चार्ल्स यांग, वाइब के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

चार्ल्स यांग, वाइब के संस्थापक और सीईओ, एक उद्यमी हैं जो संगठनात्मक ज्ञान को कैसे पकड़ें, बनाए रखें और बढ़ाएं, इस पर पुनर्विचार करने पर केंद्रित हैं। एक मोबाइल गेमिंग कंपनी की सह-स्थापना करने के बाद जो 800 से अधिक कर्मचारियों और 50 मिलियन मासिक खिलाड़ियों तक बढ़ गई, जो बाद में टेंसेंट का हिस्सा बन गई, यांग संगठनों के विकास के साथ संस्थागत स्मृति को संरक्षित करने की चुनौती में बढ़ती रुचि लेने लगे। उन्होंने बाद में इनलाइट इंटरएक्टिव के माध्यम से इमर्सिव सहयोग प्रौद्योगिकियों का अन्वेषण किया और 2017 में वाइब की स्थापना की। उनके नेतृत्व में, वाइब एक स्मार्ट सहयोग हार्डवेयर कंपनी से विकसित हुई, जिसे 50,000 से अधिक संगठनों द्वारा अपनाया गया, एक व्यापक “संदर्भ एआई कार्यस्थान” मंच में जो बैठकों, बातचीत और निर्णयों को संरचित, जीवित संगठनात्मक स्मृति में बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो एआई द्वारा संचालित है।

वाइब एक “संदर्भ एआई कार्यस्थान” बना रहा है, जो संगठनात्मक ज्ञान को संरक्षित और संचालित करने में मदद करने के लिए एआई सॉफ़्टवेयर को विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए सहयोग हार्डवेयर के साथ जोड़ती है। कंपनी ने पहले इंटरएक्टिव स्मार्ट बोर्ड के माध्यम से गति प्राप्त की, जिसका उपयोग उद्यमों और शैक्षिक संस्थानों द्वारा किया जाता था, लेकिन बाद में एआई-संचालित बैठक बुद्धिमत्ता, संदर्भ स्मृति प्रणाली और भौतिक एआई डिवाइस जैसे वाइब बॉट और वाइब डॉट में विस्तार किया। इसका मंच बैठकों, दस्तावेजों और सहयोगी सत्रों में बातचीत को पकड़ने और उन्हें खोज योग्य, स्थायी कार्य प्रवाह में व्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन पर टीमें निरंतर आधार पर निर्माण कर सकती हैं। कंपनी की व्यापक दृष्टि “स्मृति-मूल” संगठनों पर केंद्रित है, जहां एआई एक चैटबॉट की तरह कम और एक विकसित संगठनात्मक बुद्धिमत्ता परत की तरह अधिक कार्य करता है जो सीधे दैनिक सहयोग उपकरणों में एम्बेडेड है।

आपने वाइब लॉन्च करने से पहले कई कंपनियों की स्थापना की, जिनमें एक गेमिंग कंपनी भी शामिल थी जो 50 मिलियन 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 हल की जाने वाली समस्याओं में से एक बन जाएगी?

कई कंपनियों को चलाना, विशेष रूप से गेमिंग कंपनी, जो मुझे सबसे ज्यादा आश्चर्यचकित करती थी वह तकनीकी स्केलिंग नहीं थी। यह मानव स्केलिंग था। आप छह महीने में सौ लोगों को जोड़ते हैं, और अचानक कंपनी का आधा हिस्सा उन बातचीत के आधार पर निर्णय ले रहा है जिनमें दूसरा आधा हिस्सा शामिल नहीं था। पिछले सप्ताह की बैठक की समीक्षा करने वाली बैठकें। किसी के द्वारा कार्रवाई की वस्तु को गलत याद रखने के कारण दोहराए जाने वाले काम के कारण। सोमवार की सुबह जो “प्रतीक्षा करें, हमने पिछले सप्ताह क्या तय किया?” से शुरू होती है।

