Річард Вайт, засновник та генеральний директор Fathom – Серія інтерв’ю

Річард Вайт, засновник та генеральний директор Fathom, – повторний засновник і підприємець, орієнтований на продукт, найбільш відомий тим, що перетворює особисті розчарування в програмне забезпечення, що визначає категорію. До Fathom він заснував і очолював UserVoice майже 13 років, перетворивши його на прибуткову платформу управління відгуками, яку використовують тисячі компаній, від стартапів до підприємств, таких як Microsoft , а також став піонером тепер універсальної вкладки “Відгук” на сайті. Раніше в своїй кар’єрі він побудував і керував SlimTimer цілком самостійно понад десяти років, очолював впливові відкриті проекти, такі як AjaxScaffold в екосистемі Ruby on Rails, і працював керівником дизайну продукту в Kiko (YC S05), досвід, який колективно сформував його філософію щодо зручності використання, емпатії клієнтів і створення інструментів, які тихо, але суттєво покращують роботу команд.

Заснована в 2020 році, Fathom відображає той же етос, впоравшись з універсальною болісною точкою: когнітивним перевантаженням під час проведення зустрічей та спроб проведення розмов. Платформа автоматично записує, транскрибує та підсумовує зустрічі – найбільш помітно на Zoom – дозволяючи користувачам виділяти моменти в режимі реального часу, ділитися короткими кліпами замість сирих нотаток і зберегти нюанси, які часто втрачаються в написаних підсумках. Коли Fathom дозрів, він еволюціонував від простої транскрипції до легкої системи реєстрації розмов, призначеної для допомоги командам зберігати контекст, вивчати клієнтські дзвінки та співпрацювати асинхронно без додавання тертя до самої зустрічі.

Ви провели останні 15 років, будуючи компанії, які змінюють спосіб спілкування людей – від UserVoice до Fathom. Який був момент, який спонукав вас заснувати Fathom, і як ваші інженерні та продукто-дизайнерські коріння сформували компанію з першого дня?

Моя ідея заснування Fathom виникла на початку 2020 року. Це було до пандемії, але я проводив широке дослідження користувачів для продукту і раптом провів 15-20 послідовних зустрічей на Zoom за день. Шість тижнів цього зробили мене гостро усвідомили, наскільки болісним був досвід. Я не можу говорити та друкувати одночасно – я дивився на свої нотатки через два тижні і не пам’ятав, яка розмова була якою. Найбільша проблема полягала в тому, що я робив все це дослідження, а потім ділитися кількома пунктами зі своєю командою, і все це втрачалося в перекладі. Це був момент, коли я спотикнувся: щось, що відбувається раз на місяць, ви ігноруєте. Ви спотикаєтеся про щось щодня, кілька разів на день, ви дуже швидко намагаєтеся виправити це.

Моя інженерна та дизайнерська освіта обидві сформували вибір, який я зробив під час будівництва Fathom. Я завжди підходив до проблем, приймаючи концепції, які вже існують, і роблячи їх радикально більш зручними для набагато ширшої аудиторії. З Fathom у мене виникло таке розуміння, що технологія транскрипції стає комодитизованою – існувала поширення готових рішень, яких не існувало п’ять років раніше. Отже, транскрипція була частиною рішення, але не самим рішенням.

З продукто-дизайнерської точки зору я зрозумів, що транскрипти можуть бути цінними для людей, які були на дзвінку. Але вони зовсім не корисні для людей, які не були там. Що ми знайшли набагато більш впливаючим, було показати вам 30-секундний відеокліп клієнта, який заперечує проти ціни або запитує технічне питання. Ми використовуємо транскрипт майже як таблицю змісту, щоб знайти фактичний аудіо-відеокліп. Таке продукто-думання – розуміння завдань, які потрібно виконати, а не тільки технології – прийшло безпосередньо з моїх дизайнерських коренів.

Fathom був створений у 2020 році, ще до того, як більшість компаній серйозно думали про AI-родові робочі процеси. Які переваги давало будівництво з AI в ядрі – а не долаштування його?

Ключовою перевагою була архітектурна свобода. Ми могли спроєктувати кожну систему, від даних трубопроводів до користувацького досвіду, припускаючи, що AI буде фундаментальним шаром, а не прикріпленим функцією. Більшість конкурентів у 2020 та 2021 роках наймали лінгвістичних експертів та спеціалістів з машинного навчання, щоб побудувати свої власні моделі. Ми прийняли протилежний підхід, оскільки вірили, що переможцями в цій сфері будуть ті, хто зможе ефективно застосовувати AI для вирішення реальних проблем, а не ті, хто будує моделі самі. Ця протилежна точка зору дозволила нам залишатися гнучкими з меншою командою та зосередити наші інженерні ресурси на важких інфраструктурних проблемах – надійному записуванні через платформи, вірусній розподілі, обробці в режимі реального часу у великому масштабі.

