มัตต์ มาร์ติน ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Clockwise – สัมภาษณ์เชิงลึก

มัตต์ มาร์ติน ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Clockwise เป็นอดีตทนายความที่เปลี่ยนมาเป็นวิศวกรและนักธุรกิจที่สร้างแพลตฟอร์มการจัดตารางเวลาที่มีพลังงานจาก AI ที่ทันสมัยที่สุดในโลก ตั้งแต่ก่อตั้ง Clockwise ในปี 2016 เขาได้นำบริษัทไปสู่ภารกิจในการจินตนาการใหม่เกี่ยวกับวิธีการที่คนงานความรู้จัดการเวลาของตน ช่วยให้มากกว่า 40,000 บริษัท รวมถึง Atlassian (TEAM ), Asana และ Uber ด้วยอาชีพที่ครอบคลุมด้านกฎหมาย การเป็นผู้นำผลิตภัณฑ์ และวิศวกรรมซอฟต์แวร์ มัตต์รวมความเข้มงวดในการวิเคราะห์และความเชี่ยวชาญทางเทคนิคที่เป็นเอกลักษณ์ในการแก้ไขความท้าทายที่ถูกมองข้ามมากที่สุดในสถานที่ทำงาน: การหาทางให้เวลาสำหรับสิ่งที่สำคัญที่สุด

คุณมีเส้นทางที่ไม่เหมือนใครตั้งแต่ผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายไปสู่วิศวกรซอฟต์แวร์และผู้ก่อตั้ง – สิ่งใดที่นำคุณไปสู่การก่อตั้ง Clockwise ในปี 2016 และภูมิหลังของคุณมีอิทธิพลต่อภารกิจของบริษัทอย่างไร?

มีเส้นเชื่อมที่ไม่ชัดเจน: ฉันเคยเป็นคนชอบเรียนรู้และสร้างสิ่งใหม่ๆ ตั้งแต่สร้างเว็บไซต์บนอินเทอร์เน็ตในยุคแรกๆ ไปจนถึงการสร้างทีม เมื่อฉันเห็นปัญหาที่น่าสนใจ ฉันก็จะถูกดึงดูดเข้าไป เมื่อฉันย้ายจากกฎหมายไปสู่ธุรกิจในพื้นที่ Bay Area ฉันได้มุมมองที่ไม่เหมือนใครเกี่ยวกับปัญหา普遍: การจัดการตารางเวลาที่เสียหาย

ฉันให้คุณค่ากับการศึกษาด้านกฎหมายของฉัน แต่ฉันไม่สามารถอ้างว่ามันใช้ได้กับการทำงานประจำวันของฉันอีกต่อไป มันเป็นช่วงปีแรกที่ฉันทำงานในบริษัทที่ไม่สามารถขยายขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพบางส่วนเพราะทุกคนติดอยู่ใน “นรกการประชุม” ที่ทำให้ฉันตระหนักถึงโอกาส

สิ่งที่กำหนดภารกิจของ Clockwise เพื่อช่วยให้ผู้คนมีเวลาสำหรับสิ่งที่สำคัญที่สุดในแต่ละวันคือการรับรู้ว่าผลิตภาพไม่ใช่ปัญหาของแต่ละบุคคล แต่เป็นปัญหาด้านประสิทธิภาพทางธุรกิจโดยพื้นฐาน บริษัทที่ดีที่สุดในโลกมีคนเก่งๆ แต่ถ้าคนเหล่านั้นไม่สามารถหาทางคิดและสร้างสรรค์เพราะต้องเปลี่ยนบริบทระหว่างการประชุมอยู่เสมอ นั่นจะเป็นภาระที่มากสำหรับการนวัตกรรมและการเติบโต

เราสร้าง Clockwise เพื่อให้บริษัทได้รับกลับมาในสิ่งที่สำคัญที่สุด: เวลาที่มุ่งเน้นสำหรับคนของตนในการทำงานที่ดีที่สุด

คุณเห็นช่องว่างใดในผลิตภาพและตารางเวลาที่ทำให้คุณเชื่อมั่นว่ามันคุ้มค่าที่จะอุทิศเกือบหนึ่งทศวรรษเพื่อแก้ไข?

