Метт Мартін, співзасновник та CEO компанії Clockwise – Інтерв’ю

Метт Мартін, співзасновник та CEO компанії Clockwise, колишній юрист, став інженером та підприємцем, який створив одну з найбільш просунутих платформ планування часу, що використовують штучний інтелект у світі. З моменту заснування Clockwise у 2016 році, він очолював компанію у місії переосмислити спосіб, яким працівники знань керують своїм часом, допомагаючи більш ніж 40 000 компаній, включаючи Atlassian (TEAM ), Asana та Uber. З кар’єрою, яка охоплює право, керівництво продуктом та інженерію програмного забезпечення, Метт поєднує унікальну суміш аналітичної суворості та технічної експертизи для вирішення однієї з найбільш недооцінених проблем на робочому місці: створення часу для того, що справді має значення.

Ви мали унікальний шлях від юриста до інженера-програміста до засновника — що в кінцевому підсумку привело вас до створення Clockwise у 2016 році, і як цей досвід сформував місію компанії?

Ну, є неочевидна лінія: я завжди був великим нердом! Від створення веб-сайтів на ранньому інтернеті до створення команд, коли я бачу цікаву проблему, я втягуюся в неї. Перехід від права до технологій у районі затоки Сан-Франциско дав мені унікальну перспективу на універсальну проблему: як сильно зламалося управління календарем.

Я ціную свою юридичну освіту, але не можу стверджувати, що вона безпосередньо застосовна до моєї щоденної діяльності. Це були роки роботи в стартапах, які не могли масштабуватися ефективно частково через те, що всі були в пастці зустрічей, що кристалізувало можливість.

Те, що сформувало місію Clockwise — допомогти людям створити час для того, що найбільш важливо в їхньому дні — було усвідомленням, що, на відміну від поширеного переконання, продуктивність не є індивідуальною проблемою, а фундаментальною проблемою ділової ефективності. Найкращі компанії світу мають талановитих людей, але якщо ці люди не можуть знайти час для думання та творчості через те, що вони постійно переключаються між зустрічами, це величезне гальмування інновацій та зростання.

Ми створили Clockwise, щоб повернути компаніям те, що найбільш важливо: зосереджений час для їхніх працівників, щоб вони могли виконувати свою найкращу роботу.

Яку прогалину ви бачили в продуктивності та плануванні на робочому місці, яка переконала вас, що це варто присвятити майже десятиліття вирішення?

Я керував командою інженерів-фронтендів, і мені набридло витрачати безліч годин на вербування, інтеграцію та інтеграцію нових інженерів, тільки щоб вони приходили до мене через кілька місяців і скаржилися на те, що у них мало часу в тижні, щоб програмувати. Як це можливо!? Вони хочуть виконувати велику роботу, ми платимо їм (багато), щоб вони виконували велику роботу, і все ж таки ніхто в компанії не бере на себе відповідальність за жахливий вплив поганих графіків на цих людей. Це просто здається божевіллям.

Ми ставимо до управління часом індивідуальне бремя, але це такий вихід з ситуації. Цей підхід “пливуть чи тонуть” до управління часом являє собою системну організаційну невдачу, маскуючись під особисту відповідальність. Насправді працівники не контролюють більшу частину свого часу! Це тому, що час — це мережева система. Коли одна людина планує зустріч, її вплив поширюється на кожен календар учасників, а також на всіх, з ким вони зустрічаються. Одне зміна розкладу може вплинути на продуктивність цілих команд.

Основним входом до економіки знань є час і увага окремих працівників. Компанія, яка може збільшити кількість впливового часу працівників, матиме неймовірну перевагу на ринку. І будь-який шматок програмного забезпечення, який може дозволити цю продуктивність, буде неймовірно цінним. Це проблема, якій варто присвятити майже десятиліття для вирішення.

Clockwise зараз використовується понад 40 000 організаціями, включаючи такі імена, як Atlassian, Uber та Netflix. Що, на вашу думку, найдовше резонувало з клієнтами підприємств?