Отже, початок у 2020 році: AI ще не був достатньо хорошим. Ми знали це. Але ми також знали, що якщо ми почнемо будувати компанію, тільки коли AI дозріє, ми будемо на два-три роки пізніше. Двері будуть широко відкриті, і всі повалили б туди. Тому ми побудували все інше спочатку – інфраструктуру, канали розподілу, користувацький досвід – з явним очікуванням, що коли AI досягне потрібного рівня, ми зможемо просто вставити його, як новий двигун у машині. Це рішення окупилось масово. Коли GPT-4 і Claude з’явилися у 2022-2023 роках, ми могли негайно інтегрувати їх. Конкуренти, які провели роки, будуючи власні трубопроводи NLP, раптом мали переглянути весь свій стек. Ми просто оновили свої моделі та продовжили доставку.

Будівництво AI-родового також фундаментально змінило наш процес розробки продукту. Традиційне програмне забезпечення має досить лінійну дорожню карти: Ви вирішуєте, що побудувати, побудуєте це та доставите. З AI ми використовуємо те, що я називаю “моделлю Дженги”. Кожна блок представляє потенційну можливість AI. Якщо ми тиснемо на блок і зустрічаємо опір, тому що моделі ще не достатньо хороші, ми пробуємо інший. Ми знаємо, що за шість місяців технологія покращиться, і ми зможемо повернутися до цього. Це не дозволяє нам примусово впроваджувати функції, поки вони не будуть готові, а також забезпечує, що ми завжди доставляємо цінність.

Інша перевага полягала в авторитетності. Так, інвестори сказали мені не ставити “AI” у назву нашої компанії у 2020 році, але бути раннім дав нам автентичність. Ми не стрибали на тренд; ми ставили на тезу до того, як вона стала очевидною. Це позиціонувало нас як будівельників, а не швидких послідовників.

Ви описали розмови на зустрічах як одну з найбільш недооцінених джерел даних всередині організацій. Що переконало вас, що це наступний великий рубіж для AI?

Я зрозумів, що ніколи не зустрічав продавця, який мав би вісім годин на день, щоб слухати всі зустрічі своєї команди, не кажучи вже про те, щоб приймати рішення та тренувати свою команду на основі того, що вони чули. Зустрічі генерують надзвичайно цінні дані, але вони зовсім недоступні у великому масштабі. З традиційними зустрічами ми викидаємо 99% вмісту, тоді як останній 1% нотаток потрапляє до CRM. Потім ми намагаємося обернути висновок з цього про те, що станеться з нашим бізнесом. Це абсурдний процес. Інформація, яка насправді має значення – тон клієнта, конкретна заперечення, яку він підняв, конкурентна згадка, яка виникла – все це фільтрується через хтось нотатки і втрачає весь контекст.

Що переконало мене, що це наступний рубіж, було визнання того, що ці “розмовні темні дані” насправді є найбагатшим сигналом того, що відбувається в організації. Ви отримуєте інформацію в режимі реального часу про болі клієнтів, прогалини продукту, конкурентні загрози та потреби у тренуванні – все у власних словах клієнтів. Коли клієнт пояснює, чому йому потрібна функція, це набагато цінніше, ніж парафраз продажного представника у полі CRM.

Прорив з AI полягає в тому, що ми нарешті можемо використовувати ці дані у великому масштабі. Коли ми вперше запустили Ask Fathom, він міг відповідати на питання про окремі зустрічі. Потім ми покращили його, щоб він міг обробляти невеликі групи зустрічей. Тепер він достатньо розумний, щоб зрозуміти весь набір зустрічей вашої компанії. Лідери продажів можуть запитати: “Які конкуренти найбільш часто згадуються останнім часом? Покажіть мені деякі кліпи”. Інженерні команди можуть запитати: “Розкажіть нам історію транскрипційних двигунів у Fathom” і отримати шестисторінковий синтезований документ, який бере інформацію з чотирьох років інженерних зустрічей.

Це починає бути набагато більшим мозком, який справді розуміє, що ваш бізнес робить і які розмови він веде. Ви можете уявити світ, де AI може сказати вам, які функції вам потрібно побудувати далі, щоб допомогти закрити найбільше угод, або які конкуренти приходять, або які прогалини у тренуванні існують у вашій команді. Є це дивовижне джерело даних, яке AI видобуває, щоб надати вам вхід до вашого наступного стратегічного засідання або процесу планування.

