Метт Мартін, співзасновник та CEO компанії Clockwise – Серія інтерв’ю

Метт Мартін, співзасновник та CEO компанії Clockwise, колишній юрист, який став інженером та підприємцем, створив одну з найрозвітіших платформ планування часу, що використовує штучний інтелект у світі. З моменту заснування Clockwise у 2016 році, він керував компанією у місії переосмислити, як працівники знань керують своїм часом, допомагаючи більш ніж 40 000 компаній, у тому числі Atlassian, Asana та Uber. З кар’єрою, яка охоплює право, керівництво продуктом та розробку програмного забезпечення, Метт поєднує унікальну суміш аналітичної суворості та технічної експертизи для вирішення однієї з найбільш недооцінених проблем на робочому місці: знаходження часу для того, що справді має значення.

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

Ну, є одна неочевидна лінія: я завжди був великим нердом! Від створення веб-сайтів на ранньому інтернеті до створення команд, коли я бачу цікаву проблему, я потрапляю в неї. Перехід від права до техніки в районі затоки Сан-Франциско дав мені унікальну перспективу на універсальну проблему: як розбита система управління календарем стала. Зустрічі без перерви, подвійні бронювання та повна відсутність часу для виконання справжньої роботи.

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

Те, що сформувало місію Clockwise — допомогти людям знайти час для того, що найбільш важливо в їхньому дні, — було усвідомленням того, що, на відміну від популярної думки, продуктивність не є індивідуальною проблемою, а фундаментальною проблемою бізнес-ефектності. Найкращі компанії у світі мають талановитих людей, але якщо ці люди не можуть знайти час для думання та творчості через те, що вони постійно перемикаються 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.

Яка прогалина ви бачили у продуктивності та плануванні на робочому місці, яка переконала вас, що це варто присвятити майже десятиліття вирішення?

Я керував командою інженерів-фронтендів, і я захворів на те, що проводив безліч годин на вербування, орієнтацію та інтеграцію нових інженерів, тільки щоб вони прийшли до мене через кілька місяців і скаржилися на те, що у них мало часу на тиждень, щоб програмувати. Як це? 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 безглуздим.

Ми вважаємо управління часом індивідуальною відповідальністю, але це такий вихід. Цей підхід “пливуть чи тонути” до управління часом представляє системну організаційну невдачу, масковану під особисту відповідальність. Насправді працівники не контролюють більшу частину свого часу! Це тому, що час є мережевою системою. Коли одна людина планує зустріч, її вплив поширюється на календар кожного учасника, плюс всіх, з ким вони зустрічаються. Одне зміна графіка може вплинути на продуктивність цілих команд.

Основним входом у знання економіки 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 тепер використовується понад 40 000 організаціями, у тому числі такими іменами, як Atlassian, Uber та Netflix. Що, на вашу думку, найбільш резонувало з клієнтами підприємства?

Когда команди ростуть, прийняття рішень, прогрес та продуктивність сповільнюються. Не говорячи вже про те, що планування стає ще більш складним.

Компанії, такі як Uber та Atlassian, відразу ж розуміють, що менше часу, витраченого на координацію графіків, означає більше часу для впливової роботи – саме тому вони покладаються на нас, щоб керувати складностями оптимізації календарів по всій організації.

Скажіть, я хочу запланувати годинну синхронізацію з моєю командою. На поверхні це здається досить простим, правда? Але є кілька 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 часу на підготовку

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

На сьогодні 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 оголошуєте про нове покоління вашого планувального мозку та сервера MCP. Які аспекти цього запуску, на вашу думку, зроблять найбільший безпосередній вплив на користувачів?

Когда екосистема штучного інтелекту вибухає, здається, що кожна компанія під сонцем випустила помічника, але потім невдається у найбільш базовому завданні помічника: плануванні зустрічей. Ми це виправляємо.

Clockwise MCP надає агентам штучного інтелекту доступ до найбільш розвітого планувального мозку (який ми будували 9 років), що дозволяє їм мислити 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 просто того, який час доступний.

Безпосередній вплив полягає в тому, що ви можете тепер сказати Клоду, ChatGPT чи Cursor: “Заплануйте 90-хвилинний огляд продукту з моєю розподіленою командою цього тижня, поважаючи фокус-блоки та часові зони всіх” і це насправді працює так, як ви очікуєте від людського помічника.

