Richard White, Người sáng lập & CEO của Fathom – Loạt phỏng vấn

Richard White, Người sáng lập & CEO của Fathom, là một người sáng lập lặp lại và doanh nhân tập trung vào sản phẩm, được biết đến với việc biến những khó khăn cá nhân thành phần mềm định nghĩa thể loại. Trước khi thành lập Fathom, ông đã thành lập và lãnh đạo UserVoice trong gần 13 năm, biến nó thành một nền tảng quản lý phản hồi có lợi nhuận được sử dụng bởi hàng nghìn công ty, từ các công ty khởi nghiệp đến các doanh nghiệp như Microsoft , đồng thời cũng tiên phong trong việc tạo ra tab “Phản hồi” trên website. Sớm hơn trong sự nghiệp của mình, ông đã xây dựng và điều hành SlimTimer hoàn toàn độc lập trong hơn một thập kỷ, dẫn đầu các dự án mã nguồn mở có ảnh hưởng như AjaxScaffold trong hệ sinh thái Ruby on Rails, và làm việc như Lãnh đạo Thiết kế Sản phẩm tại Kiko (YC S05), những kinh nghiệm này đã định hình triết lý của ông về khả năng sử dụng, đồng cảm với khách hàng và xây dựng các công cụ cải thiện cách các đội làm việc.

Được thành lập vào năm 2020, Fathom phản ánh cùng một tinh thần khi giải quyết một điểm đau phổ biến: sự quá tải nhận thức khi ghi chú trong khi cố gắng tham gia vào các cuộc trò chuyện thực sự. Nền tảng này tự động ghi lại, chuyển đổi văn bản và tóm tắt các cuộc họp – đáng chú ý nhất là trên Zoom – cho phép người dùng đánh dấu các khoảnh khắc theo thời gian thực, chia sẻ các đoạn ngắn thay vì ghi chú thô, và bảo tồn sự tinh tế thường bị mất trong các bản tóm tắt viết. Khi Fathom trưởng thành, nó đã phát triển vượt ra ngoài việc chuyển đổi văn bản đơn giản thành một hệ thống ghi chép nhẹ cho các cuộc trò chuyện, được thiết kế để giúp các đội giữ lại ngữ cảnh, học hỏi từ các cuộc gọi của khách hàng và cộng tác không đồng bộ mà không thêm ma sát vào chính cuộc họp.

Bạn đã dành 15 năm xây dựng các công ty thay đổi cách mọi người giao tiếp – từ UserVoice đến Fathom. Điều gì đã thúc đẩy bạn thành lập Fathom, và làm thế nào gốc gác kỹ thuật và thiết kế sản phẩm của bạn đã định hình công ty từ ngày đầu tiên?

Động lực của tôi để thành lập Fathom đến vào đầu năm 2020. Đó là thời gian trước đại dịch, nhưng tôi đang thực hiện nghiên cứu người dùng rộng rãi cho một sản phẩm và đột nhiên phải tham gia 15 hoặc 20 cuộc họp liên tiếp trên Zoom mỗi ngày. Sáu tuần như vậy đã khiến tôi nhận ra mức độ đau đớn của trải nghiệm. Tôi không thể nói và gõ cùng một lúc – tôi sẽ nhìn vào các ghi chú của mình hai tuần sau và không nhớ cuộc trò chuyện nào là gì. Vấn đề lớn nhất là tôi sẽ thực hiện tất cả nghiên cứu này và sau đó chia sẻ một vài điểm chính với đội của mình và nó chỉ không được truyền đạt. Mọi thứ bị mất trong quá trình dịch. Đó là một khoảnh khắc ‘đạp phải chân’ đối với tôi: Một điều gì đó, nếu nó xảy ra một lần một tháng, bạn sẽ bỏ qua. Bạn đạp phải chân vào một điều gì đó mỗi ngày, nhiều lần một ngày, bạn rất nhanh chóng cố gắng sửa nó.

