Richard White, fondator și CEO al Fathom – Seria de interviuri

Richard White, Fondator și CEO al Fathom, este un antreprenor cu mai multe companii fondate, orientat spre produs, cunoscut mai ales pentru transformarea frustrărilor personale în soluții software care definesc categorii întregi. Înainte de a fonda Fathom, el a fondat și condus UserVoice timp de aproape 13 ani, transformându-l într-o platformă de gestionare a feedback-ului profitabilă, utilizată de mii de companii, de la startup-uri la corporații precum Microsoft, și a pus bazele filei „Feedback”, devenită între timp omniprezentă pe site-urile web. La începutul carierei sale, el a construit și a condus SlimTimer, un proiect solo, timp de peste un deceniu, a condus proiecte open-source influente, cum ar fi AjaxScaffold în ecosistemul Ruby on Rails, și a lucrat ca lider de design de produs la Kiko (YC S05), experiențe care i-au modelat filozofia cu privire la utilizabilitate, empatia față de clienți și construirea unor instrumente care îmbunătățesc discret, dar semnificativ, modul în care lucrează echipele.

Fondat în 2020, Fathom reflectă același etos, abordând un punct dureros universal: supraîncărcarea cognitivă a luării de notițe în timp ce încerci să ai conversații reale. Platforma înregistrează, transcrie și rezumă automat ședințele – în special pe Zoom – permițând utilizatorilor să evidențieze momente în timp real, să partajeze clipuri scurte în loc de notițe brute și să păstreze nuanțele care adesea se pierd în rezumatele scrise. Pe măsură ce Fathom a evoluat, a depășit simpla transcriere, devenind un sistem ușor de înregistrare a conversațiilor, proiectat pentru a ajuta echipele să păstreze contextul, să învețe din apelurile cu clienții și să colaboreze asincron, fără a îngreuna ședința în sine.

Ai petrecut ultimii 15 ani construind companii care redesenează modul în care oamenii comunică – de la UserVoice la Fathom. Care a fost momentul care te-a determinat să fondezi Fathom și cum au influențat rădăcinile tale de inginerie și design de produs compania de la început?

Inspirația mea pentru a fonda Fathom a venit la începutul anului 2020. Era înainte de pandemie, dar făceam cercetări ample despre utilizatorii unui produs și, brusc, mă aflam în 15-20 de ședințe consecutive pe Zoom, în fiecare zi. Șase săptămâni de astea m-au făcut conștient de cât de dureroasă era experiența. Nu pot vorbi și scrie în același timp – mă uitam la notițele mele după două săptămâni și nu-mi aminteam despre ce conversație era vorba. Cea mai mare problemă era că făceam toată această cercetare și apoi împărtășeam câteva puncte cu echipa mea, dar nu avea niciun impact. Totul se pierdea în traducere. Pentru mine, a fost ca atunci când te lovești la degetul de la picior: dacă se întâmplă o dată pe lună, ignori incidentul. Dacă te lovești de același lucru în fiecare zi, de mai multe ori pe zi, încerci foarte repede să rezolvi problema.

Experiența mea în inginerie și design a influențat alegerile pe care le-am făcut construind Fathom. Am abordat mereu problemele prin luarea unor concepte care deja există și făcându-le radical mai ușor de utilizat pentru o audiență mult mai largă. Cu Fathom, am avut această idee că tehnologia de transcriere devenea un serviciu standard, disponibil pe scară largă: proliferau soluțiile gata de utilizare care nu existau cu cinci ani în urmă. Deci, transcrierea a făcut parte din soluție, dar nu a fost soluția însăși.

Din perspectiva designului de produs, am realizat că transcrierile pot fi valoroase pentru oamenii care au participat la apel. Dar ele nu sunt prea utile pentru oamenii care nu au fost acolo. Ceea ce am găsit mult mai impactant a fost să arătăm un clip video de 30 de secunde al clientului care obiectează asupra prețului sau pune o întrebare tehnică. Utilizăm transcrierea aproape ca un cuprins pentru a găsi clipul audio-video real. Această gândire de produs – înțelegerea sarcinilor de efectuat, nu doar a tehnologiei – a venit direct din rădăcinile mele de design.

