Мэтт Мартин, сооснователь и CEO Clockwise – Интервью

Мэтт Мартин, сооснователь и CEO Clockwise, бывший юрист, ставший инженером и предпринимателем, создал одну из самых передовых платформ планирования, работающих на основе искусственного интеллекта. С момента основания Clockwise в 2016 году он возглавлял компанию в миссии по переосмыслению того, как работники знаний управляют своим временем, помогая более чем 40 000 компаниям, включая Atlassian (TEAM ), Asana и Uber. С карьерой, охватывающей право, лидерство в области продукта и программную инженерию, Мэтт сочетает уникальную смесь аналитической строгости и технической экспертизы, чтобы решить одну из наиболее упущенных проблем на рабочем месте: выделение времени для того, что действительно важно.

У вас был уникальный путь от юриста к программному инженеру и основателю – что в конечном итоге привело вас к созданию Clockwise в 2016 году, и как этот опыт сформировал миссию компании?

Есть неочевидная связь: я всегда был большим нердом! От создания сайтов на ранней сети до построения команд, когда я вижу интересную проблему, я в нее увлекаюсь. Переход из права в технологии в районе залива Сан-Франциско дал мне уникальную точку зрения на универсальную проблему: как сломано управление календарем. Последовательные встречи, двойные бронирования и полное отсутствие времени для выполнения действительно значимой работы.

Я ценю свое юридическое образование, но не могу утверждать, что оно напрямую применимо к моей повседневной деятельности. Это были мои годы в стартапах, работа в компаниях, которые не могли масштабироваться эффективно, частично потому, что все были в ловушке ада встреч, что кристаллизовало возможность.

То, что сформировало миссию Clockwise – помочь людям выделить время для того, что наиболее важно в их днях, – было осознание, противоречащее распространенному мнению, что производительность не является индивидуальной проблемой, а фундаментальной проблемой бизнес-эффективности. Лучшие компании мира имеют блестящих людей, но если эти люди не могут найти время, чтобы подумать и создать, потому что они постоянно переключаются между встречами, это огромное торможение инноваций и роста.

Мы построили Clockwise, чтобы вернуть компаниям то, что наиболее важно: сосредоточенное время для их людей, чтобы они могли выполнять свою лучшую работу.

Какой пробел вы увидели в производительности и планировании на рабочем месте, который убедил вас, что стоит посвятить почти десятилетие решению этой проблемы?

Я руководил командой фронтенд-инженеров и устал тратить бесчисленные часы на набор, обучение и интеграцию новых инженеров, только чтобы они приходили ко мне через несколько месяцев и жаловались на то, что у них мало времени в неделе, чтобы кодировать. Как это возможно? Они хотят выполнять отличную работу, мы платим им (много) за то, чтобы они выполняли отличную работу, и все же никто в компании не берет на себя ответственность за ужасное влияние плохих графиков на этих людей. Это просто кажется безумным.

Мы относимся к управлению временем как к индивидуальному бремени, но это такое оправдание. Этот подход “тонуть или плыть” к управлению временем представляет собой системную организационную неудачу, замаскированную под личную ответственность. На самом деле сотрудники не контролируют большую часть своего времени! Это потому, что время является сетевой системой. Когда один человек планирует встречу, ее влияние распространяется по календарю каждого участника, плюс всех, с кем они встречаются. Одно изменение в расписании может повлиять на производительность по всей команде.

Основной вход в экономику знаний – это время и внимание отдельных сотрудников. Компания, которая может увеличить количество значимого времени сотрудников, будет иметь невероятное преимущество на рынке. И любая часть программного обеспечения, которая сможет облегчить эту производительность, будет невероятно ценной. Это проблема, которую стоит посвятить почти десятилетие решению.

Clockwise теперь используется более чем 40 000 организациями, включая такие имена, как Atlassian, Uber и Netflix. Что, по вашему мнению, наиболее резонировало с корпоративными клиентами?

По мере роста команд процессы принятия решений, прогресс и производительность замедляются. Не говоря уже о том, что планирование становится еще более сложным.

Компании, такие как Uber и Atlassian, сразу понимают, что меньше времени, потраченного на координацию графиков, означает больше времени для значимой работы – именно поэтому они полагаются на нас, чтобы справиться с сложностями оптимизации календарей во всей организации.

Скажем, я хочу запланировать часовой синхрон с моей командой. На поверхности кажется довольно простым, но есть несколько ограничений, которые необходимо учитывать при поиске времени, которое подойдет всем:

• 8 человек в 3 часовых зонах
• 2 человека имеют предпочтения “без встреч до 10 утра”
• 1 человек путешествует на следующей неделе
• 3 участника требуют времени на подготовку

Clockwise учитывает все требования и перемещает конфликтующие события, чтобы освободить место для новой встречи. То, что резонирует с клиентами, – это то, что они не должны иметь дело с календарной “тетрисом”. Они знают, что важные встречи будут проходить, незначительные вопросы будут перенесены, а конфликты будут разрешены – все автоматически.