Nền tảng kỹ thuật và thiết kế của tôi đã thông báo cho các quyết định tôi đưa ra khi xây dựng Fathom. Tôi đã tiếp cận các vấn đề bằng cách lấy các khái niệm đã tồn tại và làm cho chúng trở nên khả dụng hơn cho một khán giả lớn hơn nhiều. Với Fathom, tôi đã có một cái nhìn sâu sắc rằng công nghệ chuyển đổi văn bản đang trở nên phổ biến – có một sự phổ biến của các giải pháp sẵn có không tồn tại năm năm trước đó. Vì vậy, chuyển đổi văn bản là một phần của giải pháp, nhưng nó không phải là giải pháp chính.

Từ góc độ thiết kế sản phẩm, tôi nhận ra rằng các bản ghi có thể có giá trị cho những người đã tham gia cuộc gọi. Nhưng chúng thực sự không hữu ích cho những người không có mặt. Điều chúng tôi tìm thấy có tác động nhiều hơn là hiển thị cho bạn đoạn clip video 30 giây của khách hàng phản đối về giá hoặc đặt câu hỏi kỹ thuật. Chúng tôi sử dụng bản ghi như một bảng mục lục để tìm đoạn clip âm thanh-video thực tế. Tư duy sản phẩm đó – hiểu các công việc cần thực hiện, không chỉ là công nghệ – đến trực tiếp từ gốc gác thiết kế của tôi.

Fathom được tạo ra vào năm 2020, lâu trước khi hầu hết các công ty nghiêm túc nghĩ về các quy trình làm việc bản địa AI. Những lợi thế nào mà việc xây dựng với AI ở lõi – chứ không phải sửa đổi lại – đã mang lại cho bạn từ sớm?

Lợi thế chính là sự tự do kiến trúc. Chúng tôi có thể thiết kế mọi hệ thống, từ đường ống dữ liệu đến trải nghiệm người dùng, với giả định rằng AI sẽ là một lớp cơ bản và không phải là tính năng bổ sung. Hầu hết các đối thủ cạnh tranh vào năm 2020 và 2021 đang thuê các chuyên gia ngôn ngữ và chuyên gia ML để xây dựng các mô hình của riêng họ. Chúng tôi đã thực hiện một cách tiếp cận ngược lại vì chúng tôi tin rằng những người chiến thắng trong không gian này sẽ là những người có thể áp dụng AI một cách hiệu quả để giải quyết các vấn đề thực sự, không phải những người xây dựng các mô hình themselves. Quan điểm trái ngược này cho phép chúng tôi duy trì sự linh hoạt với một đội ngũ nhỏ hơn và tập trung nguồn lực kỹ thuật của chúng tôi vào các vấn đề cơ sở hạ tầng khó – ghi lại đáng tin cậy trên các nền tảng, cơ chế phân phối theo virus, xử lý thời gian thực theo quy mô.

Đây là điều về việc bắt đầu vào năm 2020: AI chưa đủ tốt. Chúng tôi biết điều đó. Nhưng chúng tôi cũng biết rằng nếu chúng tôi đợi AI trưởng thành trước khi xây dựng công ty, chúng tôi sẽ muộn hai đến ba năm. Cửa sẽ mở rộng, và mọi người sẽ tràn vào. Vì vậy, chúng tôi đã xây dựng mọi thứ khác trước – cơ sở hạ tầng, kênh phân phối, trải nghiệm người dùng – với kỳ vọng rõ ràng rằng khi AI đến, chúng tôi sẽ thả nó vào như một động cơ mới trong một chiếc xe. Quyết định đó đã mang lại lợi ích lớn. Khi GPT-4 và Claude đến vào năm 2022-2023, chúng tôi có thể tích hợp chúng ngay lập tức. Các đối thủ cạnh tranh đã dành nhiều năm để xây dựng các đường ống NLP tùy chỉnh đột nhiên phải suy nghĩ lại toàn bộ ngăn xếp của họ. Chúng tôi chỉ cần nâng cấp các mô hình của mình và tiếp tục vận chuyển.

