Richard White, Fathom’un Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Richard White, Fathom’un kurucusu ve CEO’su, kişisel frustrasyonları kategorideki tanımlayıcı yazılımlara dönüştüren bir girişimcidir. Fathom’dan önce, UserVoice’i kurdu ve 13 yıl boyunca liderlik etti, binlerce şirketin kullandığı karlı bir geri bildirim yönetim platformuna dönüştürdü ve şimdi her yerde bulunan “Geri Bildirim” sekmesini pioneeri olarak tanındı. Kariyerinin başlarında, SlimTimer’ı tamamen solo olarak inşa etti ve yönetti, Ruby on Rails ekosisteminde AjaxScaffold gibi etkili açık kaynaklı projelere liderlik etti ve Kiko’da (YC S05) Ürün Tasarım Lideri olarak çalıştı, bu deneyimler kolektif olarak kullanılırlık, müşteri empati ve takımların nasıl çalıştığını anlama konusundaki felsefesini şekillendirdi.

Fathom, 2020 yılında kuruldu ve aynı etosu, evrensel bir ağrı noktasını ele alarak yansıtıyor: gerçek konuşmalar yaparken not almak için bilişsel aşırı yük. Platform, toplantıları otomatik olarak kaydeder, transkribe eder ve özetler – özellikle Zoom’da – kullanıcıların gerçek zamanlı olarak anları vurgulamasına, kısa klipler yerine ham notlar paylaşmasına ve yazılı özetlerde thường kaybolan nüansı korumasına olanak tanır. Fathom olgunlaştıkça, basit bir transkriptten öte, takımların bağlamı korumasına, müşteri aramalarından öğrenmesine ve toplantılara ek sürtünme eklemeksizin senkron olarak işbirliği yapmasına yardımcı olmak üzere tasarlanmış bir konuşma sistemi için hafif bir kayıt sistemi haline geldi.

Son 15 yılda, insanların iletişim şeklini değiştiren şirketler kurmakla meşguldünüz – UserVoice’den Fathom’a. Fathom’u kurmanıza yol açan an neydi ve mühendislik ve ürün tasarım kökenleriniz şirketin ilk gününden itibaren nasıl şekillendi?

Fathom’u kurma ilhamım 2020 başlarında geldi. Pandemi öncesi dönemdi, ancak bir ürün için kapsamlı kullanıcı araştırmaları yapıyordum ve aniden günde 15 ila 20 arka arkaya Zoom toplantısına katılıyordum. Altı hafta sonra, bu deneyimin ne kadar ağrılı olduğu konusunda oldukça bilinçlendim. Konuşurken ve aynı anda yazamazdım – notlarıma iki hafta sonra baktığımda hangi konuşmanın hangi konuşma olduğunu hatırlayamadım. En büyük sorun, tüm bu araştırmayı yaptıktan sonra ekibimle birkaç madde paylaştım, ancak hiçbir şey anlam ifade etmedi. Her şey tercüme edilirken kayboldu. Bu, benim için bir ‘ayak parmağımı çarptığım’ anıydı: Bir şey, ayda bir kez olursa, ignor edersin. Bir şey, gün içinde birden fazla kez ayak parmağınıza çarparsa, çok nhanh bir şekilde onu düzeltmeye çalışırsınız.

Mühendislik ve tasarım geçmişim, Fathom’u inşa ederken yaptığım seçimlere yol gösterdi. Problemlere, zaten var olan kavramları çok daha büyük bir kitle için radikal olarak daha kullanışlı hale getirerek yaklaştım. Fathom ile, transkript teknolojisinin komoditize olmaya başladığını fark ettim – beş yıl önce mevcut olmayan birçok hazır çözüm vardı. Böylece, transkript çözümün bir parçasıydı, ancak çözüm kendisi değildi.

Ürün tasarım açısından, transkriptlerin, aramaya katılan insanlar için değerli olabileceğini fark ettim. Ancak, orada olmayan insanlar için gerçekten yardımcı olmazlar. Müşterinin fiyat konusunda itiraz ettiği veya teknik bir soru sorduğu 30 saniyelik video klibini göstermenin çok daha etkili olduğunu keşfettik. Transkripti, aslında ses-görüntü klibini bulmak için bir tür içerik tablosu olarak kullanıyoruz. Bu ürün düşüncesi – yapılması gereken işleri anlamak, sadece teknolojiyi değil – doğrudan tasarım kökenimden geldi.

