चार्ल्स यांग, वाइब के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

चार्ल्स यांग, वाइब के संस्थापक और सीईओ, ऐसे उद्यमी हैं जो इस बात पर नए सिरे से विचार कर रहे हैं कि टीमें संगठनात्मक ज्ञान को कैसे दर्ज करें, सुरक्षित रखें और आगे बढ़ाएं। उन्होंने एक मोबाइल गेमिंग कंपनी की सह-स्थापना की थी, जो टेंसेंट का हिस्सा बनने से पहले 800 से अधिक कर्मचारियों और पांच करोड़ मासिक खिलाड़ियों तक पहुंची। इस अनुभव के बाद, संगठन बढ़ने पर संस्थागत स्मृति को सुरक्षित रखने की चुनौती में उनकी दिलचस्पी बढ़ती गई। बाद में उन्होंने इनलाइट इंटरएक्टिव के जरिए इमर्सिव सहयोग तकनीकों का अध्ययन किया और 2017 में वाइब की स्थापना की। उनके नेतृत्व में वाइब एक स्मार्ट सहयोग हार्डवेयर कंपनी से, जिसके उत्पाद 50,000 से अधिक संगठनों ने अपनाए, एक व्यापक “संदर्भ-आधारित एआई कार्यक्षेत्र” मंच के रूप में विकसित हुई। यह मंच बैठकों, बातचीत और निर्णयों को एआई की मदद से संरचित तथा निरंतर विकसित होती संगठनात्मक स्मृति में बदलने के लिए बनाया गया है।

वाइब अपने अनुसार एक “संदर्भ-आधारित एआई कार्यक्षेत्र” बना रही है। यह विशेष रूप से सहयोग के लिए बनाए गए हार्डवेयर और एआई सॉफ्टवेयर को जोड़ता है, ताकि संगठन अपने ज्ञान को सुरक्षित रख सकें और काम में इस्तेमाल कर सकें। कंपनी ने शुरुआत में उद्यमों और शिक्षण संस्थानों में इस्तेमाल होने वाले इंटरएक्टिव स्मार्ट बोर्ड से पहचान बनाई। बाद में उसने एआई-आधारित बैठक विश्लेषण, संदर्भ-स्मृति प्रणालियों और वाइब बॉट जैसे भौतिक एआई उपकरणों में विस्तार किया। यह मंच बैठकों, दस्तावेजों और सहयोग सत्रों की बातचीत दर्ज कर उसे खोजे जा सकने वाले, लंबे समय तक बने रहने वाले कार्यप्रवाहों में व्यवस्थित करता है। टीमें हर बार संदर्भ दोबारा बनाने के बजाय उसी पर आगे काम कर सकती हैं। कंपनी की व्यापक परिकल्पना ऐसे संगठनों की है जिनकी बुनियाद में ही स्मृति हो। वहां एआई किसी चैटबॉट जैसा कम और रोजमर्रा के सहयोग उपकरणों में सीधे समाहित, विकसित होती संगठनात्मक बुद्धिमत्ता की परत जैसा अधिक काम करता है।

आपने वाइब लॉन्च करने से पहले कई कंपनियों की स्थापना की, जिनमें एक गेमिंग कंपनी भी शामिल थी जो पांच करोड़ से अधिक मासिक खिलाड़ियों तक बढ़ गई और बाद में टेंसेंट द्वारा अधिग्रहित की गई। उन अनुभवों ने आपको यह विश्वास कैसे दिलाया कि “संगठनात्मक स्मृति” उद्यम एआई में सबसे बड़ी अनसुलझी समस्याओं में से एक बन जाएगी?

कई कंपनियां, खासकर गेमिंग कंपनी चलाते समय, मुझे तकनीकी विस्तार से ज्यादा लोगों की संख्या बढ़ने पर आने वाली चुनौतियों ने चौंकाया। छह महीने में सौ लोग जुड़ते हैं और अचानक कंपनी का आधा हिस्सा ऐसी बातचीत के आधार पर निर्णय लेने लगता है जिसमें दूसरा आधा शामिल नहीं था। बैठकों में पिछले सप्ताह की बैठक का सार दोहराया जाता है। किसी के तय काम को गलत याद रखने से काम दोबारा होता है। सोमवार की सुबह “रुको, हमने पिछले सप्ताह क्या तय किया था?” से शुरू होती है।