Xây dựng AI bản địa cũng thay đổi cơ bản quy trình phát triển sản phẩm của chúng tôi. Phần mềm truyền thống có một lộ trình khá tuyến tính: Bạn quyết định xây dựng gì, bạn xây dựng và bạn vận chuyển nó. Với AI, chúng tôi sử dụng những gì tôi gọi là “mô hình Jenga”. Mỗi khối đại diện cho một khả năng AI tiềm năng. Nếu chúng tôi đẩy một khối và gặp kháng cự vì các mô hình không đủ tốt, chúng tôi sẽ thử một khối khác. Chúng tôi biết rằng trong sáu tháng, công nghệ sẽ cải thiện và chúng tôi có thể quay lại nó. Điều này giúp chúng tôi không ép buộc các tính năng trước khi chúng sẵn sàng, trong khi đảm bảo rằng chúng tôi luôn vận chuyển giá trị.

Lợi thế khác là uy tín. Vâng, các nhà đầu tư đã nói với tôi không nên đặt “AI” vào tên của chúng tôi vào năm 2020, nhưng việc đến sớm đã mang lại cho chúng tôi sự xác thực. Chúng tôi không nhảy vào một xu hướng; chúng tôi đã đặt cược vào một luận điểm trước khi nó trở nên rõ ràng. Điều đó đã đặt chúng tôi vào vị trí của những người xây dựng, không phải những người theo dõi nhanh.

Bạn đã mô tả các cuộc trò chuyện trong cuộc họp như một trong những nguồn dữ liệu bị bỏ qua nhiều nhất trong các tổ chức. Điều gì đã thuyết phục bạn rằng đây là biên giới lớn tiếp theo cho AI?

Tôi nhận ra rằng tôi chưa bao giờ gặp một nhân viên bán hàng nào có tám giờ một ngày để lắng nghe tất cả các cuộc họp của đội của mình, để không nói đến việc đưa ra quyết định và huấn luyện đội của mình dựa trên những gì họ đã nghe. Các cuộc họp tạo ra dữ liệu cực kỳ có giá trị, nhưng nó hoàn toàn không thể tiếp cận được theo quy mô. Với các cuộc họp truyền thống, chúng tôi vứt bỏ 99% nội dung, trong khi 1% ghi chú cuối cùng đi vào CRM. Sau đó, chúng tôi cố gắng suy diễn ngược lại từ đó những gì sẽ xảy ra với doanh nghiệp của chúng tôi. Đó là một quá trình tuyệt vọng. Thông tin thực sự quan trọng – giọng nói của khách hàng, phản đối cụ thể mà họ đưa ra, đề cập cạnh tranh xuất hiện – tất cả đều được lọc qua ghi chú gõ vội vàng của ai đó và mất tất cả ngữ cảnh.

Điều gì đã thuyết phục tôi rằng đây là biên giới tiếp theo là việc nhận ra rằng những “dữ liệu cuộc trò chuyện tối” này thực sự là tín hiệu phong phú nhất về những gì đang xảy ra trong một tổ chức. Bạn đang nhận được thông tin theo thời gian thực về các điểm đau của khách hàng, khoảng cách sản phẩm, mối đe dọa cạnh tranh và nhu cầu đào tạo – tất cả đều bằng lời nói của mọi người. Khi một khách hàng giải thích tại sao họ cần một tính năng, điều đó có giá trị hơn nhiều so với sự tóm tắt của một đại diện bán hàng trong một trường CRM.

