Charles Yang, fundador y CEO de Vibe – Serie de entrevistas

Charles Yang, fundador y CEO de Vibe, es un empresario enfocado en replantear cómo los equipos registran, conservan y amplían el conocimiento de la organización. Después de cofundar una empresa de juegos móviles que escaló a más de 800 empleados y 50 millones de jugadores mensuales antes de convertirse en parte de Tencent, Yang se interesó cada vez más en el desafío de preservar la memoria institucional a medida que las organizaciones crecen. Más tarde, exploró tecnologías de colaboración inmersiva a través de Inlight Interactive antes de fundar Vibe en 2017. Bajo su liderazgo, Vibe evolucionó desde una empresa de hardware de colaboración inteligente adoptada por más de 50,000 organizaciones hasta una plataforma más amplia de “Espacio de Trabajo de Inteligencia Artificial Contextual” diseñada para transformar reuniones, conversaciones y decisiones en memoria organizacional estructurada y viva impulsada por IA.

Vibe está construyendo lo que describe como un “Espacio de Trabajo de Inteligencia Artificial Contextual”, combinando software de IA con hardware diseñado específicamente para la colaboración para ayudar a las organizaciones a conservar y aplicar en la práctica el conocimiento institucional. La empresa inicialmente ganó tracción a través de tableros interactivos inteligentes utilizados por empresas y instituciones educativas, pero desde entonces ha expandido su alcance a inteligencia de reuniones impulsada por IA, sistemas de memoria contextual y dispositivos físicos de IA como Vibe Bot. Su plataforma está diseñada para capturar conversaciones en reuniones, documentos y sesiones de colaboración, y luego organizarlas en flujos de trabajo persistentes y con posibilidad de búsqueda sobre los que los equipos pueden seguir trabajando en lugar de recrear el contexto una y otra vez. La visión más amplia de la empresa se centra en “organizaciones nativas de memoria”, donde la IA actúa menos como un chatbot y más como una capa de inteligencia organizacional en evolución integrada directamente en las herramientas de colaboración cotidianas.

Fundaste varias empresas antes de lanzar Vibe, incluida una empresa de juegos que escaló a más de 50 millones de jugadores mensuales y fue adquirida por Tencent. ¿Cómo te hicieron esas experiencias creer que la “memoria organizacional” se convertiría en uno de los problemas más grandes sin resolver en la IA empresarial?

Al dirigir varias empresas, especialmente la de juegos, lo que más me sorprendió no fue el crecimiento técnico, sino el crecimiento de la plantilla. Agregas cien personas en seis meses, y de repente la mitad de la empresa está tomando decisiones basadas en conversaciones de las que la otra mitad no fue parte. Reuniones que recapitulan la reunión de la semana anterior. Trabajo que se repite porque alguien recordó mal una tarea acordada. Mañanas de lunes que comienzan con “espera, ¿qué decidimos la semana pasada?”

Supuse que este era un problema de startup que superaríamos al crecer. No es así. Cuanto más grande se volvía la empresa, peor se ponía, porque el contexto se estaba creando más rápido de lo que cualquier sistema podía retener. Para cuando vendimos a Tencent, estaba convencido de que el verdadero cuello de botella en la mayoría de las organizaciones no era el talento o la estrategia — era la memoria.

Eso es lo que quería que Vibe solucionara. No porque la memoria organizacional sea algún concepto abstracto, sino porque he visto a equipos inteligentes perder meses de progreso debido a ella.

Apple (AAPL ) demostró que los dispositivos conectados se vuelven más valiosos cuando operan como parte de un ecosistema más amplio en lugar de como hardware aislado. ¿Por qué creíste que la IA empresarial eventualmente necesitaría un enfoque similar de ecosistema en lugar de confiar únicamente en aplicaciones SaaS?

El SaaS nunca fue realmente diseñado para la forma en que realmente sucede el trabajo. Cada herramienta se ocupa de su propia parcela — el CRM gestiona las oportunidades comerciales, la herramienta de documentos los documentos y la de reuniones las reuniones — y el empleado termina haciendo el trabajo de integración en su cabeza, copiando entre aplicaciones, recordando a cada herramienta lo que las demás ya saben. Eso funciona cuando el trabajo se organiza por tareas y queda dentro de una pantalla. Se desmorona en el momento en que un proyecto se mueve entre un sitio de trabajo, un pasillo, una llamada con un cliente y tres aplicaciones diferentes en una tarde, como ocurre con la mayoría de los proyectos.

Abordé el problema tras años creando productos de consumo, antes de Vibe, y la lección de Apple se quedó conmigo. No ganaron porque sus dispositivos individuales fueran mejores. Ganaron porque los dispositivos compartían contexto. Te movías entre ellos, y el trabajo se movía contigo.