मैंने माना कि यह एक स्टार्टअप समस्या है जिसे हम बढ़ने पर पार कर लेंगे। लेकिन ऐसा नहीं हुआ। जैसे-जैसे कंपनी बड़ी होती गई, यह और भी खराब होती गई, क्योंकि संदर्भ इतनी तेजी से बन रहा था कि कोई भी प्रणाली उसे पकड़ नहीं सकती थी। जब हमने इसे टेंसेंट को बेचा, तो मुझे यह यकीन हो गया था कि अधिकांश संगठनों में असली बाधा प्रतिभा या रणनीति नहीं थी – यह स्मृति थी।

यही समस्या मैं वाइब के जरिए हल करना चाहता था। इसलिए नहीं कि संगठनात्मक स्मृति कोई अमूर्त अवधारणा है, बल्कि इसलिए कि मैंने काबिल टीमों को इसकी वजह से महीनों की प्रगति गंवाते देखा है।

एप्पल (AAPL ) ने साबित किया कि जुड़े उपकरणों का मूल्य तब बढ़ जाता है जब वे एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र के हिस्से के रूप में काम करते हैं, न कि अलग-अलग हार्डवेयर के रूप में। आपने क्यों सोचा कि उद्यम एआई को अंततः एक समान पारिस्थितिकी तंत्र दृष्टिकोण की आवश्यकता होगी, न कि केवल सास अनुप्रयोगों पर निर्भर रहने की?

SaaS को कभी वास्तविक काम करने के तरीके के अनुरूप बनाया ही नहीं गया। हर उपकरण अपना एक हिस्सा संभालता है: सीआरएम सौदे, दस्तावेजों का उपकरण दस्तावेज और बैठकों का उपकरण बैठकें। आखिर में कर्मचारी को अपने दिमाग में सारी जानकारी जोड़नी पड़ती है, ऐप्स के बीच सामग्री कॉपी करनी पड़ती है और हर उपकरण को बताना पड़ता है कि दूसरे उपकरण क्या जानते हैं। यह मॉडल तब काम करता है जब काम अलग-अलग कार्यों पर आधारित हो और स्क्रीन तक सीमित हो। लेकिन जब एक परियोजना एक ही दोपहर में कार्यस्थल, गलियारे, ग्राहक के साथ फोन कॉल और तीन अलग-अलग ऐप्स के बीच घूमती है, तो यह मॉडल बिखर जाता है। अधिकांश परियोजनाओं में यही होता है।

वाइब से पहले कई वर्षों तक उपभोक्ता उत्पाद बनाने के अनुभव से मैंने इस समस्या को देखा, और एप्पल से मिली सीख मेरे साथ रही। वे इसलिए नहीं जीते कि उनके अलग-अलग उपकरण बेहतर थे। वे इसलिए जीते क्योंकि उपकरण संदर्भ साझा करते थे। आप एक से दूसरे पर जाते हैं तो आपका काम भी साथ जाता है।

उद्यम एआई को उस मॉडल जैसा अधिक और एक ऐसे अतिरिक्त ऐप जैसा कम होना चाहिए जिसे आपको हर बार संदर्भ समझाना पड़े। उपकरण वहां संदर्भ दर्ज करें जहां काम होता है और सारी जानकारी एक ही जगह पहुंचे। कर्मचारी को उपकरणों के बीच कड़ी बनने की जरूरत न रहे।

आप वाइब को एक “संदर्भ एआई कार्यस्थान” के रूप में वर्णित करते हैं जहां बातचीत स्थायी टीम बुद्धिमत्ता बन जाती है। किस मुख्य बात से आपको लगा कि इसे केवल सॉफ्टवेयर से नहीं, बल्कि वाइब बोर्ड, वाइब बॉट और वाइब डॉट जैसे भौतिक उपकरणों से हल करना जरूरी है?

यह एहसास वास्तव में बहुत ही साधारण था। मैं लोगों को काम करते हुए देखता और देखता कि वास्तविक सोच कितनी दूर उनके लैपटॉप से होती है। कोई व्हाइटबोर्ड पर एक विचार का चित्रण करता है। एक साइट पर्यवेक्षक समस्या के सामने खड़े होकर एक समाधान का पता लगाता है। दो कार्यकारी दोपहर का भोजन करके पैदल लौटते हुए वास्तविक निर्णय लेते हैं। यह सब स्क्रीन पर नहीं हो रहा है, जिसका अर्थ है कि एआई सॉफ़्टवेयर को पता भी नहीं है कि यह हो रहा है।