Sự đột phá với AI là chúng tôi cuối cùng có thể khai thác dữ liệu này theo quy mô. Khi chúng tôi lần đầu tiên ra mắt Ask Fathom, nó có thể trả lời các câu hỏi về các cuộc họp cá nhân. Sau đó, chúng tôi đã nâng cấp nó để xử lý các nhóm họp nhỏ. Giờ đây, nó thông minh đến mức có thể hiểu toàn bộ tập hợp các cuộc họp của công ty bạn. Các lãnh đạo bán hàng có thể hỏi, “Những đối thủ cạnh tranh nào đang tăng trưởng mạnh nhất gần đây? Hãy cho tôi xem một số đoạn clip.” Các đội kỹ sư có thể truy vấn, “Hãy cho chúng tôi biết lịch sử của các động cơ chuyển đổi văn bản tại Fathom” và nhận được một tài liệu tổng hợp sáu trang rút ra từ bốn năm cuộc họp của các kỹ sư.

Nó bắt đầu trở thành một bộ não lớn hơn thực sự hiểu những gì doanh nghiệp của bạn đang làm và những cuộc trò chuyện nó đang có. Bạn có thể tưởng tượng một thế giới sắp tới nơi AI có thể cho bạn biết những tính năng bạn nên xây dựng tiếp theo dựa trên những gì sẽ giúp đóng nhiều giao dịch nhất, hoặc những đối thủ cạnh tranh nào đang xuất hiện, hoặc những khoảng trống đào tạo nào tồn tại trên toàn đội.

Nhiều người dùng trích dẫn Fathom là chuyển đổi để ở hiện tại trong các cuộc họp. Làm thế nào bạn cân bằng tự động hóa với việc bảo tồn dòng chảy tự nhiên của cuộc trò chuyện giữa con người?

Điều này đã là cốt lõi trong triết lý thiết kế của chúng tôi từ đầu. Mục tiêu không phải là để AI nói cho bạn biết phải làm gì trong một cuộc họp, mà là để cung cấp cho bạn những thông tin giúp bạn trở nên hiện diện và hiệu quả hơn trong các cuộc trò chuyện của mình.

Chúng tôi cẩn thận về những gì chúng tôi tự động hóa và những gì chúng tôi không. Chúng tôi sẽ không ra mắt các tính năng cho đến khi chúng tôi biết chúng tôi có thể làm chúng thực sự tốt. Điều này đôi khi có nghĩa là chúng tôi không phải là người đầu tiên trên thị trường với các khả năng nhất định, nhưng khi chúng tôi ra mắt một thứ gì đó, nó hoạt động và mang lại giá trị thực sự. Chúng tôi đã thận trọng khi theo đuổi các điều như ghi âm cuộc gọi điện thoại hoặc ghi lại cuộc họp trong phòng dù có nhiều yêu cầu. Chúng tôi thích vượt trội trong những gì chúng tôi làm hơn là tung ra một trải nghiệm trung bình làm gián đoạn dòng chảy tự nhiên của cuộc trò chuyện.

Cuối cùng, người dùng của chúng tôi cho chúng tôi biết rằng chúng tôi đang đạt được sự cân bằng đúng: Họ nói rằng họ đang tiết kiệm 6+ giờ mỗi tuần và di chuyển 3× nhanh hơn từ thông tin đến các bước tiếp theo; 95% báo cáo rằng Fathom giữ họ hiện diện trong các cuộc họp. Điều này xác nhận rằng chúng tôi đang tăng cường khả năng của con người, không thay thế nó.

Fathom đã thu hút hơn 1.300 nhà đầu tư người dùng trong vòng Series A – một dấu hiệu hiếm hoi của sự tin tưởng ở cấp độ sản phẩm. Bạn nghĩ gì đã tạo ra sự cộng hưởng mạnh mẽ như vậy với người dùng hàng ngày?

Trước hết, chúng tôi cung cấp một sản phẩm miễn phí thực sự mạnh mẽ: các cuộc họp không giới hạn, năm tóm tắt AI mỗi tháng. Hai phần ba người dùng của chúng tôi không bao giờ trả cho chúng tôi một xu, và chúng tôi hoàn toàn ổn với điều đó. Đó không phải là một trò chơi SaaS điển hình. Người dùng của chúng tôi thấy rằng chúng tôi không cố gắng trích xuất giá trị từ họ ở mọi bước. Chúng tôi tập trung vào việc làm cho cuộc sống của các nhân viên cá nhân tốt hơn miễn phí, và chúng tôi kiếm tiền bằng cách bán các công cụ quản lý cho các ông chủ của họ – bảng điều khiển huấn luyện, thông tin chéo và thông tin cạnh tranh. Sản phẩm chỉ hoạt động, và nó tiếp tục hoạt động cho dù bạn trả tiền hay không. Điều đó tạo ra sự tin tưởng thực sự.