З ростом команд сповільнюється прийняття рішень, прогрес і продуктивність. Не забудьте, що планування також стає ще більш складним.

Компанії, такі як Uber та Atlassian, відразу розуміють, що менше часу, витраченого на координацію розкладів, означає більше часу для впливової роботи — саме тому вони покладаються на нас, щоб обробляти складності оптимізації календарів по всій організації.

Скажіть, я хочу запланувати годинну синхронізацію з моєю командою. На поверхні здається досить простим, правда? Але є досить багато обмежень, які потрібно врахувати при пошуку часу, який підійде всім:

• 8 людей у 3 часових зонах
• 2 людини мають переваги “ні зустрічей до 10 ранку”
• 1 людина подорожує наступного тижня
• 3 учасники потребують підготовчого часу

Clockwise внутрішньо усвідомлює всі вимоги та переміщує конфліктні події, щоб створити місце для нової зустрічі. Те, що резонує з клієнтами, полягає в тому, що їм не потрібно займатися календарною головоломкою. Вони знають, що важливі зустрічі відбудуться, незважливі речі будуть перенесені, а конфлікти будуть вирішені — все автоматично.

На даний момент ми створили понад 7 мільйонів годин часу для глибокої роботи та перенесли понад 18 мільйонів зустрічей. Для підприємств це вимірювана віддача від продуктивності.

Цього тижня ви оголосили про нове покоління свого планувального мозку та сервера MCP. Які аспекти цього запуску, на вашу думку, матимуть найбільший безпосередній вплив на користувачів?

З того часу, як екосистема штучного інтелекту вибухнула, здається, що кожна компанія під сонцем випустила помічника, але потім зазнала невдачі у найбільш базовому завданні помічника: плануванні зустрічей. Ми виправляємо це.

Clockwise MCP надає агентам штучного інтелекту доступ до найбільш просунутого планувального мозку (який ми будували 9 років), що дозволяє їм розмірковувати про час з людською нюансами. Вперше штучний інтелект зможе приймати рішення щодо планування та впроваджувати зміни в календарі на основі глибокого контекстного розуміння, а не лише того, який час доступний.

Безпосередній вплив полягає в тому, що ви можете зараз сказати Claude, ChatGPT або Cursor: “Заплануйте 90-хвилинний огляд продукту з моєю розподіленою командою цього тижня, поважаючи фокус-блоки та часові зони всіх” і воно справді працює так, як ви очікували б від людського помічника.

Поза простим плануванням використання можливостей LLM разом з Clockwise MCP також розблоковує цілі нові робочі процеси. Наприклад, ви можете попросити Claude показати вам, як виглядає продуктивність вашої команди за останні місяць, оптимізувати свій графік згідно з методологією глибокої роботи Кела Ньюпорта або переглянути шкільний бюлетень вашої дитини та заблокувати всі важливі дати в вашому календарі.

Це різниця між штучним інтелектом, який може читати ваш календар, і штучним інтелектом, який може думати як досвідчений виконавчий помічник. Ця відмінність перетворює ці інструменти з вражаючих демонстрацій у справжньо корисних помічників на робочому місці.

Багато помічників штучного інтелекту можуть генерувати текст або код, але спотикуються про планування. Чому час такий складний проблемою для штучного інтелекту?

Маніпулювання часом — це щось, з чим люди справляються інтуїтивно з нюансами. Але попросіть помічника штучного інтелекту запланувати командну зустріч на наступний тиждень, і він запропонує час, коли половина команди спить або перебуває у глибоких фокус-блоках.

Це тому, що більшість інтеграцій з календарем ставлять до планування як до запитів до бази даних. Вони можуть знайти вільні слоти та заповнити їх, але вони не можуть приймати розумні рішення, які потрібні справжньому плануванню.