यह सॉफ्टवेयर-ओनली एआई की सीमा है। यदि आपके कामदिन के सबसे महत्वपूर्ण क्षण स्क्रीन पर नहीं हो रहे हैं, तो सॉफ्टवेयर अकेले संगठन की सही तस्वीर नहीं दे सकता। आपको उस वातावरण में कैप्चर करना होगा जहां वास्तव में काम हो रहा है – कमरा, साइट, बातचीत। यही वाइब बोर्ड, बॉट और डॉट का काम है।

भौतिकता भी महत्वपूर्ण है क्योंकि मैं कुछ सुंदर बनाना चाहता था। यदि हम इसे हर दिन कार्यस्थान में चाहते हैं, तो यह कुछ ऐसा होना चाहिए जो लोग वास्तव में वहां चाहते हैं।

गलियारों की बातचीत, व्हाइटबोर्ड पर चर्चा और अनौपचारिक बातचीत में बहुत-सा संस्थागत ज्ञान अभी भी खो जाता है। आपके अनुसार पारंपरिक उद्यम सॉफ्टवेयर को स्क्रीन के बाहर के इस संदर्भ को प्रभावी ढंग से दर्ज करने में कठिनाई क्यों होती है?

इसके लिए बहुत सारे कदम हैं। सोचिए: आप एक बातचीत के बीच में हैं, कुछ दिलचस्प आता है, और इसे पकड़ने के लिए आपको अपना फोन निकालना होगा, इसे फेस आईडी से अनलॉक करना होगा, अपने नोट्स ऐप को ढूंढना होगा, रिकॉर्ड बटन ढूंढना होगा, उसे दबाना होगा। यह तीस सेकंड से एक मिनट है। जब तक रिकॉर्डिंग शुरू होती है, वह पल बीत चुका होता है। विचार चला गया है। दूसरा व्यक्ति आगे बढ़ गया है।

उद्यम सॉफ्टवेयर को इस समस्या से निपटने में असमर्थ होने का गहरा कारण संरचनात्मक है। सॉफ्टवेयर मानता है कि उपयोगकर्ता इसके पास आता है। आप ऐप खोलते हैं। आप लॉग इन करते हैं। आप सही स्थान पर नेविगेट करते हैं। यह मॉडल तब काम करता है जब कोई व्यक्ति डेस्क पर बैठा होता है। यह गलियारे, कार्यस्थल, या बैठक खत्म होने के पांच सेकंड बाद वास्तविक बातचीत होने पर काम नहीं करता है। जिस चीज़ को पकड़ने की आवश्यकता है वह ऐप लॉन्च करने के लिए आपका इंतजार नहीं करेगी। यह एक हार्डवेयर समस्या है, सॉफ्टवेयर की नहीं।

यही कारण है कि हमने वाइब डॉट को इस तरह से डिज़ाइन किया है। दबाएं और रिकॉर्ड करें। प्रक्रिया की अड़चन दूर हो जाती है, इसलिए जानकारी वास्तव में दर्ज होने लगती है।

कई एआई कंपनियां स्वायत्त एजेंट बनाने की होड़ में हैं, लेकिन आपका दृष्टिकोण पहले स्थायी स्मृति और संदर्भ पर ध्यान देता है। क्या आपको लगता है कि उद्यमों में एजेंटों के प्रभावी ढंग से काम करने के लिए स्मृति का बुनियादी ढांचा वह जरूरी पूर्वशर्त है जो अभी गायब है?

हाँ। एक एआई एजेंट जिसके पास स्मृति नहीं है वह किसी ऐसे व्यक्ति की तरह है जो सोमवार की सारी बातें मंगलवार तक भूल जाता है। आप ऐसे व्यक्ति पर कुछ भी महत्वपूर्ण नहीं छोड़ेंगे, और आपको ऐसे एजेंट पर विश्वास नहीं करना चाहिए जो उसी तरह बनाया गया हो।

एजेंट इसलिए विफल नहीं होते कि उनके आधारभूत मॉडल समझदार नहीं हैं। वे इसलिए विफल होते हैं कि हर कार्य में बिना संदर्भ के आते हैं। वे नहीं जानते कि पिछले सप्ताह क्या तय हुआ, ग्राहक का इतिहास क्या है और कौन-से उपाय पहले आजमाए गए लेकिन नाकाम रहे। इसलिए वे आत्मविश्वास से ऐसे निर्णय लेते हैं जो सुनने में उचित लगते हैं, पर उनमें ऐसी गलतियां होती हैं जिन्हें संबंधित बातें याद रखने वाला व्यक्ति ही पकड़ सकता है। वही एजेंट, वही कार्य दो अलग-अलग दिनों में करे तो दो अलग निर्णय ले सकता है, क्योंकि संदर्भ की निरंतरता नहीं है।