Sự phát triển của chúng tôi gần như hoàn toàn truyền miệng – chúng tôi đã phát triển nhiều như một nền tảng truyền thông xã hội hơn là phần mềm B2B truyền thống. Người dùng của chúng tôi là những người ủng hộ và kênh phân phối của chúng tôi. Việc cho phép họ trở thành nhà đầu tư chỉ thừa nhận những gì đã đúng: Họ là đối tác trong sứ mệnh này.

Tôi cũng nghĩ rằng có một sự cộng hưởng sâu sắc hơn xung quanh vấn đề chúng tôi đang giải quyết. Mọi người đều đã trải qua nỗi đau của việc tham gia một cuộc họp, cố gắng ở hiện tại và xem ai đó gõ vội vàng thay vì tham gia. Mọi người đều cần thông tin từ một cuộc họp mà họ không tham dự và nhận được một bản tóm tắt vô ích hai dòng. Vấn đề là phổ biến, và giải pháp cảm thấy gần như ma thuật khi nó hoạt động tốt. Người dùng đầu tư vì họ muốn tương lai này tồn tại – không chỉ cho bản thân, mà cho mọi người họ làm việc cùng.

Nền tảng của bạn bao gồm xây dựng UserVoice, giúp định nghĩa cách các công ty quản lý phản hồi của khách hàng. Làm thế nào kinh nghiệm đó đã ảnh hưởng đến suy nghĩ của bạn về trí nhớ tổ chức và luồng kiến thức được AI cung cấp?

UserVoice đã dạy tôi rằng thông tin có giá trị nhất trong các công ty thường bị phân tán nhất. Phản hồi của khách hàng ở khắp mọi nơi. Nó bị chôn trong các vé hỗ trợ, email chuyển tiếp và các cuộc trò chuyện bán hàng ngẫu nhiên. Các công ty sẽ có hàng nghìn điểm dữ liệu về những gì khách hàng muốn, nhưng không có cách nào để tổng hợp nó thành các quyết định chiến lược. Chúng tôi đã xây dựng cơ sở hạ tầng để tổng hợp phản hồi đó theo quy mô và làm cho nó có sẵn cho những người đưa ra quyết định sản phẩm.

Sự tương đồng với Fathom là rõ ràng, nhưng không gian vấn đề còn sâu sắc hơn. Các cuộc họp bị phân tán theo cấp số nhân so với phản hồi của khách hàng. Mỗi tổ chức có hàng trăm hoặc hàng nghìn giờ cuộc trò chuyện xảy ra mỗi tuần. Điều tôi đã học được từ UserVoice là việc thu thập là cần thiết, nhưng nó không đủ. Bạn không thể chỉ tổng hợp thông tin; bạn cần xây dựng trí tuệ về những gì quan trọng và định tuyến nó đến đúng người. Với UserVoice, chúng tôi đã xây dựng các hệ thống bỏ phiếu, thuật toán xu hướng và bảng điều khiển quản trị để các đội sản phẩm có thể tách biệt tín hiệu khỏi tiếng ồn. Với Fathom, chúng tôi đang xây dựng AI hiểu ngữ cảnh trên các cuộc trò chuyện và có thể chủ động đưa ra những thông tin: “Năm khách hàng đã đề cập đến trường hợp sử dụng này trong tháng này,” hoặc “Đội của bạn liên tục bị kẹt ở sự phản đối này.”

