Charles Yang, Gründer und CEO von Vibe – Interviewreihe

Charles Yang, Gründer und CEO von Vibe, ist ein Unternehmer, der neu darüber nachdenkt, wie Teams organisatorisches Wissen erfassen, bewahren und weiterentwickeln. Er gründete ein Mobile-Gaming-Unternehmen mit, das auf über 800 Beschäftigte und 50 Millionen monatliche Spieler wuchs, bevor es Teil von Tencent wurde. Nach dieser Erfahrung interessierte er sich zunehmend dafür, wie sich institutionelles Gedächtnis beim Wachstum von Organisationen bewahren lässt. Später erforschte er bei Inlight Interactive immersive Zusammenarbeitstechnologien, bevor er 2017 Vibe gründete. Unter seiner Führung entwickelte sich Vibe von einem Anbieter intelligenter Hardware für die Zusammenarbeit, die über 50.000 Organisationen einsetzen, zu einer umfassenderen „Contextual AI Workspace“-Plattform. Sie soll Meetings, Gespräche und Entscheidungen in ein strukturiertes, lebendiges und KI-gestütztes organisatorisches Gedächtnis verwandeln.

Vibe entwickelt das, was das Unternehmen als “Contextual AI Workspace” bezeichnet, indem es KI-Software mit speziell entwickelter Kollaborations-Hardware kombiniert, um Organisationen zu helfen, institutionelles Wissen zu bewahren und in der Praxis zu nutzen. Das Unternehmen fasste zunächst mit interaktiven Smartboards, die von Unternehmen und Bildungseinrichtungen verwendet wurden, Fuß und hat sich seitdem auf KI-gesteuerte Meeting-Intelligenz, kontextuelle Gedächtnissysteme und physische KI-Geräte wie Vibe Bot erweitert. Die Plattform ist darauf ausgelegt, Gespräche über Meetings, Dokumente und Kollaborationssitzungen zu erfassen und sie in durchsuchbare, beständige Workflows zu organisieren, auf denen Teams kontinuierlich aufbauen können, anstatt den Kontext immer wieder zu rekonstruieren. Die umfassendere Vision des Unternehmens konzentriert sich auf “gedächtnisnative” Organisationen, in denen KI weniger wie ein Chatbot und mehr wie eine sich entwickelnde organisatorische Intelligenzschicht wirkt, die direkt in die alltäglichen Kollaborationstools eingebettet ist.

Sie haben vor der Gründung von Vibe mehrere Unternehmen gegründet, darunter ein Gaming-Unternehmen, das auf über 50 Millionen monatliche Spieler skalierte und später von Tencent übernommen wurde. Wie haben diese Erfahrungen Ihre Überzeugung geprägt, dass “organisatorisches Gedächtnis” eines der größten ungelösten Probleme im Bereich der Unternehmens-KI werden würde?

Als ich mehrere Unternehmen leitete, insbesondere das Gaming-Unternehmen, überraschte mich nicht die technische Skalierung am meisten, sondern das Wachstum der Belegschaft. Man stellt in sechs Monaten hundert Menschen ein, und plötzlich entscheidet die Hälfte des Unternehmens auf Grundlage von Gesprächen, an denen die andere Hälfte nicht beteiligt war. Meetings fassen das Meeting der Vorwoche zusammen. Arbeit wird wiederholt, weil jemand eine vereinbarte Aufgabe falsch in Erinnerung hat. Montagmorgen beginnen mit: „Moment, was haben wir letzte Woche entschieden?“

Ich nahm an, dass dies ein Start-up-Problem sei, dem wir entwachsen würden. Das war nicht so. Je größer das Unternehmen wurde, desto schlimmer wurde es, weil der Kontext schneller entstand, als jedes System ihn festhalten konnte. Als wir an Tencent verkauften, war ich überzeugt, dass der eigentliche Flaschenhals in den meisten Organisationen nicht Talent oder Strategie war – es war das Gedächtnis.

Das ist es, was ich mit Vibe beheben wollte. Nicht, weil organisatorisches Gedächtnis ein abstraktes Konzept ist, sondern weil ich gesehen habe, wie intelligente Teams dadurch monatelange Fortschritte verloren haben.

Apple (AAPL ) hat bewiesen, dass vernetzte Geräte wertvoller werden, wenn sie als Teil eines umfassenderen Ökosystems funktionieren, anstatt als isolierte Hardware. Warum glaubten Sie, dass Unternehmens-KI letztendlich einen ähnlichen Ökosystem-Ansatz benötigen würde, anstatt sich ausschließlich auf SaaS-Anwendungen zu verlassen?