बिना किसी आधार के भरोसेमंद स्वायत्तता नहीं बनाई जा सकती। उसे स्मृति के आधार पर बनाना होगा। यह परत सही बने तो एजेंट उपयोगी होते हैं। इसे छोड़ दें तो आप केवल बड़े पैमाने पर आत्मविश्वास से भरे अनुमान बना रहे होते हैं।

आपने “स्मृति-मूल” संगठनों के बारे में बात की है। क्या आप सोचते हैं कि कंपनियां कैसे काम करेंगी जब एआई प्रणाली संगठनात्मक संदर्भ के वर्षों को सहेजकर आपस में जोड़ सकेंगी, न कि खंडित दस्तावेजों और मानव स्मृति पर निर्भर करेंगी?

सबसे बड़ा परिवर्तन अमूर्त अर्थ में गति या सटीकता का नहीं है। यह है कि एक स्मृति-मूल संगठन खुद को दोहराना बंद कर देता है।

उदाहरण के लिए, ऑनबोर्डिंग लें। आज, जब आप किसी को नियुक्त करते हैं या पदोन्नत करते हैं, तो उन्हें काम समझने में कई सप्ताह लगते हैं – दस्तावेज़ खोजना, कार्य प्रवाह खोजना, पांच लोगों से संदर्भ मांगना जो कभी लिखा नहीं गया था। नए कर्मचारी को वास्तव में जो चाहिए, उसका अधिकांश हिस्सा किसी प्रणाली में नहीं है। यह किसी के दिमाग में है। एक स्मृति-मूल कंपनी उन्हें शुरू होते ही सब कुछ देती है जो कभी तय किया गया था, बहस की गई थी, या आजमाया गया था।

लेकिन ऑनबोर्डिंग आसान उदाहरण है। आप वास्तव में “हमने इसे इस तरह क्यों किया” का जवाब दे सकते हैं न कि अनुमान लगा सकते हैं। टीमों के बीच काम सौंपते समय जानकारी खोनी बंद हो जाती है – बिक्री से ग्राहक की सफलता सुनिश्चित करने वाली टीम तक, डिज़ाइन से इंजीनियरिंग तक। जब कोई नौकरी छोड़ता है, तो उनका संदर्भ दरवाजे से बाहर नहीं जाता है। अधिकांश कंपनियां हर दो या तीन साल में एक ही सबक सीखती हैं क्योंकि जिन लोगों ने उन्हें सीखा था वे चले गए हैं। यह ऐसा बोझ नहीं रह जाता जिसकी कीमत बार-बार चुकानी पड़े।

हाइब्रिड कार्य ने सहयोग उपकरणों की मांग को तेज कर दिया, लेकिन कई कंपनियां अभी भी संरेखण और निरंतरता से जूझ रही हैं। क्या आपको लगता है कि उद्यम एआई का अगला चरण सामग्री का उत्पादन करने के बारे में कम है और सामूहिक संगठनात्मक बुद्धिमत्ता को संरक्षित करने के बारे में अधिक है?

हाँ। और मुझे लगता है कि अधिकांश उद्यम यह पहले से जानते हैं, भले ही उन्होंने इसे अभी नाम न दिया हो। सामग्री बनाने की समस्या काफी हद तक हल हो चुकी है। टूटी हुई चीज निरंतरता है। गलियारे में निर्णय लिया जाता है, ग्राहक के साथ फोन कॉल में महत्वपूर्ण बात सामने आती है, कार्यस्थल के निरीक्षण से परियोजना की दिशा बदल जाती है, लेकिन इनमें से कुछ भी किसी प्रणाली में दर्ज नहीं होता। संगठन की सामूहिक बुद्धिमत्ता ऐसी बातचीत में रहती है जो गायब हो जाती है। अगला चरण इस परत को दर्ज करने का है, इससे और अधिक आउटपुट बनाने का नहीं। वास्तव में जो हुआ, उसका बाद में टाइप करके पुनर्निर्माण करने भर से असली संगठनात्मक स्मृति नहीं बन सकती।

कार्यस्थल की बातचीत को लगातार दर्ज कर संस्थागत स्मृति के रूप में व्यवस्थित करने से निजता और शासन-व्यवस्था के सवाल साफ तौर पर उठते हैं। उद्यम लंबे समय तक बनी रहने वाली एआई स्मृति के लाभों और कर्मचारियों के भरोसे तथा पारदर्शिता के बीच संतुलन कैसे बनाएं?