La IA empresarial tiene que parecerse más a eso y menos a otra aplicación a la que tienes que enseñarle todo. Dispositivos que capturan contexto dondequiera que suceda el trabajo, que envían toda esa información al mismo lugar. El empleado deja de ser el enlace entre herramientas.

Describes Vibe como un “Espacio de Trabajo de Inteligencia Artificial Contextual” donde las conversaciones se convierten en inteligencia de equipo permanente. ¿Cuál fue la observación clave que te convenció de que esto necesitaba ser resuelto con dispositivos físicos como Vibe Board, Vibe Bot y Vibe Dot en lugar de solo software?

La observación fue, en realidad, muy cotidiana. Observaba a la gente trabajar y notaba cuánto del pensamiento real sucedía lejos de sus laptops. Alguien esboza una idea en una pizarra. Un supervisor encuentra una solución en el lugar de trabajo, de pie ante el problema. Dos ejecutivos toman una decisión real mientras caminan de regreso del almuerzo. Nada de eso sucede en una pantalla, lo que significa que el software de IA no tiene idea de que ocurrió.

Ese es el límite de la IA basada únicamente en software. Si los momentos más importantes de tu día laboral no están en una pantalla, el software solo no puede darte una imagen real de la organización. Tienes que poner la captura en el entorno donde sucede el trabajo — la habitación, el sitio, la conversación. Para eso sirven Vibe Board, Bot y Dot.

La forma física también importa porque quería construir algo hermoso. Si queremos que esto esté en el espacio de trabajo todos los días, tiene que ser algo que la gente realmente quiera allí.

Mucha memoria institucional todavía desaparece en conversaciones de pasillo, sesiones de pizarra y discusiones informales. ¿Por qué crees que el software empresarial tradicional ha luchado por capturar este contexto fuera de la pantalla de manera efectiva?

Hay demasiados pasos. Piensa en ello: estás en medio de una conversación, surge algo interesante y para capturarlo tienes que sacar tu teléfono, desbloquearlo con Face ID, encontrar la aplicación de notas, encontrar el botón de grabación, presionarlo. Eso es de treinta segundos a un minuto. Para cuando empiezas a grabar, el momento ha pasado. La idea ha desaparecido. La otra persona ya ha pasado a otro tema.

La razón más profunda por la que el software empresarial ha luchado con esto es estructural. El software asume que el usuario viene a él. Abres la aplicación. Te conectas. Navegas al lugar correcto. Ese modelo funciona cuando alguien está sentado quieto en un escritorio. No funciona en un pasillo, en un sitio de trabajo o en los cinco segundos después de que termina una reunión cuando sucede la conversación real. Lo que necesita ser capturado no va a esperar a que lances una aplicación. Ese es un problema de hardware, no de software.

Esa es la razón por la que diseñamos Vibe Dot de la manera en que lo hicimos. Presiona y graba. La fricción ha desaparecido, lo que significa que la captura realmente sucede.

Muchas empresas de IA están compitiendo hacia agentes autónomos, pero tu enfoque parece centrarse en la memoria persistente y el contexto primero. ¿Crees que la infraestructura de memoria se convierte en el requisito previo que falta antes de que los agentes de IA puedan funcionar efectivamente dentro de las empresas?

Sí. Un agente de IA sin memoria es como contratar a alguien que olvida todo entre el lunes y el martes. No le confiarías nada importante a esa persona, y no deberías confiar en un agente construido de la misma manera.

Los agentes no fallan porque los modelos subyacentes no sean inteligentes. Fallan porque entran en cada tarea sin contexto. No saben qué se decidió la semana pasada, cuál es el historial del cliente, qué ya se ha intentado y no funcionó. Así que toman decisiones seguras y plausibles, pero con errores que solo alguien que recuerde el contexto detectaría. El mismo agente, al recibir la misma tarea en dos días diferentes, puede tomar dos decisiones diferentes, porque no hay continuidad que lo mantenga unido.

No puedes construir autonomía confiable sobre la nada. La construyes sobre la memoria. Construye bien esa capa y los agentes se vuelven útiles. Omítela y solo estás generando conjeturas hechas con seguridad a gran escala.

Hablaste sobre “organizaciones nativas de memoria”. ¿Cómo crees que cambiará la forma de operar de las empresas una vez que los sistemas de IA puedan retener y conectar años de contexto organizacional en lugar de confiar en documentos fragmentados y recuerdo humano?

El cambio más grande no es la velocidad o la precisión en abstracto. Es que una organización nativa de memoria deja de repetirse.

Toma la incorporación de personal. Hoy en día, cuando contratas o promueves a alguien, le toma semanas ponerse al día — encontrar documentos, buscar flujos de trabajo, preguntar a cinco personas por contexto que nunca se escribió. La mayor parte de lo que un nuevo empleado realmente necesita no está en ningún sistema. Está en la cabeza de alguien. Una empresa nativa de memoria le da todo lo que se ha decidido, debatido o intentado desde el momento en que comienza.

