Kluczowa warstwa AI dla przedsiębiorstw: Jak pomysłowa strategia Glean buduje inteligencję pod interfejsem

BitcoinWorld

Krytyczna warstwa AI dla przedsiębiorstw: Jak genialna strategia Glean buduje inteligencję pod interfejsem

DOHA, Katar – październik 2025. Podczas gdy giganci technologiczni walczą o kontrolę nad interfejsem AI dla przedsiębiorstw, pod powierzchnią zachodzi fundamentalna zmiana. Glean, firma która rozpoczynała jako narzędzie wyszukiwania dla przedsiębiorstw, realizuje teraz kluczową strategię: budowanie niezbędnej warstwy inteligencji, która łączy potężne, ale ogólne duże modele językowe (LLM) ze specyficznym, uprawnionym kontekstem biznesowym. To podejście, szczegółowo przedstawione przez CEO Arvinda Jaina na Web Summit Qatar, rozwiązuje podstawowe wyzwanie adopcji AI w przedsiębiorstwach – przejście od imponujących demonstracji do bezpiecznego, skalowalnego wdrożenia.

Ewolucja Glean od wyszukiwania w przedsiębiorstwie do tkanki łącznej AI

Krajobraz AI dla przedsiębiorstw jest obecnie zdominowany przez widoczną konkurencję na poziomie interfejsu. Microsoft łączy Copilot ze swoim pakietem Office, podczas gdy Google agresywnie integruje Gemini w całym Workspace. Ponadto wiodące laboratoria AI, takie jak OpenAI i Anthropic, sprzedają bezpośrednio korporacjom, a praktycznie każda platforma SaaS zawiera teraz asystenta AI. W konsekwencji fokus rynkowy skoncentrował się na oknie czatu lub wtyczce bocznego paska. Jednak siedmioletnia podróż Glean ulokowała firmę inaczej. Pierwotnie pomyślana jako narzędzie wyszukiwania „Google dla przedsiębiorstw", głęboka praca firmy w indeksowaniu i rozumieniu połączeń w stosie SaaS firmy – od Slack i Jira po Google Drive i Salesforce – stała się jej fundamentalną przewagą. Ten kontekst historyczny jest kluczowy dla zrozumienia obecnej pozycji rynkowej.

Podstawowy problem: Ogólne modele nie mają kontekstu biznesowego

Arvind Jain jasno artykułuje centralną kwestię. „Modele AI same w sobie tak naprawdę nie rozumieją niczego o Twoim biznesie", stwierdził podczas nagrywania podcastu Equity. „Nie wiedzą, kim są różni ludzie, nie wiedzą, jaki rodzaj pracy wykonujesz, jakie produkty budujesz." Dlatego LLM może generować tekst, ale nie może wiarygodnie działać na zastrzeżonych danych, do których nie ma dostępu lub których nie rozumie. Ta luka tworzy znaczące ryzyko, w tym halucynacje, wycieki danych i nieistotne wyniki. Propozycja Glean polega na tym, że firma już zmapowała ten złożony kontekst biznesowy i może teraz funkcjonować jako neutralna warstwa między modelem a uniwersum danych przedsiębiorstwa.

Trzy filary strategii warstwy inteligencji Glean

Rozwiązanie Glean to nie pojedynczy produkt, ale wielowarstwowa platforma. Glean Assistant, interfejs czatu, często służy jako punkt wejścia dla klienta. Jednak Jain argumentuje, że prawdziwym czynnikiem utrzymania jest infrastruktura pod nim, zbudowana na trzech podstawowych filarach.

1. Dostęp do modeli i abstrakcja: Glean działa jak centrala dla LLM. Zamiast zamykać przedsiębiorstwo w jednym dostawcy, takim jak GPT-4 czy Claude, platforma Glean pozwala firmom używać, łączyć lub przełączać się między wiodącymi modelami własnościowymi i open-source. Ta elastyczność chroni przed uzależnieniem od dostawcy i umożliwia wykorzystanie najlepszego modelu do konkretnego zadania. Jain postrzega laboratoria AI jako partnerów, nie konkurentów, stwierdzając: „Nasz produkt staje się lepszy, ponieważ jesteśmy w stanie wykorzystać innowacje, które wprowadzają na rynek."

2. Głębokie konektory systemowe: Prawdziwa inteligencja wymaga działania. Glean głęboko integruje się z podstawowymi systemami przedsiębiorstwa – Slack, Jira, Salesforce, Google Drive – aby zrozumieć przepływ informacji i, co kluczowe, umożliwić agentom AI wykonywanie działań w tych narzędziach. To przenosi AI poza konwersację w stronę automatyzacji przepływu pracy.

3. Zarządzanie i pobieranie z uwzględnieniem uprawnień: To prawdopodobnie najważniejszy komponent dla wielkoskalowej adopcji w przedsiębiorstwach. „Musisz zbudować warstwę zarządzania i pobierania z uwzględnieniem uprawnień", podkreślił Jain. System musi wiedzieć, kto zadaje pytanie, aby filtrować odpowiedzi na podstawie ich praw dostępu. Weryfikuje również wyniki względem dokumentów źródłowych, generuje cytowania i zapobiega halucynacjom. Ta warstwa zarządzania jest kluczowym wyróżnikiem między pilotażem działowym a wdrożeniem w całej organizacji.

