Charles Yang, Grunnlegger og CEO av Vibe – Intervju-serie

Charles Yang, Grunnlegger og CEO av Vibe, er en entrepreneur som fokuserer på å tenke om hvordan team kan fange, beholde og bygge på organisatorisk kunnskap. Etter å ha co-grunnlagt et mobilspill-selskap som skalert til over 800 ansatte og 50 millioner månedlige spillere før det ble en del av Tencent, ble Yang stadig mer interessert i utfordringen med å bevare institusjonell minne når organisasjoner vokser. Han utforsket senere immersive samarbeids-teknologier gjennom Inlight Interactive før han grunnla Vibe i 2017. Under hans ledelse, utviklet Vibe seg fra et smart samarbeids-hardware-selskap som ble adoptert av over 50 000 organisasjoner, til en bredere “Contextual AI Workspace”-plattform designet for å transformere møter, samtaler og beslutninger til strukturert, levende organisatorisk minne drevet av AI.

Vibe bygger det de beskriver som en Contextual AI Workspace, som kombinerer AI-programvare med formål-bygget samarbeids-hardware for å hjelpe organisasjoner å bevare og operationalisere institusjonell kunnskap. Selskapet fikk initialt traksjon gjennom interaktive smart tavler brukt av bedrifter og utdannelsesinstitusjoner, men har siden utvidet til AI-drevet møte-intelligens, kontekstuell minne-systemer og fysiske AI-enheter som Vibe Bot. Plattformen er designet for å fange samtaler over møter, dokumenter og samarbeids-sesjoner, og organisere dem i søkbare, varige arbeidsflyter som team kan bygge på kontinuerlig i stedet for å gjenta kontekst. Selskapets bredere visjon handler om “minne-native” organisasjoner, hvor AI handler mindre som en chatbot og mer som en utviklende organisatorisk intelligens-lag innbygget direkte i hverdags-samarbeids-verktøy.

Du grunnla flere selskaper før du lanserte Vibe, inkludert et spill-selskap som skalert til over 50 millioner månedlige spillere og ble senere kjøpt av Tencent. Hvordan har disse erfaringene formet din tro på at “organisatorisk minne” ville bli ett av de største uløste problemene i entreprise-AI?

Å drive flere selskaper, spesielt spill-selskapet, det som overrasket meg mest, var ikke det tekniske skalingen. Det var den menneskelige skalingen. Du legger til hundre mennesker på seks måneder, og plutselig er halve selskapet i ferd med å ta beslutninger basert på samtaler den andre halvdelen ikke var en del av. Møter som gjentar forrige ukes møte. Repetitivt arbeid fordi noen glemte en handling. Mandag morgener som starter med “vent, hva bestemte vi forrige uke?”

Jeg antok at dette var et startup-problem vi ville vokse ut av. Det er det ikke. Jo større selskapet ble, jo verre ble det, fordi konteksten ble skapt raskere enn noen system kunne holde på den. Når vi solgte til Tencent, var jeg overbevist om at den virkelige flasken i de fleste organisasjoner ikke var talent eller strategi — det var minne.

Dette er hva jeg ville at Vibe skulle fikse. Ikke fordi organisatorisk minne er noen abstrakt konsept, men fordi jeg har sett smarte team tape måneder med fremgang på grunn av det.

Apple (AAPL ) viste at tilkoblede enheter blir mer verdifulle når de opererer som en del av en bredere økosystem i stedet for som isolerte hardware. Hvorfor trodde du at entreprise-AI til slutt ville trenge en lignende økosystem-tilnærming i stedet for å bare basere seg på SaaS-applikasjoner?

SaaS var aldri virkelig bygget for måten arbeid faktisk skjer. Hvert verktøy eier sin egen del — CRM-en eier avtaler, dokument-verktøyet eier dokumenter, møte-verktøyet eier møter — og ansatte må gjøre integrerings-arbeidet i hodet, kopiere mellom apper, minne hver enkelt app på hva de andre allerede vet. Det fungerer når arbeid er oppgave-basert og lever i en skjerm. Det bryter sammen øyeblikket et prosjekt flytter mellom en jobb-sted, en gang, en klient-samtale og tre forskjellige apper på en ettermiddag, som er de fleste prosjekter.

Jeg kom til dette fra å bygge forbruker-produkter før Vibe, og Apples lære stod ved meg. De vant ikke fordi deres enkelt-enheter var bedre. De vant fordi enhetene delte kontekst. Du flytter mellom dem, og arbeidet flytter med deg.

Entreprise-AI må se mer ut som det og mindre som en annen app du må lære. Enheter som fanger kontekst hvor arbeid skjer, alle som mater samme sted. Ansattene slutter å være koblingen.

Du beskriver Vibe som en “Contextual AI Workspace” hvor samtaler blir permanente team-intelligens. Hva var den avgjørende erkjennelsen som overbeviste deg om at dette måtte løses med fysiske enheter som Vibe Board, Vibe Bot og Vibe Dot, i stedet for bare programvare?

Erkjennelsen var faktisk ganske enkel. Jeg så på mennesker som arbeidet og la merke til hvor mye av den virkelige tenkingen skjedde vekk fra deres bærbare datamaskiner. Noen skisserer en idé på en hvit tavle. En sted-sjef løser en feil mens han står foran problemet. To ekskjefser tar en virkelig beslutning på vei tilbake fra lunsj. Ingen av dette skjer på en skjerm, hvilket betyr at AI-programvare ikke har noen aning om at det skjer.

Dette er grensen for programvare-alene AI. Hvis de viktigste øyeblikkene i din arbeidsdag ikke skjer på en skjerm, kan programvare alene ikke gi deg et virkelig bilde av organisasjonen. Du må sette fangst inn i miljøet hvor arbeid faktisk skjer — rommet, stedet, samtalen. Det er hva Vibe Board, Bot og Dot er.

Fysiskhet betyr også at jeg ville bygge noe vakkert. Hvis vi ønsker dette i arbeidsplassen hver dag, må det være noe mennesker faktisk ønsker der.

Mye institusjonell kunnskap forsvinner fortsatt i gang-samtaler, hvit-tavle-sesjoner og uformelle diskusjoner. Hvorfor tror du at tradisjonell entreprise-programvare har slitt med å fange denne konteksten utenfor skjermen effektivt?

Det er for mange steg. Tenk på det: du er i midten av en samtale, noe interessant kommer opp, og for å fange det må du trekke ut telefonen, låse den opp med Face ID, finne notasjons-appen, finne opptaksknappen, trykke på den. Det er tretti sekunder til en minutt. Når du er ferdig med å opptage, er øyeblikket borte. Ideen er borte. Den andre personen har flyttet på seg.

Den dypere grunnen til at entreprise-programvare har slitt med dette, er strukturell. Programvare antar at brukeren kommer til den. Du åpner appen. Du logger inn. Du navigerer til riktig sted. Den modellen fungerer når noen sitter stille ved en skrivebord. Den fungerer ikke i en gang, på en jobb-sted eller i de fem sekundene etter at et møte er slut, når den virkelige samtalen skjer. Tingene som må fanges, venter ikke på at du skal lansere en app. Det er et hardware-problem, ikke et programvare-problem.

Dette er hvorfor vi designet Vibe Dot på den måten vi gjorde. Trykk og opptak. Friksjonen er borte, hvilket betyr at fangsten faktisk skjer.

Mange AI-selskaper kappler mot autonome agenter, men din tilnærming ser ut til å være sentrert rundt varig minne og kontekst først. Tror du at minne-infrastruktur blir det manglende forutsetningen før AI-agenter kan fungere effektivt i bedrifter?

Ja. En AI-agent uten minne er som å ansette noen som glemmer alt mellom mandag og tirsdag. Du ville ikke stole på den personen med noe viktig, og du bør ikke stole på en agent bygget på samme måte.

Agenter feiler ikke fordi de underliggende modellene ikke er smarte. De feiler fordi de går inn i hver oppgave uten kontekst. De vet ikke hva som ble bestemt forrige uke, hva kundens historie er, hva som allerede er prøvd og ikke fungerte. Så de tar beslutninger som er plausibelt, men feil på måter som bare noen med minne ville fått med. Samme agent, gitt samme oppgave på to forskjellige dager, kan ta to forskjellige beslutninger, fordi det ikke er noen kontinuitet som holder det sammen.

Du kan ikke bygge pålitelig autonomi på toppen av ingenting. Du bygger det på toppen av minne. Få det laget rett, og agenter blir nyttige. Hopp over det, og du genererer bare plausibelt gjett på stor skala.

Du har snakket om “minne-native organisasjoner”. Hvor forskjellig tror du at selskaper vil fungere når AI-systemer kan bevare og koble sammen år med organisatorisk kontekst i stedet for å basere seg på fragmenterte dokumenter og menneskelig hukommelse?

Den største endringen er ikke hastighet eller nøyaktighet i det abstrakte. Det er at en minne-native organisasjon slutter å gjenta seg selv.

La oss ta påmelding som eksempel. I dag, når du ansetter eller forfremmer noen, tar det uker å få dem opp til hastighet — finne dokumenter, jakte på arbeidsflyter, spørre fem mennesker om kontekst som aldri ble skrevet ned. Det meste av hva en ny ansatt faktisk trenger, er ikke i noen system. Det er i noen sin hode. En minne-native organisasjon gir dem alt som noensinne er bestemt, debattert eller prøvd, øyeblikket de starter.

Men påmelding er bare det enkle eksempelet. Du kan faktisk svare “hvorfor gjorde vi det på denne måten” i stedet for å gjette. Overleveringer mellom team stopper å tape ting — salg til kunde-service, design til ingeniør. Når noen forlater, forlater deres kontekst ikke døren med dem. De fleste selskaper lærer igjen de samme leksjonene hver to eller tre år fordi menneskene som lærte dem er borte. Det stopper å være en avgift du må betale.

Hybrid-arbeid akselererte etterspørselen etter samarbeids-verktøy, men mange selskaper sliter fortsatt med justering og kontinuitet. Tror du at den neste fasen av entreprise-AI er mindre om å generere innhold og mer om å bevare kollektiv organisatorisk intelligens?

Ja. Og jeg tror at de fleste bedrifter allerede vet dette, selv om de ikke har navngitt det ennå. Problemet med innholdsgenerering er i stor grad løst. Hva som er feil, er kontinuitet. En beslutning blir tatt i en gang, en klient-samtale avslører noe viktig, en sted-gjennomgang endrer retningen på et prosjekt — og ingen av dette kommer inn i noen system. Organisasjonens kollektive intelligens lever i samtaler som forsvinner. Den neste fasen handler om å fange dette laget, ikke produsere mer output fra det. Du kan ikke bygge virkelig organisatorisk minne på toppen av skrevne rekonstruksjoner av hva som faktisk skjedde.

Det er åpenbare spørsmål om personvern og styring når arbeidsplass-samtaler kontinuerlig fanges og struktureres inn i institusjonell minne. Hvorfor tror du at bedrifter bør balansere fordelene med varig AI-minne med ansatt-tillit og åpenhet?

Dette spørsmålet har en enklere svar enn de fleste mennesker tror. Du må være eksplisitt om hva som fanges, hvem som kan se det og hva det brukes til. Ubehaget mennesker føler rundt dette, er vanligvis ikke om fangst i seg selv, men om fangst som skjer uten samtykke eller klarhet. De fleste mennesker ikke motsier seg en møte som blir opptatt — de motsier seg ikke å vite at det skjer eller hvor sammenfatningen havner. Hva bryter tillit er uklarhet. Bedrifter som behandler dette som et politisk problem i stedet for et kultur-problem, vil få det galt.

Ditt selskap utviklet seg fra smarte samarbeids-tavler til bærbare AI-enheter og ambient arbeidsplass-intelligens. Hvor bestemmer du når et arbeidsflyt-problem bør løses med hardware i stedet for programvare?

Rask omramming: Jeg tenker på disse som mindre som bærbare AI-enheter og mer som ambient-hardware bygget for miljøene hvor arbeid skjer — og den distinksjonen er akkurat hvordan vi bestemmer hardware mot programvare.

Programvare kan bare fungere med hva den får. Hvis konteksten ikke kommer inn, har programvaren ingenting å handle på. Så når jeg ser på et arbeidsflyt-problem, er spørsmålet jeg stiller enkelt: Hvor skjer det virkelige arbeidet, og kan programvare nå det?

De fleste entreprise-programvare ble designet med antagelsen at svaret er ja — at brukeren vil til slutt sitte ned ved en datamaskin og skrive inn konteksten. For mye arbeid er det ikke realistisk. En entreprenør tar ikke med seg en datamaskin på en sted-gjennomgang. En lærer trekker ikke opp en app mellom klasser. En partner i et advokatfirma skriver ikke notater under en klient-møte. Det er der hardware blir nødvendig. Programvare kan ikke nå disse stedene. Hardware kan.

Ser du for deg at bedrifter vil fremdeles primært samhandle med AI gjennom skjermer og apper, eller vil ambient AI-enheter og kontekstuelle miljøer bli det dominerende grensesnitt-laget for arbeid?

Skjermer vil sannsynligvis forbli, men de vil slutter å være det primære eller eneste inndata-laget. I dag behandler vi skjermen som både hvor arbeid blir gjort og hvor vi forteller AI om arbeidet. Disse to tingene vil skille seg. Skjermen blir verdifull for utdata, for gjennomgang, for beslutninger. Men fangst-siden, delen hvor AI lærer hva du faktisk arbeider med, vil flytte inn i din omgivelse med økningen av ambient-enheter, bærbare enheter og rom-hardware. Om fem år vil ideen om at du måtte skrive inn konteksten i en AI-verktøy før det kunne hjelpe deg, føles som om det hører hjemme i en annen æra.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer, kan besøke Vibe.