मैंने माना कि यह एक स्टार्टअप समस्या है जिसे हम बढ़ने पर पार कर लेंगे। यह नहीं है। 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 वास्तविक बोतलनेक प्रतिभा या रणनीति नहीं थी – यह स्मृति थी।

यही वह था जिसे मैं वाइब को ठीक करना चाहता था। न कि इसलिए कि संगठनात्मक स्मृति कुछ अमूर्त अवधारणा है, बल्कि इसलिए कि मैंने देखा है कि कितनी चतुर टीमें इसके कारण महीनों की प्रगति खो देती हैं।

एप्पल 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?

सास वास्तव में कभी भी वास्तव में कैसे काम होता है इसके लिए नहीं बनाया गया था। प्रत्येक उपकरण अपने स्लाइस का मालिक है – सीआरएम सौदों का मालिक है, डॉक टूल दस्तावेजों का मालिक है, बैठक उपकरण बैठकों का मालिक है – और कर्मचारी अंततः उन ऐप्स के बीच कॉपी करने और उन्हें याद दिलाने का काम करता है कि अन्य लोग पहले से ही क्या जानते हैं। यह तब काम करता है जब काम कार्य-आधारित होता है और एक स्क्रीन के भीतर रहता है। यह तब टूट जाता है जब एक परियोजना एक नौकरी साइट, एक हॉलवे, एक क्लाइंट कॉल और दोपहर में तीन अलग-अलग ऐप्स के बीच जाती है, जो अधिकांश परियोजनाएं हैं।

मैंने इसे वर्षों से पहले वाइब के उपभोक्ता उत्पादों का निर्माण करके सीखा था, और एप्पल का सबक मुझे याद रहा। उन्होंने इसलिए नहीं जीता क्योंकि उनके व्यक्तिगत उपकरण बेहतर थे। उन्होंने इसलिए जीता क्योंकि उपकरण संदर्भ साझा करते थे। आप उनमें से एक से दूसरे में जाते हैं, और काम आपके साथ जाता है।

उद्यम एआई को उसी तरह दिखना होगा और कम एक और ऐप की तरह जो आपको सिखाना होगा। जिस जगह पर काम होता है वहां संदर्भ पकड़ने वाले उपकरण, सभी एक ही स्थान पर खिलाते हैं। कर्मचारी कनेक्टर बंद हो जाता है।

आप वाइब को एक “संदर्भ एआई कार्यस्थान” के रूप में वर्णित करते हैं जहां बातचीत स्थायी टीम बुद्धिमत्ता बन जाती है। क्या यह एहसास हुआ कि शारीरिक उपकरणों जैसे वाइब बोर्ड, वाइब बॉट और वाइब डॉट के साथ-साथ सॉफ्टवेयर के साथ ही इसे हल करने की आवश्यकता है, न कि केवल सॉफ्टवेयर के माध्यम से?

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 लंच के बाद वापस जाते 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 आपको वास्तविक चित्र नहीं दे सकता है। आपको उस वातावरण में कैप्चर करना होगा जहां वास्तव में काम हो रहा है – कमरा, साइट, बातचीत। यही वाइब बोर्ड, बॉट और डॉट हैं।

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।

अभी भी बहुत सारा संस्थागत ज्ञान गायब हो जाता है हॉलवे बातचीत, व्हाइटबोर्ड सत्र और अनौपचारिक चर्चाओं में। क्यों आप सोचते हैं कि पारंपरिक उद्यम सॉफ्टवेयर ने इस ऑफ-स्क्रीन संदर्भ को प्रभावी ढंग से पकड़ने के लिए संघर्ष किया है?