Fathom, 2020’de, çoğu şirketin AI-yerli iş akışları hakkında ciddi şekilde düşünmeden önce kuruldu. AI’nin çekirdeğinde inşa etmek – onu sonradan entegre etmek yerine – size erken dönemde ne tür avantajlar sağladı?

Ana avantaj, mimari özgürlüktü. Her sistemi, veri boru hatlarından kullanıcı deneyimine kadar, AI’nin temel bir katman olacağını ve bir eklenti özelliği olmayacağını varsayarak tasarlayabildik. 2020 ve 2021’de çoğu rakip, kendi modellerini oluşturmak için dilbilim uzmanları ve ML uzmanları işe alıyordu. Biz bunun tersini yaptık, çünkü bu alanda kazananların, sorunları çözmek için AI’yi etkili bir şekilde uygulayanlar olacağını düşündük. Bu karşıt görüş, daha küçük bir ekip ile kalma ve mühendislik kaynaklarımızı zor altyapı sorunlarına – güvenilir kayıt, platformlar arası viral dağıtım mekanikleri, gerçek zamanlı işleme – odaklanma konusunda esnek olmamızı sağladı.

2020’de başladığımız şey şuydu: AI henüz yeterli değildi. Bunu biliyoruz. Ancak AI olgunlaşana kadar şirket kurmayı beklersek, iki ila üç yıl geç olması anlamındaydı. Kapı geniş açık olacaktı ve herkes içeri girecekti. Bu nedenle, her şeyi önce inşa ettik – altyapıyı, dağıtım kanallarını, kullanıcı deneyimini – AI’nin geldiğinde, bir araba motoru gibi takılacağı beklentisiyle. Bu karar büyük ölçüde ödendi. 2022-2023’te GPT-4 ve Claude geldiğinde, bunları hemen entegre edebildik. Özel NLP boru hatları inşa etmiş olan rakipler, tüm yığınlarını yeniden düşünmek zorunda kaldı. Biz sadece modellerimizi güncelledik ve devam ettik.

AI-yerli olarak inşa etmek, temel olarak ürün geliştirme sürecimizi değiştirdi. Geleneksel yazılımda, oldukça lineer bir yol haritası vardır: Ne inşa edeceğinize karar verirsiniz, inşa edersiniz ve gönderirsiniz. AI ile, “Jenga modeli” olarak adlandırdığım bir şey kullanıyoruz. Her bloğun, potansiyel bir AI yeteneğini temsil ettiği bir yapıdır. Bir bloğa bastığımızda ve AI’nin henüz yeterli olmadığından dolayı direnişle karşılaşırsak, farklı bir blokla denemeye devam ederiz. Altı ay içinde teknolojinin iyileşeceğine ve geri dönebileceğimize biliriz. Bu, özellikleri zorlamadan önce hazır olmadıkları sürece, bize engel olmaz ve her zaman değer göndermeye devam eder.

Diğer avantaj, güvenilirlikti. Evet, yatırımcılar bana 2020’de şirket adında “AI” yazmama söylediler, ancak erken olmak bize otantiklik kazandırdı. Bir trendin üzerine atlamıyorduk; AI’nin obvious hale gelmeden önce bir tezi üzerine bahis yaptık. Bu, bizi inşa ediciler olarak, hızlı takipçiler olarak değil, konumlandırdı.

Söylediğiniz gibi, toplantı konuşmaları, organizasyonlar içindeki en fazla göz ardı edilen veri kaynaklarından biridir. Bu alanın AI için bir sonraki büyük sınır olduğuna sizi ne ikna etti?

Hiçbir satış temsilcisinin, tüm ekibinin toplantılarını dinlemek için sekiz saati olmadığını fark ettim, hatta kararlar almak ve ekibini eğitmek için. Toplantılar, inanılmaz derecede değerli veri üretir, ancak ölçekte erişilemez. Geleneksel toplantılarda, içeriğin %99’unu atarız ve notların son %1’i CRM’ye gider. Ardından, işimize ne olacağını tahmin etmek için oradan geri çıkarız. Bu, saçma bir süreçtir. Gerçekten önemli olan bilgiler – bir müşterinin ses tonu, específik bir itiraz, ortaya çıkan rekabetçi mention – hepsi birinin aceleyle yazılmış notlarında kaybolur ve tüm bağlamını kaybeder.

