Charles Yang, Gründer und CEO von Vibe – Interview-Serie

Charles Yang, Gründer und CEO von Vibe, ist ein Unternehmer, der sich darauf konzentriert, die Art und Weise zu überdenken, wie Teams organisatorisches Wissen erfassen, behalten und darauf aufbauen. Nachdem er ein mobiles Gaming-Unternehmen mitgründete, das auf über 800 Mitarbeiter und 50 Millionen monatliche Spieler skalierte, bevor es Teil von Tencent wurde, interessierte sich Yang zunehmend für die Herausforderung, institutionelles Gedächtnis zu erhalten, während Organisationen wachsen. Später erkundete er immersive Kollaborationstechnologien über Inlight Interactive, bevor er Vibe 2017 gründete. Unter seiner Führung entwickelte sich Vibe von einem intelligenten Kollaborations-Hardware-Unternehmen, das von über 50.000 Organisationen angenommen wurde, zu einer umfassenderen “Contextual AI Workspace”-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Meetings, Gespräche und Entscheidungen in strukturiertes, lebendiges organisatorisches Gedächtnis zu verwandeln, das von KI angetrieben wird.

Vibe baut, was es als “Contextual AI Workspace” bezeichnet, indem es KI-Software mit speziell entwickelter Kollaborations-Hardware kombiniert, um Organisationen zu helfen, institutionelles Wissen zu bewahren und zu operationalisieren. Das Unternehmen gewann anfangs durch interaktive Smartboards, die von Unternehmen und Bildungseinrichtungen verwendet wurden, aber hat sich seitdem auf KI-gesteuerte Meeting-Intelligenz, kontextuelle Gedächtnissysteme und physische KI-Geräte wie den Vibe-Bot erweitert. Die Plattform ist darauf ausgelegt, Gespräche über Meetings, Dokumente und Kollaborationssitzungen zu erfassen und sie in durchsuchbare, beständige Workflows zu organisieren, die 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 des Unternehmens-KI werden würde?

Das Führen mehrerer Unternehmen, insbesondere des Gaming-Unternehmens, hat mich am meisten überrascht, dass es nicht das technische Skalieren war. Es war das menschliche Skalieren. Sie fügen hundert Menschen in sechs Monaten hinzu, und plötzlich basieren die Entscheidungen der Hälfte des Unternehmens auf Gesprächen, an denen die andere Hälfte nicht teilgenommen hat. Meetings, die die letzte Woche zusammenfassen. Wiederholte Arbeit, weil jemand eine Aufgabe vergessen hat. Montagmorgen, die mit “Warte, was haben wir letzte Woche entschieden?” beginnen.

Ich nahm an, dass dies ein Start-up-Problem sei, das wir überwachsen würden. Es ist es nicht. 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 Monate des Fortschritts durch es 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 für die Art und Weise entwickelt, wie Arbeit tatsächlich stattfindet. Jedes Tool besitzt seinen eigenen Anteil – das CRM besitzt Deals, das Dokumenten-Tool besitzt Dokumente, das Meeting-Tool besitzt Meetings – und der Mitarbeiter muss die Integration in seinem Kopf durchführen, zwischen Apps kopieren, jedem Tool erinnern, was die anderen bereits wissen. Das funktioniert, wenn die Arbeit taskbasiert ist und innerhalb eines Bildschirms stattfindet. Es funktioniert nicht, wenn ein Projekt zwischen einem Bauplatz, einem Flur, einem Kundenanruf und drei verschiedenen Apps in einem Nachmittag wechselt, was die meisten Projekte sind.

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 mehr wie das aussehen und weniger wie eine weitere App, die man lehren muss. Geräte, die Kontext erfassen, wo immer Arbeit stattfindet, alle füttern den gleichen Ort. Der Mitarbeiter hört auf, der Verbindungsmann zu sein.

Sie beschreiben Vibe als ein “Contextual AI Workspace”, in dem Gespräche zu permanentem Team-Intellekt 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 einer Whiteboard. Ein Bauleiter findet eine Lösung, indem er vor dem Problem steht. Zwei Geschäftsführer treffen eine echte Entscheidung auf dem Rückweg 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. Das sind Vibe-Board, Bot und Dot.

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.

