformas vale a pena investir, e como comprador de software, você precisa ter confiança de que a escolha que você faz será um bom investimento. Então, até que isso se estabeleça, todos estaremos gastando um pouco de nossos recursos empreendedoriais fazendo apostas e experimentando. Além disso, isso provavelmente significa um ciclo de estouro de bolha e reconstrução.

Terceiro, veremos a evolução dos padrões atuais em uma direção que torna possíveis plataformas reais. Agora, o MCP é uma solução boa o suficiente para a chamada de ferramentas de terceiros, mas ainda tem muitas rugosidades para serem aplainadas. Além disso, acho que precisaremos ver um padrão para injetar interfaces de terceiros em fluxos de trabalho de agentes e interfaces de chat. Os humanos são criaturas visuais e os provedores de software são especialistas na melhor maneira para os usuários interagirem eficientemente com seu software (bem, eles são frequentemente especialistas…).

Imagine uma IA que não apenas analisa conflitos de calendário, mas também visualiza automaticamente a disponibilidade e as opções de agendamento da equipe em sua ferramenta de gerenciamento de projetos, ou uma que transforma discussões orçamentárias no Slack em dashboards financeiros em tempo real onde os stakeholders podem explorar cenários juntos. Esses tipos de sistemas interconectados sofisticados entenderão o contexto o suficiente para saber quando permanecer invisível e quando apresentar insights por meio do meio mais eficaz — seja uma notificação, uma interface visual ou ação direta. Nesse futuro, a IA se torna infraestrutura em vez de destino.

A visão final: IA que amplifica a criatividade humana removendo a fricção entre intenção e execução. Quando a inteligência de agendamento se torna infraestrutura invisível, as pessoas se concentram inteiramente no trabalho que apenas os humanos podem fazer. O sucesso não será medido por quão impressionante a IA se sente, mas por quão eficiente a coordenação complexa se torna — a tecnologia desaparecendo ao fundo enquanto o potencial humano se move para o centro das atenções. Success won’t be measured by how impressive the AI feels, but by how effortless complex coordination becomes—the technology disappearing into the background while human potential moves to the spotlight.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Clockwise.