На данный момент мы создали более 7 миллионов часов времени для глубокой работы и перенесли более 18 миллионов встреч. Для корпоративных клиентов это измеримая отдача от производительности.

На этой неделе вы объявляете о новом поколении планировщика и сервера MCP. Какие аспекты этого запуска, по вашему мнению, окажут наибольшее непосредственное влияние на пользователей?

Поскольку экосистема ИИ взрывается, кажется, что каждая компания под солнцем выпустила помощника, но затем терпит неудачу в самой базовой задаче помощника: планировании встреч. Мы исправляем это.

Clockwise MCP дает агентам ИИ доступ к наиболееadvanced планировщику (который мы строили 9 лет), позволяя им рассуждать о времени с человеческой нюансированностью. Впервые ИИ сможет принимать решения о планировании и вносить изменения в календарь на основе глубокого контекстного понимания, а не только на основе доступного времени.

Немедленный эффект заключается в том, что вы можете сказать Клоду, ChatGPT или Cursor: “Запланируйте 90-минутный обзор продукта с моей распределенной командой на этой неделе, уважая фокус-блоки и часовые пояса всех” и это действительно работает так, как вы ожидаете от человеческого помощника.

За пределами простого планирования использование уникальных возможностей LLM вместе с Clockwise MCP также открывает новые рабочие процессы. Например, вы можете попросить Клода показать вам, как выглядит производительность вашей команды за последний месяц, оптимизировать ваш график, следуя методологии Deep Work Калеба Ньюпорта, или просмотреть школьный бюллетень вашего ребенка и заблокировать все важные даты в вашем календаре.

Это разница между ИИ, который может прочитать ваш календарь, и ИИ, который может думать как опытный EA. Это различие превращает эти инструменты из впечатляющих демонстраций в действительно полезных помощников на рабочем месте.

Многие помощники ИИ могут генерировать текст или код, но спотыкаются о планировании. Почему время является такой сложной проблемой для ИИ?

Манипулирование временем – это то, что люди обрабатывают интуитивно с нюансированностью. Но попросите помощника ИИ запланировать командную встречу на следующей неделе, и он предложит время, когда половина команды спит или находится в глубоких фокус-блоках.

Это потому, что большинство интеграций календаря рассматривают планирование как запросы к базе данных. Они могут найти пустые слоты и заполнить их, но они не могут принимать умные решения, которые требуются для реального планирования.

Проблема заключается в контексте. Эффективное планирование требует понимания человеческих моделей работы за пределами простой доступности. ИИ должен знать, что Алекс любит выпить кофе после того, как отвезет детей в школу, что делает это окно идеальным для неформального телефонного разговора, но не для презентации Zoom. Или что Йоханна нужно 10 минут между встречами, чтобы обработать вопросы, и ее частые путешествия требуют асинхронных форматов встреч.

Спорная точка зрения: но я не думаю, что бросание большего количества данных и вычислительной мощности на эту проблему приведет к хорошему решению в ближайшее время.

Как новое планировочное ядро отличается от предыдущих версий Clockwise, и какие улучшения могут ожидать пользователи?

Мы всегда работаем над улучшением нашего планировочного ядра, и это следующее поколение интеллекта примечательно своей контекстно-зависимой и доступной на demande способностью.

Самый большой сдвиг – это переход от реактивного к проактивному планированию. Ранее Clockwise оптимизировал ваш календарь по фиксированному ежедневному расписанию; теперь вы можете генерировать оптимизации на demande, когда бы вы ни нуждались в них.

Мы также позволили ядру думать более целостно вокруг вашей полной рабочей нагрузки. Новая интеграция задач позволяет Clockwise координировать время для ваших дел вместе с встречами, уважая сроки и предпочтения фокус-блоков. Это не только управление встречами; это управление всей важной работой, которую вам нужно выполнить между этими встречами.

И мы значительно улучшили способность основного алгоритма обрабатывать несколько изменений в планировании одновременно. Скажем, вы хотите перенести все свои встречи один на один на неделю. Этот один запрос побуждает Clockwise действовать во множестве календарных событий. Эти улучшения алгоритма приводят к более высоким показателям успеха создания времени фокусировки и улучшению результатов для пользователей.

Обновление вводит функции, такие как оптимизации на demande, интеграцию задач и аналитику. Как эти улучшения меняют способ, которым люди и команды могут работать со своими календарями?