इसका जवाब अधिकांश लोगों की सोच से सरल है। साफ बताना होगा कि क्या दर्ज हो रहा है, कौन उसे देख सकता है और उसका इस्तेमाल किसलिए होगा। लोगों की असहजता आमतौर पर दर्ज करने से नहीं, बल्कि बिना सहमति या स्पष्ट जानकारी के ऐसा करने से होती है। अधिकांश लोग बैठक रिकॉर्ड करने के खिलाफ नहीं होते। उन्हें इस पर आपत्ति होती है कि वे रिकॉर्डिंग होने या सारांश कहां पहुंचने से अनजान हों। अस्पष्टता भरोसा तोड़ती है। जो उद्यम इसे संस्कृति का सवाल मानने के बजाय केवल नीति का सवाल मानेंगे, वे इसे गलत तरीके से संभालेंगे।

आपकी कंपनी स्मार्ट सहयोग बोर्ड से पहनने योग्य एआई उपकरणों और कार्यस्थल के परिवेश में समाहित बुद्धिमत्ता तक विकसित हुई है। आप कैसे तय करते हैं कि कार्यप्रवाह की समस्या हार्डवेयर से हल की जाए या सॉफ्टवेयर से?

इसे एक अलग नजरिए से देखें: मैं इन्हें पहनने योग्य एआई डिवाइस के रूप में कम सोचता हूं और अधिक काम होने वाले वातावरण के लिए निर्मित एंबियंट हार्डवेयर के रूप में – और यही वह अंतर है जिससे हम हार्डवेयर बनाम सॉफ्टवेयर का फैसला करते हैं।

सॉफ्टवेयर सिर्फ उसे दी गई जानकारी पर काम कर सकता है। संदर्भ न मिले तो उसके पास काम करने के लिए कुछ नहीं होता। इसलिए कार्यप्रवाह की किसी भी समस्या पर मेरा सवाल सीधा होता है: असली काम कहां होता है, और क्या सॉफ्टवेयर वहां पहुंच सकता है?

अधिकांश उद्यम सॉफ्टवेयर इस धारणा पर बना है कि जवाब हाँ है: उपयोगकर्ता आखिरकार लैपटॉप के सामने बैठकर संदर्भ टाइप करेगा। कई तरह के काम में यह व्यावहारिक नहीं है। ठेकेदार कार्यस्थल का निरीक्षण करते समय लैपटॉप साथ नहीं लाता। शिक्षक दो कक्षाओं के बीच ऐप नहीं खोलता। किसी लॉ फर्म का पार्टनर ग्राहक की बैठक में नोट्स टाइप नहीं करता। ऐसे स्थानों पर हार्डवेयर जरूरी होता है। सॉफ्टवेयर वहां नहीं पहुंच सकता, हार्डवेयर पहुंच सकता है।

आगामी पांच वर्षों में, क्या आप सोचते हैं कि उद्यम मुख्य रूप से स्क्रीन और ऐप के माध्यम से एआई के साथ बातचीत करेंगे, या क्या एंबियंट एआई डिवाइस और संदर्भ वातावरण कार्य के लिए प्रमुख इंटरफेस परत बन जाएंगे?

स्क्रीन शायद बनी रहेंगी, लेकिन वे मुख्य या एकमात्र इनपुट माध्यम नहीं रहेंगी। अभी हम स्क्रीन को काम करने की जगह और एआई को उस काम के बारे में बताने की जगह, दोनों मानते हैं। ये दो भूमिकाएं अलग हो जाएंगी। आउटपुट देखने, समीक्षा करने और निर्णय लेने में स्क्रीन की उपयोगिता बनी रहेगी। लेकिन जानकारी दर्ज करने वाला हिस्सा, जहां एआई आपके वास्तविक काम के बारे में सीखता है, परिवेश में मौजूद उपकरणों, पहनने योग्य उपकरणों और कमरे में लगे हार्डवेयर के साथ आपके आसपास के वातावरण में चला जाएगा। पांच साल बाद, मदद पाने से पहले एआई उपकरण में संदर्भ टाइप करने की जरूरत किसी दूसरे युग की बात लगेगी।

इस शानदार साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। अधिक जानने के इच्छुक पाठक यहां जा सकते हैं: वाइब।