Поза простим плануванням використання унікальних можливостей великих мовних моделей поряд з Clockwise MCP також розблокує цілі нові робочі потоки. Наприклад, ви можете попросити Клода показати вам, як виглядає продуктивність вашої команди за останні місяць, оптимізувати ваш 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, та штучним інтелектом, який може мислити, як досвідчений виконавець. 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 спотикνονται про планування. Чому час є такою складною проблемою для штучного інтелекту?

Маніпулювання часом є тим, що люди обробляють інтуїтивно з нюансами. Але попросіть помічника штучного інтелекту запланувати командну зустріч на наступний тиждень, і він запропонує час, коли половина команди спить або знаходиться в глибоких фокус-блоках.

Це тому, що більшість календарних інтеграцій обробляють планування, як бази даних. Вони можуть знайти порожні слоти та заповнити їх, але вони не можуть приймати розумні рішення, які фактичне планування вимагає.

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

Спірна думка: але я не думаю, що кидання 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 примітне своєю здатністю бути контекстно-обізнаним та доступним за запитом.

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

Ми також дозволили мозку думати більш цілісно навколо вашої повної робочої навантаження. Нова інтеграція завдань дозволяє Clockwise координувати час для ваших справ поряд з зустрічами, поважаючи терміни та переваги фокус-блоків. Це не тільки керування зустрічами; це керування 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 одне прохання спонукає Clockwise до дії щодо кількох календарних подій. Ці покращення алгоритму призводять до вищого успіху у створенні часу фокусу та покращенні результатів для користувачів.

Оновлення вводить функції, такі як оптимізації за запитом, інтеграцію завдань та аналітику. Як ці покращення змінюють спосіб, яким окремі особи та команди можуть працювати зі своїми 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 часом для виконання справжньої роботи.

Для команд аналітичні можливості трансформативні. Менеджери тепер можуть побачити закономірності, яких раніше не бачили – наприклад, ідентифікувати, коли хтось постійно знаходиться в зустрічах без перерви, або коли колективний час фокусу команди підірваний зустрічами. Тепер лідери можуть приймати рішення щодо розподілу робочої навантаження та гігієни зустрічей на основі даних, а не просто сподіваються, що всі добре керують своїм часом.

Комбінація цих покращень 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 планування інтелекту?

Є два шари цього答案у.

По-перше, у дуже прямому сенсі, велика кількість даних, яку ми обробляємо та аналізуємо, дозволяє нам доставляти краще, більш нюансоване планування мозку. Clockwise аналізує понад 160 мільйонів календарних даних щодня, тестуючи мільйони календарних варіантів 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, що походять з API, так і м’яких даних у вигляді індивідуальних переваг – всередині сучасних організацій робить це буквально неможливим для будь-якої однієї людини навігації.

Хоча найкращі людські помічники є великими у прийнятті рішень на основі контекстних знань, вони можуть насправді оптимізувати лише для одного, двох, можливо трьох осіб одночасно. Це просто надто складно, щоб навігація комбінаторних обмежень усіх учасників. З іншого боку, помічник штучного інтелекту календаря 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 виконання цієї роботи, і як ми можемо зробити це?” Ви можете справді обробляти це питання для всіх лише у тому випадку, якщо ви оперуєте по всій мережі кожного графіка одночасно.

Як ви бачите використання компаніями Clockwise MCP з агентами від Anthropic, OpenAI та інших? Чи рухаємося ми до того, щоб кожне підприємство мало свій власний штучний інтелект?

Це хто-знає зараз, але моя ставка полягає в тому, що буде два шари помічників: один шар забезпечить кожного працівника оркеструючим агентом – це може бути схоже на супер-поверхневого виконавця або начальника штабу – який буде викликати різні агенти, які є експертами у конкретних областях. Я думаю, що ймовірно, що кілька різних постачальників виникнуть для оркеструючого агента. На відміну від споживчого простору, де ChatGPT виникає як домінантний, підприємство схильне до фрагментації на основі конкретних потреб різних організацій.