Fathom a fost creat în 2020, cu mult înainte ca majoritatea companiilor să se gândească serios la fluxuri de lucru native AI. Ce avantaje a avut construirea cu AI în centrul său – și nu doar adăugarea acestuia – de la început?

Avantajul cheie a fost libertatea arhitecturală. Am putut proiecta fiecare sistem, de la fluxurile de prelucrare a datelor la experiența utilizatorului, presupunând că AI va fi un strat fundamental și nu o caracteristică atașată. Majoritatea concurenților în 2020 și 2021 angajau experți în lingvistică și specialiști ML pentru a-și construi propriile modele. Am adoptat abordarea opusă, deoarece am crezut că câștigătorii din acest spațiu vor fi cei care pot aplica AI eficient pentru a rezolva probleme reale, nu cei care construiesc modelele însele. Această perspectivă contrară curentului dominant ne-a permis să rămânem agili cu o echipă mai mică și să ne concentrăm resursele tehnice asupra problemelor dificile de infrastructură – înregistrare fiabilă pe platforme, mecanisme de distribuție virală, procesare în timp real la scară.

Iată despre ce este vorba atunci când începi în 2020: AI nu era suficient de bună încă. Știam asta. Dar am știut și că, dacă am fi așteptat maturizarea AI înainte să construim compania, am fi întârziat doi sau trei ani. Ușa ar fi fost deschisă larg, și toată lumea ar fi intrat. Așa că am construit totul mai întâi – infrastructura, canalele de distribuție, experiența utilizatorului – cu așteptarea explicită că, atunci când AI va fi suficient de bună, o vom integra ca pe un nou motor într-o mașină. Această decizie a dat rezultate extraordinare. Când GPT-4 și Claude au apărut în 2022-2023, le-am putut integra imediat. Concurenții care au petrecut ani construind fluxuri proprii de prelucrare a limbajului natural au trebuit să-și reconsidere întreaga stivă. Noi doar ne-am actualizat modelele și am continuat să livrăm.

Construirea unui flux de lucru nativ AI a schimbat, de asemenea, fundamental procesul nostru de dezvoltare a produsului. Software-ul tradițional are o cale de dezvoltare destul de liniară: decideți ce să construiți, construiți și livrați. Cu AI, folosim ceea ce numesc “modelul Jenga”. Fiecare bloc reprezintă o posibilă capacitate AI. Dacă apăsăm pe un bloc și întâmpinăm rezistență pentru că modelele nu sunt suficient de bune încă, încercăm unul diferit. Știm că, în șase luni, tehnologia se va îmbunătăți, și putem reveni la acesta. Acest lucru ne împiedică să forțăm funcționalități înainte de a fi gata, asigurându-ne totodată că livrăm întotdeauna valoare.

Alt avantaj a fost credibilitatea. Da, investitorii mi-au spus să nu pun “AI” în numele nostru în 2020, dar faptul că am început devreme ne-a oferit autenticitate. Nu urmam o tendință; pariam pe o teză înainte ca aceasta să devină evidentă. Acest lucru ne-a poziționat drept creatori, nu drept imitatori rapizi.

Ai descris conversațiile din ședințe ca una dintre cele mai neglijate surse de date din interiorul organizațiilor. Ce te-a convins că aceasta este următoarea frontieră majoră pentru AI?

Am realizat că nu am întâlnit niciodată un vânzător care are opt ore pe zi pentru a asculta toate ședințele echipei sale, cu atât mai puțin pentru a lua decizii și a-i îndruma pe membrii echipei pe baza a ceea ce a auzit. Ședințele generează date incredibil de valoroase, dar acestea sunt complet inaccesibile la scară. Cu ședințele tradiționale, aruncăm 99% din conținut, în timp ce ultimul 1% din notițe ajunge în CRM. Apoi încercăm să extrapolăm invers din aceasta ce se va întâmpla cu afacerea noastră. Este un proces absurd. Informațiile care contează cu adevărat – tonul vocii clientului, obiecția specifică pe care a ridicat-o, menționarea concurentului care a apărut – toate acestea sunt filtrate prin notițele tastate în grabă de cineva și își pierd întregul context.