इसके लिए बहुत सारे कदम हैं। इसे सोचें: 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, इसे हिट करना होगा। यह तीस सेकंड से एक मिनट है। जब तक आप रिकॉर्डिंग करते हैं, तो पल चला गया 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 हॉलवे, नौकरी साइट, या बैठक के अंत में पांच सेकंड में 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। घर्षण चला गया है, जिसका अर्थ है कि वास्तव में कैप्चर होता है।

कई एआई कंपनियां स्वायत्त एजेंटों की ओर दौड़ रही हैं, लेकिन आपका दृष्टिकोण स्थायी स्मृति और संदर्भ पर केंद्रित लगता है। क्या आप मानते हैं कि स्मृति बुनियादी ढांचा एआई एजेंटों के लिए एक आवश्यक पूर्वापेक्ष है जो वास्तव में उद्यमों के भीतर प्रभावी ढंग से काम कर सकते हैं?

हाँ। एक एआई एजेंट जिसके पास स्मृति नहीं है वह किसी ऐसे व्यक्ति की तरह है जो सब कुछ भूल जाता है सोमवार और मंगलवार के बीच। 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 विफल नहीं हो रहे हैं क्योंकि अंतर्निहित मॉडल स्मार्ट नहीं हैं। वे विफल हो रहे हैं क्योंकि वे प्रत्येक कार्य में कोई संदर्भ के साथ आते हैं। वे नहीं जानते कि पिछले सप्ताह क्या तय किया गया था, ग्राहक का इतिहास क्या है, क्या पहले से आजमाया गया था और काम नहीं किया। इसलिए वे आत्मविश्वास से भरे, संभावित निर्णय लेते हैं जो किसी को भी स्मृति के साथ गलत तरीके से लगते हैं। उसी एजेंट, उसी कार्य को दो अलग-अलग दिनों में दो अलग-अलग निर्णय ले सकता है, क्योंकि कोई निरंतरता नहीं है जो इसे एक साथ रखती है।

आप स्मृति के शीर्ष पर विश्वसनीय स्वायत्तता नहीं बना सकते हैं। आप इसे स्मृति के ऊपर बनाते हैं। इस परत को सही प्राप्त करें और एजेंट उपयोगी हो जाते हैं। इसे छोड़ दें और आप स्केल पर आत्मविश्वास से भरे अनुमान पैदा कर रहे 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 बनाए रखेंगी और खोजेंगी, न कि खंडित दस्तावेजों और मानव स्मृति पर निर्भर करेंगी?

सबसे बड़ा परिवर्तन गति या सटीकता में 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 गति प्राप्त करने में कई सप्ताह लगते हैं – दस्तावेज़ खोजना, कार्य प्रवाह खोजना, पांच लोगों से संदर्भ मांगना जो कभी लिखा नहीं गया था। जो वास्तव में नए कर्मचारी को चाहिए वह 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 हैंडओवर चीजों को गिराना बंद कर देते हैं – बिक्री से ग्राहक सेवा तक, डिज़ाइन से इंजीनियरिंग तक। जब कोई व्यक्ति 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 वह कर है जिसका भुगतान आपको करना होगा।

हाइब्रिड कार्य ने सहयोग उपकरणों की मांग को तेज कर दिया, लेकिन कई कंपनियां अभी भी संरेखण और निरंतरता से जूझ रही हैं। क्या आप सोचते हैं कि 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 उद्यमों को यह पहले से ही पता है, भले ही उन्होंने इसे अभी तक नाम नहीं दिया हो। सामग्री उत्पादन समस्या मुख्य रूप से हल हो गई है। जो टूटा हुआ है वह निरंतरता है। एक निर्णय हॉलवे में लिया जाता है, एक क्लाइंट कॉल कुछ महत्वपूर्ण खुलासा करता है, एक साइट वॉक परियोजना की दिशा बदलती है – और कोई भी प्रणाली में नहीं जाता है। संगठन की सामूहिक बुद्धिमत्ता उन बातचीत में रहती है जो गायब हो जाती हैं। अगला चरण उस परत को पकड़ने के बारे में है, न कि इसके शीर्ष पर वास्तविक संगठनात्मक स्मृति बनाने के लिए।

कार्यस्थल बातचीत को निरंतर रूप से पकड़ने और संस्थागत स्मृति में संरचित करने के लिए कर्मचारी विश्वास और पारदर्शिता के साथ उद्यमों को कैसे संतुलित करना चाहिए?

