ชาร์ลส์ ยาง ผู้ก่อตั้งและซีอีโอ Vibe – บทสัมภาษณ์

ชาร์ลส์ ยาง ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Vibe เป็นผู้ประกอบการที่คิดทบทวนวิธีที่ทีมบันทึก เก็บรักษา และต่อยอดความรู้ขององค์กร เขาร่วมก่อตั้งบริษัทเกมมือถือซึ่งเติบโตจนมีพนักงานกว่า 800 คนและผู้เล่น 50 ล้านคนต่อเดือน ก่อนจะเข้าเป็นส่วนหนึ่งของ Tencent หลังจากนั้น ยางสนใจมากขึ้นถึงความท้าทายในการรักษาความทรงจำขององค์กรเมื่อองค์กรเติบโต ต่อมาเขาศึกษาเทคโนโลยีการทำงานร่วมกันแบบอิมเมอร์ซีฟผ่าน Inlight Interactive ก่อนก่อตั้ง Vibe ในปี 2017 ภายใต้การนำของเขา Vibe เติบโตจากบริษัทฮาร์ดแวร์อัจฉริยะสำหรับการทำงานร่วมกันซึ่งมีองค์กรนำไปใช้กว่า 50,000 แห่ง ไปสู่แพลตฟอร์ม “พื้นที่ทำงาน AI ที่เข้าใจบริบท” ที่กว้างขึ้น แพลตฟอร์มนี้ออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนการประชุม บทสนทนา และการตัดสินใจให้เป็นความทรงจำขององค์กรที่มีโครงสร้าง มีชีวิต และขับเคลื่อนด้วย AI

Vibe กำลังสร้างสิ่งที่บริษัทเรียกว่า “พื้นที่ทำงาน AI ที่เข้าใจบริบท” โดยผสานซอฟต์แวร์ AI กับฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อการทำงานร่วมกันโดยเฉพาะ ช่วยให้องค์กรรักษาและนำความรู้ขององค์กรมาใช้ในการทำงาน บริษัทเริ่มเป็นที่ยอมรับจากกระดานอัจฉริยะแบบโต้ตอบที่ใช้ในธุรกิจและสถาบันการศึกษา ก่อนขยายสู่การวิเคราะห์ข้อมูลจากการประชุมด้วย AI ระบบความทรงจำตามบริบท และอุปกรณ์ AI ที่เป็นชิ้นงานจริง เช่น Vibe Bot แพลตฟอร์มออกแบบให้บันทึกบทสนทนาจากการประชุม เอกสาร และกิจกรรมทำงานร่วมกัน แล้วจัดเป็นกระบวนการทำงานที่ค้นหาได้และเก็บไว้ต่อเนื่อง ทีมจึงต่อยอดได้โดยไม่ต้องสร้างบริบทขึ้นใหม่ซ้ำๆ วิสัยทัศน์ที่กว้างกว่าคือ “องค์กรที่มีความทรงจำเป็นรากฐาน” ซึ่ง AI ทำงานคล้ายแชตบอตน้อยลง และคล้ายชั้นความฉลาดขององค์กรที่พัฒนาอยู่เสมอมากขึ้น โดยฝังอยู่ในเครื่องมือทำงานร่วมกันประจำวันโดยตรง

ก่อนก่อตั้ง Vibe คุณเคยก่อตั้งหลายบริษัท รวมถึงบริษัทเกมที่มีผู้เล่นกว่า 50 ล้านคนต่อเดือนและต่อมาถูก Tencent ซื้อกิจการ ประสบการณ์เหล่านั้นทำให้คุณเชื่ออย่างไรว่า “ความทรงจำขององค์กร” จะเป็นหนึ่งในปัญหาใหญ่ที่สุดของ AI สำหรับองค์กรที่ยังแก้ไม่สำเร็จ

ตอนบริหารหลายบริษัท โดยเฉพาะบริษัทเกม สิ่งที่ทำให้ผมประหลาดใจที่สุดไม่ใช่การขยายระบบทางเทคนิค แต่เป็นการขยายทีมคน คุณเพิ่มคนหนึ่งร้อยคนในหกเดือน แล้วจู่ๆ ครึ่งบริษัทก็ตัดสินใจจากบทสนทนาที่อีกครึ่งไม่ได้ร่วมอยู่ด้วย การประชุมกลายเป็นการสรุปการประชุมสัปดาห์ก่อน งานต้องทำซ้ำเพราะมีคนจำงานที่ตกลงกันไว้ผิด เช้าวันจันทร์เริ่มด้วยคำถามว่า “เดี๋ยวนะ สัปดาห์ก่อนเราตัดสินใจอะไรไป”