Багато користувачів називають Fathom трансформаційним для того, щоб залишатися присутнім під час зустрічей. Як ви балансуєте автоматизацію з збереженням природного потоку людської розмови?

Це було основним у нашій дизайнерській філософії з самого початку. Метою не є мати AI, який каже вам, що робити на зустрічі, а радше надавати вам інформацію, яка допоможе вам бути більш присутнім і ефективним у ваших розмовах.

Ми обережні щодо того, що ми автоматизуємо, а чого не робимо. Ми не запускаємо функції, поки не знаємо, що ми можемо зробити їх справді добре. Це іноді означає, що ми не перші на ринку з певними можливостями, але коли ми запускаємо щось, воно працює і доставляє справжню цінність. Ми були обережні щодо того, щоб переслідувати речі, такі як запис телефонних дзвінків або певний запис зустрічей у кімнаті, незважаючи на часті прохання. Ми радше excelize в тому, що ми робимо, ніж розгортаємо посередній досвід, який порушує природний потік розмови.

В кінцевому підсумку наші користувачі кажуть нам, що ми знаходимо правильний баланс: вони кажуть, що вони економлять 6+ годин на тиждень і рухаються в 3 рази швидше від інформації до наступних кроків; 95% повідомляють, що Fathom тримає їх присутнім на зустрічах. Це підтверджує, що ми посилюємо людську здатність, а не заміняємо її.

Fathom привернув понад 1300 користувачів-інвесторів у своєму серії А – рідкісний знак довіри на рівні продукту. Що, на вашу думку, резонувало так сильно з повсякденними користувачами?

По-перше, ми надаємо справжній, потужний безкоштовний продукт: необмежені зустрічі, 5 підсумків AI на місяць. Дві третини наших користувачів ніколи не платять нам жодного цента, і ми абсолютно згодні з цим. Це не типова гра SaaS. Наші користувачі бачать, що ми не намагаємось витягнути з них цінність на кожному етапі. Ми зосереджені на тому, щоб зробити життя індивідуальних учасників краще безкоштовно, і ми монетизуємо, продаючи інструменти управління їхнім керівництву – панелі тренування, міжзустрічні інтелект і конкурентні інсайти. Продукт просто працює, і він продовжує працювати, незалежно від того, платите ви чи ні. Це створює справжню довіру.

Наш ріст майже повністю складається зі словесних рекомендацій – ми виросли більше, як соціальна медіа-платформа, ніж традиційне програмне забезпечення B2B. Наші користувачі є нашими адвокатами та каналом розподілу. Дозволити їм стати інвесторами просто визнає те, що вже правда: вони є партнерами в цій місії.

Я також думаю, що існує глибша резонанс навколо проблеми, яку ми вирішуємо. Кожен пережив біль від того, що був на зустрічі, намагався бути присутнім і дивився, як хтось лихоманно друкує, замість того, щоб займатися розмовою. Кожен потребував інформацію з зустрічі, якої він не був, і отримав бездіяльний дволінійний підсумок. Проблема універсальна, а рішення здається майже магічним, коли воно працює добре. Користувачі інвестують, тому що вони хочуть, щоб цей майбутній світ існував – не тільки для себе, а й для всіх, з ким вони працюють.

Ваш досвід включає будівництво UserVoice, яке допомогло визначити, як компанії керують відгуками клієнтів. Як цей досвід вплинув на ваше мислення про організаційну пам’ять та потоки знань, підтриманих AI?

UserVoice навчив мене, що найбільш цінна інформація в компаніях часто найбільш розсіяна. Відгуки клієнтів були всюди. Вони були поховані в тікетах підтримки, пересланих електронних листах та випадкових продажах. Компанії мали тисячі даних про те, чого хочуть клієнти, але не мали способу синтезувати це в стратегічні рішення. Ми побудували інфраструктуру для агрегації цього відгуку у великому масштабі та зробити його доступним для людей, які приймають продуктові рішення.