Bu, “konuşma karanlık verileri”nin aslında bir organizasyondaki en zengin sinyal olduğuna beni ikna etti. Gerçek zamanlı olarak müşteri ağrı noktaları, ürün boşlukları, rekabet tehditleri ve eğitim ihtiyaçları hakkında fikir sahibi oluyorsunuz – hepsi insanların kendi sözleri ile. Bir müşteri, neden bir özelliğe ihtiyaç duyduğunu açıkladığında, bu, bir satış temsilcisinin CRM alanındaki bir paraphrazeden çok daha değerli bir şeydir.

AI ile, bu veriyi终于 ölçekte kullanabiliyoruz. İlk olarak Ask Fathom’u başlattığımızda, bireysel toplantılar hakkında soruları cevaplayabiliyordu. Ardından, küçük toplantı gruplarını işleyebilecek şekilde geliştirdik. Şimdi, tüm şirketin toplantı setini anlamak için yeterli zeki. Satış liderleri, “Son zamanlarda en çok hangi rakipler trend oluyor? Bana bazı klipler gösterin” diye sorabilir. Mühendislik takımları, “Fathom’daki transkript motorlarının tarihini bize anlatın” diye sorgulayabilir ve dört yıllık mühendislik toplantılarından alınan altı sayfalık sentezlenmiş bir belge alabilir.

Bu, gerçekten ne yaptığını ve yaptığı konuşmaları anlayan daha büyük bir beyin haline geliyor. Bir AI’nin, hangi özelliklerin inşa edilmesi gerektiğini, hangi rakiplerin ortaya çıktığını, hangi eğitim boşluklarının olduğunu belirlemek için konuşmalardan gelen verileri kullanabileceği bir dünya hayal edebilirsiniz. Bu, harika bir veri kaynağı ve AI, strateji toplantıları veya yol haritası işlemlerine için girdiler sağlamak için bu veriyi kullanıyor.

Çok sayıda kullanıcı, Fathom’u toplantılarda daha present olmak için dönüştürücü olarak tanımlıyor. Otomasyonu, insan konuşmasının doğal akışını korurken nasıl dengeliyorsunuz?

Bu, tasarım felsefemizin temelini oluşturdu. AI’nin, toplantılarda size ne yapmanız gerektiğini söylemesi değil, ancak konuşmalarınızda daha present ve etkili olmanıza yardımcı olacak bilgiler sağlaması gerekiyor.

Ne otomasyonu ne de yapmadığımızı dikkatli bir şekilde seçiyoruz. Özellikleri, gerçekten iyi yapabildiğimizden emin olmadıkça başlatmayız. Bu, bazı yeteneklerde pazarın ilk olması anlamına gelebilir, ancak bir şeyi başlattığımızda, çalışır ve gerçek değer sağlar. Telefon görüşmesi kaydı veya belirli toplantı odası kaydını talep edildiği halde, bunları takip etmedik. Doğal konuşma akışını bozan bir deneyim sunmak yerine, yaptığımız şeyde mükemmelleşmeyi tercih ediyoruz.

Kullanıcılarımız, dengenin doğru olduğunu söylüyor: Haftada 6+ saatten fazla zaman tasarrufu yaptıklarını ve fikirlerden sonraki adımlara 3 kat daha hızlı geçtiklerini söylüyorlar; %95, Fathom’un toplantılarda present kaldıklarını söylüyor. Bu, insan yeteneğini, onu değiştirmeyerek, güçlendirdiğimizi kanıtlıyor.

Fathom, Seri A’da 1.300’den fazla kullanıcı-yatırımcı çekti – bu, ürün düzeyinde güvenin nadir bir işaretidir. Sıkıcı kullanıcılarla neyin bu kadar güçlü bir şekilde rezonansa girdiğini düşünüyorsunuz?

