찰스 양, Vibe 창업자 겸 CEO – 인터뷰 시리즈

찰스 양은 Vibe의 창업자이자 CEO로, 팀이 조직의 지식을 기록하고 보존하며 이를 바탕으로 지식을 더 쌓아 가는 방식을 새롭게 고민하는 기업가다. 그는 모바일 게임 회사를 공동 창업했으며, 이 회사는 직원 800명 이상, 월간 플레이어 5,000만 명 규모로 성장한 뒤 Tencent의 일원이 됐다. 그 경험 이후 그는 조직이 성장하면서 조직의 기억을 보존하기 어려워지는 문제에 점점 더 관심을 갖게 됐다. 이후 Inlight Interactive에서 몰입형 협업 기술을 탐구하다 2017년 Vibe를 창업했다. 그의 리더십 아래 Vibe는 50,000개 이상 조직이 사용하는 스마트 협업 하드웨어 회사에서 더 폭넓은 ‘컨텍스트 AI 워크스페이스’ 플랫폼으로 발전했다. 이 플랫폼은 회의와 대화, 의사결정을 AI가 지원하는 구조화된 살아 있는 조직의 기억으로 바꾸도록 설계됐다.

Vibe 는 이른바 ‘컨텍스트 AI 워크스페이스’를 구축하고 있다. 협업을 위해 특별히 설계한 하드웨어와 AI 소프트웨어를 결합해 조직이 지식을 보존하고 실제 업무에 활용하도록 돕는다. 처음에는 기업과 교육기관이 사용하는 대화형 스마트보드로 입지를 다졌고, 이후 AI 기반 회의 정보 분석, 컨텍스트 기억 시스템, Vibe Bot 같은 물리적 AI 기기로 영역을 넓혔다. 플랫폼은 회의와 문서, 협업 세션의 대화를 기록해 검색 가능하고 지속적으로 유지되는 업무 흐름으로 정리한다. 팀은 매번 맥락을 다시 구성하는 대신 그 위에 계속 지식을 쌓을 수 있다. 더 큰 비전은 기억이 처음부터 내재된 ‘메모리 네이티브’ 조직이다. AI가 챗봇보다는 일상적인 협업 도구에 직접 통합돼 계속 발전하는 조직 지능 계층에 더 가깝게 작동하는 조직을 뜻한다.

Vibe 이전에 여러 회사를 창업하셨고, 그중에는 월간 플레이어 5,000만 명 이상으로 성장한 뒤 Tencent에 인수된 게임 회사도 있습니다. 이런 경험은 ‘조직의 기억’이 기업 AI 분야의 가장 큰 미해결 과제 중 하나가 되리라는 믿음에 어떤 영향을 주었나요?

여러 회사, 특히 게임 회사를 운영하면서 가장 놀라웠던 것은 기술 확장이 아니라 사람의 규모가 커지면서 생기는 문제였습니다. 6개월 동안 100명이 늘면 회사 절반이 나머지 절반은 참여하지 않은 대화를 바탕으로 의사결정을 내리게 됩니다. 회의에서는 지난주 회의를 다시 요약합니다. 누군가 합의한 실행 과제를 잘못 기억해 일을 반복합니다. 월요일 아침이면 “잠깐, 지난주에 뭘 결정했죠?”라는 말로 시작합니다.

처음에는 성장하면 벗어날 수 있는 스타트업의 문제라고 생각했습니다. 그렇지 않았습니다. 회사가 커질수록 문제는 더 심해졌습니다. 어떤 시스템도 보존하지 못할 만큼 빠르게 맥락이 생겨났기 때문입니다. Tencent에 회사를 매각할 무렵, 저는 대부분 조직의 진짜 병목은 인재나 전략이 아니라 기억이라고 확신했습니다.

Vibe로 해결하고 싶었던 것이 바로 이 문제입니다. 조직의 기억이 추상적인 개념이어서가 아니라, 유능한 팀들이 이 문제 때문에 몇 달간의 진전을 잃는 모습을 직접 봤기 때문입니다.

Apple (AAPL )은 연결된 기기가 개별 하드웨어로 있을 때보다 더 큰 생태계의 일부로 작동할 때 가치가 커진다는 점을 보여 주었습니다. 기업 AI도 결국 SaaS 애플리케이션에만 의존하기보다 비슷한 생태계 접근법이 필요하다고 보시는 이유는 무엇인가요?

