Richard White, fundador e CEO da Fathom – Série de entrevistas

Richard White, Fundador e CEO da Fathom, é um empreendedor com vasta experiência em criação de empresas e foco em produtos, conhecido por transformar frustrações pessoais em softwares inovadores. Antes da Fathom, ele fundou e liderou a UserVoice por quase 13 anos, transformando-a em uma plataforma lucrativa de gestão de feedback utilizada por milhares de empresas, desde startups até grandes corporações como a Microsoft, além de ter sido pioneiro na hoje onipresente aba "Feedback" em websites. No início de sua carreira, ele construiu e administrou o SlimTimer sozinho por mais de uma década, liderou projetos influentes de código aberto como o AjaxScaffold no ecossistema Ruby on Rails e trabalhou como Líder de Design de Produto na Kiko (YC S05), experiências que, em conjunto, moldaram sua filosofia em torno de usabilidade, empatia com o cliente e desenvolvimento de ferramentas que, de forma discreta, porém significativa, melhoram o trabalho em equipe.

Fundada em 2020, Sondar Reflete essa mesma filosofia ao abordar um problema universal: a sobrecarga cognitiva de tomar notas enquanto se tenta manter conversas reais. A plataforma grava, transcreve e resume reuniões automaticamente — principalmente no Zoom — permitindo que os usuários destaquem momentos em tempo real, compartilhem pequenos trechos em vez de anotações completas e preservem as nuances que muitas vezes se perdem em resumos escritos. À medida que o Fathom amadureceu, evoluiu de uma simples transcrição para um sistema leve de registro de conversas, projetado para ajudar as equipes a reter o contexto, aprender com as chamadas com os clientes e colaborar de forma assíncrona sem adicionar atrito à própria reunião.

Você passou os últimos 15 anos construindo empresas que transformam a maneira como as pessoas se comunicam — da UserVoice à Fathom. Qual foi o momento que te impulsionou a fundar a Fathom, e como sua experiência em engenharia e design de produto moldou a empresa desde o primeiro dia?

A inspiração para fundar a Fathom surgiu no início de 2020. Era antes da pandemia, mas eu estava realizando uma extensa pesquisa de usuários para um produto e, de repente, me vi participando de 15 ou 20 reuniões seguidas por Zoom por dia. Seis semanas assim me fizeram perceber o quão dolorosa era a experiência. Eu não consigo falar e digitar ao mesmo tempo — duas semanas depois, eu olhava minhas anotações e não me lembrava de qual conversa se tratava qual. O maior problema era que eu fazia toda a pesquisa e depois compartilhava alguns tópicos com a minha equipe, e a informação simplesmente não era compreendida. Tudo se perdia na tradução. Foi como "bater o dedinho do pé" para mim: algo que, se acontece uma vez por mês, você ignora. Mas se você bate o dedinho do pé em alguma coisa todos os dias, várias vezes ao dia, você tenta consertar rapidinho.

Minha formação em engenharia e design influenciou as escolhas que fiz ao desenvolver o Fathom. Sempre abordei problemas pegando conceitos já existentes e tornando-os radicalmente mais utilizáveis ​​para um público muito maior. Com o Fathom, percebi que a tecnologia de transcrição estava se tornando uma commodity — havia uma proliferação de soluções prontas que não existiam cinco anos antes. Então, a transcrição era parte da solução, mas não era a solução em si.

Do ponto de vista do design de produto, percebi que as transcrições podem ser valiosas para as pessoas que participaram da chamada. Mas elas não são realmente úteis para quem não estava presente. O que descobrimos ser muito mais impactante foi mostrar o clipe de vídeo de 30 segundos do cliente reclamando do preço ou fazendo aquela pergunta técnica. Usamos a transcrição quase como um índice para encontrar o clipe de áudio e vídeo em questão. Essa mentalidade de produto — entender as tarefas a serem realizadas, e não apenas a tecnologia — veio diretamente das minhas raízes no design.

A Fathom foi criada em 2020, muito antes da maioria das empresas começar a pensar seriamente em fluxos de trabalho nativos de IA. Quais vantagens a iniciativa de construir com IA desde o início — em vez de adaptá-la posteriormente — proporcionou à empresa?