Ceea ce m-a convins că aceasta este următoarea frontieră a fost recunoașterea că aceste „date conversaționale nevalorificate” reprezintă de fapt cel mai bogat semnal al ceea ce se întâmplă într-o organizație. Obțineți informații în timp real despre punctele dureroase ale clienților, lacunele de produs, amenințările concurențiale și nevoile de instruire – toate în cuvintele oamenilor. Când un client explică de ce are nevoie de o funcționalitate, aceasta este mult mai valoroasă decât o parafrază a unui reprezentant de vânzări într-un câmp CRM.

Progresul decisiv adus de AI este că putem, în sfârșit, să valorificăm aceste date la scară. Când am lansat Ask Fathom, putea răspunde la întrebări despre ședințe individuale. Apoi am îmbunătățit-o pentru a gestiona grupuri mici de ședințe. Acum este suficient de inteligentă pentru a înțelege întregul set de ședințe ale companiei. Liderii de vânzări pot întreba, “Care sunt concurenții care au crescut cel mai mult recent? Arătați-mi câteva clipuri.” Echipele de ingineri pot solicita, “Spuneți-ne istoria motoarelor de transcriere la Fathom” și primesc un document sintetizat de șase pagini, care extrage informații din patru ani de ședințe ale inginerilor.

Este începutul unui creier mult mai mare care înțelege cu adevărat ce face afacerea dvs. și ce conversații are. Puteți imagina o lume în care un AI vă poate spune ce funcționalități ar trebui să construiți următoarele, pe baza a ceea ce ar ajuta la închiderea celor mai multe tranzacții, sau ce concurenți vin, sau ce lacune de instruire există în echipa dvs. Există această sursă de date uimitoare pe care AI o exploatează pentru a vă oferi informații utile la următoarea ședință strategică sau în procesul de elaborare a planului de dezvoltare.

Mulți utilizatori menționează Fathom ca fiind transformativ pentru a rămâne prezent în ședințe. Cum echilibrați automatizarea cu păstrarea fluxului natural al conversației umane?

Acesta a fost un principiu de design fundamental pentru noi de la început. Scopul nu este să aveți un AI care vă spune ce să faceți într-o ședință, ci mai degrabă să vă ofere informații care vă ajută să fiți mai prezenți și eficienți în conversațiile dvs.

Suntem atenți la ceea ce automatizăm și la ceea ce nu. Nu lansăm funcționalități până nu suntem siguri că le putem face foarte bine. Acest lucru ne face, uneori, să nu fim primii pe piață cu anumite capacități, dar când le lansăm, funcționează și oferă valoare reală. Am fost precauți cu privire la înregistrarea apelurilor telefonice sau a anumitor ședințe desfășurate în aceeași încăpere, deși am primit frecvent solicitări în acest sens. Preferăm să excelăm în ceea ce facem, mai degrabă decât să lansăm o experiență mediocră care perturbă fluxul natural al conversației.

În cele din urmă, utilizatorii noștri ne spun că găsim un echilibru potrivit: spun că economisesc peste 6 ore pe săptămână și se deplasează de trei ori mai repede de la concluzii la pașii următori; 95% raportează că Fathom îi ține prezenți în ședințe. Acest lucru confirmă că îmbunătățim capacitatea umană, fără a o înlocui.

Fathom a atras peste 1.300 de investitori-utilizatori în seria A – un semn rar de încredere la nivel de produs. Ce crezi că a rezonat atât de puternic cu utilizatorii de zi cu zi?

În primul rând, oferim un produs gratuit cu adevărat robust: ședințe nelimitate, cinci rezumate AI pe lună. Două treimi din utilizatorii noștri nu ne plătesc niciodată un ban, și suntem complet de acord cu asta. Nu este o strategie SaaS tipică. Utilizatorii noștri văd că nu încercăm să extragem valoare de la ei la fiecare pas. Ne concentrăm pe îmbunătățirea vieții angajaților fără responsabilități de conducere, gratuit, și ne monetizăm prin vânzarea de instrumente de management către șefii lor – tablouri de bord pentru îndrumare, analize care corelează mai multe ședințe și informații despre concurență. Produsul funcționează, și continuă să funcționeze, indiferent dacă plătiți sau nu. Acest lucru creează încredere reală.