SaaS는 실제로 일이 진행되는 방식에 맞춰 만들어진 적이 없습니다. 도구마다 자기 영역만 맡습니다. CRM은 영업 건을, 문서 도구는 문서를, 회의 도구는 회의를 담당합니다. 결국 직원이 머릿속에서 정보를 통합하고, 앱 사이에서 내용을 복사하고, 다른 도구가 이미 아는 내용을 각 도구에 다시 알려 줍니다. 일이 개별 과제 중심이고 화면 안에서 이뤄질 때는 이 방식이 통합니다. 하지만 한 프로젝트가 어느 오후에 작업 현장과 복도, 고객 통화, 서로 다른 앱 세 개를 오가면 무너집니다. 대부분의 프로젝트가 그렇습니다.

Vibe 이전에 여러 해 동안 소비자 제품을 만들었던 경험을 바탕으로 이 문제에 접근했고, Apple의 교훈이 계속 기억에 남았습니다. 개별 기기가 더 좋아서 이긴 것이 아닙니다. 기기들이 맥락을 공유했기 때문에 이겼습니다. 사용자가 기기 사이를 옮겨 가면 작업도 함께 따라갑니다.

기업 AI도 그런 모습에 더 가까워야 합니다. 사용자가 맥락을 일일이 가르쳐 줘야 하는 앱이 하나 더 생기는 모습은 덜 닮아야 합니다. 기기가 일이 일어나는 곳에서 맥락을 기록하고, 그 정보가 모두 같은 곳으로 모여야 합니다. 직원이 더 이상 도구 사이를 연결하는 역할을 하지 않아도 되는 것입니다.

Vibe를 대화가 팀의 영속적인 지능으로 바뀌는 ‘컨텍스트 AI 워크스페이스’라고 설명하셨습니다. 소프트웨어만이 아니라 Vibe Board, Vibe Bot, Vibe Dot 같은 물리적 기기가 필요하다고 깨닫게 된 계기는 무엇인가요?

사실 아주 일상적인 깨달음이었습니다. 사람들이 일하는 모습을 보면서 진짜 사고가 얼마나 많이 노트북에서 떨어진 곳에서 일어나는지 알게 됐습니다. 누군가는 화이트보드에 아이디어를 그립니다. 현장 감독은 문제 바로 앞에 서서 해결책을 찾아냅니다. 두 임원은 점심을 먹고 걸어 돌아오는 길에 실질적인 결정을 내립니다. 어느 것도 화면에서 일어나지 않으므로 AI 소프트웨어는 그런 일이 있었다는 사실조차 모릅니다.

이것이 소프트웨어만으로 구성된 AI의 한계입니다. 하루 업무에서 가장 중요한 순간들이 화면 밖에서 일어난다면 소프트웨어만으로는 조직의 실제 모습을 온전히 파악할 수 없습니다. 방과 현장, 대화처럼 실제 일이 일어나는 환경에 기록 기능을 가져가야 합니다. Vibe Board, Bot, Dot이 바로 그 역할을 합니다.

물리적인 형태가 중요한 또 다른 이유는 제가 아름다운 제품을 만들고 싶었기 때문입니다. 일상적인 업무 공간에 놓일 제품이라면 사람들이 정말로 그곳에 두고 싶어 해야 합니다.

많은 조직 지식이 여전히 복도 대화와 화이트보드 논의, 비공식 토론 속에서 사라집니다. 기존 기업 소프트웨어가 이런 화면 밖의 맥락을 효과적으로 기록하는 데 어려움을 겪는 이유는 무엇인가요?

단계가 너무 많습니다. 대화 도중 흥미로운 내용이 나왔다고 생각해 보세요. 기록하려면 휴대폰을 꺼내고, Face ID로 잠금을 풀고, 메모 앱을 찾고, 녹음 버튼을 찾아 눌러야 합니다. 30초에서 1분이 걸립니다. 녹음을 시작할 때쯤이면 그 순간은 지나갔고 아이디어도 사라졌습니다. 상대는 이미 다른 이야기로 넘어갔습니다.