Проблема полягає в контексті. Ефективне планування вимагає розуміння людських робочих патернів за межами простої доступності. Штучний інтелект повинен знати, що Алекс хоче взяти каву після того, як відвезе дітей до школи, роблячи це вікно ідеальним для неформальної телефонної розмови, але не для презентації Zoom. Або що Йоганна потребує 10 хвилин між зустрічами, щоб обробити дії, а її часта подорож вимагає асинхронних форматів зустрічей.

Спірна думка: але я не думаю, що викинути більше даних та обчислень на цю проблему призведе до хорошого рішення в найближчому майбутньому.

Як новий планувальний мозок відрізняється від попередніх версій Clockwise, і які покращення можуть очікувати користувачі?

Ми завжди працюємо над покращенням нашого планувального мозку, і це наступне покоління інтелекту відрізняється тим, що воно контекстно-усвідомлене та доступне за запитом.

Найбільша зміна полягає в переході від реактивного до проактивного планування. Раніше Clockwise оптимізував ваш календар за фіксованим щоденним графіком; тепер ви можете генерувати оптимізації за запитом, коли б вам це не потрібно.

Ми також дозволили мозку думати більш цілісно навколо вашого повного робочого навантаження. Нова інтеграція завдань дозволяє Clockwise координувати час для ваших справ поряд з зустрічами, поважаючи терміни та переваги фокус-блоків. Це не лише управління зустрічами; це управління всією важливою роботою, яку вам потрібно виконати між цими зустрічами.

І ми суттєво покращили здатність основного алгоритму обробляти кілька змін планування одночасно. Скажімо, ви хочете перенести всі свої індивідуальні зустрічі на тиждень. Це один запит, який спонукає Clockwise до дії щодо декількох календарних подій. Ці покращення алгоритму призводять до вищого рівня успіху у створенні часу фокусу та покращенні результатів для користувачів.

Оновлення вводить функції, такі як оптимізації за запитом, інтеграцію завдань та аналітику. Як ці вдосконалення змінюють спосіб, яким окремі особи та команди можуть працювати з календарями?

Оптимізації за запитом — це гра-чейнджер для окремих осіб, які хочуть негайно діяти, а не чекати, поки система вирішить, коли допомогти. Інтеграція завдань величезна, оскільки вона нарешті мостить розрив між графіками зустрічей та створенням часу для виконання справжньої роботи.

Для команд аналітичні можливості трансформативні. Менеджери тепер можуть побачити закономірності, яких раніше не бачили — наприклад, визначити, коли хтось постійно перебуває у зустрічах підряд або коли колективний час фокусу команди підточується зустрічами. Тепер лідери можуть приймати рішення щодо розподілу робочого навантаження та гігієни зустрічей на основі даних, а не просто сподіватися, що всі керують своїм часом добре.

Комбінація цих вдосконалень означає, що команди можуть перейти від реактивного управління календарем до проактивного часу стратегії.

Яку роль відіграє дані — наприклад, 17 мільйонів місячних календарних подій, які аналізує Clockwise — у забезпеченні людського рівня планувальної інтелекту?

Є два шари цього答案у.

По-перше, у дуже прямому сенсі, величезна кількість даних, яку ми обробляємо та аналізуємо, дозволяє нам доставляти кращий, більш нюансований планувальний мозок. Clockwise аналізує понад 160 мільйонів календарних даних щодня, тестуючи мільйони календарних домовленостей та оркеструючи оптимізації, щоб тримати команди продуктивними. Система агрегує цю інформацію, щоб краще зрозуміти, як і коли окремі особи, команди та цілі організації насправді виконують свою найкращу роботу. Це потім знову включено в продукт у всьому, від алгоритмічних покращень до кращого інтерфейсу користувача.

По-друге, враховуючи масштаб календарних даних — як жорстких даних, які походять з API, так і м’яких даних у вигляді індивідуальних переваг — всередині сучасних організацій робить це буквально неможливим для будь-якої людини орієнтуватися.