Creșterea noastră se bazează aproape în întregime pe recomandări – am crescut mai mult ca o platformă de social media decât ca un software B2B tradițional. Utilizatorii noștri sunt susținătorii noștri și canalul nostru de distribuție. Să le permitem să devină investitori nu face decât să recunoască ceea ce este deja adevărat: sunt parteneri în această misiune.

Cred, de asemenea, că există o rezonanță mai profundă în jurul problemei pe care o rezolvăm. Toată lumea a experimentat durerea de a fi într-o ședință, încercând să fie prezent și văzând pe cineva tastând frenetic în loc să se implice. Toată lumea a avut nevoie de informații dintr-o ședință la care nu a participat și a primit un rezumat inutil de două rânduri. Problema este universală, și soluția pare aproape magică atunci când funcționează bine. Utilizatorii investesc pentru că vor ca acest viitor să existe – nu doar pentru ei, ci și pentru toată lumea cu care lucrează.

Experiența ta include și construirea UserVoice, care a ajutat la definirea modului în care companiile gestionează feedback-ul clienților. Cum a influențat această experiență gândirea ta despre memoria organizațională și fluxurile de cunoaștere bazate pe AI?

UserVoice m-a învățat că informațiile cele mai valoroase din companii sunt adesea cele mai dispersate. Feedback-ul clienților era peste tot. Era îngropat în solicitări de asistență, e-mailuri redirecționate și conversații de vânzări întâmplătoare. Companiile aveau mii de puncte de date despre ceea ce doreau clienții, dar nu aveau niciun mod de a le sintetiza în decizii strategice. Am construit infrastructură pentru a agrega acest feedback la scară și a-l face accesibil persoanelor care luau decizii de produs.

Paralela cu Fathom este clară, dar spațiul problemelor este mai profund. Ședințele sunt exponențial mai dispersate decât feedback-ul clienților. Fiecare organizație are sute sau mii de ore de conversații care au loc în fiecare săptămână. Ceea ce am învățat de la UserVoice este că capturarea este necesară, dar nu este suficientă. Nu poți doar agrega informații; trebuie să construiești inteligență despre ceea ce contează și să o direcționezi către persoanele potrivite. Cu UserVoice, am construit sisteme de vot, algoritmi de tendințe și tablouri de bord administrative, astfel încât echipele de produs să poată separa semnalul de zgomot. Cu Fathom, construim AI care înțelege contextul din conversații și poate să evidențieze proactiv informații relevante: “Cinci clienți au menționat acest caz de utilizare în această lună” sau “Echipa dvs. se blochează în mod constant pe această obiecție”.

Altă lecție a fost despre democratizare. UserVoice a făcut posibil ca orice client să ofere feedback, nu doar cei mai zgomotoși care puteau să ajungă la directori. Cu Fathom, democratizăm accesul la inteligența ședințelor. În studiul nostru de caz cu Netgain, managerul de operațiuni petrecea 7,5 ore pe zi doar pentru a răspunde la întrebări de bază despre ceea ce se întâmpla în apelurile de vânzări. Acesta este un lucru absurd. Informația exista, dar era blocată în mințile oamenilor și în notițe dispersate.

Viitorul memoriei organizaționale se mută de la aceste silozuri de cunoaștere izolate – CRM, documente, sisteme de feedback – către inteligență conversațională conectată. Aceasta este evoluția logică a ceea ce am început să construim cu UserVoice, dar AI face posibil să o facem cu fidelitatea completă a conversației umane, nu doar cu date structurate.

Uneltele bazate pe AI pentru Zoom au explodat după 2020. Din perspectiva ta, ce diferențiază un asistent AI cu adevărat util de unul care adaugă doar zgomot?