ฉันกำลังบริหารทีมวิศวกรฝั่งหน้า และฉันเบื่อหน่ายที่จะใช้เวลานับไม่ถ้วนในการสรรหาบุคลากรใหม่ การฝึกอบรม และการรวมทีมใหม่ๆ เพียงเพื่อให้พวกเขาเข้ามาหาฉันหลังจาก vàiเดือน โดยพูดว่าพวกเขาไม่มีเวลาทำงานในระหว่างสัปดาห์ มันเหมือนกับ “อะไรคือเรื่องนี้!?” พวกเขาต้องการทำงานที่ดี เราจ่ายเงินให้พวกเขา (มาก) เพื่อทำงานที่ดี และยังไม่มีใครในบริษัทที่รับผิดชอบต่อผลกระทบที่น่ากลัวของตารางเวลาที่ไม่ดีต่อคนเหล่านี้ มันรู้สึกเหมือนไม่มีเหตุผล

เรารักษาการจัดการเวลาด้วยความท้าทายส่วนบุคคล แต่นั่นเป็นการหลอกลวง การเข้าใกล้ “จมหรือว่าย” ในการจัดการเวลานี้เป็นตัวแทนของความล้มเหลวขององค์กรที่ปลอมตัวเป็นความรับผิดชอบส่วนบุคคล ในความเป็นจริง พนักงานไม่ได้ควบคุมเวลาของตนเองมากนัก! นั่นเป็นเพราะเวลาคือระบบเครือข่าย เมื่อบุคคลหนึ่งจัดตารางการประชุม ผลกระทบจะกระจายไปทั่วตารางเวลาของผู้เข้าร่วมทุกคน รวมถึงทุกคนที่พวกเขาจะพบด้วย การเปลี่ยนแปลงตารางเวลีเดียวสามารถส่งผลกระทบต่อผลิตภาพทั่วทั้งทีม

การนำเข้าหลักในการผลิตทางความรู้คือเวลาส่วนบุคคลและความสนใจของพนักงาน บริษัทที่สามารถเพิ่มเวลาที่มีผลกระทบของพนักงานจะสามารถมีข้อได้เปรียบมากในตลาด และซอฟต์แวร์ใดๆ ที่สามารถช่วยให้เกิดผลิตภาพนั้นจะมีคุณค่ามาก นั่นคือปัญหาที่คุ้มค่าที่จะอุทิศเกือบหนึ่งทศวรรษเพื่อแก้ไข

Clockwise มีผู้ใช้มากกว่า 40,000 องค์กร รวมถึงชื่ออย่าง Atlassian, Uber และ Netflix (NFLX ) คุณคิดว่าอะไรที่ได้สร้างความเข้าใจที่ดีกับลูกค้าองค์กร?

เมื่อทีมเติบโต การตัดสินใจ ความก้าวหน้า และผลิตภาพจะชะลอลง นอกจากนี้การนัดหมายยังซับซ้อนมากขึ้น

บริษัทอย่าง Uber และ Atlassian เข้าใจทันทีว่าเวลาที่ใช้ในการประสานตารางเวลาน้อยลงหมายถึงเวลาที่มากขึ้นสำหรับการทำงานที่มีผลกระทบ – นั่นคือเหตุผลที่พวกเขาไว้วางใจเราในการจัดการความซับซ้อนของการเพิ่มประสิทธิภาพตารางเวลาทั่วทั้งองค์กร

สมมติว่าฉันต้องการนัดหมายซิงค์ 1 ชั่วโมงกับทีมของฉัน ดูเหมือนจะง่ายมาก แต่มีข้อจำกัดที่ต้องพิจารณาเมื่อพยายามหาวเวลาที่เหมาะสมสำหรับทุกคน:

• 8 คนใน 3 โซนเวลา
• 2 คนมีการตั้งค่า “ไม่มีการประชุมก่อน 10.00 น.”
• 1 คนเดินทางหนึ่งสัปดาห์
• 3 ผู้เข้าร่วมต้องการเวลาเตรียมการ

Clockwise มีการจัดเก็บข้อกำหนดทั้งหมดและย้ายเหตุการณ์ที่ขัดแย้งกันเพื่อสร้างพื้นที่สำหรับการประชุมใหม่ สิ่งที่สร้างความเข้าใจที่ดีกับลูกค้าคือพวกเขาไม่ต้องจัดการกับ “ปัญหาเททริสของตารางเวลา” พวกเขารู้ว่าการประชุมที่สำคัญจะเกิดขึ้น สิ่งที่ไม่สำคัญจะถูกเลื่อนการประชุม และความขัดแย้งจะถูกแก้ไข – ทั้งหมดโดยอัตโนมัติ

จนถึงปัจจุบัน เราได้สร้างเวลามากกว่า 7 ล้านชั่วโมงสำหรับการทำงานลึกและเลื่อนการประชุมมากกว่า 18 ล้านครั้ง สำหรับองค์กรแล้ว นั่นคือ ROI ที่วัดผลได้จากผลิตภาพ

ในสัปดาห์นี้คุณกำลังประกาศรุ่นใหม่ของสมองการจัดตารางเวลาของคุณและเซิร์ฟเวอร์ MCP ซึ่งด้านใดของการเปิดตัวนี้คุณรู้สึกว่าจะมีผลกระทบมากที่สุดสำหรับผู้ใช้?

เมื่อระบบนิเวศ AI ระเบิดขึ้น ดูเหมือนว่าทุกบริษัทได้ปล่อยผู้ช่วย แต่แล้วล้มเหลวในการจัดการการนัดหมายพื้นฐานที่สุด เรากำลังแก้ไขปัญหานั้น

Clockwise MCP ช่วยให้ตัวแทน AI เข้าถึงสมองการจัดตารางเวลาที่ทันสมัยที่สุดในโลก (ซึ่งเราใช้เวลา 9 ปีในการสร้าง) ทำให้พวกมันสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดตารางเวลาด้วยความเข้าใจเชิงบริบทที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ไม่ใช่แค่เวลาที่มีอยู่เท่านั้น

ผลกระทบในทันทีคือคุณสามารถบอก Claude, ChatGPT หรือ Cursor ได้ว่า “นัดหมายทบทวนผลิตภัณฑ์ 90 นาทีกับทีมที่กระจายอยู่ทั่วทั้งสัปดาห์นี้ โดยให้ความเคารพต่อช่วงเวลาโฟกัสและโซนเวลา” และมันทำงานเหมือนกับที่ผู้ช่วยมนุษย์จะจัดการ

นอกเหนือจากการนัดหมายโดยตรงแล้ว การใช้ความสามารถเฉพาะของ LLMs ควบคู่ไปกับ Clockwise MCP ยังปลดล็อกการทำงานใหม่ทั้งหมด ตัวอย่างเช่น คุณสามารถขอให้ Claude แสดงผลิตภาพของทีมของคุณในช่วงเดือนที่แล้ว ปรับเวลาตามวิธีการทำงานลึกของ Cal Newport หรือทบทวนสิ่งพิมพ์โรงเรียนของลูกและบล็อกวันที่สำคัญทั้งหมดในตารางเวลาของคุณ

มันคือความแตกต่างระหว่าง AI ที่สามารถอ่านตารางเวลาของคุณและ AI ที่สามารถคิดเหมือนผู้ช่วยผู้บริหารที่มีประสบการณ์ ความแตกต่างนี้เปลี่ยนเครื่องมือเหล่านี้จากตัวอย่างที่น่าประทับใจเป็นเพียงผู้ช่วยในสถานที่ทำงานที่มีประโยชน์จริงๆ

ผู้ช่วย AI หลายคนสามารถสร้างข้อความหรือโค้ดได้ แต่ล้มเหลวในการจัดตารางเวลา ทำไมเวลาจึงเป็นปัญหาที่ยากสำหรับ AI ที่จะจัดการ?