Оптимизации на demande – это прорыв для людей, которые хотят принять немедленные действия, а не ждать, пока система решит, когда помочь. Интеграция задач очень важна, потому что она, наконец, мостит разрыв между графиками встреч и выполнением фактической работы.

Для команд возможности аналитики являются трансформирующими. Менеджеры теперь могут обнаружить закономерности, которые они никогда раньше не видели – например, определить, когда кто-то постоянно находится в последовательных встречах или когда коллективное время фокусировки команды подвергается эрозии из-за встреч. Теперь лидеры могут принимать обоснованные решения о распределении рабочей нагрузки и гигиене встреч вместо того, чтобы просто надеяться, что все хорошо управляют своим временем.

Сочетание этих улучшений означает, что команды могут перейти от реактивного управления календарем к проактивной стратегии времени.

Какую роль играют данные, такие как 17 миллионов ежемесячных календарных событий, которые анализирует Clockwise, в обеспечении человеческого уровня интеллекта планирования?

Есть два слоя этого ответа.

Во-первых, в очень прямом смысле, огромное количество данных, которые мы обрабатываем и анализируем, позволяет нам предоставить лучшее, более нюансированное планировочное ядро. Clockwise анализирует более 160 миллионов точек календарных данных каждый день, тестируя миллионы календарных расположений и оркестрируя оптимизации, чтобы сохранить команды продуктивными. Система агрегирует эту информацию, чтобы лучше понять, как и когда отдельные люди, команды и организации на самом деле выполняют свою лучшую работу. Это затем возвращается в продукт во всем, от алгоритмических улучшений до лучшего UI/UX.

Во-вторых, учитывая масштаб календарных данных – как жестких данных, которые текут из API, так и мягких данных в форме индивидуальных предпочтений – внутри современных организаций, это буквально невозможно для любого человека ориентироваться.

Хотя лучшие человеческие помощники отличны в принятии решений на основе контекстных знаний, они действительно могут оптимизировать только для одного, двух, может быть трех человек одновременно. Это просто слишком сложно, чтобы ориентироваться в комбинаторных ограничениях всех участников. Помощник ИИ, с другой стороны, может эффективно планировать на уровне предприятия, объединяя системы с доменными знаниями и обработкой огромного количества данных эффективно.

Традиционное планирование спрашивает: “Когда все свободны?” Но лучший вопрос – “Когда лучшее время для этой работы, и как мы можем сделать это?” Вы действительно можете ответить на этот вопрос для всех только если работаете через сеть графиков всех одновременно.

Как вы видите компании, использующие Clockwise MCP с агентами от Anthropic, OpenAI и других? Мы движемся к каждому предприятию, запускающему свой собственный ИИ-управляемый исполнительный помощник?

Это любая догадка сейчас, но моя ставка заключается в том, что будет два слоя помощников в предприятии: один слой предоставит каждому сотруднику оркестрирующего агента – это может быть похоже на супер-повышенного EA или главу штаба – который будет вызывать несколько разных агентов, которые являются экспертами в конкретных областях. Я думаю, что, вероятно, несколько поставщиков появятся для оркестрирующего агента. В отличие от потребительского пространства, где ChatGPT появляется как доминирующий, предприятие, как правило, фрагментируется на основе конкретных потребностей разных организаций.

Пространство специфических агентов будет намного более разнообразным и интересным. Как и вы не обязательно хотите, чтобы Microsoft (MSFT ) предоставила каждое программное обеспечение для вашей организации (хотя Microsoft, конечно, хотел бы!), ясно, что мы все хотим помощи от конкретных агентов, предоставляемых конкретными поставщиками программного обеспечения, для обработки специализированных задач.

Планирование и управление временем определенно являются одним из таких специализированных случаев. Чтобы сделать это правильно, ИИ нуждается в навыках, чтобы предоставить то, что люди действительно нуждаются в своей работе. Представьте себе календарного агента, который знает всю команду ваших задач, личные энергетические закономерности и организационные приоритеты, и затем автоматически оркестрирует график всех, чтобы оптимизировать результаты. Никаких обратных электронных писем, никаких конфликтов встреч, никакого контекстного переключения. Помощники будут эволюционировать от “Эй, у вас встреча через 10 минут” до “Я подготовил ваши тезисы, очистил конфликтующие приоритеты и обеспечил, чтобы все заинтересованные стороны имели предварительные материалы для чтения”.

Компании, которые обязуются интегрировать временное рассуждение в свои рабочие процессы ИИ, не только спасут нас от плохих встреч; они откроют новую границу производительности, возглавляемую сотрудничеством человека и ИИ.

Какие меры предосторожности или этические соображения вступают в игру при построении ИИ, который рассуждает о том, как люди используют свое время?