A principal vantagem foi a liberdade arquitetônica. Podíamos projetar cada sistema, desde os fluxos de dados até a experiência do usuário, partindo do pressuposto de que a IA seria uma camada fundamental e não um recurso adicional. A maioria dos concorrentes em 2020 e 2021 estava contratando especialistas em linguística e aprendizado de máquina para construir seus próprios modelos. Nós adotamos a abordagem oposta porque acreditávamos que os vencedores nesse setor seriam aqueles que conseguissem aplicar a IA de forma eficaz para resolver problemas reais, e não aqueles que construíssem os modelos por conta própria. Essa visão contrária à tendência nos permitiu manter a agilidade com uma equipe menor e concentrar nossos recursos de engenharia nos problemas de infraestrutura mais complexos — gravação confiável em diversas plataformas, mecanismos de distribuição viral e processamento em tempo real em grande escala.

O problema de começar em 2020 era o seguinte: a IA ainda não era boa o suficiente. Sabíamos disso. Mas também sabíamos que, se esperássemos a IA amadurecer antes de construir a empresa, estaríamos dois ou três anos atrasados. A porta estaria escancarada e todos entrariam em massa. Então, construímos tudo o mais primeiro — a infraestrutura, os canais de distribuição, a experiência do usuário — com a expectativa explícita de que, quando a IA chegasse lá, a integraríamos como um motor novo em um carro. Essa decisão se mostrou extremamente acertada. Quando o GPT-4 e o Claude chegaram em 2022-2023, pudemos integrá-los imediatamente. Os concorrentes que passaram anos construindo pipelines de PNL personalizados de repente tiveram que repensar toda a sua estrutura. Nós simplesmente atualizamos nossos modelos e continuamos lançando produtos.

Construir soluções nativas de IA também mudou fundamentalmente nosso processo de desenvolvimento de produtos. O software tradicional tem um roteiro bastante linear: você decide o que construir, constrói e lança. Com IA, usamos o que eu chamo de "modelo Jenga". Cada bloco representa uma capacidade potencial de IA. Se pressionarmos um bloco e encontrarmos resistência porque os modelos ainda não são bons o suficiente, tentamos outro. Sabemos que em seis meses a tecnologia terá melhorado e poderemos voltar a ela. Isso nos impede de forçar recursos antes que estejam prontos, garantindo que sempre entreguemos valor.

Outra vantagem foi a credibilidade. Sim, os investidores me disseram para não incluir "IA" no nome da nossa empresa em 2020, mas ser pioneiro nos deu autenticidade. Não estávamos seguindo uma tendência; estávamos apostando em uma tese antes que ela se tornasse óbvia. Isso nos posicionou como construtores, não como seguidores passageiros.

Você descreveu as conversas em reuniões como uma das fontes de dados mais negligenciadas dentro das organizações. O que te convenceu de que essa era a próxima grande fronteira para a IA?

Percebi que nunca havia conhecido um vendedor que tivesse oito horas por dia para ouvir todas as reuniões da sua equipe, muito menos para tomar decisões e orientar a equipe com base no que ouviu. As reuniões geram dados incrivelmente valiosos, mas são completamente inacessíveis em grande escala. Nas reuniões tradicionais, descartamos 99% do conteúdo, enquanto o 1% restante das anotações vai para o CRM. Depois, tentamos extrapolar a partir daí o que vai acontecer com o nosso negócio. É um processo absurdo. As informações que realmente importam — o tom de voz do cliente, a objeção específica que ele levantou, a menção à concorrência que surgiu — tudo é filtrado pelas anotações digitadas às pressas de alguém e perde todo o contexto.

O que me convenceu de que essa era a próxima fronteira foi perceber que esses "dados obscuros conversacionais" são, na verdade, o sinal mais valioso do que está acontecendo em uma organização. Você obtém insights em tempo real sobre as dificuldades dos clientes, as lacunas nos produtos, as ameaças da concorrência e as necessidades de treinamento — tudo nas palavras das próprias pessoas. Quando um cliente explica por que precisa de um recurso, isso é muito mais valioso do que uma paráfrase de um representante de vendas em um campo de CRM.

A grande inovação da IA ​​é que finalmente podemos aproveitar esses dados em grande escala. Quando lançamos o Ask Fathom, ele conseguia responder a perguntas sobre reuniões individuais. Depois, aprimoramos a ferramenta para lidar com pequenos grupos de reuniões. Agora, ela é inteligente o suficiente para entender o conjunto completo de reuniões da sua empresa. Líderes de vendas podem perguntar: “Quais concorrentes estão em ascensão recentemente? Mostre-me alguns exemplos.” ​​Equipes de engenharia podem consultar: “Conte-nos a história dos mecanismos de transcrição na Fathom” e receber um documento sintetizado de seis páginas, com base em quatro anos de reuniões de engenharia.