SaaS wurde nie wirklich dafür entwickelt, wie Arbeit tatsächlich abläuft. Jedes Tool kümmert sich um seinen Ausschnitt: das CRM um Geschäftsabschlüsse, das Dokumententool um Dokumente, das Meetingtool um Meetings. Am Ende muss der Beschäftigte die Informationen im Kopf zusammenführen, zwischen Apps kopieren und jedem Tool sagen, was die anderen bereits wissen. Das funktioniert, wenn Arbeit aus einzelnen Aufgaben besteht und auf einen Bildschirm begrenzt bleibt. Es bricht zusammen, sobald ein Projekt an einem Nachmittag zwischen Baustelle, Flur, Kundenanruf und drei verschiedenen Apps wechselt. So läuft es bei den meisten Projekten.

Ich kam aus Jahren der Entwicklung von Consumer-Produkten vor Vibe und Apples Lektion blieb bei mir haften. Sie haben nicht gewonnen, weil ihre einzelnen Geräte besser waren. Sie haben gewonnen, weil die Geräte Kontext teilten. Sie wechselten zwischen ihnen und die Arbeit bewegte sich mit Ihnen.

Unternehmens-KI muss eher diesem Modell entsprechen als einer weiteren App, der man erst alles beibringen muss. Geräte erfassen den Kontext überall dort, wo gearbeitet wird, und führen sämtliche Informationen an einem Ort zusammen. Beschäftigte müssen nicht länger das Bindeglied zwischen den Werkzeugen sein.

Sie beschreiben Vibe als einen “Contextual AI Workspace”, in dem Gespräche zu dauerhafter Teamintelligenz werden. Was war die Schlüsselerkenntnis, die Sie davon überzeugte, dass dies mit physischen Geräten wie Vibe Board, Vibe Bot und Vibe Dot gelöst werden musste, anstatt nur mit Software?

Die Erkenntnis war eigentlich ziemlich alltäglich. Ich beobachtete Menschen bei der Arbeit und bemerkte, wie viel des tatsächlichen Denkens außerhalb ihrer Laptops stattfand. Jemand skizziert eine Idee auf einem Whiteboard. Ein Bauleiter findet eine Lösung, indem er vor dem Problem steht. Zwei Führungskräfte treffen eine echte Entscheidung auf dem Fußweg zurück vom Mittagessen. Keines davon passiert auf einem Bildschirm, was bedeutet, dass KI-Software keine Ahnung davon hat, dass es überhaupt passiert ist.

Das ist die Grenze der Software-only-KI. Wenn die wichtigsten Momente Ihres Arbeitstages nicht auf einem Bildschirm stattfinden, kann Software allein kein wirkliches Bild der Organisation liefern. Sie müssen die Erfassung in die Umgebung bringen, in der die Arbeit tatsächlich stattfindet – den Raum, den Bauplatz, das Gespräch. Dafür sind Vibe Board, Bot und Dot da.

Physische Präsenz ist auch wichtig, weil ich etwas Schönes aufbauen wollte. Wenn wir dies im Arbeitsbereich jeden Tag haben wollen, muss es etwas sein, das die Menschen tatsächlich dort haben wollen.

Viel institutionelles Wissen geht noch immer in Flurgesprächen, an Whiteboards und in informellen Diskussionen verloren. Warum tut sich traditionelle Unternehmenssoftware so schwer damit, diesen Kontext außerhalb des Bildschirms wirksam zu erfassen?

Es gibt zu viele Schritte. Denken Sie darüber nach: Sie sind mitten in einem Gespräch, etwas Interessantes kommt auf, und um es zu erfassen, müssen Sie Ihr Telefon herausziehen, es mit Face ID entsperren, die Notiz-App finden, den Aufnahmeknopf finden, ihn drücken. Das sind dreißig Sekunden bis eine Minute. Bis Sie mit der Aufnahme beginnen, ist der Moment vorbei. Die Idee ist weg. Die andere Person ist schon beim nächsten Thema.

Der tiefer liegende Grund, warum Unternehmens-Software mit diesem Problem zu kämpfen hat, ist strukturell. Software geht davon aus, dass der Benutzer zu ihr kommt. Sie öffnen die App. Sie melden sich an. Sie navigieren zum richtigen Ort. Dieses Modell funktioniert, wenn jemand still an einem Schreibtisch sitzt. Es funktioniert nicht in einem Flur, auf einem Bauplatz oder in den fünf Sekunden nach einem Meeting, wenn das echte Gespräch stattfindet. Die Sache, die erfasst werden muss, wird nicht warten, bis Sie eine App starten. Das ist ein Hardware-Problem, kein Software-Problem.