Простір специфічних агентів буде значно більш різноманітним та цікавим. Як і ви не хочете, щоб Microsoft 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, для обробки спеціалізованих завдань

Планування та управління часом явно є одним із таких спеціалізованих випадків. Щоб зробити це правильно, штучний інтелект потребує навичок для доставки того, чого люди насправді потребують, щоб зробити свій робочий день більш продуктивним. Уявіть собі календарний агент, який знає весь командний виробничий графік, особисті енергетичні моделі та організаційні пріоритети, а потім автоматично оркеструє кожен графік, щоб оптимізувати результати. Ні про повернення електронних листів, ні про конфлікти зустрічей, ні про контекстний перехід. Помічники еволюціонують від “Привіт, у вас є зустріч через 10 хвилин” до “Я підготував ваші розмовні точки, очистив конфліктні пріоритети та забезпечив, щоб усі зацікавлені сторони мали попередню інформацію”.

Компанії, які зобов’язуються інтегрувати часове мислення у свої робочі потоки штучного інтелекту, не тільки врятують нас від поганих зустрічей; вони розблокують новий рубіж продуктивності, підтримуваний людською-штучною інтелектуальною співпрацею.

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

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

По-друге, ми оптимізуємо для людського добробуту (як фокус-блоки, перерви в зустрічах 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 тертя планування, зберігаючи людську агентність над людиною найбільш цінним ресурсом: їхнім часом.

Оглядаючи 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 надає, посилять мільйони, але також невідворотно змінять, де люди найбільш цінні. Я сподіваюсь, що ми, як суспільство, зможемо бути більш вдумливими щодо людського впливу великих зрушень у нашій економіці, ніж ми були в минулому. Але я повинен сказати, що поточне політичне середовище не надихає оптимізму щодо цього.

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

По-перше, оскільки робочі потоки агентів стають більш надійними та звичайними – тенденція, яка зараз починається, але має довгий шлях – ми побачимо еволюцію від реактивних до проактивних робочих потоків. Наприклад, оскільки планувальний мозок Clockwise просунувся у своїй надійності, ми змогли провести 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 встановлення платформ. Правора, є відкрита гонка за те, хто може бути оркеструючим агентом на підприємстві. Як я згадував раніше, я думаю, що є місце для більш ніж одного домінантного гравця на підприємстві, але як ми бачили в попередніх технологічних зрушеннях, це важко для кінцевих користувачів отримати доступ до нового технологічного забезпечення, поки платформенні війни не заспокояться трохи. Як постачальник програмного забезпечення третього боку, вам потрібно знати, які платформи варто інвестувати, а як покупець програмного забезпечення, вам потрібно мати впевненість, що вибір, який ви робите, буде хорошою інвестицією. Отже, поки це не заспокоїться, ми всі витратимо частину наших підприємницьких ресурсів, роблячи ставки та експерименти. До речі, це також, ймовірно, означає один цикл викидання бульбашок та перебудови.

По-третє, ми побачимо еволюцію поточних стандартів у напрямку, який робить справжні платформи можливими. Правора, MCP є досить добрим рішенням для виклику програмного забезпечення третього боку, але в ньому ще багато недоліків, які потрібно виправити. Окрім того, я думаю, що нам потрібно буде побачити стандарт для впровадження інтерфейсів третього боку в агентські робочі потоки та чат-інтерфейси. Люди є візуальними істотами, а постачальники програмного забезпечення є експертами у найкращому способі взаємодії користувачів з їхнім програмним забезпеченням (хорошо, 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 обговорення бюджету 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 невидимим і коли поверхнево інсайти через найбільш ефективний засіб – чи то сповіщення, візуальний інтерфейс чи прямої дії. У цьому майбутньому штучний інтелект стає інфраструктурою, а не пунктом призначення.

Останнє бачення: штучний інтелект, який посилює людську творчість, видаляючи тертя між наміром та виконанням. Коли планувальна інтелект стає невидимою інфраструктурою, люди фокусуються повністю на роботі, яку можуть виконувати тільки люди. Успіх не буде вимірюватися тим, наскільки вражаючий штучний інтелект, а тим, наскільки беззусильним стає складна координація – технологія зникає на задньому плані, а людський потенціал переходить до центру уваги.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які хочуть дізнатися більше, повинні відвідати Clockwise.