การดัดแปลงเวลาเป็นสิ่งที่มนุษย์จัดการได้อย่างมีเหตุผลโดยธรรมชาติ แต่ถ้าคุณขอให้ผู้ช่วย AI นัดหมายทีมในอาทิตย์หน้า มันจะแนะนำเวลาเมื่อครึ่งหนึ่งของทีมกำลังหลับหรืออยู่ในช่วงโฟกัสลึก

สาเหตุนั้นเป็นเพราะการผสมผสานการปฏิสัมพันธ์ระหว่างตารางเวลากับฐานข้อมูล พวกมันสามารถหาช่องว่างที่ว่างและเติมได้ แต่ไม่สามารถตัดสินใจที่ชาญฉลาดที่จำเป็นต่อการนัดหมายที่มีประสิทธิภาพ

ปัญหาอยู่ที่บริบท การจัดตารางเวลาที่มีประสิทธิผลต้องเข้าใจรูปแบบการทำงานของมนุษย์มากกว่าความพร้อมที่เรียบง่าย AI ต้องเข้าใจว่า Alex ชอบกินกาแฟหลังจากที่ส่งลูกไปโรงเรียน ทำให้หน้าต่างนั้นเหมาะสำหรับการสนทนาทางโทรศัพท์แบบไม่เป็นทางการ แต่ไม่ใช่สำหรับการนำเสนอทาง Zoom หรือว่า Johanna ต้องการ 10 นาทีระหว่างการประชุมเพื่อจัดการเรื่องต่างๆ และการเดินทางบ่อยของเธอต้องการรูปแบบการประชุมแบบไม่ซิงค์

มุมมองที่เป็นข้อขัดแย้ง: แต่ฉันไม่คิดว่าการโยนข้อมูลและคอมพิวเตอร์มากขึ้นเข้าไปในเรื่องนี้จะนำไปสู่วิธีแก้ปัญหาที่ดีในเร็วๆ นี้

สมองการจัดตารางเวลารุ่นใหม่แตกต่างจากเวอร์ชันก่อนหน้าของ Clockwise อย่างไร และผู้ใช้สามารถคาดหวังการปรับปรุงที่ดีขึ้นได้อย่างไร?

เรากำลังทำงานอย่างต่อเนื่องในการปรับปรุงสมองการจัดตารางเวลาของเรา และรุ่นนี้มีความโดดเด่นในความสามารถในการตระหนักถึงบริบทและเข้าถึงได้ตามความต้องการ

การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดคือการเปลี่ยนจากการจัดตารางเวลาที่ตอบสนองไปสู่การจัดตารางเวลาที่มีพลัง proactively ในเวอร์ชันก่อนหน้า Clockwise จะเพิ่มประสิทธิภาพตารางเวลาของคุณตามตารางเวลาที่กำหนดทุกวัน แต่ตอนนี้คุณสามารถสร้างการเพิ่มประสิทธิภาพตามความต้องการได้ตลอดเวลาเมื่อคุณต้องการ

เรายังได้เปิดใช้งานสมองเพื่อคิดในเชิงโฮลิสติกมากขึ้นเกี่ยวกับงานทั้งหมดของคุณ การรวมงานใหม่ช่วยให้ Clockwise จัดสรรเวลาสำหรับงานของคุณพร้อมกับการประชุม ในขณะเดียวกันก็เคารพเส้นเวลาสิ้นสุดและความชอบของช่วงเวลาโฟกัส มันไม่ใช่แค่การจัดการการประชุมอีกต่อไป แต่เป็นการจัดการงานที่สำคัญทั้งหมดที่คุณต้องทำระหว่างการประชุมเหล่านั้น