Хоча найкращі людські помічники великі в прийнятті рішень на основі контекстних знань, вони можуть оптимізувати лише одну, дві, можливо три людини одночасно. Це просто надто складно орієнтуватися в комбінаторних обмеженнях усіх учасників. Помічник штучного інтелекту з календарем, з іншого боку, може ефективно планувати на рівні підприємства, поєднуючи системи з доменними знаннями та обробкою великої кількості даних ефективно.

Традиційне планування питає: “Коли всі вільні?” Але краще питання: “Коли найкращий час для цієї роботи, і як ми можемо зробити це?” Ви можете справді відповісти на це питання лише для всіх, якщо працюєте по всій мережі графіків усіх одночасно.

Як ви бачите компанії, які використовують Clockwise MCP з агентами від Anthropic, OpenAI та інших? Чи рухаємося ми до того, щоб кожне підприємство мало свого штучного інтелекту-помічника?

Це будь-яка здогадка зараз, але моя ставка полягає в тому, що буде два шари помічників у підприємстві: один шар надасть кожному працівникові оркеструючого агента — це може бути подібно до супер-поверненого виконавчого помічника або начальника штабу — який буде викликати різні агенти, які є експертами в конкретних областях. Я думаю, що ймовірно, що кілька різних постачальників з’являться для оркеструючого агента. На відміну від споживчого простору, де ChatGPT з’являється як домінуючий, підприємство схильне розділятися на основі конкретних потреб різних організацій.

Простір спеціальних агентів буде набагато більш різноманітним і цікавим. Як і ви не обов’язково хочете, щоб Microsoft (MSFT ) надав кожен шматок програмного забезпечення для вашої організації (хоча Microsoft би, безумовно, хотів!), ясно, що ми всі хочемо допомоги спеціальних агентів, наданих конкретними постачальниками програмного забезпечення, щоб обробляти спеціалізовані завдання

Планування та управління часом — це точно один із таких спеціальних випадків. Щоб зробити це правильно, штучний інтелект потребує навичок, щоб доставляти те, що люди справді потребують, щоб зробити свою роботу більш продуктивною. Уявіть собі календарного агента, який знає весь перелік завдань вашої команди, особисті енергетичні патерни та організаційні пріоритети, а потім автоматично оркеструє графік усіх, щоб оптимізувати результати. Нієї електронної пошти, ні конфліктів зустрічей, ні контекстного переключення. Помічники еволюціонують від “Привіт, у вас зустріч через 10 хвилин” до “Я підготував ваші тези, очистив конфліктні пріоритети та забезпечив, щоб всі зацікавлені сторони мали попередню інформацію”.

Компанії, які зобов’язуються інтегрувати часову логіку в свої робочі процеси штучного інтелекту, не тільки врятують нас від поганих зустрічей; вони розблокують новий рубіж продуктивності, спрощеної людьми та штучним інтелектом.

Які заходи безпеки чи етичні розгляди вступають у гру при створенні штучного інтелекту, який розмірковує про те, як люди використовують свій час?

По-перше, з точки зору конфіденційності, ми ніколи не дозволяємо моделям доступ до даних клієнтів для навчання. Ніколи. І ми докладаємо великих зусиль, щоб забезпечити, що це так. Довіра клієнтів абсолютно परमонтна не лише для нашого комерційного успіху, але також центральна для цінностей нашої компанії.

По-друге, ми оптимізуємо для людського добробуту (як фокус-блоки, перерви на зустрічі та обід) над традиційними метриками продуктивності. Ми явно уникаємо функцій, які дозволяють мікроменеджмент або спостереження на робочому місці: жодних панелей про звички планування команди, жодних “балів продуктивності” для оглядів виконання. Хоча переваги користувачів інформують оптимізації Clockwise, люди зберігають контроль над своїми календарями, отримуючи розумні рекомендації, які вони можуть прийняти або проігнорувати. Ми знижуємо трение планування, зберігаючи людську агентність над людиною найціннішого ресурсу: їхнім часом.