इस प्रश्न का उत्तर सरल है। आपको यह स्पष्ट करने की आवश्यकता है कि क्या पकड़ा जा रहा है, कौन देख सकता है, और इसका उपयोग क्या है। लोगों को जो असहजता महसूस होती है वह आमतौर पर पकड़ने के बारे में नहीं है, लेकिन पकड़ने के बारे में है जो सहमति या स्पष्टता के बिना होता है। ज्यादातर लोग बैठक की रिकॉर्डिंग का विरोध नहीं करते हैं – वे इस बात का विरोध करते हैं कि उन्हें पता नहीं है कि यह हो रहा है या सारांश कहां समाप्त होता है। जो विश्वास तोड़ता है वह अस्पष्टता है। जो उद्यम इसे एक नीति समस्या के रूप में मानते हैं और एक संस्कृति समस्या के रूप में नहीं, वे इसे गलत कर देंगे।

आपकी कंपनी स्मार्ट सहयोग बोर्ड से वियरबल एआई डिवाइस और एंबियंट वर्कप्लेस इंटेलिजेंस में विकसित हुई है। आप कार्य प्रवाह समस्या को हार्डवेयर के माध्यम से हल करने के लिए निर्णय लेते हैं या सॉफ्टवेयर के माध्यम से?

त्वरित पुनरावृत्ति: 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 के साथ काम करने के लिए जो दिया जाता है। यदि संदर्भ में नहीं आता है, तो सॉफ्टवेयर पर कार्रवाई करने के लिए कुछ नहीं है। इसलिए जब मैं किसी भी कार्य प्रवाह समस्या को देखता हूं, तो मैं जो प्रश्न पूछता हूं वह सरल है: वास्तविक काम कहां होता है, और क्या सॉफ्टवेयर तक पहुंच सकता है? अधिकांश उद्यम सॉफ्टवेयर यह मानकर डिज़ाइन किया गया था कि उपयोगकर्ता अंततः लैपटॉप पर बैठेंगे और संदर्भ टाइप करेंगे। ज्यादातर काम के लिए यह वास्तविक नहीं है। एक ठेकेदार साइट वॉक के दौरान लैपटॉप नहीं लाता है। एक शिक्षक कक्षा के बीच में ऐप नहीं खोलता है। एक कानून फर्म के साथी क्लाइंट की बैठक के दौरान नोट्स नहीं टाइप करते हैं। यह वह जगह है जहां हार्डवेयर आवश्यक हो जाता है। सॉफ्टवेयर उन स्थानों तक नहीं पहुंच सकता है। हार्डवेयर कर 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 रहेगी, लेकिन यह प्राथमिक या एकमात्र इनपुट परत बंद हो जाएगी। अभी हम स्क्रीन को दोनों के रूप में मानते हैं – जहां काम होता है और जहां हम एआई को काम के बारे में बताते हैं। ये दो चीजें अलग हो जाएंगी। स्क्रीन आउटपुट, समीक्षा, निर्णय के लिए मूल्यवान रहेगी। लेकिन कैप्चर साइड, जहां एआई सीखता है कि आप वास्तव में क्या कर रहे हैं, यह एंबियंट डिवाइस, वियरबल और इन-रूम हार्डवेयर के उदय के साथ आपके वातावरण में चला जाएगा। पांच साल में, एआई टूल में आपका संदर्भ टाइप करने की आवश्यकता महसूस होगी कि यह एक अलग युग से संबंधित है।

धन्यवाद महान साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें वाइब पर जाना चाहिए।