และเรายังได้ปรับปรุงความสามารถของอัลกอริทึมในการประมวลผลการเปลี่ยนแปลงตารางเวลาที่ซับซ้อนหลายรายการพร้อมกัน สมมติว่าคุณต้องการเลื่อนการประชุม 1 ต่อ 1 ทั้งหมดในสัปดาห์นี้ การร้องขอนี้กระตุ้นให้ Clockwise ดำเนินการหลายเหตุการณ์ตารางเวลา การปรับปรุงอัลกอริทึมเหล่านี้ส่งผลให้อัตราความสำเร็จในการสร้างเวลาโฟกัสและผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับผู้ใช้

การอัปเดตนี้แนะนำคุณสมบัติใหม่ๆ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพตามความต้องการ การรวมงาน และการวิเคราะห์ คุณสมบัติเหล่านี้เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานร่วมกับตารางเวลาสำหรับบุคคลและทีมอย่างไร?

การเพิ่มประสิทธิภาพตามความต้องการเป็นการเปลี่ยนแปลงเกมสำหรับบุคคลที่ต้องการดำเนินการในทันที แทนที่จะรอระบบตัดสินใจว่าจะช่วยเมื่อไหร่ การรวมงานเป็นสิ่งสำคัญเพราะมันเชื่อมช่องว่างระหว่างการนัดหมายและเวลาทำงานจริงๆ

สำหรับทีม ความสามารถในการวิเคราะห์เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ผู้จัดการสามารถระบุรูปแบบที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เช่น การระบุว่าใครอยู่ในระหว่างการประชุมติดต่อกันหรือเมื่อเวลาที่มุ่งเน้นของทีมถูกกัดเซาะไปโดยการประชุมที่เพิ่มขึ้น ผู้นำสามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเกี่ยวกับการกระจายภาระงานและการรักษาการประชุมได้

การผสมผสานคุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ทีมสามารถเปลี่ยนจากการจัดการตารางเวลาที่ตอบสนองไปสู่กลยุทธ์เวลา proactively

ข้อมูล เช่น 17 ล้านเหตุการณ์ตารางเวลาที่ Clockwise วิเคราะห์ทุกเดือน มีบทบาทอย่างไรในการทำให้ AI มีความฉลาดในการจัดตารางเวลา?

มีสองระดับในการตอบคำถามนี้

ขั้นแรก ในทางตรงๆ การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากช่วยให้เราสามารถส่งมอบสมองการจัดตารางเวลาที่ดีขึ้นและซับซ้อนมากขึ้น Clockwise วิเคราะห์ข้อมูลตารางเวลามากกว่า 160 ล้านจุดข้อมูลทุกวัน โดยทดสอบการเรียงสับเปลี่ยนตารางเวลาที่แตกต่างกันและจัดเตรียมการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อรักษาผลิตภาพของทีม ข้อมูลนี้ถูกนำมารวมกันเพื่อทำความเข้าใจว่าบุคคล ทีม และองค์กรทั้งหมดทำงานที่ดีที่สุดเมื่อไหร่

ขั้นที่สอง เมื่อพิจารณาจากขนาดของข้อมูลตารางเวลา – ทั้งข้อมูลที่ไหลเข้ามาจาก API และข้อมูลอ่อนๆ ในรูปแบบของความชอบส่วนบุคคล – ภายในองค์กรที่ทันสมัย ทำให้เกิดความท้าทายที่แทบจะเป็นไปไม่ได้สำหรับมนุษย์คนเดียวที่จะนำทาง

ในขณะที่ผู้ช่วยที่ดีที่สุดสามารถตัดสินใจโดยอาศัยความรู้เชิงบริบทได้ แต่พวกเขาก็สามารถเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับบุคคลหนึ่ง สอง หรือสามคนเท่านั้น มันเป็นเรื่องซับซ้อนเกินไปที่จะนำทางข้อจำกัดที่ซับซ้อนของทุกคนเข้าร่วม AI ผู้ช่วยตารางเวลาสามารถจัดการการนัดหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับองค์กรโดยการผสมผสานระบบกับความรู้ในโดเมนและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ

การนัดหมายแบบดั้งเดิมถามว่า “ทุกคนว่างเมื่อไหร่?” แต่คำถามที่ดีกว่าคือ “เมื่อไหร่ที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานนี้ และเราจะทำให้สำเร็จได้อย่างไร?” คุณสามารถตอบคำถามนี้ได้สำหรับทุกคนเฉพาะเมื่อคุณดำเนินการทั่วเครือข่ายตารางเวลาของทุกคนพร้อมๆ กัน

คุณเห็นบริษัทต่างๆ ใช้ Clockwise MCP ร่วมกับตัวแทนจาก Anthropic, OpenAI และอื่นๆ อย่างไร และเรากำลังจะเข้าสู่ยุคที่ทุกองค์กรใช้ผู้ช่วยผู้บริหาร AI ที่มีพลังงานหรือไม่?

มันยากที่จะเดาได้ แต่ฉันคิดว่าจะมีระดับผู้ช่วยสองระดับในองค์กร: ระดับหนึ่งจะให้ผู้ช่วยตัวจัดการสำหรับพนักงานแต่ละคน – ซึ่งอาจคล้ายกับผู้ช่วยผู้บริหารหรือหัวหน้าพนักงาน – ที่จะเรียกใช้ตัวแทนหลายตัวที่เป็นผู้เชี่ยวชาญในโดเมนเฉพาะ ฉันคิดว่ามีแนวโน้มที่จะมีผู้ให้บริการหลายรายสำหรับตัวจัดการนี้ ในขณะที่พื้นที่ผู้บริโภคมี ChatGPT ที่เกิดขึ้นเป็นผู้นำ องค์กรมักจะแตกออกตามความต้องการเฉพาะขององค์กรต่างๆ

พื้นที่ตัวแทนเฉพาะโดเมนน่าจะมีความหลากหลายและน่าสนใจมากขึ้น เช่นเดียวกับที่คุณไม่จำเป็นต้องให้ Microsoft (MSFT ) ให้ซอฟต์แวร์ทุกชิ้นสำหรับองค์กรของคุณ (แม้ว่า Microsoft จะต้องการ!) มันชัดเจนว่าเราจะต้องการความช่วยเหลือจากตัวแทนเฉพาะจากซอฟต์แวร์ผู้ให้บริการต่างๆ เพื่จัดการกับงานเฉพาะ

การจัดตารางเวลาและการจัดการเวลาเป็นหนึ่งในกรณีเฉพาะเหล่านั้น เพื่อให้ได้สิ่งที่คนต้องการจริงๆ ในการทำให้วันทำงานมีประสิทธิภาพ AI ต้องมีความสามารถในการส่งมอบ นึกภาพผู้ช่วยตารางเวลาที่รู้ถึงการมอบหมายงานทั้งหมดของทีมของคุณ รูปแบบพลังงานส่วนบุคคล และลำดับความสำคัญขององค์กร และจากนั้นจัดสรรตารางเวลาของทุกคนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ ไม่มีการส่งอีเมลไปมา ไม่มีการขัดแย้งการนัดหมาย ไม่มีการเปลี่ยนบริบท ผู้ช่วยเหล่านี้จะพัฒนาจาก “คุณมีการประชุมใน 10 นาที” ไปเป็น “ฉันเตรียมจุดสำคัญของคุณ ตรวจสอบลำดับความสำคัญที่ขัดแย้งกัน และรับรองว่าทุกฝ่ายมีวัสดุอ่านก่อนการประชุม”

บริษัทที่มุ่งมั่นที่จะรวมเหตุผลเชิงเวลาเข้ากับกระบวนการทำงาน AI จะไม่เพียงแต่ช่วยเราหลีกเลี่ยงการประชุมที่ไม่ดีเท่านั้น แต่ยังจะปลดล็อกแฟรนท์ใหม่ของผลิตภาพที่ขับเคลื่อนด้วยการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI

เมื่อสร้าง AI ที่ตัดสินใจเกี่ยวกับวิธีการที่ผู้คนใช้เวลาของตน จะต้องคำนึงถึงการป้องกันหรือพิจารณาด้านจริยธรรมอย่างไร?