Во-первых, с точки зрения конфиденциальности, мы никогда не позволяем моделям получить доступ к данным клиентов для обучения. Никогда. И мы принимаем большие усилия, чтобы обеспечить это.

Во-вторых, мы оптимизируем для человеческого благополучия (например, фокус-блоков, перерывов на встречи и обед) над традиционными метриками производительности. Мы явно избегаем функций, которые позволяют микроуправление или наблюдение на рабочем месте: нет панелей управления о привычках планирования команды, нет “баллов производительности” для обзоров производительности. Хотя предпочтения пользователей информируют оптимизации Clockwise, люди сохраняют контроль над своими календарями, получая интеллектуальные рекомендации, которые они могут принять или проигнорировать. Мы снижаем трение планирования, сохраняя человеческое агентство над самым ценным ресурсом людей: их временем.

Взглянув вперед, как вы видите эволюцию отношений между помощниками ИИ и человеческой производительностью в течение следующих пяти лет, и где Clockwise вписывается в это будущее?

На очень высоком уровне я фундаментально рассматриваю ИИ как еще один инструмент. Способности, которые он позволяет, будут дополнять и расширять возможности миллионов, но также неизбежно сдвинут, где люди наиболее ценны. Я надеюсь, что мы, как общество, сможем быть более вдумчивыми о человеческом влиянии значительных сдвигов в нашей экономике, чем мы были в прошлом. Но я должен сказать, что текущая политическая среда не внушает оптимизма на этот счет.

На более тактическом уровне я думаю, что мы увидим несколько сдвигов.

Во-первых, поскольку рабочие процессы агентов становятся более надежными и распространенными – это тренд, который сейчас начинается, но имеет долгий путь – мы увидим эволюцию от реактивных к проактивным рабочим процессам. Например, поскольку планировочное ядро Clockwise продвинулось в своей надежности, мы смогли провести более проактивные и агрессивные вмешательства от имени пользователя. Чтобы сделать это, технология должна быть прочной, уверенной и нюансированной, чтобы работать без человеческого ввода. Когда помощники ИИ более широко станут менее капризными, более определёнными и более устойчивыми, я думаю, что они сделают аналогичный сдвиг.

Во-вторых, мы увидим установление платформ. Сейчас есть открытая гонка за то, кто будет оркестрирующим агентом в предприятии. Как я упоминал ранее, я думаю, что есть место для более чем одного доминирующего игрока в предприятии, но как мы видели в предыдущих технологических сдвигах, это трудно для конечных пользователей получить доступ к новой технологии, пока платформенные войны не утихнут немного. Как поставщик программного обеспечения третьей стороны, вам нужно знать, какие платформы стоят инвестиций, и как покупателю программного обеспечения, вам нужно иметь уверенность, что выбор, который вы делаете, будет хорошей инвестицией. Итак, пока это не утихнет, мы все будем тратить часть своих предпринимательских ресурсов на ставки и эксперименты. Кстати, это также, вероятно, означает один цикл лопнувших пузырей и перестройки.

В-третьих, мы увидим эволюцию текущих стандартов в направлении, которое сделает真正ые платформы возможными. Сейчас MCP – это достаточно хорошее решение для вызова третьих сторон, но у него есть много морщин, которые нужно разгладить. Кроме того, я думаю, что нам нужно будет увидеть стандарт для внедрения интерфейсов третьих сторон в рабочие процессы агентов и чат-интерфейсы. Люди – визуальные существа, а поставщики программного обеспечения – эксперты в лучшем способе для пользователей взаимодействовать со своим программным обеспечением (хорошо, они часто эксперты…).

Представьте себе ИИ, который не только анализирует конфликты календаря, но также автоматически визуализирует доступность команды и варианты планирования в вашем инструменте управления проектами или один, который превращает обсуждения бюджета в Slack в реальные финансовые панели, где заинтересованные стороны могут исследовать сценарии вместе. Эти типы сложных, взаимосвязанных систем будут понимать контекст достаточно глубоко, чтобы знать, когда оставаться невидимыми и когда предоставлять идеи через наиболее эффективный канал – будь то уведомление, визуальный интерфейс или прямое действие. В этом будущем ИИ становится инфраструктурой, а не назначением.

Окончательная цель: ИИ, который усиливает человеческую креативность, удаляя трение между намерением и выполнением. Когда интеллект планирования становится невидимой инфраструктурой, люди сосредотачиваются исключительно на работе, которую могут выполнять только люди. Успех не будет измеряться тем, насколько впечатляющим кажется ИИ, а тем, насколько безусильно становится сложная координация – технология исчезает на фоне, а человеческий потенциал переходит в центр внимания. Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Clockwise.