Charles Yang, Fondatore e Amministratore Delegato di Vibe – Serie di Interviste

Charles Yang, Fondatore e Amministratore Delegato di Vibe, è un imprenditore focalizzato sulla riorganizzazione di come le squadre catturano, mantengono e costruiscono conoscenze organizzative. Dopo aver co-fondato una società di giochi mobili che è cresciuta fino a più di 800 dipendenti e 50 milioni di giocatori mensili prima di diventare parte di Tencent, Yang è diventato sempre più interessato alla sfida di preservare la memoria istituzionale mentre le organizzazioni crescono. In seguito, ha esplorato tecnologie di collaborazione immersive attraverso Inlight Interactive prima di fondare Vibe nel 2017. Sotto la sua guida, Vibe è evoluta da una società di hardware di collaborazione intelligente adottata da più di 50.000 organizzazioni in una piattaforma di “Contextual AI Workspace” più ampia progettata per trasformare riunioni, conversazioni e decisioni in memoria organizzativa strutturata e vivente alimentata da AI.

Vibe sta costruendo ciò che descrive come un “Contextual AI Workspace”, combinando software AI con hardware di collaborazione progettato per aiutare le organizzazioni a preservare e operazionalizzare la conoscenza istituzionale. La società ha inizialmente guadagnato slancio attraverso lavagne interattive intelligenti utilizzate da imprese e istituzioni educative, ma ha successivamente ampliato la sua gamma in intelligenza di riunione alimentata da AI, sistemi di memoria contestuale e dispositivi fisici AI come Vibe Bot. La sua piattaforma è progettata per catturare conversazioni in riunioni, documenti e sessioni di collaborazione, quindi organizzarle in flussi di lavoro persistenti e ricercabili che le squadre possono continuare a costruire invece di ricreare costantemente il contesto. La visione più ampia della società si concentra su “organizzazioni native della memoria”, dove l’AI agisce meno come un chatbot e più come uno strato di intelligenza organizzativa in evoluzione incorporato direttamente negli strumenti di collaborazione quotidiana.

Hai fondato diverse società prima di lanciare Vibe, tra cui una società di giochi che è cresciuta fino a più di 50 milioni di giocatori mensili e successivamente acquisita da Tencent. Come hanno plasmato queste esperienze la tua convinzione che la “memoria organizzativa” sarebbe diventata uno dei più grandi problemi irrisolti nell’AI aziendale?

La gestione di diverse società, soprattutto quella di giochi, la cosa che mi ha sorpreso di più non è stata la scalabilità tecnica. È stata la scalabilità umana. Aggiungi cento persone in sei mesi e improvvisamente metà della società prende decisioni basate su conversazioni di cui l’altra metà non era a conoscenza. Riunioni che ripercorrono la riunione della settimana precedente. Lavoro ripetitivo perché qualcuno ha dimenticato un elemento dell’azione. Lunedì mattina che iniziano con “aspetta, cosa abbiamo deciso la scorsa settimana?”

Ho assunto che questo fosse un problema di startup che avremmo superato. Non lo è. Più grande era la società, peggio era. Il contesto veniva creato più velocemente di quanto qualsiasi sistema potesse gestirlo. Quando abbiamo venduto a Tencent, ero convinto che il vero collo di bottiglia nella maggior parte delle organizzazioni non fosse il talento o la strategia — ma la memoria.

È questo che ho voluto risolvere con Vibe. Non perché la memoria organizzativa sia un concetto astratto, ma perché ho visto squadre intelligenti perdere mesi di progressi a causa di questo.

Apple (AAPL ) ha dimostrato che i dispositivi connessi diventano più preziosi quando operano come parte di un ecosistema più ampio piuttosto che come hardware isolato. Perché hai creduto che l’AI aziendale avrebbe eventualmente necessitato di un approccio simile all’ecosistema invece di affidarsi puramente a applicazioni SaaS?

Il SaaS non è stato progettato per il modo in cui il lavoro si svolge effettivamente. Ogni strumento possiede la sua fetta — il CRM possiede gli affari, lo strumento dei documenti possiede i documenti, lo strumento delle riunioni possiede le riunioni — e il dipendente finisce per fare il lavoro di integrazione nella sua testa, copiando tra app, ricordando a ogni strumento cosa gli altri già sanno. Funziona quando il lavoro è basato su compiti e vive all’interno di uno schermo. Si rompe il momento in cui un progetto si sposta tra un cantiere, un corridoio, una telefonata a un cliente e tre diverse app in un pomeriggio, il che è la maggior parte dei progetti.

Sono arrivato a questo dopo anni di costruzione di prodotti per il consumatore prima di Vibe, e la lezione di Apple mi è rimasta impressa. Non hanno vinto perché i loro dispositivi individuali erano migliori. Hanno vinto perché i dispositivi condividevano il contesto. Si spostavano tra di essi e il lavoro si spostava con loro.