더 근본적인 이유는 소프트웨어의 구조에 있습니다. 소프트웨어는 사용자가 자신에게 찾아온다고 가정합니다. 앱을 열고 로그인한 다음 적절한 곳으로 이동해야 합니다. 책상에 가만히 앉아 있을 때는 통합니다. 하지만 복도나 작업 현장, 또는 회의가 끝나고 5초 뒤 진짜 대화가 시작되는 순간에는 통하지 않습니다. 기록할 내용은 앱이 실행될 때까지 기다려 주지 않습니다. 이것은 소프트웨어가 아니라 하드웨어의 문제입니다.

Vibe Dot을 그렇게 설계한 이유입니다. 누르면 녹음됩니다. 번거로운 절차가 없어지니 실제로 기록하게 됩니다.

많은 AI 기업이 자율 에이전트 개발에 경쟁적으로 나서는 반면, 귀하의 접근법은 지속적인 기억과 맥락을 먼저 구축하는 데 중점을 두는 듯합니다. 에이전트가 기업에서 효과적으로 작동하려면 기억 인프라라는 빠진 선행 조건을 먼저 갖춰야 한다고 보시나요?

네. 기억이 없는 AI 에이전트는 월요일에 있었던 일을 화요일이면 전부 잊는 사람을 고용하는 것과 같습니다. 그런 사람에게 중요한 일을 맡기지 않을 테니, 그렇게 만들어진 에이전트도 신뢰해서는 안 됩니다.

에이전트가 실패하는 이유는 기반 모델이 똑똑하지 않아서가 아닙니다. 매번 맥락 없이 과제를 시작하기 때문입니다. 지난주 결정, 고객의 이력, 이미 시도했다 실패한 방법을 모릅니다. 그래서 자신 있게 그럴듯한 결정을 내리지만, 관련 내용을 기억하는 사람만 알아챌 수 있는 방식으로 틀립니다. 같은 에이전트가 같은 과제를 서로 다른 두 날에 수행하면 서로 다른 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 이어 주는 연속성이 없기 때문입니다.

아무 기반 없이 신뢰할 만한 자율성을 구축할 수는 없습니다. 기억을 바탕으로 구축해야 합니다. 그 계층을 제대로 만들면 에이전트는 유용해집니다. 건너뛰면 자신만만한 추측을 대규모로 생성할 뿐입니다.

‘메모리 네이티브’ 조직을 말씀하셨습니다. AI 시스템이 파편화된 문서와 사람의 기억에 의존하는 대신 수년간의 조직 맥락을 보존하고 연결할 수 있다면, 기업은 어떻게 다르게 운영될까요?

가장 큰 변화는 추상적인 의미에서의 속도나 정확도가 아닙니다. 메모리 네이티브 조직은 같은 일을 되풀이하지 않게 됩니다.

입사나 승진 후 업무에 적응하는 과정을 예로 들어 보겠습니다. 지금은 사람을 채용하거나 승진시키면 업무를 파악하는 데 몇 주가 걸립니다. 문서를 찾고 업무 흐름을 확인하고, 어디에도 적혀 있지 않은 맥락을 다섯 사람에게 물어야 합니다. 새 직원에게 정말 필요한 정보 대부분은 어떤 시스템에도 없고 누군가의 머릿속에 있습니다. 기억을 내재한 회사는 그 사람이 일을 시작하는 즉시 지금까지 결정하고 토론하고 시도한 모든 것을 건네줍니다.

하지만 업무 적응은 쉬운 예일 뿐입니다. 추측하는 대신 “우리가 왜 이렇게 하죠?”에 실제로 답할 수 있습니다. 영업에서 고객 성공 팀으로, 설계에서 엔지니어링으로 넘어갈 때도 인수인계 정보가 빠지지 않습니다. 누군가 떠나도 그 사람이 알던 맥락이 함께 사라지지 않습니다. 대부분 기업은 교훈을 얻은 사람들이 떠나서 2~3년마다 같은 것을 다시 배웁니다. 더 이상 그런 대가를 치르지 않아도 됩니다.

하이브리드 근무로 협업 도구 수요가 빠르게 늘었지만, 많은 회사는 여전히 방향을 맞추고 연속성을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 기업 AI의 다음 단계는 콘텐츠 생성보다 조직의 집단 지능 보존에 더 중점을 두게 될까요?