Deshalb haben wir Vibe Dot so entwickelt. Drücken und aufnehmen. Die Hürden entfallen, und die Aufnahme findet tatsächlich statt.

Viele KI-Unternehmen wetteifern um autonome Agenten, während Ihr Ansatz zunächst auf ein dauerhaftes Gedächtnis und Kontext setzt. Ist eine Gedächtnisinfrastruktur Ihrer Meinung nach die fehlende Voraussetzung dafür, dass KI-Agenten in Unternehmen wirksam arbeiten können?

Ja. Ein KI-Agent ohne Gedächtnis ist, als würde man jemanden einstellen, der am Dienstag alles vom Montag vergessen hat. Sie würden dieser Person nichts Wichtiges anvertrauen und sollten auch einem Agenten, der auf die gleiche Weise aufgebaut ist, nicht vertrauen.

Agenten scheitern nicht, weil die zugrunde liegenden Modelle nicht intelligent sind. Sie scheitern, weil sie jede Aufgabe ohne Kontext angehen. Sie wissen nicht, was letzte Woche entschieden wurde, welche Vorgeschichte der Kunde hat, was bereits versucht wurde und nicht funktioniert hat. Also treffen sie selbstsichere, plausible Entscheidungen, deren Fehler nur jemand erkennt, der sich an den Kontext erinnert. Der gleiche Agent, der die gleiche Aufgabe an zwei verschiedenen Tagen ausführt, kann zwei verschiedene Entscheidungen treffen, weil es keine Kontinuität gibt, die sie zusammenhält.

Man kann keine vertrauenswürdige Autonomie auf nichts aufbauen. Man baut sie auf Gedächtnis auf. Wenn man diese Ebene richtig aufbaut, werden Agenten nützlich. Wenn man sie auslässt, generiert man nur selbstsichere Vermutungen im großen Maßstab.

Sie sprechen über “gedächtnisnative” Organisationen. Wie unterschiedlich glauben Sie, dass Unternehmen operieren werden, wenn KI-Systeme Jahre des organisatorischen Kontexts behalten und verbinden können, anstatt auf fragmentierte Dokumente und menschliches Gedächtnis zu vertrauen?

Die größte Veränderung ist nicht Geschwindigkeit oder Genauigkeit im Allgemeinen. Es ist, dass eine gedächtnisnative Organisation aufhört, sich selbst zu wiederholen.

Nehmen Sie die Einarbeitung. Wenn Sie heute jemanden einstellen oder befördern, dauert es Wochen, bis die Person eingearbeitet ist: Dokumente finden, Arbeitsabläufe aufspüren, fünf Menschen nach Kontext fragen, der nie aufgeschrieben wurde. Das meiste, was ein neuer Mitarbeiter wirklich braucht, steht in keinem System, sondern ist im Kopf eines anderen Menschen. Ein Unternehmen mit von Anfang an integriertem Gedächtnis übergibt ihm alles, was je entschieden, diskutiert oder ausprobiert wurde, sobald er anfängt.

Aber die Einarbeitung ist nur das einfache Beispiel. Man kann tatsächlich beantworten, “warum haben wir es auf diese Weise gemacht” anstatt zu raten. Bei Übergaben zwischen Teams gehen keine Informationen mehr verloren: vom Vertrieb zum Customer-Success-Team, vom Design zur Entwicklung. Wenn jemand geht, geht sein Kontext nicht mit ihm aus der Tür. Die meisten Unternehmen lernen die gleichen Lektionen alle zwei oder drei Jahre neu, weil die Menschen, die sie gelernt haben, weg sind. Diesen ständigen Preis muss man dann nicht mehr zahlen.

Hybrid-Arbeit hat die Nachfrage nach Kollaborations-Tools beschleunigt, aber viele Unternehmen kämpfen immer noch mit Ausrichtung und Kontinuität. Glauben Sie, dass die nächste Phase der Unternehmens-KI weniger darum geht, Inhalte zu generieren, und mehr darum, kollektive organisatorische Intelligenz zu bewahren?