Întotdeauna spun oamenilor că există doar două lucruri care pot, cu adevărat, să scufunde un asistent de ședință AI: dacă produsul nu este fiabil sau dacă ieșirea AI este gunoi. Cred că a existat multă publicitate AI în generația anterioară, în care era ușor să promiți lucruri magice, dar apoi realitatea a ieșit ca fiind nonsens. Am încercat întotdeauna să ne asigurăm că avem un produs de calitate, fiabil, care face ceea ce promite. Principalele noastre diferențieri sunt:

• Accuratețea transcrierii. Transcrierea realizată de Fathom este considerată cea mai precisă disponibilă în prezent. Cele mai multe instrumente utilizează un serviciu de transcriere al unui furnizor extern, în timp ce am construit noi tehnologia noastră de transcriere proprietară. Dacă transcrierea dvs. este proastă, totul de la componenta AI este complet stricat, deoarece totul provine de la transcriere.
• Fiabilitate și infrastructură. Când vă alăturați unei ședințe, adesea sunteți în grabă sau stresați. Multe dintre aceste instrumente aveau boturi care se alăturau ședințelor, dar apoi nu înregistrau, sau înregistrarea era defectă. Noi existăm aproape la nivel de sistem în timp real – lucrați la ceva care este cu un pas în urma avionicii. Dacă nu funcționează de două ori, utilizatorul a dispărut. Nu este ca un serviciu SaaS tradițional, care poate avea ocazional întreruperi.
• AI care înțelege nuanțe și context. Limbajul de afaceri poate fi foarte subtil. Îmi amintesc că conduceam echipa de vânzări la UserVoice și citeam notițele oamenilor, gândindu-mă: “Trebuie să aud cum au spus-o, de fapt”. AI trebuie să capteze nu doar ceea ce s-a spus, ci și tonul, ezitarea și entuziasmul (sau lipsa acestuia). De aceea, legăm fiecare punct de rezumat de momentul real din înregistrare.
• Personalizare fără complexitate. AI ar trebui să se adapteze la afacerea dvs., nu invers. Echipele de vânzări ar trebui să poată modifica șabloane pentru a se potrivi cu metodologiile lor specifice – MEDDIC, Challenger, SPICED, orice folosesc. Dar acest lucru nu ar trebui să necesite o diplomă în știința datelor. Trebuie să funcționeze pur și simplu.

Fathom transformă conținutul ședințelor în cunoștințe care pot fi puse în practică. Cât de aproape suntem de sistemele AI care funcționează ca motoare de flux de lucru reale – conectând conversații, decizii și sarcinile care decurg din acestea în mod automat?

Cred că suntem mai aproape decât cred majoritatea oamenilor, dar mai sunt încă pași importanți de făcut. În acest moment, ne deplasăm către o lume în care Fathom face tot mai multă muncă pentru dvs. Primul pas este pur și simplu să obțineți informațiile unde doriți să le aveți. Următorul pas, care nu este departe, este ca AI să facă, de fapt, munca pentru dvs.

Deja vedem versiuni incipiente ale acestui lucru. Integrarea noastră cu Asana preia acțiunile stabilite în ședințe și creează automat sarcini urmăribile. Fathom nu dorește să creeze o soluție de gestionare a sarcinilor – există multe soluții excelente acolo, cum ar fi Asana. Așa că construim integrări care împing rezultatele ședințelor direct în instrumentele pe care oamenii le folosesc deja pentru a-și face treaba.

Pe partea CRM, împingem automat câmpuri structurate – puncte dureroase, termene, factori de decizie cheie – în Salesforce și HubSpot. Într-un studiu de caz, acest lucru a economisit 20-30 de minute pe actualizarea stării tranzacției și a condus la o acuratețe aproape perfectă a previziunii de sfârșit de lună. Acesta este un motor de flux de lucru în acțiune: conversația are loc, AI extrage datele comerciale cheie, iar acestea ajung automat în sistemul dvs. de evidență, fără ca cineva să tasteze ceva.

Dar cred că adevărata descoperire vine cu ceea ce numesc alerte și rutare inteligente bazate pe semantică. Imaginați-vă că sunteți un manager sau lider de vânzări și primiți un montaj video zilnic în care AI a găsit toate discuțiile despre preț care au mers prost sau orice blocaj de produs care a apărut într-un apel de reînnoire. Dacă sunteți un manager de ingineri, veți vedea fiecare dezbatere aprigă dintre inginerii dvs. AI poate înțelege tonul și nuanța, nu doar cuvintele cheie, așa că știe care sunt momentele care vă interesează cu adevărat.