ผมเคยคิดว่านี่เป็นปัญหาของสตาร์ตอัปที่เราจะผ่านพ้นเมื่อเติบโตขึ้น แต่ไม่ใช่เลย ยิ่งบริษัทใหญ่ ปัญหายิ่งแย่ เพราะบริบทเกิดขึ้นเร็วกว่าที่ระบบใดจะเก็บไว้ได้ ตอนที่เราขายบริษัทให้ Tencent ผมเชื่อแล้วว่าคอขวดที่แท้จริงขององค์กรส่วนใหญ่ไม่ใช่คนเก่งหรือกลยุทธ์ แต่คือความทรงจำ

นี่คือปัญหาที่ผมอยากแก้ด้วย Vibe ไม่ใช่เพราะความทรงจำขององค์กรเป็นแนวคิดนามธรรม แต่เพราะผมเห็นทีมเก่งๆ สูญเสียความก้าวหน้าไปหลายเดือนเพราะเรื่องนี้

Apple (AAPL ) แสดงให้เห็นว่าอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกันมีคุณค่ามากขึ้นเมื่อทำงานเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศที่กว้างกว่า แทนที่จะเป็นฮาร์ดแวร์แยกส่วน ทำไมคุณจึงเชื่อว่าในที่สุด AI สำหรับองค์กรก็ต้องใช้แนวทางระบบนิเวศคล้ายกัน แทนที่จะพึ่งเพียงแอปพลิเคชัน SaaS

SaaS ไม่เคยถูกสร้างให้สอดคล้องกับการทำงานจริง แต่ละเครื่องมือดูแลส่วนของตัวเอง CRM ดูแลดีลขาย เครื่องมือเอกสารดูแลเอกสาร เครื่องมือประชุมดูแลการประชุม สุดท้ายพนักงานต้องรวมข้อมูลในหัว คัดลอกระหว่างแอป และบอกแต่ละเครื่องมือว่าเครื่องมืออื่นรู้อะไรแล้ว วิธีนี้ใช้ได้เมื่องานเป็นงานย่อยๆ และอยู่ในหน้าจอ แต่พังเมื่อโครงการเดียวเคลื่อนไปมาระหว่างไซต์งาน ทางเดิน การโทรหาลูกค้า และแอปสามตัวภายในบ่ายเดียว ซึ่งโครงการส่วนใหญ่ก็เป็นแบบนั้น

ผมมองเรื่องนี้จากประสบการณ์สร้างผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคหลายปีก่อน Vibe และบทเรียนจาก Apple ก็อยู่กับผม พวกเขาไม่ได้ชนะเพราะอุปกรณ์แต่ละชิ้นดีกว่า แต่เพราะอุปกรณ์แบ่งปันบริบท เมื่อคุณย้ายไปใช้อีกเครื่อง งานก็ตามไปด้วย

AI สำหรับองค์กรควรเป็นระบบเช่นนั้นมากกว่าเป็นแอปเพิ่มอีกตัวที่คุณต้องคอยอธิบายบริบทให้ อุปกรณ์บันทึกบริบททุกที่ที่งานเกิดขึ้น แล้วส่งทุกอย่างไปยังที่เดียวกัน พนักงานจึงไม่ต้องเป็นตัวเชื่อมระหว่างเครื่องมืออีก

คุณอธิบาย Vibe ว่าเป็น “พื้นที่ทำงาน AI ที่เข้าใจบริบท” ซึ่งเปลี่ยนบทสนทนาให้เป็นความฉลาดของทีมที่คงอยู่ อะไรคือข้อสังเกตสำคัญที่ทำให้คุณเชื่อว่าต้องแก้ด้วยอุปกรณ์จริงอย่าง Vibe Board, Vibe Bot และ Vibe Dot แทนที่จะใช้ซอฟต์แวร์อย่างเดียว

สิ่งที่ทำให้เข้าใจนั้นเป็นเรื่องธรรมดามาก ผมสังเกตคนทำงานแล้วพบว่าความคิดจริงๆ จำนวนมากเกิดขึ้นห่างจากแล็ปท็อป มีคนร่างไอเดียบนกระดาน หัวหน้างานหาทางแก้ขณะยืนอยู่ตรงหน้าปัญหา ผู้บริหารสองคนตัดสินใจจริงจังขณะเดินกลับจากมื้อกลางวัน ไม่มีเหตุการณ์ใดอยู่บนหน้าจอ ซอฟต์แวร์ AI จึงไม่รู้ด้วยซ้ำว่ามันเกิดขึ้น