Паралель з Fathom очевидна, але простір проблеми більш глибокий. Зустрічі експоненціально більш розсіяні, ніж відгуки клієнтів. Кожна організація має сотні або тисячі годин розмов, які відбуваються щотижня. Що я вивчив з UserVoice, це те, що захоплення необхідне, але цього недостатньо. Ви не можете просто агрегувати інформацію; вам потрібно побудувати інтелект про те, що має значення, і маршрутизувати його до правильних людей. З UserVoice ми побудували системи голосування, алгоритми трендовості та панелі адміністратора, щоб продуктові команди могли відрізнити сигнал від шуму. З Fathom ми будемо будувати AI, який розуміє контекст через розмови і може проактивно надавати інсайти: “П’ять клієнтів згадали цей випадок цього місяця” або “Ваша команда постійно застрягає на цьому запереченні”.

Інший урок полягав у демократизації. UserVoice зробив можливим для будь-якого клієнта надати відгук, а не тільки тих, хто міг дозвонитися до виконавчих директорів. З Fathom ми демократизуємо доступ до інтелекту зустрічей. У нашому дослідженні з Netgain їхній операційний менеджер проводив 7,5 годин на день, просто відповідаючи на базові питання про те, що відбувалося на дзвінках продажів. Це безглуздо. Інформація існувала, але вона була вгрузла в голови людей і розсіяні нотатки.

Майбутнє організаційної пам’яті переходить від цих ізольованих сховищ знань – CRM, документів, систем відгуку – до з’єднаних, розмовних інтелектів. Це логічний розвиток того, що ми почали будувати з UserVoice, але AI робить це можливим з повною вірністю людської розмови, а не тільки структурованих даних.

Інструменти AI, засновані на Zoom, вибухнули після 2020 року. На вашу думку, що відрізняє справжнього помічника AI від того, який просто додає шум?

Я завжди кажу людям, що існує тільки дві речі, які можуть справді потопити помічника AI на зустрічі: якщо продукт ненадійний або якщо вивід AI – сміття. Я думаю, що було багато маркетингу AI у попередньому поколінні, де було легко обіцяти магічні речі, але потім реальність виявилася безглуздою. Ми завжди намагалися зробити так, щоб у нас був високоякісний, надійний продукт, який робить те, що обіцяє. Наші ключові відмінності полягають у наступному:

• Точність транскрипції. Fathom вважається найбільш точним транскриптом сьогодні. Більшість інструментів використовують сторонню службу транскрипції, тоді як ми побудували свою власну пропрієтарну технологію транскрипції.
• Надійність та інфраструктура. Коли ви приєднуєтеся до зустрічі, ви часто поспішаєте або ст레스овані. Багато цих інших інструментів мали ботів, які приєднуються до зустрічей, але потім не записують, або записування виходить з ладу. Ми існуємо майже на рівні системи реального часу – ви працюєте над чимось, що знаходиться на одному рівні з авіонікою. Якщо це не працює двічі, користувач пішов. Це не як традиційне програмне забезпечення, де ви можете бути внизу час від часу.
• AI, який розуміє нюанси та контекст. Ділова мова може бути дуже тонкою. Я пам’ятаю, як керував командою продажів у UserVoice та читав нотатки людей, думаючи: “Мені потрібно почути, як вони це сказали насправді”. AI потрібно захопити не тільки те, що було сказано, а й тон, коливання та ентузіазм (або його відсутність). Це чому ми зв’язуємо кожну підсумкову точку з фактичним моментом у записі.
• Настройка без складності. AI повинен адаптуватися до вашого бізнесу, а не навпаки. Команди продажів повинні бути в змозі змінити шаблони, щоб вони відповідали їхнім конкретним методологіям – MEDDIC, Challenger, SPICED тощо. Але це не повинно вимагати ступеня з науки про дані. Це просто повинно працювати.

Fathom перетворює вміст зустрічей у діючу інформацію. Як близькі ми до систем AI, які функціонують як справжні двигуни робочих процесів – з’єднуючи розмови, рішення та задачі внизу автоматично?

Я думаю, що ми ближче, ніж більшість людей думають, але все ще є важливі кроки, які потрібно зробити. Сьогодні ми переходимо у світ, де Fathom робить більше і більше роботи за вас. Перший крок – це просто отримати інформацію туди, куди ви хочете. Наступний крок, який не далеко, полягає в тому, що AI насправді робить роботу за вас.

Ми вже бачимо ранню версію цього. Наша інтеграція з Asana бере пункти дій з зустрічей та автоматично створює відстежувані завдання. Fathom не хоче створювати рішення з управління завданнями – там є багато великих інструментів, таких як Asana. Тому ми будемо будувати інтеграції, які штовхають результати зустрічей напряму в інструменти, які люди вже використовують для виконання роботи.