Lessons khác là về việc dân chủ hóa. UserVoice đã làm cho nó có thể cho bất kỳ khách hàng nào cung cấp phản hồi, không chỉ những khách hàng lớn nhất có thể gọi cho các giám đốc điều hành. Với Fathom, chúng tôi đang dân chủ hóa việc tiếp cận thông tin cuộc họp. Trong trường hợp nghiên cứu của chúng tôi với Netgain, người quản lý vận hành của họ đã dành 7,5 giờ một ngày chỉ để trả lời các câu hỏi cơ bản về những gì đang xảy ra trong các cuộc gọi bán hàng. Đó là điên rồ. Thông tin đó tồn tại, nhưng nó bị mắc kẹt trong đầu mọi người và ghi chú phân tán.

Tương lai của trí nhớ tổ chức đang chuyển từ những silo kiến thức bị cô lập này – CRM, tài liệu, hệ thống phản hồi – sang trí tuệ đối thoại được kết nối. Đó là sự tiến hóa hợp lý của những gì chúng tôi bắt đầu xây dựng với UserVoice, nhưng AI làm cho nó có thể với toàn bộ tính xác thực của cuộc trò chuyện giữa con người, không chỉ là dữ liệu có cấu trúc.

Các công cụ AI dựa trên Zoom đã bùng nổ sau năm 2020. Theo bạn, điều gì phân biệt một trợ lý AI thực sự hữu ích với một trợ lý chỉ thêm tiếng ồn?

Tôi luôn nói với mọi người rằng chỉ có hai điều có thể thực sự làm hỏng một trợ lý họp AI: nếu sản phẩm không đáng tin cậy, hoặc nếu đầu ra AI là rác. Tôi nghĩ rằng có rất nhiều tiếp thị AI trong thế hệ trước đó, nơi nó dễ dàng hứa hẹn những điều kỳ diệu, nhưng sau đó thực tế đã xuất hiện như những điều vô nghĩa. Chúng tôi đã cố gắng đảm bảo rằng chúng tôi có một sản phẩm đáng tin cậy, chất lượng cao, thực hiện những gì nó hứa. Các điểm khác biệt chính của chúng tôi là:

• Độ chính xác của chuyển đổi văn bản. Fathom được coi là bản ghi chính xác nhất hiện nay. Hầu hết các công cụ đều tận dụng dịch vụ chuyển đổi văn bản của bên thứ ba, trong khi chúng tôi đã xây dựng công nghệ chuyển đổi văn bản độc quyền của mình. Nếu bản ghi của bạn không tốt, mọi thứ từ thành phần AI sẽ bị hỏng hoàn toàn vì tất cả đều dựa trên bản ghi.
• Tính tin cậy và cơ sở hạ tầng. Khi bạn tham gia một cuộc họp, bạn thường vội vàng hoặc căng thẳng. Nhiều công cụ khác sẽ có bot tham gia các cuộc họp nhưng sau đó sẽ không ghi lại hoặc bản ghi sẽ thất bại. Chúng tôi tồn tại gần như ở cấp độ hệ thống thời gian thực – bạn đang làm việc trên một thứ gì đó chỉ một bước sau avionics. Nếu nó không hoạt động hai lần, người dùng đã đi. Nó không giống như phần mềm SaaS truyền thống, nơi bạn có thể bị tắt иногда.
• AI hiểu được sự tinh tế và ngữ cảnh. Ngôn ngữ kinh doanh có thể rất tinh tế. Tôi nhớ lãnh đạo đội bán hàng tại UserVoice và đọc ghi chú của mọi người, nghĩ, “Tôi cần nghe cách họ thực sự nói điều đó.” AI cần bắt được không chỉ những gì được nói, mà còn giọng điệu, sự do dự và sự phấn khích (hoặc thiếu nó). Đó là lý do tại sao chúng tôi liên kết mỗi điểm tóm tắt với chính khoảnh khắc trong bản ghi.
• Tùy chỉnh mà không phức tạp. AI nên thích ứng với doanh nghiệp của bạn, không phải ngược lại. Các đội bán hàng nên có thể sửa đổi các mẫu để phù hợp với các phương pháp cụ thể của họ – MEDDIC, Challenger, SPICED, bất cứ điều gì họ sử dụng. Nhưng điều này không thể yêu cầu một bằng cấp khoa học dữ liệu. Nó cần chỉ hoạt động.