นี่คือข้อจำกัดของ AI ที่พึ่งซอฟต์แวร์อย่างเดียว หากช่วงเวลาสำคัญที่สุดของวันทำงานไม่อยู่บนหน้าจอ ซอฟต์แวร์ลำพังย่อมให้ภาพจริงขององค์กรไม่ได้ ต้องนำความสามารถในการบันทึกเข้าไปในที่ที่งานเกิดขึ้นจริง ทั้งห้อง ไซต์งาน และบทสนทนา นั่นคือหน้าที่ของ Vibe Board, Bot และ Dot

รูปลักษณ์ทางกายภาพก็สำคัญ เพราะผมอยากสร้างสิ่งที่สวยงาม ถ้าเราต้องการให้อยู่ในพื้นที่ทำงานทุกวัน มันต้องเป็นสิ่งที่ผู้คนอยากให้มีอยู่ตรงนั้นจริงๆ

ความรู้ขององค์กรจำนวนมากยังหายไปกับบทสนทนาในทางเดิน การคุยหน้ากระดาน และการพูดคุยอย่างไม่เป็นทางการ ทำไมซอฟต์แวร์องค์กรแบบเดิมจึงบันทึกบริบทนอกหน้าจอเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพได้ยาก

มีขั้นตอนมากเกินไป ลองนึกว่าระหว่างสนทนามีประเด็นน่าสนใจขึ้นมา หากจะบันทึก คุณต้องหยิบโทรศัพท์ ปลดล็อกด้วย Face ID หาแอปจดบันทึก หาปุ่มอัดเสียง แล้วกด ใช้เวลาสามสิบวินาทีถึงหนึ่งนาที พอเริ่มอัด ช่วงเวลานั้นก็ผ่านไป ไอเดียหายไป อีกคนเปลี่ยนเรื่องแล้ว

เหตุผลเชิงลึกเป็นเรื่องโครงสร้าง ซอฟต์แวร์สมมติว่าผู้ใช้จะเข้ามาหามัน คุณเปิดแอป เข้าระบบ และไปยังหน้าที่ถูกต้อง วิธีนี้ใช้ได้เมื่อคนนั่งนิ่งอยู่ที่โต๊ะ แต่ใช้ไม่ได้ในทางเดิน ไซต์งาน หรือห้าวินาทีหลังจบประชุมเมื่อบทสนทนาจริงเริ่มต้น สิ่งที่ต้องบันทึกไม่รอให้คุณเปิดแอป นี่คือปัญหาฮาร์ดแวร์ ไม่ใช่ซอฟต์แวร์

เราจึงออกแบบ Vibe Dot แบบนี้ กดแล้วอัดเสียงได้เลย ความยุ่งยากหายไป การบันทึกจึงเกิดขึ้นจริง

หลายบริษัท AI แข่งกันสร้างเอเจนต์อัตโนมัติที่ทำงานได้ด้วยตนเอง แต่แนวทางของคุณดูจะเน้นสร้างความทรงจำที่ต่อเนื่องและบริบทก่อน คุณเชื่อหรือไม่ว่าโครงสร้างพื้นฐานด้านความทรงจำเป็นเงื่อนไขที่ยังขาดอยู่ ก่อนที่เอเจนต์ AI จะทำงานในองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ใช่ เอเจนต์ AI ที่ไม่มีความทรงจำเหมือนการจ้างคนที่พอถึงวันอังคารก็ลืมทุกอย่างของวันจันทร์ คุณคงไม่ฝากเรื่องสำคัญกับคนนั้น และไม่ควรไว้ใจเอเจนต์ที่สร้างขึ้นมาแบบเดียวกัน

เอเจนต์ไม่ได้ล้มเหลวเพราะโมเดลพื้นฐานไม่ฉลาด แต่เพราะเริ่มแต่ละงานโดยไม่มีบริบท ไม่รู้ว่าตัดสินใจอะไรสัปดาห์ก่อน ลูกค้ามีประวัติอย่างไร หรือเคยลองอะไรแล้วไม่ได้ผล จึงตัดสินใจอย่างมั่นใจ ดูสมเหตุสมผล แต่ผิดในลักษณะที่เฉพาะคนที่จำบริบทได้เท่านั้นจะจับได้ เอเจนต์ตัวเดียวกันได้งานเดียวกันในสองวันต่างกัน อาจตัดสินใจต่างกันสองแบบ เพราะไม่มีความต่อเนื่องเชื่อมโยงไว้