Pe măsură ce companiile se extind, ele se luptă cu cunoașterea distribuită și decăderea informației. Cum crezi că AI poate reduce decalajul dintre ceea ce discută echipele și ceea ce se execută, de fapt?

Aceasta este una dintre cele mai importante probleme pe care le rezolvăm. Există două grupuri pe care le putem ajuta cu adevărat: oamenii din ședință care încearcă să ia notițe și să fie prezenți, și managerii, liderii și fondatorii care nu sunt în ședință, dar conduc echipe și încearcă să înțeleagă ce se întâmplă. Acest al doilea grup este unde problema cunoașterii distribuite lovește cu adevărat.

Problema de bază este vizibilitatea. Când oricine dintr-o companie dorește să știe starea unei tranzacții sau ce se întâmplă cu un client, nu există un loc în care această informație să poată fi găsită ușor. Ei apelează echipa de vânzări, forțând reprezentanții să petreacă 20-30 de minute căutând prin notițe. În perioadele de vârf, unii manageri de operațiuni primesc 15 solicitări pe zi – aceasta înseamnă 7,5 ore petrecute pentru a obține informații, în loc de activități cu valoare adăugată.

AI poate începe să conecteze puncte din conversații pe care niciun om nu le-ar putea urmări. Acest tip de recunoaștere a modelelor din conversații distribuite este modul în care preveniți decăderea cunoașterii și, de fapt, transformați conversațiile în inteligență strategică.

Privind înainte, cinci ani de acum înainte, cum anticipați că inteligența ședințelor va evolua – și ce rol vedeți AI-ul jucând în viitorul memoriei organizaționale, luării deciziilor și colaborării?

Cred că, peste cinci ani, vom privi înapoi la instrumentele actuale de inteligență a ședințelor, așa cum privim acum la primele smartphone-uri: impresionante pentru epoca lor, dar primitive în comparație cu ceea ce a devenit posibil.

Prima evoluție majoră este trecerea de la luarea de notițe la adevărata automatizare a fluxului de lucru. Ne imaginăm un viitor în care simpla rostire a unui lucru într-o ședință îl poate face să devină realitate, fără munca post-ședință. În acest moment, dacă spuneți într-o ședință, “Să creăm o specificație pentru această funcționalitate și să programăm o următoare ședință cu inginerii săptămâna viitoare”, totuși trebuie să creați manual acel document și să trimiteți invitația la calendar. Peste cinci ani, AI va face toate acestea automat. Vorbiți, și se întâmplă. Când AI creează sarcini, specificații și documente, oamenii se pot concentra asupra muncii care necesită, de fapt, creativitate și judecată umană.

Cea de-a doua evoluție este extinderea de la ședințe cu exteriorul la toate ședințele. În acest moment, ne concentrăm pe ședințele externe: vânzări, succesul clienților, agenții care se întâlnesc cu clienții. Dar scopul nostru pentru următoarele 12-18 luni este să facem Fathom platforma pe care o puteți utiliza în întreaga organizație, nu doar în echipele care interacționează cu clienții. Construim înregistrări fără bot care pot captura orice conversație, inclusiv discuțiile rapide de pe Slack și ședințele față în față. Se evoluează către a putea captura orice conversație pe care o aveți în compania dvs., indiferent de mijlocul de comunicare.

Companiile care vor ajunge în frunte vor fi cele care tratează datele conversaționale ca pe o resursă de primă importanță – la fel de importante ca datele CRM, analizele și documentele. Pentru că, în cele din urmă, cea mai importantă cunoaștere din orice organizație nu se află în sisteme; se află în conversații. AI face, în sfârșit, posibilă valorificarea acestor cunoștințe.

Mulțumim pentru acest interviu minunat. Cititorii care doresc să afle mai multe despre această aplicație de luare de notițe ar trebui să viziteze Fathom.