L’AI aziendale deve sembrare più a questo e meno a un’altra app a cui devi insegnare. Dispositivi che catturano il contesto ovunque si svolga il lavoro, tutti alimentano lo stesso posto. Il dipendente smette di essere il connettore.

Descrivi Vibe come costruttore di un “Contextual AI Workspace” in cui le conversazioni diventano intelligenza di squadra permanente. Qual è stata la chiave di consapevolezza che ti ha convinto che questo doveva essere risolto con dispositivi fisici come Vibe Board, Vibe Bot e Vibe Dot invece che solo con software?

La consapevolezza è stata in realtà abbastanza banale. Osservavo le persone lavorare e notavo quanto del vero pensiero accadesse lontano dai loro laptop. Qualcuno schizza un’idea su una lavagna. Un sovrintendente risolve un problema stando di fronte al problema. Due dirigenti prendono una decisione reale tornando a pranzo. Nessuna di queste cose sta accadendo su uno schermo, il che significa che il software AI non ha idea che sia accaduto nulla.

Questo è il limite del software AI solo. Se i momenti più importanti della tua giornata lavorativa non sono su uno schermo, il software non può darti un’immagine reale dell’organizzazione. Devi mettere la cattura nell’ambiente in cui il lavoro sta effettivamente accadendo — la stanza, il cantiere, la conversazione. È questo che sono Vibe Board, Bot e Dot.

La fisicità conta anche perché ho voluto costruire qualcosa di bello. Se vogliamo che questo sia nel nostro spazio di lavoro ogni giorno, deve essere qualcosa che le persone vogliono veramente lì.

Molte conoscenze istituzionali scompaiono ancora in conversazioni in corridoio, sessioni di lavagna e discussioni informali. Perché pensi che il software aziendale tradizionale abbia lottato per catturare efficacemente questo contesto fuori schermo?

Ci sono troppi passaggi. Pensa a questo: sei in mezzo a una conversazione, qualcosa di interessante si presenta e per catturarlo devi estrarre il telefono, sbloccarlo con Face ID, trovare l’app dei appunti, trovare il pulsante di registrazione, premerlo. Questo è da trenta secondi a un minuto. Quando stai registrando, il momento è già passato. L’idea è già scomparsa. L’altra persona si è già mossa.

La ragione più profonda per cui il software aziendale ha lottato con questo è strutturale. Il software presume che l’utente venga da lui. Apri l’app. Accedi. Naviga fino al posto giusto. Questo modello funziona quando qualcuno è seduto fermo alla scrivania. Non funziona in un corridoio, in un cantiere o nei cinque secondi dopo la fine di una riunione quando si svolge la vera conversazione. La cosa che deve essere catturata non aspetterà che tu avvii un’app. Questo è un problema di hardware, non di software.

È per questo che abbiamo progettato Vibe Dot nel modo in cui l’abbiamo fatto. Premi e registra. La frizione è scomparsa, il che significa che la cattura effettivamente accade.

Molte società di AI stanno correndo verso agenti autonomi, ma il tuo approccio sembra centrato sulla memoria persistente e sul contesto in primo luogo. Pensi che le infrastrutture di memoria diventino il requisito mancante prima che gli agenti di AI possano funzionare efficacemente all’interno delle aziende?

Sì. Un agente di AI senza memoria è come assumere qualcuno che dimentica tutto tra lunedì e martedì. Non ti fideresti di quella persona con nulla di importante, e non dovresti fidarti di un agente costruito nello stesso modo.

Gli agenti non falliscono perché i modelli sottostanti non sono intelligenti. Falliscono perché entrano in ogni compito senza contesto. Non sanno cosa è stato deciso la settimana scorsa, cosa è la storia del cliente, cosa è già stato provato e non ha funzionato. Quindi prendono decisioni sicure e plausibili che sono sbagliate in modi che solo qualcuno con memoria coglierebbe. Lo stesso agente, assegnato allo stesso compito in due giorni diversi, può prendere due decisioni diverse, perché non c’è continuità che lo tenga insieme.

Non puoi costruire un’autonomia affidabile su nulla. La costruisci su una base di memoria. Fai bene quel livello e gli agenti diventano utili. Saltalo e stai solo generando ipotesi sicure su larga scala.

Hai parlato di “organizzazioni native della memoria”. Quanto pensi che le aziende opereranno in modo diverso una volta che i sistemi di AI potranno conservare e collegare anni di contesto organizzativo invece di affidarsi a documenti frammentati e alla memoria umana?

Il cambiamento più grande non è la velocità o l’accuratezza in astratto. È che un’organizzazione nativa della memoria smette di ripetersi.