คุณสร้างความสามารถทำงานด้วยตนเองที่เชื่อถือได้จากความว่างเปล่าไม่ได้ ต้องสร้างบนความทรงจำ หากทำชั้นนี้ถูกต้อง เอเจนต์จะมีประโยชน์ หากข้ามไป ก็แค่สร้างการคาดเดาอย่างมั่นใจในปริมาณมาก

คุณพูดถึง “องค์กรที่มีความทรงจำเป็นรากฐาน” บริษัทจะทำงานต่างไปอย่างไรเมื่อระบบ AI เก็บและเชื่อมโยงบริบทขององค์กรหลายปีได้ แทนการพึ่งเอกสารกระจัดกระจายกับความจำของคน

ความเปลี่ยนแปลงใหญ่ที่สุดไม่ใช่ความเร็วหรือความแม่นยำในเชิงนามธรรม แต่คือองค์กรที่มีความทรงจำเป็นรากฐานหยุดทำเรื่องเดิมซ้ำ

ลองดูการช่วยให้คนปรับตัวกับงาน ทุกวันนี้เมื่อจ้างหรือเลื่อนตำแหน่งใคร ต้องใช้หลายสัปดาห์กว่าจะเข้าใจงาน ทั้งหาเอกสาร ตามหากระบวนการทำงาน และถามคนห้าคนถึงบริบทที่ไม่เคยเขียนไว้ สิ่งที่พนักงานใหม่ต้องการจริงๆ ส่วนใหญ่ไม่ได้อยู่ในระบบ แต่อยู่ในหัวใครบางคน บริษัทที่มีความทรงจำเป็นรากฐานจะส่งต่อทุกอย่างที่เคยตัดสินใจ ถกเถียง หรือทดลองทันทีที่เขาเริ่มงาน

แต่นี่เป็นเพียงตัวอย่างที่เห็นได้ง่าย คุณตอบได้จริงๆ ว่า “ทำไมเราถึงทำแบบนี้” แทนการเดา การส่งต่องานระหว่างทีมไม่ทำข้อมูลตกหล่น ทั้งจากฝ่ายขายไปทีมที่ช่วยให้ลูกค้าประสบความสำเร็จ และจากออกแบบไปวิศวกรรม เมื่อคนลาออก บริบทของเขาไม่หายตามไป องค์กรส่วนใหญ่ต้องเรียนรู้บทเรียนเดิมทุกสองหรือสามปี เพราะคนที่เคยเรียนรู้ไปแล้วไม่อยู่ นี่จะไม่ใช่ต้นทุนที่ต้องจ่ายซ้ำอีก

การทำงานแบบผสมผสานเร่งความต้องการเครื่องมือทำงานร่วมกัน แต่หลายบริษัทยังมีปัญหาเรื่องการทำงานไปในทิศทางเดียวกันและความต่อเนื่อง คุณคิดว่าขั้นต่อไปของ AI สำหรับองค์กรจะเน้นสร้างเนื้อหาน้อยลง และเน้นรักษาความฉลาดร่วมกันขององค์กรมากขึ้นหรือไม่

ใช่ และผมคิดว่าองค์กรส่วนใหญ่รู้อยู่แล้ว แม้ยังไม่ได้เรียกปัญหานี้เป็นชื่อ ปัญหาการสร้างเนื้อหาแก้ได้เป็นส่วนใหญ่แล้ว สิ่งที่ขาดคือความต่อเนื่อง การตัดสินใจในทางเดิน การโทรหาลูกค้าที่เผยข้อมูลสำคัญ การเดินตรวจไซต์งานที่เปลี่ยนทิศทางโครงการ ทั้งหมดไม่เข้าไปอยู่ในระบบใดเลย ความฉลาดร่วมกันขององค์กรอยู่ในบทสนทนาที่หายไป ขั้นต่อไปคือการบันทึกชั้นนี้ ไม่ใช่ผลิตผลลัพธ์จากมันให้มากขึ้น คุณสร้างความทรงจำขององค์กรที่แท้จริงจากการพิมพ์เล่าเหตุการณ์จริงขึ้นใหม่ภายหลังไม่ได้

เมื่อบันทึกบทสนทนาในที่ทำงานอย่างต่อเนื่องและจัดเป็นโครงสร้างความทรงจำขององค์กร ย่อมเกิดคำถามด้านความเป็นส่วนตัวและการกำกับดูแล บริษัทควรสร้างสมดุลระหว่างประโยชน์ของความทรงจำ AI ที่คงอยู่ กับความไว้วางใจของพนักงานและความโปร่งใสอย่างไร

คำตอบง่ายกว่าที่คนส่วนใหญ่คิด ต้องบอกชัดว่าบันทึกอะไร ใครดูได้ และนำไปใช้ทำอะไร ความไม่สบายใจมักไม่ได้เกิดจากการบันทึกเอง แต่เกิดจากการบันทึกโดยไม่มีความยินยอมหรือความชัดเจน คนส่วนใหญ่ไม่ได้คัดค้านการอัดประชุม แต่คัดค้านการไม่รู้ว่ากำลังอัด หรือไม่รู้ว่าสรุปถูกส่งไปไหน ความคลุมเครือทำลายความไว้วางใจ บริษัทที่มองนี่เป็นปัญหานโยบายแทนที่จะเป็นปัญหาวัฒนธรรมจะจัดการผิดทาง

บริษัทของคุณพัฒนาจากกระดานทำงานร่วมกันอัจฉริยะสู่อุปกรณ์ AI สวมใส่และความฉลาดที่อยู่ในสภาพแวดล้อมการทำงาน คุณตัดสินใจอย่างไรว่าปัญหาในกระบวนการทำงานควรแก้ด้วยฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์

ขอปรับมุมมองเล็กน้อย ผมมองสิ่งเหล่านี้ว่าเป็นฮาร์ดแวร์ที่กลมกลืนกับสภาพแวดล้อมซึ่งงานเกิดขึ้น มากกว่าจะเป็นอุปกรณ์ AI สวมใส่ และความแตกต่างนี้เองกำหนดว่าเราจะเลือกฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์

ซอฟต์แวร์ทำงานได้กับสิ่งที่ได้รับเท่านั้น ถ้าบริบทไม่เข้ามา ก็ไม่มีข้อมูลให้ทำงาน ดังนั้นเมื่อมองปัญหาในกระบวนการทำงาน ผมถามง่ายๆ ว่างานจริงเกิดที่ไหน และซอฟต์แวร์เข้าถึงได้หรือไม่

ซอฟต์แวร์องค์กรส่วนใหญ่ออกแบบโดยสมมติว่าเข้าถึงได้ ผู้ใช้จะนั่งหน้าจอแล็ปท็อปแล้วพิมพ์บริบทในที่สุด แต่งานหลายประเภททำแบบนั้นไม่ได้ ผู้รับเหมาไม่พกแล็ปท็อปไปเดินตรวจไซต์งาน ครูไม่เปิดแอประหว่างคาบเรียน หุ้นส่วนในสำนักงานกฎหมายไม่พิมพ์บันทึกระหว่างประชุมกับลูกค้า นี่คือจุดที่ฮาร์ดแวร์จำเป็น ซอฟต์แวร์ไปไม่ถึงสถานที่เหล่านั้น แต่ฮาร์ดแวร์ไปถึงได้

เมื่อมองไปอีกห้าปี องค์กรจะยังติดต่อกับ AI ผ่านหน้าจอและแอปเป็นหลัก หรืออุปกรณ์ AI ที่กลมกลืนกับสภาพแวดล้อมและสภาพแวดล้อมที่เข้าใจบริบทจะกลายเป็นชั้นการโต้ตอบหลักสำหรับงาน

หน้าจออาจยังอยู่ แต่จะเลิกเป็นช่องทางรับข้อมูลหลักหรือช่องทางเดียว ตอนนี้เราใช้หน้าจอทั้งทำงานและบอก AI เกี่ยวกับงาน สองหน้าที่นี้จะแยกกัน หน้าจอยังมีคุณค่าสำหรับแสดงผล ตรวจทาน และตัดสินใจ แต่ฝั่งบันทึกข้อมูล ซึ่งเป็นส่วนที่ AI เรียนรู้ว่าคุณทำงานอะไรจริงๆ จะย้ายไปอยู่ในสภาพแวดล้อมของคุณ พร้อมการเติบโตของอุปกรณ์ที่อยู่รอบตัว อุปกรณ์สวมใส่ และฮาร์ดแวร์ภายในห้อง อีกห้าปี ความคิดที่ว่าต้องพิมพ์บริบทให้เครื่องมือ AI ก่อนมันจึงช่วยได้ จะดูเป็นเรื่องของอีกยุคหนึ่ง

ขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านที่สนใจเรียนรู้เพิ่มเติมสามารถเยี่ยมชม Vibe.