네. 대부분 기업이 이미 알고 있다고 생각합니다. 아직 그 문제에 이름을 붙이지 않았을 뿐입니다. 콘텐츠 생성은 대체로 해결된 문제입니다. 망가진 것은 연속성입니다. 복도에서 결정이 내려지고, 고객 통화에서 중요한 정보가 드러나고, 현장 방문으로 프로젝트 방향이 바뀌지만, 그 어느 것도 시스템에 들어가지 않습니다. 조직의 집단 지능은 그렇게 사라지는 대화에 담겨 있습니다. 다음 단계는 거기서 더 많은 출력을 만드는 것이 아니라 그 계층을 기록하는 일입니다. 실제로 있었던 일을 나중에 타이핑해 재구성한 내용 위에 진정한 조직의 기억을 세울 수는 없습니다.

업무 대화를 지속적으로 기록하고 구조화해 조직의 기억으로 만들면 개인정보 보호와 거버넌스 문제가 분명히 생깁니다. 기업은 지속적인 AI 기억의 이점과 직원의 신뢰, 투명성 사이에서 어떻게 균형을 잡아야 할까요?

답은 대부분 사람이 생각하는 것보다 간단합니다. 무엇을 기록하고, 누가 볼 수 있고, 어디에 사용하는지 명확히 알려야 합니다. 사람들이 불편해하는 것은 보통 기록 자체가 아니라 동의나 설명 없이 기록하는 일입니다. 대부분은 회의를 녹음하는 데 반대하지 않습니다. 녹음 중인 줄 모르거나 요약이 어디로 가는지 모르는 상황에 반대합니다. 신뢰를 무너뜨리는 것은 모호함입니다. 이를 문화 문제가 아니라 정책 문제로만 다루는 기업은 잘못 접근하게 됩니다.

회사는 스마트 협업 보드에서 웨어러블 AI 기기와 업무 환경에 스며든 지능으로 발전해 왔습니다. 업무 흐름의 문제를 하드웨어로 풀지 소프트웨어로 풀지는 어떻게 결정하시나요?

관점을 조금 바꿔 보겠습니다. 저는 이것을 웨어러블 AI라기보다는 실제 일이 일어나는 환경에 맞춰 만든, 주변 환경에 자연스럽게 녹아든 하드웨어로 봅니다. 바로 그 구분에 따라 하드웨어와 소프트웨어를 선택합니다.

소프트웨어는 제공받은 내용만 처리할 수 있습니다. 맥락이 들어오지 않으면 다룰 것이 없습니다. 그래서 업무 흐름의 문제를 볼 때면 간단히 묻습니다. 실제 일이 어디에서 일어나고, 소프트웨어가 거기에 접근할 수 있는가?

대부분 기업 소프트웨어는 가능하다고 가정합니다. 사용자가 결국 노트북 앞에 앉아 맥락을 입력하리라는 것입니다. 하지만 많은 업무에서는 현실적이지 않습니다. 시공업자는 현장을 돌아볼 때 노트북을 들고 다니지 않습니다. 교사는 수업 사이에 앱을 열지 않고, 로펌의 파트너 변호사는 고객 회의 중에 메모를 입력하지 않습니다. 이런 곳에는 하드웨어가 필요합니다. 소프트웨어는 접근하지 못하지만 하드웨어는 가능합니다.

5년 뒤에도 기업은 주로 화면과 앱으로 AI와 상호작용할까요? 아니면 주변 환경에 녹아든 AI 기기와 맥락을 인식하는 환경이 업무의 주된 인터페이스 계층이 될까요?

화면은 아마 남겠지만 더 이상 주된, 또는 유일한 입력 계층은 아닐 것입니다. 지금은 화면을 실제로 일하는 곳이자 AI에게 업무를 설명하는 곳으로 취급합니다. 그 두 기능은 분리될 것입니다. 화면은 출력과 검토, 의사결정에 여전히 유용합니다. 하지만 AI가 사용자의 실제 업무를 배우는 기록 단계는 주변 환경에 녹아든 기기, 웨어러블, 실내 하드웨어가 등장하면서 업무 환경으로 이동할 것입니다. 5년 뒤에는 AI의 도움을 받으려면 먼저 도구에 맥락을 타이핑해야 한다는 생각이 다른 시대의 일처럼 느껴질 것입니다.

좋은 인터뷰 감사합니다. 더 알아보고 싶은 독자는 다음 사이트를 방문하면 됩니다: Vibe.