Charles Yang, Fundador e CEO da Vibe – Série de Entrevistas

Charles Yang, Fundador e CEO da Vibe, é um empreendedor focado em repensar como as equipes capturam, retêm e constroem sobre o conhecimento organizacional. Após co-fundar uma empresa de jogos móveis que cresceu para mais de 800 funcionários e 50 milhões de jogadores mensais antes de se tornar parte da Tencent, Yang se interessou cada vez mais pelo desafio de preservar a memória institucional à medida que as organizações crescem. Ele mais tarde explorou tecnologias de colaboração imersiva por meio da Inlight Interactive antes de fundar a Vibe em 2017. Sob sua liderança, a Vibe evoluiu de uma empresa de hardware de colaboração inteligente adotada por mais de 50.000 organizações para uma plataforma mais ampla de “Espaço de Trabalho de IA Contextual” projetada para transformar reuniões, conversas e decisões em memória organizacional estruturada e viva alimentada por IA.

Vibe está construindo o que descreve como um “Espaço de Trabalho de IA Contextual”, combinando software de IA com hardware de colaboração de propósito para ajudar as organizações a preservar e operacionalizar o conhecimento institucional. A empresa inicialmente ganhou tração por meio de quadros interativos inteligentes usados por empresas e instituições de ensino, mas desde então expandiu para inteligência de reunião alimentada por IA, sistemas de memória contextual e dispositivos físicos de IA, como o Vibe Bot. Sua plataforma é projetada para capturar conversas em reuniões, documentos e sessões de colaboração, e então organizá-las em fluxos de trabalho persistentes e pesquisáveis que as equipes podem continuar a construir em vez de repetir constantemente o contexto. A visão mais ampla da empresa centra-se em “organizações nativas de memória”, onde a IA atua menos como um chatbot e mais como uma camada de inteligência organizacional em evolução incorporada diretamente às ferramentas de colaboração do dia a dia.

Você fundou várias empresas antes de lançar a Vibe, incluindo uma empresa de jogos que cresceu para mais de 50 milhões de jogadores mensais e foi posteriormente adquirida pela Tencent. Como essas experiências moldaram sua crença de que a “memória organizacional” se tornaria um dos principais problemas não resolvidos na IA empresarial?

Executar várias empresas, especialmente a de jogos, a coisa que me surpreendeu mais não foi o escalonamento técnico. Foi o escalonamento humano. Você adiciona cem pessoas em seis meses, e de repente metade da empresa está tomando decisões com base em conversas das quais a outra metade não participou. Reuniões que recapitulam a reunião da semana anterior. Trabalho repetitivo porque alguém esqueceu um item de ação. Manhãs de segunda-feira que começam com “espere, o que decidimos na semana passada?”

Eu supus que isso era um problema de startup que superaríamos. Não é. Quanto maior a empresa crescia, pior ficava, porque o contexto estava sendo criado mais rápido do que qualquer sistema poderia segurar. No momento em que vendemos para a Tencent, eu estava convencido de que o verdadeiro gargalo na maioria das organizações não era talento ou estratégia — era memória.

É isso que eu queria que a Vibe resolvesse. Não porque a memória organizacional é um conceito abstrato, mas porque eu assisti a equipes inteligentes perderem meses de progresso por causa disso.

A Apple (AAPL ) provou que dispositivos conectados se tornam mais valiosos quando operam como parte de um ecossistema mais amplo em vez de como hardware isolado. Por que você acreditava que a IA empresarial eventualmente precisaria de uma abordagem de ecossistema semelhante em vez de confiar apenas em aplicativos SaaS?

O SaaS nunca foi realmente projetado para a forma como o trabalho realmente acontece. Cada ferramenta possui sua própria fatia — o CRM possui negócios, a ferramenta de documento possui documentos, a ferramenta de reunião possui reuniões — e o funcionário acaba fazendo o trabalho de integração em sua cabeça, copiando entre aplicativos, lembrando a cada ferramenta o que as outras já sabem. Isso funciona quando o trabalho é baseado em tarefas e vive dentro de uma tela. Desmorona no momento em que um projeto se move entre um local de trabalho, um corredor, uma ligação para o cliente e três aplicativos diferentes em uma tarde, o que é a maioria dos projetos.

Eu abordei isso a partir de anos de construção de produtos de consumo antes da Vibe, e a lição da Apple ficou comigo. Eles não venceram porque seus dispositivos individuais eram melhores. Venceram porque os dispositivos compartilhavam contexto. Você se moveu entre eles, e o trabalho se moveu com você.

Você descreve a Vibe como construindo um “Espaço de Trabalho de IA Contextual” onde as conversas se tornam inteligência de equipe permanente. Qual foi a realização-chave que o convenceu de que isso precisava ser resolvido com dispositivos físicos como o Vibe Board, Vibe Bot e Vibe Dot, e não apenas com software?

A realização foi na verdade bastante mundana. Eu observava as pessoas trabalhando e notava quanto do pensamento real acontecia longe dos laptops. Alguém esboça uma ideia em um quadro branco. Um supervisor de site figura uma solução em pé diante do problema. Dois executivos tomam uma decisão real no caminho de volta do almoço. Nenhum disso está acontecendo em uma tela, o que significa que o software de IA não tem ideia de que isso ocorreu.

Essa é a limitação do software de IA apenas. Se os momentos mais importantes do seu dia de trabalho não estão em uma tela, o software de IA não pode dar a você uma imagem real da organização. Você precisa colocar a captura no ambiente onde o trabalho está realmente acontecendo — a sala, o local, a conversa. É para isso que servem o Vibe Board, Bot e Dot.

Muito do conhecimento institucional ainda some em conversas de corredor, sessões de quadro branco e discussões informais. Por que você acredita que o software empresarial tradicional tem lutado para capturar esse contexto fora da tela de forma eficaz?

Há muitos passos. Pense sobre isso: você está no meio de uma conversa, algo interessante surge, e para capturá-lo, você tem que tirar o telefone do bolso, desbloqueá-lo com Face ID, encontrar o aplicativo de notas, encontrar o botão de gravação, pressioná-lo. Isso leva trinta segundos a um minuto. No momento em que você está gravando, o momento já passou. A ideia já se foi. A outra pessoa já se mudou.

A razão mais profunda pela qual o software empresarial tem lutado com isso é estrutural. O software assume que o usuário vem até ele. Você abre o aplicativo. Você faz login. Você navega até o local certo. Esse modelo funciona quando alguém está sentado quieto em uma mesa. Não funciona em um corredor, em um local de trabalho ou nos cinco segundos após o fim de uma reunião, quando a conversa real acontece. A coisa que precisa ser capturada não vai esperar que você lance um aplicativo. Isso é um problema de hardware, não de software.

Muitas empresas de IA estão correndo em direção a agentes autônomos, mas sua abordagem parece centrada em memória persistente e contexto primeiro. Você acredita que a infraestrutura de memória se torna o pré-requisito perdido antes que os agentes de IA possam funcionar efetivamente dentro das empresas?

Sim. Um agente de IA sem memória é como contratar alguém que esquece tudo entre segunda e terça-feira. Você não confiaria essa pessoa com nada importante, e não deve confiar um agente construído da mesma maneira.

Os agentes não estão falhando porque os modelos subjacentes não são inteligentes. Estão falhando porque entram em cada tarefa sem contexto. Eles não sabem o que foi decidido na semana passada, qual é a história do cliente, o que já foi tentado e não funcionou. Então, eles tomam decisões confiantes e plausíveis que estão erradas de maneiras que apenas alguém com memória capturaria. O mesmo agente, dado a mesma tarefa em dois dias diferentes, pode tomar duas decisões diferentes, porque não há continuidade segurando-o.

Você falou sobre “organizações nativas de memória”. Quão diferentes você acredita que as empresas operarão uma vez que os sistemas de IA possam reter e conectar anos de contexto organizacional em vez de confiar em documentos fragmentados e lembrança humana?

A maior mudança não é velocidade ou precisão em abstrato. É que uma organização nativa de memória para de se repetir.

Pegue o exemplo do onboarding. Hoje, quando você contrata ou promove alguém, leva semanas para colocá-los em velocidade — encontrar documentos, caçar fluxos de trabalho, perguntar a cinco pessoas por contexto que nunca foi escrito. A maioria do que um novo funcionário realmente precisa não está em nenhum sistema. Está na cabeça de alguém. Uma empresa nativa de memória entrega a eles tudo o que já foi decidido, debatido ou tentado no momento em que eles começam.

A aceleração do trabalho híbrido aumentou a demanda por ferramentas de colaboração, mas muitas empresas ainda lutam com alinhamento e continuidade. Você acredita que a próxima fase da IA empresarial é menos sobre gerar conteúdo e mais sobre preservar a inteligência coletiva organizacional?

Sim. E acho que a maioria das empresas já sabe disso, mesmo que não tenham nomeado ainda. O problema de geração de conteúdo é basicamente resolvido. O que está quebrado é a continuidade. Uma decisão é tomada em um corredor, uma ligação para o cliente revela algo importante, uma caminhada no local muda a direção de um projeto — e nada disso é capturado em nenhum sistema. A inteligência coletiva da organização vive em conversas que desaparecem. A próxima fase é sobre capturar essa camada, não produzir mais saída a partir dela. Você não pode construir memória organizacional real sobre reconstruções digitadas do que realmente aconteceu.

Há questões óbvias de privacidade e governança sempre que conversas de trabalho são continuamente capturadas e estruturadas em memória institucional. Como você acredita que as empresas devem equilibrar os benefícios da memória de IA persistente com a confiança e transparência dos funcionários?

Essa pergunta tem uma resposta mais simples do que a maioria das pessoas acredita. Você precisa ser explícito sobre o que está sendo capturado, quem pode vê-lo e para que é usado. O desconforto que as pessoas sentem em torno disso geralmente não é sobre a captura em si, mas sobre a captura que acontece sem consentimento ou clareza. A maioria das pessoas não se opõe a uma reunião sendo gravada — elas se opõem a não saber que está acontecendo ou onde a síntese termina. O que quebra a confiança é a ambiguidade. Empresas que tratam disso como um problema de política em vez de cultura vão errar.

Sua empresa evoluiu de quadros de colaboração inteligentes para dispositivos de IA portáteis e inteligência de trabalho ambiental. Como você decide quando um problema de fluxo de trabalho deve ser resolvido com hardware em vez de software?

Reformulação rápida: Eu penso nisso menos como dispositivos de IA portáteis e mais como hardware ambiental construído para os ambientes onde o trabalho acontece — e essa distinção é exatamente como decidimos entre hardware e software.

O software pode trabalhar apenas com o que é dado a ele. Se o contexto não entra, o software não tem nada sobre o que agir. Então, quando olho para qualquer problema de fluxo de trabalho, a pergunta que faço é simples: onde o trabalho real acontece, e o software pode alcançá-lo?

A maioria do software empresarial foi projetada supondo que a resposta é sim — que o usuário eventualmente se sentará em um laptop e digitará o contexto. Para muito do trabalho, isso não é realista. Um contratado não leva um laptop para uma caminhada no local. Um professor não abre um aplicativo entre aulas. Um sócio de uma firma de direito não digita anotações durante uma reunião com o cliente. É aí que o hardware se torna necessário. O software não pode alcançar esses lugares. O hardware pode.

Olhando para os próximos cinco anos, você acredita que as empresas ainda interagirão principalmente com a IA por meio de telas e aplicativos, ou se os dispositivos de IA ambientais e ambientes contextuais se tornarão a camada de interface dominante para o trabalho?

As telas provavelmente permanecerão, mas pararão de ser a camada de entrada principal. Atualmente, tratamos a tela como o local onde o trabalho é feito e onde contamos à IA sobre o trabalho. Essas duas coisas se separarão. A tela permanece valiosa para saída, para revisão, para decisões. Mas o lado de captura, a parte onde a IA aprende sobre o que você realmente está trabalhando, isso se moverá para o seu ambiente com o surgimento de dispositivos ambientais, wearables e hardware de sala. Daqui a cinco anos, a ideia de que você teve que digitar seu contexto em uma ferramenta de IA antes que ela pudesse ajudá-lo parecerá pertencer a uma era diferente.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Vibe.