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 capturan, retienen y construyen sobre el conocimiento organizacional. 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 de colaboración de propósito específico para ayudar a las organizaciones a preservar y operacionalizar 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 buscables que los equipos pueden construir continuamente 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 escalado técnico. Fue el escalado humano. 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 repetitivo porque alguien se olvidó de un elemento de acción. Mañanas de lunes que comienzan con “espera, ¿qué decidimos la semana pasada?”

Supuse que este era un problema de startup que superaríamos. 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 posee su propia porción — la CRM posee las ofertas, la herramienta de documentos posee los documentos, la herramienta de reuniones posee 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 es basado en tareas y vive dentro de una pantalla. Se desmorona en el momento en que un proyecto se mueve entre un sitio de trabajo, un pasillo, una llamada de cliente y tres aplicaciones diferentes en una tarde, lo cual es la mayoría de los proyectos.

Me acerqué a esto desde años de construir 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 que debes enseñar. Dispositivos que capturan contexto dondequiera que suceda el trabajo, todos alimentando el mismo lugar. El empleado deja de ser el conector.

Describiste Vibe como una constructora de un “Espacio de Trabajo de Inteligencia Artificial Contextual” donde las conversaciones se convierten en inteligencia de equipo permanente. ¿Cuál fue la realización 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 realización fue en realidad bastante mundana. 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 de sitio figura una solución de pie frente al problema. Dos ejecutivos toman una decisión real en el camino 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 del software de IA solo. 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. Eso es lo que son Vibe Board, Bot y Dot.

La físicidad 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 estás grabando, el momento ha pasado. La idea ha pasado. La otra persona se ha movido.

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 confiarías en esa persona con nada importante, 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, qué es la historia del cliente, qué ya se ha intentado y no funcionó. Así que toman decisiones confiadas y plausibles que están equivocadas de maneras que solo alguien con memoria captaría. El mismo agente, dado 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. Obtén esa capa correcta y los agentes se vuelven útiles. Salta eso y solo estás generando conjeturas confiadas a gran escala.

Hablaste sobre “organizaciones nativas de memoria”. ¿Cómo diferente crees que las empresas operarán 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 mayoría 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. Las entregas entre equipos dejan de perder cosas — ventas a CS, 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. Eso deja de ser un impuesto que debes pagar.

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 es menos sobre la generación de contenido y más sobre la preservación de 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 de cliente revela algo importante, una caminata por el sitio 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 salida 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 un problema de política en lugar de un problema de cultura lo harán mal.

Tu empresa evolucionó desde tableros de colaboración inteligentes hasta dispositivos de IA portátiles y inteligencia de lugar de trabajo ambiental. ¿Cómo decides cuándo un problema de flujo de trabajo debe resolverse mediante hardware en lugar de software?

Reencuadre rápido: creo que estos menos como dispositivos de IA portátiles y más como hardware ambiental construido para los entornos donde sucede el trabajo — y esa distinción es exactamente cómo decidimos hardware versus 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 en una laptop y escribirá el contexto. Para mucho trabajo, eso no es realista. Un contratista no lleva una laptop a una caminata por el sitio. Un maestro no abre una aplicación entre clases. Un socio de una firma de abogados no escribe notas durante una reunión con un cliente. Ese es donde se vuelve necesario el hardware. 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 si 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. 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 se queda valiosa para la salida, para la revisión, para las decisiones. Pero el lado de la captura, la parte donde la IA aprende sobre lo que realmente estás trabajando, se moverá a tu entorno con el surgimiento de dispositivos ambientales, wearables y hardware de habitación. 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 gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Vibe.