Richard White, Fondator și CEO al Fathom – Seria de Interviuri

Richard White, Fondator și CEO al Fathom, este un antreprenor care a fondat mai multe companii și este cunoscut pentru transformarea frustrărilor personale în soluții software inovatoare. 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 tab-ului “Feedback” de 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 modul în care echipele lucrează.

Fondat în 2020, Fathom reflectă aceeași 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 adăuga fricțiune în ședință însăși.

Ai petrecut ultimii 15 ani construind companii care redesenează modul în care oamenii comunică – de la UserVoice la Fathom. Ce 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?

Inspiratia mea pentru a fonda Fathom a venit la începutul anului 2020. Era pre-pandemic, dar eram implicat în cercetarea utilizatorilor pentru un 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. Cel 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. A fost un moment de “împiedicare” pentru mine: ceva care, dacă se întâmplă o dată pe lună, îl ignori. Dacă te împiedici de ceva în fiecare zi, de mai multe ori pe zi, încerci foarte repede să-l repari.

Fondarea mea și rădăcinile mele de design de produs au informat alegerea mea în timp ce construiam 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 disponibilă – exista o proliferare de soluții off-the-shelf care nu existau cu cinci ani în urmă. Deci, transcrierea a făcut parte din soluție, dar nu a fost soluția însăși.

Într-o perspectivă de design de produs, am realizat că transcrierile pot fi valoroase pentru oamenii care au participat la apel. Dar ele nu sunt deloc 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 cere 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 conducte de date 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 contrarian ne-a permis să rămânem agili cu o echipă mai mică și să ne concentrăm resursele noastre de inginerie asupra problemelor de infrastructură dificile – 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 așteptăm până când AI să se maturizeze înainte de a construi compania, am fi cu doi sau trei ani prea târziu. 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 plătit masiv. Când GPT-4 și Claude au apărut în 2022-2023, am putut integra imediat. Concurenții care au petrecut ani construind conducte NLP personalizate au trebuit să-și reconsidere întreaga stivă. Noi am doar actualizat modelele noastre 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 a fi devansați ne-a oferit autenticitate. Nu săream pe o tendință; pariazăm pe o teză înainte ca aceasta să devină evidentă. Acest lucru ne-a poziționat ca constructori, nu ca următori 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, și nici măcar pentru a lua decizii și a-i antrena 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 cu care cineva a bătut la mașină și pierd toate contextele.

Ceea ce m-a convins că aceasta este următoarea frontieră a fost recunoașterea că aceste “conversații întunecate” 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.

Prin urmare, avansul cu 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 oferi intrări în următoarea dvs. ședință strategică sau proces de planificare.

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 oferiți 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 urmărirea apelurilor telefonice sau la anumite capturi de ședințe din cameră, deși am primit frecvent solicitări în acest sens. Ne-am dorit să excelen 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 insight la următorii pași; 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?

Pentru una, 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 contribuitorilor individuali, gratuit, și ne monetizăm prin vânzarea de instrumente de management către șefii lor – tablouri de bord de coaching, informații transversale și informații competitive. Produsul funcționează, și continuă să funcționeze, indiferent dacă plătiți sau nu. Acest lucru creează încredere reală.

Crescerea noastră este aproape în întregime pe gură în gură – am crescut mai mult ca o platformă de social media decât ca un software B2B tradițional. Utilizatorii noștri sunt avocații 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 bătând furios la mașină 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.

Fondarea 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 mi-a învățat că informațiile cele mai valoroase din companii sunt adesea cele mai dispersate. Feedback-ul clienților era peste tot. Era îngropat în bilețele de suport, e-mailuri înaintate și conversații ale vânzărilor ocazionale. 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 agregate 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 aducă proactiv insight-uri: “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 petrecerea 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. Acesta 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. Fathom este considerat cel mai precis transcript de astăzi. Cele mai multe instrumente utilizează un serviciu de transcriere terță parte, 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 înainte de avionică. Dacă nu funcționează de două ori, utilizatorul a dispărut. Nu este ca software-ul tradițional, unde puteți fi închis ocazional.
• 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 cunoaștere activă. Cât de aproape suntem de sistemele AI care funcționează ca motoare de flux de lucru reale – conectând conversații, decizii și sarcini descendente 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 ia articolele de ședință 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 și apoi curge automat în sistemul dvs. de înregistrare fără ca cineva să bată la mașină.

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 rezumat 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 ce momente vă pasă cu adevărat.

Pe măsură ce companiile se extind, ele se luptă cu cunoașterea distribuită și decăderea informației. Cum vezi AI-ul adresând golul dintre ceea ce discută echipele și ceea ce se execută, de fapt?

Acesta este una dintre cele mai critice probleme pe care le rezolvăm. Există două grupuri pe care putem să-i ajutăm 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 niciun loc ușor de găsit această informație. 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, pur și simplu, spunând ceva într-o ședință, îl face să existe, 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. Cu AI care creează sarcini, specificații și documente, oamenii pot se 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 următorii 12-18 luni este să facem Fathom platforma pe care o puteți utiliza în întreaga organizație, nu doar echipele care interacționează cu clienții. Construim înregistrări fără bot care pot captura orice conversație, inclusiv huddle-urile 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 urca la suprafață vor fi cele care tratează datele conversaționale ca pe un cetățean de primă clasă – 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, posibil să valorificăm aceasta.

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