Örneğin, gerçekten güçlü bir ücretsiz ürün sunuyoruz: sınırsız toplantılar, ayda beş AI özeti. Kullanıcılarımızın üçte ikisi bize hiç para ödemez ve biz de bundan memnunuz. Bu, tipik bir SaaS oyunu değil. Kullanıcılarımız, bizim onlardan her adımda değer çıkarmaya çalışmadığımızı görüyor. Bireysel katkıda bulunanların hayatlarını ücretsiz olarak iyileştirmeye odaklanıyoruz ve yönetim araçlarını onların patronlarına satıyoruz – koçluk panelleri, çapraz toplantı istihbaratı ve rekabetçi içgörüler. Ürün çalışıyor ve çalışmaya devam ediyor, ödeme yapılıp yapılmadığına bakılmaksızın.

Büyümemiz neredeyse tamamen ağızdan ağıza – geleneksel B2B yazılımdan daha çok bir sosyal medya platformu gibi büyüyoruz. Kullanıcılarımız, bizim savunucularımız ve dağıtım kanallarımız. Onları yatırımcı olarak kabul etmek, zaten doğru olan şeyi tanıyor.

Sanırım daha derin bir rezonans var, çözüme ilişkin problem etrafında. Herkes, bir toplantıda bulunup, present olmaya çalışırken, birinin aceleyle yazmasına tanık olmuştur. Herkes, içinde bulunmadığı bir toplantıdan bilgiye ihtiyaç duymuştur ve işe yaramaz iki satırlık bir özet almıştır. Problem evrenseldir ve çözüm, iyi çalıştığında neredeyse büyüleyici geliyor. Kullanıcılar, bu geleceğin var olmasını istiyorlar – sadece kendileri için değil, birlikte çalıştıkları herkes için.

Arka planınız, müşteri geri bildirimi nasıl yönetildiğini tanımlamaya yardımcı olan UserVoice’i içeriyor. Bu deneyim, organizasyonel hafıza ve AI-güçlü bilgi akışları hakkındaki düşüncenizi nasıl etkiledi?

UserVoice, şirketlerdeki en değerli bilginin genellikle en dağınık olduğunu bana öğretti. Müşteri geri bildirimi her yerdeydi – destek biletlerinde, iletilen e-postalarda ve rastgele satış konuşmalarında. Şirketler, müşterilerin ne istediği hakkında binlerce veri noktasına sahip olabilirdi, ancak bu bilgileri stratejik kararlara dönüştürebilecek bir yol yoktu. Büyük ölçekte geri bildirimi toplamak için altyapı inşa ettik ve bunu kararları veren insanlara erişilebilir hale getirdik.

Fathom ile paralel açık. Toplantılar, müşteri geri bildiriminden çok daha dağınıktır. Her organizasyon, haftada binlerce saatlik konuşmalar yaşar. UserVoice’den öğrendiğim şey, yakalamanın gerekli, ancak yeterli olmadığıdır. Sadece bilgiyi toplamak yetmez; neyin önemli olduğunu anlayan ve bunu doğru insanlara yönlendiren zeka inşa etmelisiniz. UserVoice’de, ürün takımlarının sinyali gürültüden ayırmalarına yardımcı olmak için oy sistemi, trend algoritmaları ve yönetim panelleri inşa ettik. Fathom’da, konuşmalar boyunca bağlamı anlayan ve proaktif olarak içgörüler sunan AI inşa ediyoruz: “Bu ay beş müşteri bu kullanım durumunu mention etti” veya “Ekibiniz sürekli olarak bu itiraza takıldı”.

Diğer ders, demokrasiydi. UserVoice, herhangi bir müşterinin geri bildirimde bulunmasını mümkün kıldı, sadece en yüksek sesle konuşanların değil. Fathom ile, toplantı istihbaratına erişimi demokratikleştirmekteyiz. Bir vakada, operasyon müdürü, satış aramaları hakkında temel sorulara cevap vermek için günde 7,5 saat harcadı. Bu saçma. Bilgi mevcuttu, ancak insanların zihinlerinde ve dağınık notlarda mahsurdu.

Organizasyonel hafızanın geleceği, bu izole bilgi silolarından – CRM, belgeler, geri bildirim sistemleri – konuşma zekasına bağlı. Bu, UserVoice ile başlattığımız şeyin mantıksal evrimi, ancak AI, tam insan konuşması sadakatıyla, yapılandırılmış veri yerine bunu yapmayı mümkün kılıyor.

2020’den sonra, Zoom tabanlı AI araçları patladı. Gerçekten yardımcı olan bir AI asistanı ile sadece gürültü ekleyen bir AI asistanı arasındaki farkı nasıl görüyorsunuz?