Walidacja rynkowa i pytanie o gigantów platformowych

Inwestorzy zasygnalizowali silne przekonanie w tej tezie middleware. W czerwcu 2025 roku Glean pozyskał 150 milionów dolarów w rundzie Serii F, niemal podwajając swoją wycenę do 7,2 miliarda dolarów. W przeciwieństwie do laboratoriów AI z frontowych technologii z ogromnymi kosztami obliczeniowymi, Glean prowadzi efektywny kapitałowo, napędzany oprogramowaniem model z szybko rosnącym biznesem. Jednak pozostaje istotne pytanie strategiczne: czy ta niezależna warstwa może przetrwać, gdy giganci platformowi jak Microsoft i Google wchodzą głębiej w stos AI? Te firmy kontrolują ogromną powierzchnię w przepływach pracy przedsiębiorstw i integrują AI bezpośrednio.

Kontrargument Jaina opiera się na neutralności i wyborze. Przedsiębiorstwa, twierdzi, nie chcą być zamknięte w jednym modelu lub ekosystemie jednego pakietu produktywności. Samodzielna, neutralna warstwa inteligencji oferuje strategiczną elastyczność, pozwalając firmom wybierać najlepsze w swojej klasie modele i łączyć dane w heterogenicznym środowisku oprogramowania, nie tylko w ogrodzie jednego dostawcy. Niedawna runda finansowania sugeruje, że wielu inwestorów zgadza się z tą oceną psychologii nabywców korporacyjnych.

Rzeczywisty wpływ na wdrażanie AI

Praktyczny wpływ tej warstwy to przyspieszenie bezpiecznego wdrażania AI. Duże organizacje nie mogą po prostu zrzucić wszystkich wewnętrznych danych do modelu i mieć nadzieję, że aplikacja opakowująca później posortuje uprawnienia. System Glean zapewnia niezbędne kontrole od samego początku. Na przykład pracownik działu marketingu może zadać pytanie o plan rozwoju produktu i otrzymać odpowiedź zsyntezowaną z dokumentów w Confluence, dyskusji w Slack i zgłoszeń w Jira – ale tylko jeśli ma prawa do przeglądania wszystkich tych źródeł. Kolega z działu finansowego zadający to samo pytanie może otrzymać inną, odpowiednio zakreśloną odpowiedź. To subtelne zrozumienie przekształca generatywną AI z nowości w niezawodne narzędzie dla przedsiębiorstw.

Podsumowanie

Wyścig AI dla przedsiębiorstw wykracza daleko poza interfejs chatbota. Strategia Glean podkreśla krytyczną, choć mniej widoczną potrzebę warstwy inteligencji, która łączy potężne modele generatywne ze złożoną, regulowaną rzeczywistością danych biznesowych i przepływów pracy. Skupiając się na abstrakcji modeli, głębokiej integracji systemowej i solidnym zarządzaniu, Glean rozwiązuje fundamentalne bariery dla adopcji AI w przedsiębiorstwach na dużą skalę. Gdy rynek będzie dojrzewał w 2025 roku i później, to podejście skoncentrowane na infrastrukturze może okazać się równie strategicznie istotne jak same modele, determinując nie tylko to, kto korzysta z AI, ale jak bezpiecznie i efektywnie mogą z niej korzystać w całej organizacji.

Najczęściej zadawane pytania

P1: Czym jest „warstwa inteligencji AI" w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw?
Warstwa inteligencji AI to infrastruktura middleware, która znajduje się między dużymi modelami językowymi (LLM) a wewnętrznymi danymi i aplikacjami firmy. Dostarcza kontekst, zarządza uprawnieniami, zapewnia trafność danych i pozwala różnym modelom AI pracować z systemami przedsiębiorstwa w bezpieczny sposób.

P2: Czym Glean różni się od Microsoft Copilot lub Google Gemini?
Podczas gdy Copilot i Gemini to asystenci AI głęboko zintegrowani w konkretne pakiety produktywności (Microsoft 365, Google Workspace), Glean dąży do bycia neutralną platformą, która łączy wiele modeli AI z danymi w całym ekosystemie oprogramowania firmy, niezależnie od dostawcy, z silnym naciskiem na zarządzanie międzyplatformowe.

P3: Dlaczego zarządzanie jest tak ważne dla AI w przedsiębiorstwach?
Zarządzanie zapewnia, że odpowiedzi AI respektują uprawnienia dostępu użytkownika do danych, zapobiega ujawnianiu wrażliwych informacji, redukuje halucynacje poprzez osadzanie odpowiedzi w zweryfikowanych źródłach i zapewnia ścieżki audytu. Jest to niezbędne dla zgodności, bezpieczeństwa i godnego zaufania wdrożenia na dużą skalę.

P4: Co oznacza „abstrakcja modelu"?
Abstrakcja modelu to zdolność do używania wielu modeli AI (np. z OpenAI, Anthropic, Google lub open-source) poprzez jedną platformę. Pozwala przedsiębiorstwom wybierać najlepszy model do zadania, unikać uzależnienia od dostawcy i łatwo adoptować nowe modele wraz z ewolucją technologii.

P5: Czy firma taka jak Glean może konkurować z głównymi platformami technologicznymi?
Teza konkurencyjna Glean opiera się na oferowaniu neutralności i elastyczności najlepszej w swojej klasie. Wiele przedsiębiorstw korzysta z oprogramowania od wielu dostawców i może preferować niezależną warstwę, która łączy wszystko, zamiast być powiązanym z zintegrowanym, ale ograniczonym ekosystemem AI jednej platformy. Jej niedawna wycena na 7,2 miliarda dolarów wskazuje na silne przekonanie inwestorów co do tej pozycji rynkowej.

Ten wpis Krytyczna warstwa AI dla przedsiębiorstw: Jak genialna strategia Glean buduje inteligencję pod interfejsem po raz pierwszy ukazał się na BitcoinWorld.