Оглядаючись вперед, як ви бачите розвиток відносин між помічниками штучного інтелекту та людською продуктивністю за наступні п’ять років, і де Clockwise вписується в це майбутнє?

На дуже високому рівні я фундаментально бачу штучний інтелект як інструмент. Можливості, які він дозволяє, збільшать та підтримують мільйони людей, але також, безумовно, змінять місце, де люди найбільш цінні. Надіюсь, що ми, як суспільство, зможемо бути більш вдумливими щодо людського впливу великих зрушень у нашій економіці, ніж ми були в минулому. Але мусю сказати, що поточна політична ситуація не надихає оптимізму з цього приводу.

На більш тактичному рівні я думаю, що ми побачимо кілька зрушень.

По-перше, оскільки робочі процеси агентів стають більш надійними та звичайними — тенденція, яка зараз починається, але ще має довгий шлях — ми побачимо еволюцію від реактивних до проактивних робочих процесів. Наприклад, оскільки планувальний мозок Clockwise просунувся у своїй надійності, ми змогли проводити більш проактивні та агресивні втручання від імені користувача. Для цього технологія повинна бути надійною, впевненою та нюансированою достатньо, щоб працювати без людського втручання. Коли агенти штучного інтелекту загалом стануть менш капризними, більш детермінованими та більш стійкими, я думаю, що вони зроблять той самий зсув.

По-друге, ми побачимо вирішення платформ. Правора, є відкрита гонка за те, хто буде оркеструючим агентом у підприємстві. Як я згадував раніше, я думаю, що є місце для більш ніж одного домінуючого гравця у підприємстві, але, як ми бачили в попередніх технологічних зрушеннях, важко кінцевим користувачам отримати доступ до нової технології, поки платформенні війни не вирішаться трохи. Як постачальник програмного забезпечення третього боку, вам потрібно знати, на які платформи варто інвестувати, а як покупцю програмного забезпечення вам потрібно мати впевненість, що вибір, який ви робите, буде хорошою інвестицією. Отже, поки це не вирішиться, ми всі витратимо трохи наших підприємницьких ресурсів на ставки та експерименти. До речі, це також, ймовірно, означає один цикл лопнувших бульбашок та відновлення.

По-третє, ми побачимо еволюцію поточних стандартів у напрямку, який зробить справжні платформи можливими. Правора, MCP — це достатньо хороше рішення для виклику інструментів третього боку, але в ньому ще багато недоліків, які потрібно виправити. Крім того, я думаю, що нам потрібно побачити стандарт для введення інтерфейсів третього боку в робочі процеси агентів та чат-інтерфейси. Люди — візуальні істоти, а постачальники програмного забезпечення — експерти у найкращому способі взаємодії користувачів з їхнім програмним забезпеченням (хоча вони часто експерти…).

Уявіть собі штучний інтелект, який не тільки аналізує конфлікти календаря, але також автоматично візуалізує командну доступність та варіанти планування у вашому інструменті управління проектами або перетворює бюджетні дискусії в Slack у реальні фінансові панелі, де зацікавлені сторони можуть досліджувати сценарії разом. Ці типи складних, взаємопов’язаних систем зрозуміють контекст досить глибоко, щоб знати, коли залишатися невидимими, а коли поверхнево піднімати інсайти через найбільш ефективний засіб — чи то сповіщення, візуальний інтерфейс або прямої дії. У цьому майбутньому штучний інтелект стає інфраструктурою, а не пунктом призначення.

Остаточна мета: штучний інтелект, який посилює людську креативність, видаляючи трение між наміром та виконанням. Коли інтелект планування стає невидимою інфраструктурою, люди повністю зосереджуються на роботі, яку можуть виконувати лише люди. Успіх не буде вимірюватися тим, наскільки вражаючий штучний інтелект відчувається, а тим, наскільки беззусильним стає складна координація — технологія зникає на задньому плані, а людський потенціал рухається до центру уваги. Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які хочуть дізнатися більше, слід відвідати Clockwise.