Está começando a surgir um cérebro muito maior, que realmente entende o que sua empresa está fazendo e as conversas que ela está tendo. Você pode imaginar um mundo em breve onde uma IA poderá lhe dizer quais recursos você deve desenvolver em seguida, com base no que ajudaria a fechar mais negócios, quais concorrentes estão surgindo ou quais lacunas de treinamento existem em sua equipe. Há uma fonte de dados incrível que a IA está explorando para fornecer informações para sua próxima reunião de estratégia ou processo de planejamento.

Muitos usuários citam o Fathom como transformador para se manterem presentes durante reuniões. Como você equilibra a automação com a preservação do fluxo natural da conversa humana?

Essa tem sido a essência da nossa filosofia de design desde o início. O objetivo não é que a IA diga o que você deve fazer em uma reunião, mas sim que ela forneça insights que ajudem você a estar mais presente e a ser mais eficaz nas suas conversas.

Somos criteriosos com o que automatizamos e o que não automatizamos. Não lançamos funcionalidades até termos certeza de que podemos executá-las muito bem. Isso às vezes significa que não somos os primeiros a lançar certos recursos, mas quando lançamos algo, funciona e oferece valor real. Temos sido cautelosos em relação a recursos como gravação de chamadas telefônicas ou captura de reuniões em salas virtuais, apesar dos pedidos frequentes. Preferimos nos destacar no que fazemos a lançar uma experiência medíocre que interrompa o fluxo natural da conversa.

Em última análise, nossos usuários nos dizem que estamos encontrando o equilíbrio certo: eles afirmam economizar mais de 6 horas por semana e avançar 3 vezes mais rápido da obtenção de insights para as próximas etapas; 95% relatam que o Fathom os mantém presentes nas reuniões. Isso confirma que estamos aprimorando a capacidade humana, e não a substituindo.

A Fathom atraiu mais de 1,300 usuários-investidores em sua rodada de financiamento Série A — um raro sinal de confiança no produto. O que você acha que teve tanta repercussão entre os usuários comuns?

Para começar, oferecemos um produto gratuito realmente robusto: reuniões ilimitadas e cinco resumos de IA por mês. Dois terços dos nossos usuários nunca nos pagam nada, e não temos problema nenhum com isso. Não é uma estratégia típica de SaaS. Nossos usuários percebem que não estamos tentando extrair valor deles a cada passo. Nosso foco é melhorar a vida dos colaboradores individuais gratuitamente, e monetizamos vendendo ferramentas de gestão para seus chefes — painéis de coaching, inteligência entre reuniões e insights competitivos. O produto simplesmente funciona e continua funcionando, independentemente de você pagar ou não. Isso gera confiança genuína.

Nosso crescimento se dá quase inteiramente por meio do boca a boca — nos tornamos mais uma plataforma de mídia social do que um software B2B tradicional. Nossos usuários são nossos defensores e nosso canal de distribuição. Permitir que se tornem investidores apenas confirma o que já é verdade: eles são parceiros nessa missão.

Acredito também que existe uma ressonância mais profunda em torno do problema que estamos resolvendo. Todos já experimentaram a frustração de estar em uma reunião, tentando se concentrar e vendo alguém digitar freneticamente em vez de interagir. Todos já precisaram de informações de uma reunião da qual não participaram e receberam um resumo inútil de duas linhas. O problema é universal, e a solução parece quase mágica quando funciona bem. Os usuários investem porque desejam que esse futuro exista — não apenas para si mesmos, mas para todos com quem trabalham.

Sua experiência inclui a criação do UserVoice, que ajudou a definir como as empresas gerenciam o feedback dos clientes. Como essa experiência influenciou seu pensamento sobre memória organizacional e fluxos de conhecimento baseados em IA?

O UserVoice me ensinou que as informações mais valiosas nas empresas são, muitas vezes, as mais dispersas. O feedback dos clientes estava por toda parte. Estava enterrado em tickets de suporte, e-mails encaminhados e conversas aleatórias de vendas. As empresas tinham milhares de pontos de dados sobre o que os clientes queriam, mas nenhuma maneira de sintetizá-los em decisões estratégicas. Construímos uma infraestrutura para agregar esse feedback em escala e torná-lo acessível às pessoas que tomam as decisões de produto.

O paralelo com o Fathom é evidente, mas o problema é mais profundo. As reuniões são exponencialmente mais dispersas do que o feedback do cliente. Toda organização tem centenas ou milhares de horas de conversas acontecendo toda semana. O que aprendi com o UserVoice é que a coleta de dados é necessária, mas não suficiente. Não basta agregar informações; é preciso construir inteligência sobre o que importa e encaminhá-la para as pessoas certas. Com o UserVoice, criamos sistemas de votação, algoritmos de tendências e painéis administrativos para que as equipes de produto pudessem separar o sinal do ruído. Com o Fathom, estamos construindo uma IA que entende o contexto das conversas e pode revelar insights proativamente: “Cinco clientes mencionaram este caso de uso este mês” ou “Sua equipe continua travando nesta objeção”.