На стороні CRM ми автоматично штовхаємо структуровані поля – болі, графіки, ключові особи, прийняття рішень – у Salesforce та HubSpot. У одному дослідженні це зберегло 20-30 хвилин на оновлення статусу угоди та призвело до майже ідеальної точності прогнозу на кінець місяця. Це двигун робочого процесу в дії: розмова відбувається, AI витягує ключові бізнес-дані, а потім вони автоматично потрапляють у вашу систему реєстрації без будь-якого вводу.

Але я думаю, що справжній прорив відбувається з тим, що я називаю семантичними оповіщеннями та інтелектуальним маршрутизуванням. Уявіть собі, що ви менеджер або лідер продажів і отримуєте щоденний хайлайт-ролик, де AI знайшов кожну розмову про ціни, яка пішла не так, або кожну продуктивну блокування, яка виникла у дзвінку про продовження. Якщо ви інженерний менеджер, ви побачите кожну запальну дискусію серед ваших інженерів. AI може зрозуміти тон і нюанси тепер, а не тільки ключові слова, тому він знає, які моменти вам справді важливі.

Когда компанії розширюються, вони борються з розподіленим знанням та інформаційним розпадом. Як ви бачите AI, який закриває розрив між тим, про що команди говорять, і тим, що насправді виконується?

Це одна з найбільш критичних проблем, які ми вирішуємо. Є дві групи, яким ми можемо справді допомогти: люди на зустрічі, які намагаються робити нотатки та бути присутніми, і керівництво, керівники та засновники, які не на зустрічі, але керують командами та намагаються зрозуміти, що відбувається. Ця друга група – це місце, де проблема розподіленого знання справді вражає.

Основна проблема полягає в тому, що немає місця, де легко знайти інформацію. Коли хтось у компанії хоче знати статус угоди або що відбувається з клієнтом, традиційно немає місця, де легко знайти цю інформацію. Вони викликають команду продажів, змушуючи представників проводити 20-30 хвилин, шукаючи нотатки. Під час пікових періодів деякі операційні менеджери отримують 15 запитів на день – це 7,5 годин, витрачених на пошук інформації, замість того, щоб займатися діяльністю, яка додає цінність.

AI може почати з’єднувати точки через розмови, яких жодна людина не може відстежувати. Таке розпізнавання закономірностей через розподілені розмови – це те, як ви запобігаєте розпаду знань і насправді перетворюєте розмови на стратегічний інтелект.

Оглядаючись вперед на п’ять років, як ви очікуєте, що інтелект зустрічей буде розвиватися – і яку роль ви бачите AI у майбутньому організаційної пам’яті, прийняття рішень та співробітництва?

Через п’ять років я думаю, що ми оглянемося на сьогодні інструменти інтелекту зустрічей так само, як ми зараз дивимося на ранні смартфони: вражаючі для свого часу, але примітивні порівняно з тим, що стало можливим.

Перша велика еволюція полягає в переході від нотатки до справжньої автоматизації робочого процесу. Ми бачимо майбутнє, де просто сказане щось на зустрічі може воліть його до існування, без післязустрічної роботи. Сьогодні, якщо ви скажете щось на зустрічі, “Давайте створимо специфікацію цієї функції та запланіруємо повторну зустріч з інженерами на наступний тиждень”, ви все ще повинні вручну створити цей документ та надіслати цей календарний запрошення. Через п’ять років AI зробить все це автоматично. Ви говорите це, і воно відбувається. З AI, який створює завдання, специфікації та документи, люди можуть зосередитися на роботі, яка справді вимагає людської творчості та судження.

Друга еволюція полягає в розширенні від клієнто-орієнтованих до всіх зустрічей. Сьогодні ми зосереджені на зовнішніх зустрічах: продажах, успіху клієнтів, агентствах, які зустрічаються з клієнтами. Але нашою метою на наступні 12-18 місяців є зробити Fathom платформою, яку ви можете використовувати по всій вашій організації, а не тільки клієнто-орієнтовані команди. Ми будемо будувати безботовий запис, який може захопити будь-яку розмову, включаючи хаби Slack та особисті зустрічі. Це еволюціонує у можливість захоплення будь-якої розмови, яку ви ведете у своїй компанії, незалежно від того, якою є середовище.

Компанії, які піднімуться на вершину, будуть тими, які будуть ставити розмовні дані як громадян першого класу – так само важливі, як їхні дані CRM, аналітика та документи. Тому що в кінцевому підсумку найбільш важливе знання в будь-якій організації не знаходиться в системах; це в розмовах. AI нарешті робить це можливим.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які хочуть дізнатися більше про цей додаток для нотаток, слід відвідати Fathom.