Pero la incorporación de personal es solo el ejemplo fácil. De hecho, puedes responder “¿por qué lo hicimos de esta manera?” en lugar de adivinar. En los traspasos entre equipos deja de perderse información: de ventas al equipo de éxito del cliente, de diseño a ingeniería. Cuando alguien se va, su contexto no sale con él. La mayoría de las empresas vuelven a aprender las mismas lecciones cada dos o tres años porque las personas que las aprendieron se han ido. Ese coste deja de pagarse una y otra vez.

El trabajo híbrido aceleró la demanda de herramientas de colaboración, pero muchas empresas todavía luchan con la alineación y la continuidad. ¿Crees que la próxima fase de la IA empresarial se centra menos en generar contenido y más en preservar la inteligencia colectiva organizacional?

Sí. Y creo que la mayoría de las empresas ya saben esto, incluso si no lo han nombrado. El problema de la generación de contenido está en gran medida resuelto. Lo que está roto es la continuidad. Una decisión se toma en un pasillo, una llamada con un cliente revela algo importante, una visita al lugar de trabajo cambia la dirección de un proyecto — y nada de eso llega a ningún sistema. La inteligencia colectiva de la organización vive en conversaciones que desaparecen. La próxima fase se trata de capturar esa capa, no de producir más resultados a partir de ella. No puedes construir memoria organizacional real sobre reconstrucciones escritas de lo que realmente sucedió.

Hay preguntas obvias de privacidad y gobernanza siempre que las conversaciones laborales se capturan y estructuran continuamente en memoria institucional. ¿Cómo crees que las empresas deberían equilibrar los beneficios de la memoria de IA persistente con la confianza y la transparencia de los empleados?

Esta pregunta tiene una respuesta más simple de lo que la mayoría de la gente cree. Necesitas ser explícito sobre qué se está capturando, quién puede verlo y para qué se utiliza. La incomodidad que la gente siente al respecto generalmente no es sobre la captura en sí, sino sobre la captura que sucede sin consentimiento o claridad. La mayoría de las personas no se oponen a que se grabe una reunión — se oponen a no saber que está sucediendo o a dónde llega el resumen. Lo que rompe la confianza es la ambigüedad. Las empresas que tratan esto como una cuestión de normas en lugar de una cuestión de cultura lo harán mal.

Tu empresa evolucionó desde tableros de colaboración inteligentes hasta dispositivos de IA que se llevan puestos y inteligencia integrada en el entorno de trabajo. ¿Cómo decides cuándo un problema de flujo de trabajo debe resolverse mediante hardware en lugar de software?

Cambiemos un poco la perspectiva: los veo menos como dispositivos de IA que se llevan puestos y más como hardware integrado en los entornos donde se trabaja. Esa distinción es precisamente la que determina si elegimos hardware o software.

El software solo puede trabajar con lo que se le da. Si el contexto no llega, el software no tiene nada sobre lo que actuar. Así que cuando miro cualquier problema de flujo de trabajo, la pregunta que hago es simple: ¿dónde sucede el trabajo real, y puede el software alcanzarlo?

La mayoría del software empresarial fue diseñado asumiendo que la respuesta es sí — que el usuario eventualmente se sentará frente a una laptop y escribirá el contexto. Para mucho trabajo, eso no es realista. Un contratista no lleva una laptop a una visita al lugar de trabajo. Un maestro no abre una aplicación entre clases. Un socio de una firma de abogados no escribe notas durante una reunión con un cliente. Ahí es donde el hardware se vuelve necesario. El software no puede llegar a esos lugares. El hardware sí.

Mirando hacia adelante cinco años, ¿crees que las empresas interactuarán principalmente con la IA a través de pantallas y aplicaciones, o los dispositivos de IA ambientales y los entornos contextuales se convertirán en la capa de interfaz dominante para el trabajo?

Es probable que las pantallas permanezcan, pero dejarán de ser la capa de entrada principal o única. Ahora, tratamos la pantalla como donde se hace el trabajo y donde le contamos a la IA sobre el trabajo. Esas dos cosas se separarán. La pantalla seguirá siendo útil para mostrar resultados, revisarlos y tomar decisiones. Pero el lado de la captura, la parte donde la IA aprende en qué estás trabajando realmente, se moverá a tu entorno con el surgimiento de dispositivos ambientales, wearables y hardware instalado en la sala. En cinco años, la idea de que tenías que escribir tu contexto en una herramienta de IA antes de que pudiera ayudarte se sentirá como si perteneciera a una era diferente.

Gracias por la excelente entrevista. Los lectores que deseen saber más pueden visitar Vibe.