Fathom biến nội dung cuộc họp thành kiến thức có thể hành động. Chúng ta gần với các hệ thống AI hoạt động như các động cơ quy trình làm việc thực sự – kết nối cuộc trò chuyện, quyết định và nhiệm vụ hạ游 tự động như thế nào?

Tôi nghĩ chúng ta đang gần hơn những gì hầu hết mọi người nhận ra, nhưng vẫn còn những bước quan trọng cần thực hiện. Hiện tại, chúng tôi đang chuyển sang một thế giới nơi Fathom thực hiện nhiều công việc hơn cho bạn. Bước đầu tiên chỉ là đưa thông tin đến nơi bạn muốn nó đến. Bước tiếp theo, không xa, là có AI thực sự thực hiện công việc cho bạn.

Chúng tôi đã thấy những phiên bản đầu tiên của điều này. Tích hợp Asana của chúng tôi lấy các mục hành động từ các cuộc họp và tự động tạo các nhiệm vụ có thể theo dõi. Fathom không muốn tạo ra một giải pháp quản lý nhiệm vụ – có rất nhiều giải pháp tuyệt vời ở đó, như Asana. Vì vậy, chúng tôi đang xây dựng các tích hợp để đẩy kết quả cuộc họp trực tiếp vào các công cụ mà mọi người đã sử dụng để thực hiện công việc.

Trên phía CRM, chúng tôi tự động đẩy các trường được cấu trúc – điểm đau, thời gian, người ra quyết định chính – vào Salesforce và HubSpot. Trong một trường hợp nghiên cứu, điều này đã tiết kiệm 20 đến 30 phút cho mỗi cập nhật trạng thái giao dịch và dẫn đến độ chính xác dự báo gần như hoàn hảo vào cuối tháng. Đó là một động cơ quy trình làm việc hoạt động: Cuộc trò chuyện xảy ra, AI trích xuất dữ liệu kinh doanh chính và sau đó nó tự động chảy vào hệ thống ghi của bạn mà không cần ai gõ gì.

Nhưng tôi nghĩ rằng sự đột phá thực sự đang đến với những gì tôi gọi là cảnh báo và định tuyến thông minh dựa trên ngữ nghĩa. Hãy tưởng tượng bạn là một người quản lý hoặc lãnh đạo bán hàng và nhận được một cuộn phim nổi bật hàng ngày nơi AI đã tìm thấy mọi cuộc thảo luận về giá mà đi sai hướng, hoặc mọi chướng ngại vật sản phẩm đã xuất hiện trong một cuộc gọi gia hạn. Nếu bạn là một người quản lý kỹ sư, bạn sẽ thấy mọi cuộc tranh luận sôi nổi giữa các kỹ sư của mình. AI có thể hiểu giọng điệu và sự tinh tế bây giờ, không chỉ từ khóa, vì vậy nó biết những khoảnh khắc bạn thực sự quan tâm.

Khi các công ty mở rộng quy mô, họ gặp khó khăn với kiến thức phân tán và sự suy giảm thông tin. Bạn nhìn thấy AI giải quyết khoảng cách giữa những gì các đội thảo luận và những gì thực sự được thực hiện như thế nào?

Đây là một trong những vấn đề quan trọng nhất mà chúng tôi đang giải quyết. Có hai nhóm chúng tôi có thể thực sự giúp đỡ: những người trong cuộc họp cố gắng ghi chú và ở hiện tại, và các nhà quản lý, lãnh đạo và người sáng lập không tham gia cuộc họp nhưng đang điều hành các đội và cố gắng hiểu những gì đang xảy ra. Nhóm thứ hai là nơi vấn đề kiến thức phân tán thực sự xảy ra.