İnsanlara, bir AI toplantı asistanının gerçekten batırmaya yol açabilecek sadece iki şey olduğunu söylerim: ürünün güvenilir olmaması veya AI çıktısının çöp olması. Önceki nesilde, vaat edilen şeyin gerçekliğiyle uyuşmayan pazarlama AI’leri vardı. Her zaman ürünün kaliteli, güvenilir ve vaat edilen şeyi yaptığından emin olmak için çaba sarfettik. Ana farklılıklarımız:

• Transkript doğruluğu. Fathom, günümüzde en doğru transkript olarak kabul ediliyor. Çoğu araç, üçüncü taraf bir transkript hizmetini kullanırken, biz kendi özel transkript teknolojisini inşa ettik. Transkript kötü ise, AI bileşeninden gelen her şey kesinlikle mahvolur, çünkü hepsi transkriptten gelir.
• Guvenilirlik ve altyapı. Bir toplantıya katıldığınızda, genellikle acele ediyorsunuz veya streslisiniz. Bu diğer araçlar, botları toplantılara katılıyordu, ancak sonra kayıt yapılmıyordu veya kayıt başarısız oluyordu. Biz, neredeyse gerçek zamanlı bir sistem seviyesinde varız – avioniklerin bir adım gerisinde çalışıyorsunuz. Eğer iki kez çalışmazsa, kullanıcı gidiyor. Bu, geleneksel SaaS gibi değil, burada arada bir down olabilirsiniz.
• İnsan dili gibi nüans ve bağlamı anlayan AI. İş dili çok ince olabilir. UserVoice’deki satış ekibini yönetirken, insanların nasıl söylediğini duymak için notlarına bakmak istiyordum. AI, sadece ne söylendiğini değil, tonu, tereddütü ve heyecanı (veya heyecansızlığı) yakalamalıdır. Bu nedenle, her özet noktasını kaydın gerçek anına bağlıyoruz.
• Karmaşıklık olmadan özelleştirme. AI, işinize uyum sağlamalıdır, tersi değil. Satış takımları, MEDDIC, Challenger, SPICED gibi özel metodolojilerine uyan şablonları değiştirebilmelidir. Ancak bu, bir veri bilimci derecesi gerektirmemelidir. Sadece çalışmalıdır.

Fathom, toplantı içeriğini eyleme dönüştürülebilir bilgiye dönüştürür. İş akışında, kararları ve aşağı akış görevlerini otomatik olarak bağlayan AI sistemlerine ne kadar yakınız?

Sanırım, çoğu insandan daha yakın olduğumuzu düşünüyorum, ancak masih önemli adımlar var. Şu anda, Fathom’un daha fazla iş yapması için bir dünya inşa ediyoruz. İlk adım, bilgileri nereye gitmesini istediğinize götürmektir. Bir sonraki adım, AI’nin gerçekten işi yapmasıdır.

Şu anda, bu dünyanın erken versiyonlarını görüyoruz. Asana entegrasyonumuz, toplantılardan eylem maddelerini alır ve otomatik olarak izlenebilir görevler oluşturur. Fathom, bir görev yönetimi çözümü oluşturmak istemiyor – zaten harika olanlar var, Asana gibi. Bu nedenle, toplantı sonuçlarını insanların zaten kullandığı araçlara entegre ederek işlerini halletmek için inşa ediyoruz.

CRM tarafında, yapılandırılmış alanları – ağrı noktaları, zaman çizelgeleri, ana karar vericiler – otomatik olarak Salesforce ve HubSpot’a push ediyoruz. Bir vaka çalışmasında, bu, her bir anlaşma durumu güncellemesi için 20 ila 30 dakika tasarrufu sağladı ve ay sonlarında neredeyse mükemmel tahmin doğruluğuna yol açtı. Bu, bir iş akışı motorunun eylemi – konuşma gerçekleşir, AI ana iş verilerini çıkarır ve sonra bunu sistem kaydınıza otomatik olarak akışına koyar, kimse bir şey yazmadan.