A outra lição foi sobre democratização. O UserVoice possibilitou que qualquer cliente desse feedback, não apenas os mais insistentes que conseguiam falar com os executivos por telefone. Com o Fathom, estamos democratizando o acesso à inteligência de reuniões. Em nosso estudo de caso com a Netgain, o gerente de operações gastava 7.5 horas por dia apenas respondendo a perguntas básicas sobre o que acontecia nas reuniões de vendas. Isso é um absurdo. A informação existia, mas estava presa na cabeça das pessoas e em anotações dispersas.

O futuro da memória organizacional está migrando desses silos de conhecimento isolados — CRM, documentos, sistemas de feedback — para uma inteligência conversacional conectada. Essa é a evolução lógica do que começamos a construir com o UserVoice, mas a IA torna possível fazer isso com a fidelidade total da conversa humana, e não apenas com dados estruturados.

As ferramentas de IA baseadas no Zoom explodiram após 2020. Na sua opinião, o que diferencia um assistente de IA verdadeiramente útil de um que apenas gera ruído?

Sempre digo às pessoas que só existem duas coisas que podem realmente afundar um assistente de IA para reuniões: se o produto não for confiável ou se o resultado da IA ​​for péssimo. Acho que houve muito marketing de IA na geração anterior em que era fácil prometer coisas mágicas, mas a realidade se revelou um amontoado de palavras sem sentido. Sempre nos esforçamos para garantir que temos um produto confiável e de alta qualidade que cumpre o que promete. Nossos principais diferenciais são:

• Precisão da transcrição. O Fathom é considerado a transcrição mais precisa disponível atualmente. A maioria das ferramentas utiliza um serviço de transcrição de terceiros, enquanto nós desenvolvemos nossa própria tecnologia proprietária de transcrição internamente. Se a sua transcrição for ruim, todo o processamento por IA fica comprometido, pois depende totalmente da transcrição.
• Confiabilidade e infraestrutura. Ao participar de uma reunião, você geralmente está com pressa ou estressado. Muitas dessas outras ferramentas permitem que bots participem das reuniões, mas não as gravam, ou a gravação falha. Nós operamos quase em um nível de sistema em tempo real — você está trabalhando em algo que está um passo atrás da tecnologia de ponta. Se algo não funcionar duas vezes, o usuário desiste. Não é como o SaaS tradicional, onde o serviço pode ficar indisponível ocasionalmente.
• Inteligência artificial que compreende nuances e contexto. A linguagem empresarial pode ser muito sutil. Lembro-me de liderar a equipe de vendas da UserVoice e ler as anotações das pessoas, pensando: "Preciso ouvir como elas realmente disseram isso". A IA precisa capturar não apenas o que foi dito, mas também o tom, a hesitação e o entusiasmo (ou a falta dele). É por isso que vinculamos cada ponto do resumo ao momento exato na gravação.
• Personalização sem complicações. A IA deve se adaptar ao seu negócio, e não o contrário. As equipes de vendas devem poder modificar os modelos para que correspondam às suas metodologias específicas — MEDDIC, Challenger, SPICED, ou qualquer outra que utilizem. Mas isso não pode exigir um diploma em ciência de dados. Precisa simplesmente funcionar.

A Fathom transforma o conteúdo de reuniões em conhecimento acionável. Quão perto estamos de sistemas de IA que funcionam como verdadeiros mecanismos de fluxo de trabalho — conectando conversas, decisões e tarefas subsequentes automaticamente?

Acho que estamos mais perto do que a maioria das pessoas imagina, mas ainda há passos importantes a serem dados. No momento, estamos caminhando para um mundo onde o Fathom realiza cada vez mais tarefas para você. O primeiro passo é simplesmente levar a informação aonde você deseja. O próximo passo, que não está muito longe, é ter a IA realmente fazendo o trabalho por você.

Já estamos vendo versões iniciais disso. Nossa integração com o Asana extrai os itens de ação das reuniões e cria automaticamente tarefas rastreáveis. A Fathom não quer criar uma solução de gerenciamento de tarefas do zero — existem muitas ótimas opções disponíveis, como o Asana. Por isso, estamos desenvolvendo integrações que enviam os resultados das reuniões diretamente para as ferramentas que as pessoas já usam para trabalhar.

