Начался захват рынка корпоративного ИИ. Glean создает слой, лежащий в основе интерфейса.

Битва за корпоративный ИИ накаляется. Microsoft интегрирует Copilot в Office. Google продвигает Gemini в Workspace. OpenAI и Anthropic продают свои продукты напрямую предприятиям. Теперь каждый поставщик SaaS-решений предлагает своего ИИ-помощника.

В борьбе за интерфейс Glean делает ставку на нечто менее заметное: стать интеллектуальным уровнем, лежащим в его основе.

Семь лет назад компания Glean поставила перед собой цель стать «Google для предприятий» — инструментом поиска на основе искусственного интеллекта, предназначенным для индексирования и поиска по всей библиотеке SaaS-инструментов компании, от Slack до Jira, от Google Drive до Salesforce. Сегодня стратегия компании сместилась от создания более совершенного корпоративного чат-бота к тому, чтобы стать связующим звеном между моделями и корпоративными системами.

«Создание первоначального уровня — качественного поискового продукта — потребовало от нас глубокого понимания людей, их методов работы и предпочтений», — рассказал Джайн в интервью TechCrunch в эпизоде подкаста Equity, записанном на прошлой неделе на Web Summit Qatar. «Сейчас все это становится основополагающим фактором в создании высококвалифицированных агентов».

Он говорит, что хотя большие языковые модели обладают высокой эффективностью, они также универсальны.

«Сами по себе модели ИИ на самом деле ничего не понимают о вашем бизнесе, — сказал Джайн. — Они не знают, кто эти разные люди, они не знают, какой работой вы занимаетесь, какие продукты создаете. Поэтому вам нужно связать логические и генеративные возможности моделей с контекстом внутри вашей компании».

Суть предложения Glean заключается в том, что оно уже учитывает этот контекст и может выступать промежуточным звеном между моделью и корпоративными данными.

Glean Assistant часто становится отправной точкой для клиентов — знакомый интерфейс чата, работающий на основе сочетания ведущих собственных (например, ChatGPT, Gemini, Claude) и открытых моделей, базирующихся на внутренних данных компании. Но, как утверждает Джайн, клиентов удерживает всё то, что лежит в его основе.

Во-первых, это доступ к моделям. Вместо того чтобы заставлять компании выбирать одного единственного поставщика LLM-моделей, Glean выступает в качестве уровня абстракции, позволяя предприятиям переключаться между моделями или комбинировать их по мере развития возможностей. Именно поэтому Джайн говорит, что не рассматривает OpenAI, Anthropic или Google как конкурентов, а скорее как партнеров.

«Наш продукт становится лучше, потому что мы можем использовать инновации, которые они внедряют на рынке», — сказал Джайн.

Во-вторых, это коннекторы. Glean глубоко интегрируется с такими системами, как Slack, Jira, Salesforce и Google Drive, чтобы отображать потоки информации между ними и позволять агентам действовать внутри этих инструментов.

И, в-третьих, и, пожалуй, самое важное, это управление.

«Необходимо создать уровень управления и уровень поиска, учитывающий права доступа, который сможет предоставлять нужную информацию, но при этом знать, кто задает этот вопрос, чтобы фильтровать информацию на основе прав доступа», — сказал Джайн.

В крупных организациях этот уровень может стать решающим фактором между пилотным внедрением решений на основе ИИ и их масштабным развертыванием. Предприятия не могут просто загрузить все свои внутренние данные в модель и создать оболочку для последующей обработки решений, говорит Джайн.

Крайне важно также обеспечить, чтобы модели не выдавали ложных результатов. Джайн утверждает, что их система проверяет результаты работы моделей на соответствие исходным документам, генерирует построчные ссылки и гарантирует, что ответы соответствуют существующим правам доступа.

Вопрос в том, выживет ли этот промежуточный слой, когда платформенные гиганты будут всё глубже проникать в эту систему. Microsoft и Google уже контролируют значительную часть корпоративных рабочих процессов, и им нужно больше. Если Copilot или Gemini могут получить доступ к одним и тем же внутренним системам с одинаковыми правами доступа, имеет ли смысл отдельный интеллектуальный слой?

Джайн утверждает, что предприятия не хотят быть привязанными к одной модели или пакету офисных приложений и предпочитают нейтральный инфраструктурный уровень, а не вертикально интегрированного помощника.

Инвесторы поверили в эту теорию. В июне 2025 года Glean привлекла 150 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии F, почти удвоив свою оценку до 7,2 миллиарда долларов. В отличие от передовых лабораторий искусственного интеллекта, Glean не нуждается в огромных вычислительных мощностях.

«У нас очень успешный и быстрорастущий бизнес», — сказал Джайн.

Источник: techcrunch.com