ขั้นแรก จากมุมมองด้านความเป็นส่วนตัว เราไม่เคยให้โมเดลเข้าถึงข้อมูลลูกค้าเพื่อการฝึกอบรม ไม่เคย และเราทำทุกวิธีเพื่อให้แน่ใจว่ามันเป็นเช่นนั้น ความไว้วางใจของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญที่สุดไม่เพียงแต่สำหรับความสำเร็จทางธุรกิจของเราเท่านั้น แต่ยังเป็นค่านิยมหลักของบริษัทของเรา

ที่สอง เราเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการดูแลสุขภาพของมนุษย์ (เช่น บล็อกโฟกัส การหยุดพักการประชุม และอาหารกลางวัน) มากกว่ามาตรการผลิตภาพแบบดั้งเดิม เราหลีกเลี่ยงคุณสมบัติที่ช่วยให้สามารถควบคุมหรือการเฝ้าดูในที่ทำงานได้: ไม่มีแผงควบคุมเกี่ยวกับนิสัยการนัดหมายของทีม ไม่มี “คะแนนผลิตภาพ” สำหรับการทบทวนประสิทธิภาพ ในขณะที่ความชอบของผู้ใช้แจ้งการเพิ่มประสิทธิภาพของ Clockwise ผู้คนยังคงควบคุมตารางเวลาของตนในขณะรับการแนะนำที่ชาญฉลาดที่พวกเขาสามารถยอมรับหรือเพิกเฉยได้ เรากำลังลดความตึงเครียดในการนัดหมายในขณะรักษาความเป็นอิสระของมนุษย์เหนือทรัพยากรที่มีค่าที่สุด: เวลา

เมื่อมองไปข้างหน้า คุณเห็นความสัมพันธ์ระหว่างผู้ช่วย AI และผลิตภาพของมนุษย์เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรในช่วงห้าปีข้างหน้า และ Clockwise มีบทบาทอย่างไรในอนาคตนั้น?

ในระดับสูงสุด ฉันเห็น AI เป็นเพียงเครื่องมือเท่านั้น ความสามารถที่มันทำให้เกิดขึ้นจะเสริมและเพิ่มขีดความสามารถให้กับล้านๆ คน แต่ก็จะเปลี่ยนจุดที่มนุษย์มีคุณค่ามากที่สุด ฉันหวังว่าเราจะสามารถมีความคิดที่ดีขึ้นเกี่ยวกับผลกระทบของมนุษย์จากการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในเศรษฐกิจของเรามากกว่าที่เราเคยทำในอดีต แต่ฉันต้องบอกว่าสภาพแวดล้อมทางการเมืองในปัจจุบันไม่ได้สร้างความหวังในเรื่องนี้

ในระดับที่เป็นรูปธรรมมากขึ้น ฉันคิดว่าเราจะเห็นการเปลี่ยนแปลงบางอย่าง

ขั้นแรก เมื่อการทำงานของตัวแทนกลายเป็นไปได้และเป็นเรื่องปกติ – ซึ่งเป็นแนวโน้มที่กำลังเริ่มต้น แต่ยังมีระยะทางไกล – เราจะเห็นการพัฒนาจากการทำงานแบบตอบสนองไปสู่การทำงานแบบ proactively ตัวอย่างเช่น เมื่อสมองการจัดตารางเวลาของ Clockwise มีความก้าวหน้าในความน่าเชื่อถือ เราก็สามารถดำเนินการได้มากขึ้นและรุกหน้ามากขึ้นในนามของผู้ใช้ เพื่อให้เทคโนโลยีนี้ทำงานได้โดยไม่ต้องมีการป้อนข้อมูลจากมนุษย์ เมื่อตัวแทน AI ทั่วไปกลายเป็นน้อยกว่าและน่าเชื่อถือมากขึ้น ฉันคิดว่าพวกเขาจะเปลี่ยนแปลงไปในลักษณะเดียวกัน