Na área de CRM, enviamos automaticamente campos estruturados — como pontos problemáticos, cronogramas e principais tomadores de decisão — para o Salesforce e o HubSpot. Em um estudo de caso, isso economizou de 20 a 30 minutos por atualização de status de negócio e resultou em uma precisão quase perfeita nas previsões de fim de mês. É um mecanismo de fluxo de trabalho em ação: a conversa acontece, a IA extrai os principais dados de negócios e, em seguida, eles são inseridos automaticamente no seu sistema de registro, sem que ninguém precise digitar nada.

Mas acredito que o verdadeiro avanço está por vir com o que chamo de alertas baseados em semântica e roteamento inteligente. Imagine ser um gerente ou líder de vendas e receber um resumo diário onde a IA identifica todas as discussões sobre preços que deram errado, ou todos os obstáculos que surgiram em uma ligação de renovação de produto. Se você for um gerente de engenharia, verá todos os debates acalorados entre seus engenheiros. A IA agora consegue entender o tom e as nuances, não apenas palavras-chave, então ela sabe quais momentos realmente importam para você.

À medida que as empresas crescem, elas enfrentam dificuldades com o conhecimento disperso e a deterioração da informação. Como você vê a IA resolvendo a lacuna entre o que as equipes discutem e o que realmente é executado?

Este é um dos problemas mais críticos que estamos resolvendo. Há dois grupos que podemos realmente ajudar: as pessoas na reunião que tentam tomar notas e estar presentes, e a gerência, a liderança e os fundadores que não estão na reunião, mas que gerenciam equipes e tentam entender o que está acontecendo. É nesse segundo grupo que o problema do conhecimento distribuído realmente se torna evidente.

A questão central é a visibilidade. Quando alguém em uma empresa quer saber o status de um negócio ou o que está acontecendo com um cliente, tradicionalmente não há um lugar fácil para encontrar essa informação. Eles ligam para a equipe de vendas, obrigando os representantes a gastar de 20 a 30 minutos vasculhando anotações. Durante períodos de pico, alguns gerentes de operações recebem 15 solicitações por dia — isso representa 7.5 horas gastas na busca de informações em vez de atividades que agregam valor.

A IA consegue começar a conectar pontos em conversas que nenhum humano conseguiria acompanhar. Esse tipo de reconhecimento de padrões em conversas distribuídas é como se evita a perda de conhecimento e se transforma conversas em inteligência estratégica.

Olhando para os próximos cinco anos, como você prevê a evolução da inteligência em reuniões — e qual o papel que você vê a IA desempenhando no futuro da memória organizacional, da tomada de decisões e da colaboração?

Daqui a cinco anos, acho que olharemos para as ferramentas de inteligência para reuniões de hoje da mesma forma que olhamos para os primeiros smartphones: impressionantes para a época, mas primitivas em comparação com o que se tornou possível.

A primeira grande evolução é a transição da tomada de notas para a verdadeira automação do fluxo de trabalho. Imaginamos um futuro onde simplesmente dizer algo em uma reunião pode fazer com que isso aconteça automaticamente, sem a necessidade de trabalho posterior. Atualmente, se você disser em uma reunião: "Vamos criar uma especificação para este recurso e agendar uma reunião de acompanhamento com a equipe de engenharia na próxima semana", você ainda precisa criar o documento manualmente e enviar o convite para o calendário. Em cinco anos, a IA fará tudo isso automaticamente. Você fala e acontece. Com a IA criando as tarefas, especificações e documentos, as pessoas podem se concentrar no trabalho que realmente exige criatividade e discernimento humanos.

A segunda evolução está se expandindo das reuniões voltadas para o cliente para todas as reuniões. No momento, estamos focados em reuniões externas: vendas, sucesso do cliente, agências se reunindo com clientes. Mas nosso objetivo para os próximos 12 a 18 meses é tornar o Fathom a plataforma que você pode usar em toda a sua organização, não apenas nas equipes de atendimento ao cliente. Estamos desenvolvendo uma gravação automatizada que pode capturar qualquer conversa, incluindo reuniões rápidas no Slack e encontros presenciais. Ela está evoluindo para ser capaz de capturar qualquer conversa que você esteja tendo em sua empresa, independentemente do meio utilizado.

As empresas que se destacarem serão aquelas que tratarem os dados conversacionais como prioridade máxima — tão importantes quanto seus dados de CRM, análises e documentos. Porque, no fim das contas, o conhecimento mais importante em qualquer organização não está nos sistemas, mas sim nas conversas. A IA está finalmente tornando possível aproveitar esse conhecimento.

Obrigado pela ótima entrevista. Leitores que desejam saber mais sobre este aplicativo de anotações devem visitar [link para o site]. Sondar.