Ja. Ich denke, die meisten Unternehmen wissen das bereits, auch wenn sie es noch nicht benannt haben. Die Inhaltserzeugung ist weitgehend gelöst. Was fehlt, ist die Kontinuität. Im Flur fällt eine Entscheidung, ein Kundenanruf offenbart etwas Wichtiges, ein Rundgang über die Baustelle verändert die Richtung eines Projekts — und nichts davon gelangt in ein System. Die kollektive Intelligenz der Organisation steckt in Gesprächen, die verschwinden. Im nächsten Schritt geht es darum, diese Ebene zu erfassen, statt immer mehr Ergebnisse daraus zu erzeugen. Ein echtes organisatorisches Gedächtnis lässt sich nicht auf nachträglich eingetippten Rekonstruktionen der tatsächlichen Ereignisse aufbauen.

Es gibt offensichtliche Fragen der Privatsphäre und der Governance, wenn Arbeitsgespräche kontinuierlich erfasst und in institutionelles Gedächtnis strukturiert werden. Wie glauben Sie, dass Unternehmen die Vorteile eines persistenten KI-Gedächtnisses mit dem Vertrauen der Mitarbeiter und der Transparenz in Einklang bringen sollten?

Diese Frage hat eine einfachere Antwort, als die meisten Menschen glauben. Man muss klar sagen, was erfasst wird, wer es sehen kann und wofür es verwendet wird. Das Unbehagen, das Menschen um diese Frage herum empfinden, ist normalerweise nicht die Erfassung selbst, sondern die Erfassung, die ohne Zustimmung oder Klarheit stattfindet. Die meisten Menschen haben nichts dagegen, wenn ein Meeting aufgezeichnet wird – sie haben etwas dagegen, wenn sie nicht wissen, dass es passiert, oder wo die Zusammenfassung landet. Was das Vertrauen bricht, ist Unklarheit. Unternehmen, die dies als Regelungsfrage statt als Kulturfrage behandeln, werden es falsch machen.

Ihr Unternehmen entwickelte sich von intelligenten Kollaborations-Boards zu tragbaren KI-Geräten und ambienter Arbeitsplatz-Intelligenz. Wie entscheiden Sie, ob ein Workflow-Problem durch Hardware oder Software gelöst werden sollte?

Ein kleiner Perspektivwechsel: Ich sehe darin weniger am Körper getragene KI-Geräte als vielmehr Hardware, die in die Arbeitsumgebung eingebettet ist. Sie ist für die Orte gebaut, an denen Arbeit stattfindet. Genau diese Unterscheidung bestimmt unsere Entscheidung zwischen Hardware und Software.

Software kann nur mit dem arbeiten, was ihr gegeben wird. Wenn der Kontext nicht hereinkommt, hat Software nichts, auf das sie reagieren kann. Wenn ich also an jedes Workflow-Problem denke, ist die Frage, die ich stelle, einfach: Wo findet die tatsächliche Arbeit statt, und kann Software sie erreichen?

Die meiste Unternehmenssoftware wurde unter der Annahme entwickelt, dass die Antwort ja ist – dass der Benutzer sich schließlich hinsetzt und den Kontext in einen Laptop tippt. Für viel Arbeit ist das nicht realistisch. Ein Bauunternehmer nimmt keinen Laptop zu einem Baustellenrundgang mit. Ein Lehrer öffnet keine App zwischen den Unterrichtsstunden. Ein Partner in einer Anwaltskanzlei tippt keine Notizen während eines Kundentermins ein. Hier wird Hardware notwendig. Software kann diese Orte nicht erreichen. Hardware kann.

Wenn Sie fünf Jahre in die Zukunft blicken: Werden Unternehmen hauptsächlich über Bildschirme und Apps mit KI interagieren, oder werden in die Umgebung eingebettete KI-Geräte und kontextbezogene Umgebungen zur vorherrschenden Schnittstelle für die Arbeit?

Bildschirme werden wahrscheinlich bleiben, aber sie werden aufhören, die primäre oder einzige Eingabeschicht zu sein. Derzeit behandeln wir den Bildschirm als den Ort, an dem Arbeit erledigt wird und an dem wir KI über die Arbeit informieren. Diese beiden Dinge werden sich trennen. Der Bildschirm bleibt wertvoll für die Ausgabe, für die Überprüfung, für Entscheidungen. Aber die Erfassungsseite, der Teil, an dem KI lernt, woran Sie tatsächlich arbeiten, wird in Ihre Umgebung verlagert, mit dem Aufkommen von ambienten Geräten, Wearables und In-Room-Hardware. In fünf Jahren wird die Vorstellung, dass man seinen Kontext in ein KI-Tool tippen musste, bevor es helfen konnte, wie etwas aus einer anderen Ära aussehen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, können Vibe besuchen.