ที่สอง เราจะเห็นการยุติของแพลตฟอร์ม ในปัจจุบันมีการแข่งขันที่เปิดกว้างสำหรับผู้ที่สามารถเป็นตัวแทนจัดการในองค์กรได้ ตามที่ฉันกล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ฉันคิดว่ามีพื้นที่สำหรับผู้เล่นที่โดดเด่นมากกว่าหนึ่งรายในองค์กร แต่เช่นเดียวกับที่เราเห็นในการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีก่อนหน้านี้ มันจะยากสำหรับผู้ใช้สุดท้ายในการเข้าถึงเทคโนโลยีใหม่ๆ จนกว่าสงครามแพลตฟอร์มจะยุติลงเล็กน้อย ในฐานะผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ของบุคคลที่สาม คุณต้องรู้ว่าแพลตฟอร์มใดที่คุ้มค่าที่จะลงทุน และในฐานะผู้ซื้อซอฟต์แวร์ คุณต้องมั่นใจว่าทางเลือกที่คุณทำจะเป็นการลงทุนที่ดี ดังนั้นจนกว่ามันจะยุติลง เราจะใช้ทรัพยากรในการเดิมพันและการทดลอง

ที่สาม เราจะเห็นการพัฒนาของมาตรฐานในปัจจุบันในเชิงที่จะทำให้แพลตฟอร์มที่แท้จริงเป็นไปได้ ในปัจจุบัน MCP เป็นวิธีแก้ปัญหาที่ดีสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือของบุคคลที่สาม แต่ก็มีหลายสิ่งที่ต้องแก้ไข นอกจากนี้ ฉันคิดว่าเราจะต้องเห็นมาตรฐานสำหรับการรวมอินเทอร์เฟซของบุคคลที่สามเข้ากับกระบวนการทำงานของตัวแทนและอินเทอร์เฟซการแชท มนุษย์เป็นสิ่งมีชีวิตที่มองเห็นได้ และผู้ให้บริการซอฟต์แวร์เป็นผู้เชี่ยวชาญในการโต้ตอบกับซอฟต์แวร์ของตนอย่างมีประสิทธิภาพ (ส่วนใหญ่)

นึกภาพ AI ที่ไม่เพียงแต่วิเคราะห์ความขัดแย้งตารางเวลาเท่านั้น แต่ยังแสดงตัวเลือกการนัดหมายและความพร้อมของทีมในเครื่องมือการจัดการโครงการของคุณ หรือ AI ที่เปลี่ยนการอภิปรายงบประมาณใน Slack เป็นแดชบอร์ดทางการเงินแบบเรียลไทม์ที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถสำรวจสถานการณ์ต่างๆ ได้ ระบบที่เชื่อมโยงกันอย่างซับซ้อนที่เข้าใจบริบทอย่างลึกซึ้งเพื่อให้รู้ว่าเมื่อไหร่ควรอยู่เบื้องหลังและเมื่อไหร่ควรแสดงข้อมูลผ่านอินเทอร์เฟซที่มีประสิทธิภาพที่สุด – ไม่ว่าจะเป็นการแจ้งเตือน อินเทอร์เฟซที่มองเห็นได้ หรือการดำเนินการโดยตรง ในอนาคตนี้ AI จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานมากกว่าเป้าหมาย

วิสัยทัศน์สูงสุด: AI ที่เพิ่มขีดความสามารถในการสร้างสรรค์ของมนุษย์โดยการกำจัดความตึงเครียดระหว่างความตั้งใจและการดำเนินการ เมื่อความฉลาดในการจัดตารางเวลากลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่มองไม่เห็น ผู้คนจะเน้นไปที่งานที่มนุษย์สามารถทำได้เท่านั้น ความสำเร็จจะไม่ถูกวัดโดยความน่าประทับใจของ AI แต่โดยความง่ายดายในการประสานงานที่ซับซ้อน – เทคโนโลยีที่หายไปในพื้นหลังในขณะที่ศักยภาพของมนุษย์เข้าสู่จุดสนใจ

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Clockwise เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม