Charles Yang, grundare och VD för Vibe – Intervjuserie

Charles Yang, grundare och VD för Vibe, är en entreprenör som fokuserar på att omdefiniera hur team fångar, behåller och bygger på organisatorisk kunskap. Efter att ha medgrundat ett mobilspelsföretag som växte till över 800 anställda och 50 miljoner månatliga spelare innan det blev en del av Tencent, blev Yang alltmer intresserad av utmaningen att bevara institutionell minne när organisationer växer. Han utforskade senare immersivt samarbets-teknologi genom Inlight Interactive innan han grundade Vibe 2017. Under hans ledning utvecklades Vibe från ett smart samarbets-hårdvaruföretag som antagits av över 50 000 organisationer till en bredare “Contextual AI Workspace”-plattform som är utformad för att omvandla möten, samtal och beslut till strukturerad, levande organisatorisk minne som drivs av AI.

Vibe bygger vad de beskriver som en Contextual AI Workspace, som kombinerar AI-programvara med specialbyggd samarbets-hårdvara för att hjälpa organisationer bevara och operationalisera institutionell kunskap. Företaget fick initialt dragkraft genom interaktiva smarta whiteboards som används av företag och utbildningsinstitutioner, men har sedan utvidgat sig till AI-drivna mötes-intelligens, kontextuella minnessystem och fysiska AI-enheter som Vibe Bot. Plattformen är utformad för att fånga samtal över möten, dokument och samarbets-sessioner, och sedan organisera dem i sökbara, bestående arbetsflöden som team kan bygga på kontinuerligt i stället för att upprepa kontexten. Företagets bredare vision kretsar kring “minnes-nativa” organisationer, där AI fungerar mindre som en chatbot och mer som en utvecklande organisatorisk intelligens-lager som är inbäddat direkt i vardagliga samarbets-verktyg.

Du grundade flera företag innan du lanserade Vibe, inklusive ett spel-företag som växte till över 50 miljoner månatliga spelare och senare förvärvades av Tencent. Hur formade dessa erfarenheter din övertygelse om att “organisatorisk minne” skulle bli ett av de största olösta problemen inom företags-AI?

Att driva flera företag, särskilt spel-företaget, det som förvånade mig mest var inte den tekniska skalningen. Det var den mänskliga skalningen. Du lägger till hundra personer på sex månader, och plötsligt är hälften av företaget beslutsfattare baserat på samtal som den andra hälften inte var med i. Möten som summerar föregående veckas möte. Upprepade arbeten eftersom någon missminde en åtgärdspunkt. Måndag morgnar som börjar med “vänta, vad bestämde vi förra veckan?”

Jag antog att detta var ett startup-problem som vi skulle växa ifrån. Det är det inte. Ju större företaget blev, desto värre blev det, eftersom kontexten skapades snabbare än något system kunde hålla fast vid. När vi sålde till Tencent var jag övertygad om att den verkliga flaskhalsen i de flesta organisationer inte var talang eller strategi – det var minne.

Det var det jag ville att Vibe skulle lösa. Inte för att organisatoriskt minne är något abstrakt begrepp, utan för att jag har sett smarta team förlora månader av framsteg på grund av det.

Apple (AAPL ) visade att anslutna enheter blir mer värdefulla när de fungerar som en del av en bredare ekosystem snarare än som isolerad hårdvara. Varför trodde du att företags-AI skulle behöva ett liknande ekosystem-tillvägagångssätt snarare än att förlita sig enbart på SaaS-applikationer?

SaaS var aldrig riktigt byggt för hur arbetet faktiskt sker. Varje verktyg äger sin egen skiva – CRM äger affärer, dokument-verktyget äger dokument, mötes-verktyget äger möten – och medarbetaren slutar med att göra integrerings-arbetet i sitt huvud, kopiera mellan appar, påminna varje verktyg om vad de andra redan vet. Det fungerar när arbetet är uppgift-baserat och lever i en skärm. Det fallerar när ett projekt flyttar mellan en arbetsplats, en korridor, en kund-samtal och tre olika appar på en eftermiddag, vilket är de flesta projekt.

Jag kom till det här från år av att bygga konsument-produkter innan Vibe, och Apples läxa fastnade hos mig. De vann inte för att deras enskilda enheter var bättre. De vann för att enheterna delade kontext. Du flyttade mellan dem, och arbetet flyttade med dig.

Företags-AI måste se ut som det och mindre som en annan app som du måste lära dig. Enheter som fångar kontext varhelst arbetet sker, alla som matar samma plats. Medarbetaren slutar med att vara anslutningen.

Du beskriver Vibe som att bygga en “Contextual AI Workspace” där samtal blir permanent team-intelligens. Vad var den avgörande insikten som övertygade dig om att detta behövde lösas med fysiska enheter som Vibe Board, Vibe Bot och Vibe Dot snarare än enbart programvara?

Insikten var faktiskt ganska alldaglig. Jag såg på människor som arbetade och lade märke till hur mycket av det riktiga tänkandet skedde borta från deras bärbara datorer. Någon ritade en idé på en whiteboard. En plats-chef kom på en lösning medan han stod framför problemet. Två chefer fattade ett riktigt beslut på vägen tillbaka från lunchen. Inget av det sker på en skärm, vilket innebär att programvaru-AI inte har någon aning om att det inträffar.

Det är gränsen för programvara-enbart AI. Om de viktigaste ögonblicken i din arbetsdag inte sker på en skärm, kan programvara inte ge dig en riktig bild av organisationen. Du måste sätta inspelning i miljön där arbetet faktiskt sker – rummet, platsen, samtalet. Det är vad Vibe Board, Bot och Dot är.

Fysikalitet är också viktigt eftersom jag ville bygga något vackert. Om vi vill ha det i arbetsrummet varje dag, måste det vara något som människor faktiskt vill ha där.

Mycket institutionell kunskap försvinner fortfarande i korridors-samtal, whiteboard-sessioner och informella diskussioner. Varför tror du att traditionell företags-programvara har kämpat för att fånga denna off-skärm-kontext effektivt?

Det finns för många steg. Tänk på det: du är mitt i ett samtal, något intressant kommer upp, och för att fånga det måste du dra ut din telefon, låsa upp den med Face ID, hitta din antecknings-app, hitta inspelnings-knappen, trycka på den. Det är trettio sekunder till en minut. När du är klar med att spela in, är ögonblicket borta. Idén är borta. Den andra personen har flyttat vidare.

Den djupare anledningen till att företags-programvara har kämpat med detta är strukturell. Programvara antar att användaren kommer till den. Du öppnar appen. Du loggar in. Du navigerar till rätt plats. Den modellen fungerar när någon sitter stilla vid ett skrivbord. Den fungerar inte i en korridor, på en arbetsplats eller i de fem sekunderna efter att ett möte har slutat när den riktiga konversationen sker. Det som behöver fångas väntar inte på att du ska lansera en app. Det är ett hårdvaru-problem, inte ett programvaru-problem.

Det är därför vi utformade Vibe Dot på det sätt vi gjorde. Tryck och spela in. Friktionen är borta, vilket innebär att inspelningen faktiskt sker.

Många AI-företag är på väg mot autonoma agenter, men din tillvägagångssätt verkar vara centrerat kring bestående minne och kontext först. Tror du att minnes-infrastruktur blir den saknade förutsättningen innan AI-agenter kan fungera effektivt inom företag?

Ja. En AI-agent utan minne är som att anställa någon som glömmer allt mellan måndag och tisdag. Du skulle inte lita på den personen med något viktigt, och du borde inte lita på en agent byggd på samma sätt.

Agenter misslyckas inte för att de underliggande modellerna inte är smarta. De misslyckas för att de går in i varje uppgift utan kontext. De vet inte vad som beslutades förra veckan, vad kundens historia är, vad som redan har provats och inte fungerade. Så de fattar beslut som är trovärdiga och möjliga, men som är fel på sätt som bara någon med minne skulle upptäcka. Samma agent, givet samma uppgift på två olika dagar, kan fatta två olika beslut, eftersom det inte finns någon kontinuitet som håller det samman.

Du kan inte bygga tillförlitlig autonomi ovanpå ingenting. Du bygger det ovanpå minne. Få det lagret rätt och agenter blir användbara. Hoppa över det och du genererar bara trovärdiga gissningar i stor skala.

Du har talat om “minnes-nativa organisationer”. Hur annorlunda tror du att företag kommer att fungera när AI-system kan behålla och ansluta år av organisatorisk kontext snarare än att förlita sig på fragmenterade dokument och mänskligt minne?

Den största förändringen är inte hastighet eller exakthet i sig. Det är att en minnes-nativ organisation slutar upprepa sig själv.

Tag påboarding. Idag, när du anställer eller befordrar någon, tar det veckor att få dem uppdaterade – hitta dokument, jaga efter arbetsflöden, fråga fem personer om kontext som aldrig skrevs ner. Det mesta av vad en ny medarbetare faktiskt behöver är inte i något system. Det är i någons huvud. En minnes-nativ organisation ger dem allt som någonsin har beslutats, debatterats eller försökt, i samma ögonblick de börjar.

Men påboarding är bara det enkla exemplet. Du kan faktiskt svara “varför gjorde vi det på det sättet” i stället för att gissa. Överlämningar mellan team slutar tappa saker – försäljning till kundtjänst, design till ingenjörskap. När någon lämnar, försvinner deras kontext inte ut genom dörren med dem. De flesta företag lär om sig samma lärdomar var tredje eller fjärde år eftersom de personer som lärde sig dem är borta. Det slutar vara en skatt du måste betala.

Hybrid-arbete accelererade efterfrågan på samarbets-verktyg, men många företag kämpar fortfarande med anpassning och kontinuitet. Tror du att nästa fas av företags-AI är mindre om att generera innehåll och mer om att bevara kollektiv organisatorisk intelligens?

Ja. Och jag tror att de flesta företag redan vet det, även om de inte har namngett det ännu. Innehålls-genererings-problemet är i stort sett löst. Vad som är trasigt är kontinuitet. Ett beslut fattas i en korridor, ett kund-samtal avslöjar något viktigt, en plats-vandring ändrar riktningen för ett projekt – och inget av det hamnar i något system. Organisationens kollektiva intelligens lever i samtal som försvinner. Nästa fas handlar om att fånga det lagret, inte producera mer utdata från det. Du kan inte bygga riktig organisatorisk minne ovanpå skrivna rekonstruktioner av vad som faktiskt hände.

Det finns uppenbara frågor om sekretess och styrning när arbets-plats-samtal kontinuerligt fångas och struktureras till institutionell minne. Hur tror du att företag bör balansera fördelarna med bestående AI-minne med anställdas förtroende och transparens?

Den här frågan har ett enklare svar än vad de flesta tror. Du behöver vara tydlig om vad som fångas, vem som kan se det och vad det används till. Obehaget människor känner runt det här beror vanligtvis inte på inspelningen i sig, utan på inspelning som sker utan samtycke eller tydlighet. De flesta människor invänder inte mot att ett möte spelas in – de invänder mot att inte veta att det sker eller vart sammanfattningen hamnar. Vad som bryter förtroendet är tvetydighet. Företag som behandlar det här som en policy-fråga snarare än en kultur-fråga kommer att göra det fel.

Ditt företag utvecklades från smarta samarbets-tavlor till bärbara AI-enheter och ambient arbets-plats-intelligens. Hur bestämmer du när ett arbets-flödes-problem bör lösas med hårdvara snarare än programvara?

Snabb omformulering: Jag tänker på dem mindre som bärbara AI-enheter och mer som ambient hårdvara byggd för de miljöer där arbetet sker – och den distinktionen är exakt hur vi bestämmer hårdvara kontra programvara.

Programvara kan bara fungera med vad den får. Om kontexten inte kommer in, har programvara ingenting att agera på. Så när jag tittar på vilket som helst arbets-flödes-problem, är frågan jag ställer enkel: Var sker det faktiska arbetet, och kan programvara nå det?

De flesta företags-programvaror var utformade med antagandet att svaret är ja – att användaren kommer att sitta ner vid en bärbar dator och skriva in kontexten. För mycket arbete är det inte realistiskt. En entreprenör tar inte med sig en bärbar dator till en arbets-plats. En lärare drar inte upp en app mellan lektioner. En partner på ett advokat-företag skriver inte anteckningar under ett kund-möte. Det är där hårdvara blir nödvändig. Programvara kan inte nå de platserna. Hårdvara kan.

Om fem år, tror du att företag kommer att interagera med AI främst genom skärmar och appar, eller kommer ambient AI-enheter och kontextuella miljöer att bli den dominerande gränssnitts-lagret för arbete?

Skärmar kommer sannolikt att förbli, men de kommer att sluta vara det primära eller enda inmatnings-lagret. Just nu behandlar vi skärmen som både där arbetet sker och där vi berättar för AI om arbetet. De två sakerna kommer att separeras. Skärmen stannar värdefull för utdata, för granskning, för beslut. Men inspelningssidan, delen där AI lär sig vad du faktiskt arbetar med, kommer att flytta in i din miljö med tillväxten av ambient-enheter, bärbara enheter och inom-hus-hårdvara. Om fem år kommer idén att du måste skriva in din kontext i ett AI-verktyg innan det kan hjälpa dig att kännas som den tillhör en annan era.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka Vibe.