Ama gerçekten büyük atılım, semantic tabanlı uyarılar ve akıllı yönlendirme ile geliyor. Bir müdür veya satış lideri olarak, AI’nin her gün, fiyat konusunda yanlış giden her tartışmayı, her ürün engelini veya her yenileme çağrısında ortaya çıkan rekabetçi mentionı bulduğu bir günlük vurgulu gösterim almak istiyorum. Eğer bir mühendislik müdürüyseniz, mühendisleriniz arasındaki her tartışmayı göreceksiniz. AI, şimdi sadece anahtar kelimeleri değil, tonu ve nüansı anlıyor, bu nedenle gerçekten önem verdiğiniz anları biliyor.

Şirketler büyüdükçe, dağıtılmış bilgi ve bilgi bozulması ile mücadele ediyorlar. AI’nin, takımların konuştuğu şey ile gerçekten neyin uygulandığı arasındaki boşluğu nasıl kapattığını görüyorsunuz?

Bu, çözmekte olduğumuz en kritik sorunlardan biridir. Yardım edebileceğimiz iki grup vardır: toplantılarda not almaya çalışan ve present olmaya çalışan insanlar ve toplantılara katılmayan, ancak takımları yönetmeye çalışan liderlik ve kurucular. İkincisi, dağıtılmış bilgi problemi gerçekten vurur.

Temel sorun, görünürlüktür. Bir şirket içinde, bir anlaşmanın durumu veya bir müşterinin ne olduğu hakkında bilgi istediğinde, geleneksel olarak bunu kolayca bulabileceğiniz bir yer yoktur. Satış ekibini ararlar, temsilcilerin notları arasında 20-30 dakika geçirmelerini sağlar. Zirve dönemlerinde, bazı operasyon müdürleri günde 15 taleple karşılaşıyor – bu, 7,5 saat bilgi alımı yerine değer katan faaliyetlere harcanıyor.

AI, insanların takip edemeyeceği konuşmalar boyunca desenleri bağlayabilir. Bu, dağıtılmış konuşmalar boyunca desen tanıma, bilgi bozulmasını önleme ve gerçekten konuşmaları stratejik zeka haline getirme şeklidir.

Beş yıl sonrasına bakıldığında, toplantı zekasının nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz ve AI’nin organizasyonel hafıza, karar verme ve işbirliği geleceğinde nasıl bir rol oynayacağını görüyorsunuz?

Beş yıl sonra, bugünün toplantı zekası araçlarına, ilk akıllı telefonlara baktığımız gibi bakacağız – o zamanlar etkileyiciydi, ancak şimdi mümkün olanın yanında ilkel görünüyor.

İlk büyük evrim, not almaktan gerçek iş akışı otomasyonuna geçmek. Gelecekte, bir şeyi toplantıda söylemek, onu var etmek için yeterli olacak – post-toplantı işi olmadan. Şu anda, bir toplantıda, “Bu özelliğin bir specini oluşturalım ve mühendislik ile bir hafta sonraki takip toplantısını planlayalım” dediğinizde, masih manuel olarak o belgeyi oluşturmanız ve o takvim davetini göndermeniz gerekir. Beş yıl içinde, AI tüm bunları otomatik olarak yapacaktır. Konuşursunuz ve olur. AI, görevleri, spec’leri ve belgeleri oluşturduğunda, insanlar, gerçekten insan yaratıcılığı ve yargısına gereksinim duyan işe odaklanabilir.

İkinci evrim, müşteri odaklı toplantılardan tüm toplantılara genişlemektir. Şu anda, satış, müşteri başarısı, ajansların müşterilerle buluşması gibi dış toplantılara odaklanıyoruz. Ancak, bir sonraki 12 ila 18 ay içinde, Fathom’u tüm organizasyonunuz için, sadece müşteri odaklı takımlar için değil, kullanabileceğiniz bir platform haline getirmeyi hedefliyoruz. Botlu kayıt oluşturuyoruz – herhangi bir konuşmayı, Slack huddle’larını veya yüz yüze toplantıları da dahil olmak üzere yakalayabilir. Şirketinizdeki herhangi bir konuşmayı yakalayabilen bir şey haline geliyor, hangi medium olursa olsun.

Şirketler, konuşma verilerini, CRM verileri, analitik ve belgeleri kadar birinci sınıf bir vatandaş olarak tedavi edenler, zirveye ulaşanlar olacak. Son olarak, organizasyonların en önemli bilgisi, sistemlerde değil, konuşmalarda bulunur. AI, nihayet bunu kullanmayı mümkün kılıyor.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, bu not alma uygulaması hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Fathom‘u ziyaret edebilir.