Vấn đề cốt lõi là tính khả dụng. Khi bất kỳ ai trong một công ty muốn biết trạng thái của một giao dịch hoặc những gì đang xảy ra với một khách hàng, truyền thống thì không có nơi nào để dễ dàng tìm thấy thông tin đó. Họ gọi đội bán hàng, buộc các đại diện phải dành 20-30 phút để tìm kiếm trong các ghi chú. Trong thời gian cao điểm, một số người quản lý vận hành nhận được 15 yêu cầu mỗi ngày – đó là 7,5 giờ dành cho việc thu thập thông tin thay vì hoạt động gia tăng giá trị.

AI có thể bắt đầu kết nối các điểm trên các cuộc trò chuyện mà không có con người nào có thể theo dõi. Loại nhận dạng mẫu này trên các cuộc trò chuyện phân tán là cách bạn ngăn chặn sự suy giảm kiến thức và thực sự biến các cuộc trò chuyện thành thông tin chiến lược.

Nhìn về tương lai năm năm, bạn dự đoán trí tuệ cuộc họp sẽ phát triển như thế nào – và vai trò bạn thấy AI sẽ đóng trong tương lai của trí nhớ tổ chức, ra quyết định và cộng tác?

Năm năm từ bây giờ, tôi nghĩ chúng ta sẽ nhìn lại các công cụ thông minh cuộc họp ngày nay giống như cách chúng ta nhìn lại các điện thoại thông minh đầu tiên: ấn tượng đối với thời của chúng, nhưng nguyên thủy so với những gì đã trở nên có thể.

Đột phá lớn đầu tiên là chuyển từ việc ghi chú sang tự động hóa quy trình làm việc thực sự. Chúng tôi tưởng tượng một tương lai nơi chỉ nói điều gì đó trong một cuộc họp có thể sẽ nó vào sự tồn tại, mà không cần công việc sau cuộc họp. Hiện tại, nếu bạn nói trong một cuộc họp, “Hãy tạo một thông số kỹ thuật cho tính năng này và lên lịch một cuộc họp tiếp theo với nhóm kỹ sư vào tuần tới,” bạn vẫn phải tạo thủ công tài liệu đó và gửi lời mời lịch. Trong năm năm, AI sẽ thực hiện tất cả những việc đó tự động. Bạn nói nó, và nó xảy ra. Với AI tạo các nhiệm vụ, thông số kỹ thuật và tài liệu, mọi người có thể tập trung vào công việc thực sự đòi hỏi sự sáng tạo và phán quyết của con người.

Đột phá thứ hai là mở rộng từ các cuộc họp bên ngoài đến tất cả các cuộc họp. Hiện tại, chúng tôi tập trung vào các cuộc họp bên ngoài: bán hàng, thành công của khách hàng, các cơ quan gặp gỡ khách hàng. Nhưng mục tiêu của chúng tôi trong 12 đến 18 tháng tới là làm cho Fathom trở thành nền tảng bạn có thể sử dụng trên toàn tổ chức, không chỉ là các đội hướng ngoại. Chúng tôi đang xây dựng việc ghi lại không có bot có thể bắt mọi cuộc trò chuyện, bao gồm cả các cuộc họp lề và các cuộc họp trực tiếp. Nó đang phát triển thành khả năng bắt mọi cuộc trò chuyện bạn đang có tại công ty của mình, bất kể phương tiện nào.

Các công ty sẽ vươn lên hàng đầu sẽ là những công ty coi dữ liệu đối thoại là một công dân hạng nhất – quan trọng như dữ liệu CRM, phân tích và tài liệu của họ. Bởi vì cuối cùng, kiến thức quan trọng nhất trong bất kỳ tổ chức nào không phải là trong các hệ thống; nó nằm trong các cuộc trò chuyện. AI cuối cùng đã làm cho nó có thể khai thác điều đó.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm về ứng dụng ghi chú này nên truy cập Fathom.