Prendi l’onboarding. Oggi, quando assumi o promuovi qualcuno, ci vogliono settimane per metterli in carreggiata — trovare documenti, cercare flussi di lavoro, chiedere a cinque persone il contesto che non è stato scritto da nessuna parte. La maggior parte di ciò di cui un nuovo dipendente ha effettivamente bisogno non è in nessun sistema. È nella testa di qualcuno. Un’azienda nativa della memoria gli fornisce tutto ciò che è stato deciso, discusso o provato il momento in cui inizia.

Ma l’onboarding è solo l’esempio facile. Puoi effettivamente rispondere “perché l’abbiamo fatto in questo modo” invece di indovinare. Le consegne tra squadre smettono di perdere cose — vendite al servizio clienti, design all’ingegneria. Quando qualcuno se ne va, il suo contesto non esce con lui. La maggior parte delle aziende riapprende le stesse lezioni ogni due o tre anni perché le persone che le hanno imparate se ne sono andate. Questo smette di essere una tassa che devi pagare.

Il lavoro ibrido ha accelerato la domanda di strumenti di collaborazione, ma molte aziende lottano ancora per l’allineamento e la continuità. Pensi che la prossima fase dell’AI aziendale sarà meno sulla generazione di contenuti e più sulla conservazione dell’intelligenza organizzativa collettiva?

Sì. E credo che la maggior parte delle aziende già lo sappia, anche se non l’hanno ancora denominato. Il problema della generazione di contenuti è sostanzialmente risolto. Ciò che è rotto è la continuità. Una decisione viene presa in un corridoio, una telefonata a un cliente rivela qualcosa di importante, una passeggiata nel cantiere cambia la direzione di un progetto — e nulla di tutto questo finisce in nessun sistema. L’intelligenza collettiva dell’organizzazione vive in conversazioni che scompaiono. La prossima fase è quella di catturare quel livello, non produrre ulteriore output da esso. Non puoi costruire una vera memoria organizzativa su ricostruzioni dattiloscritte di ciò che è effettivamente accaduto.

Ci sono domande ovvie di privacy e governance ogni volta che le conversazioni sul posto di lavoro vengono catturate e strutturate in memoria istituzionale. Come pensi che le aziende debbano bilanciare i benefici della memoria AI persistente con la fiducia e la trasparenza dei dipendenti?

Questa domanda ha una risposta più semplice di quanto la maggior parte delle persone creda. Devi essere esplicito su ciò che viene catturato, chi può vederlo e a cosa serve. Il disagio che le persone provano intorno a questo di solito non è dovuto alla cattura stessa, ma alla cattura che avviene senza consenso o chiarezza. La maggior parte delle persone non si oppone alla registrazione di una riunione — si oppone a non sapere che sta accadendo o dove finisce il riassunto. Ciò che rompe la fiducia è l’ambiguità. Le aziende che trattano questo come un problema di politiche invece che di cultura lo faranno male.

La tua azienda è evoluta da lavagne di collaborazione intelligenti a dispositivi AI indossabili e intelligenza del luogo di lavoro ambientale. Come decidi quando un problema di flusso di lavoro deve essere risolto attraverso hardware invece che software?

Riformula rapidamente: penso a questi meno come dispositivi AI indossabili e più come hardware ambientale costruito per gli ambienti in cui si svolge il lavoro — e questa è esattamente la distinzione con cui decidiamo hardware contro software.

Il software può solo funzionare con ciò che gli viene dato. Se il contesto non arriva, il software non ha nulla su cui agire. Quindi, quando guardo a qualsiasi problema di flusso di lavoro, la domanda che mi pongo è semplice: dove si svolge effettivamente il lavoro e il software può raggiungerlo?

La maggior parte del software aziendale è stato progettato supponendo che la risposta sia sì — che l’utente si siederà alla fine su un laptop e digiterà il contesto. Per molto lavoro, non è realistico. Un appaltatore non porta un laptop in un cantiere. Un insegnante non apre un’app tra le lezioni. Un partner in uno studio legale non digita appunti durante una riunione con un cliente. Questo è dove diventa necessario l’hardware. Il software non può raggiungere quei posti. L’hardware sì.

Guardando avanti cinque anni, pensi che le aziende interagiranno principalmente con l’AI attraverso schermi e app o diventeranno dispositivi AI ambientali e ambienti contestuali la principale interfaccia di lavoro?

Gli schermi probabilmente rimarranno, ma smetteranno di essere lo strato di input principale o unico. Attualmente, trattiamo lo schermo come il posto in cui si svolge il lavoro e dove diciamo all’AI del lavoro. Queste due cose si separeranno. Lo schermo rimane prezioso per l’output, per la revisione, per le decisioni. Ma la parte di cattura, la parte in cui l’AI apprende cosa stai effettivamente lavorando, si sposterà nel tuo ambiente con l’ascesa dei dispositivi ambientali, degli indossabili e dell’hardware in-room. Tra cinque anni, l’idea che tu abbia dovuto digitare il tuo contesto in uno strumento AI prima che potesse aiutarti sembrerà appartenere a un’altra era.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Vibe.