Viele institutionelles Wissen verschwindet immer noch in Flurgesprächen, Whiteboard-Sitzungen und informellen Diskussionen. Warum glauben Sie, dass traditionelle Unternehmens-Software es geschafft hat, diesen Kontext außerhalb des Bildschirms effektiv 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 aufgenommen haben, ist der Moment vorbei. Die Idee ist weg. Die andere Person hat sich bewegt.

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.

Das ist, warum wir Vibe-Dot so entworfen haben, wie wir es getan haben. Drücken und aufnehmen. Die Reibung ist weg, was bedeutet, dass die Erfassung tatsächlich stattfindet.

Viele KI-Unternehmen rennen auf autonome Agenten zu, aber Ihr Ansatz scheint sich auf persistentes Gedächtnis und Kontext zu konzentrieren. Glauben Sie, dass Speicher-Infrastruktur zu einer notwendigen Voraussetzung für KI-Agenten wird, bevor sie effektiv in Unternehmen funktionieren können?

Ja. Ein KI-Agent ohne Gedächtnis ist wie jemand, der alles zwischen Montag und Dienstag vergisst. 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 in jede Aufgabe ohne Kontext eintreten. Sie wissen nicht, was letzte Woche entschieden wurde, was die Geschichte des Kunden ist, was bereits versucht wurde und nicht funktioniert hat. Also treffen sie selbstsichere, plausible Entscheidungen, die in Wegen, die nur jemand mit Gedächtnis erkennen würde, falsch sind. 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 Schicht richtig bekommt, 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. Heute benötigt es Wochen, um jemanden auf den neuesten Stand zu bringen – Dokumente finden, Workflows aufspüren, fünf Menschen nach Kontext fragen, der nie niedergeschrieben wurde. Das meiste, was ein neuer Mitarbeiter tatsächlich benötigt, ist nicht in einem System. Es ist in jemandes Kopf. Ein gedächtnisnative Unternehmen übergibt ihm alles, was jemals entschieden, diskutiert oder versucht wurde, im Moment, in dem er beginnt.

Aber die Einarbeitung ist nur das einfache Beispiel. Man kann tatsächlich beantworten, “warum haben wir es auf diese Weise gemacht” anstatt zu raten. Die Übergabe zwischen Teams hört auf, Dinge fallen zu lassen – Vertrieb an Kundenservice, Design an Ingenieurwesen. 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. Das hört auf, eine Steuer zu sein, die man zahlen muss.

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. Und ich denke, dass die meisten Unternehmen dies bereits wissen, auch wenn sie es noch nicht benannt haben. Das Problem der Inhaltsgenerierung ist im Wesentlichen gelöst. Was kaputt ist, ist die Kontinuität. Eine Entscheidung wird in einem Flur getroffen, ein Kundenanruf offenbart etwas Wichtiges, ein Bauplatz ändert die Richtung eines Projekts – und nichts davon landet in einem System. Die kollektive Intelligenz der Organisation lebt in Gesprächen, die verschwinden. Die nächste Phase ist darum, diese Schicht zu erfassen, nicht darum, mehr Ausgabe daraus zu produzieren. Man kann kein wirkliches organisatorisches Gedächtnis aufgebaut auf typisierten Rekonstruktionen dessen aufbauen, was tatsächlich passiert ist.

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 explizit darüber sein, 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 wohin die Zusammenfassung landet. Was das Vertrauen bricht, ist Unklarheit. Unternehmen, die dies als ein Policy-Problem und nicht als ein Kulturproblem 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?

Schnelle Neufassung: Ich denke darüber weniger als über tragbare KI-Geräte und mehr als über ambientes Hardware, das für die Umgebungen gebaut ist, in denen Arbeit stattfindet – und das ist genau, wie wir die Entscheidung zwischen Hardware und Software treffen.

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 meisten Unternehmens-Software wurde entwickelt, unter der Annahme, 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 Auftragnehmer bringt keinen Laptop auf einen Bauplatz mit. Ein Lehrer öffnet keine App zwischen den Klassen. Ein Partner in einer Anwaltskanzlei tippt keine Notizen während eines Kunden-Gesprächs ein. Das ist, wo Hardware notwendig wird. Software kann diese Orte nicht erreichen. Hardware kann.

Blicken Sie fünf Jahre in die Zukunft, glauben Sie, dass Unternehmen hauptsächlich mit KI über Bildschirme und Apps interagieren werden oder ob ambente KI-Geräte und kontextuelle Umgebungen die dominierende Schnittstelle für die Arbeit werden?

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, sollten Vibe besuchen.