Критичний рівень корпоративного ШІ: як геніальна стратегія Glean створює інтелект під інтерфейсом

BitcoinWorld

Критичний рівень корпоративного ШІ: як геніальна стратегія Glean будує інтелект під інтерфейсом

ДОХА, Катар – жовтень 2025 року. Поки технологічні гіганти борються за контроль над інтерфейсом корпоративного ШІ, під поверхнею відбувається фундаментальний зсув. Glean, компанія, яка почала як інструмент корпоративного пошуку, зараз реалізує ключову стратегію: побудову незамінного рівня інтелекту, який з'єднує потужні, але загальні великі мовні моделі (LLM) зі специфічним, дозволеним контекстом бізнесу. Цей підхід, детально описаний генеральним директором Арвіндом Джайном на Web Summit Qatar, вирішує основну проблему впровадження корпоративного ШІ — перехід від вражаючих демонстрацій до безпечного, масштабованого розгортання.

Еволюція Glean від корпоративного пошуку до сполучної тканини ШІ

Ландшафт корпоративного ШІ зараз домінується видимою конкуренцією на рівні інтерфейсу. Microsoft об'єднує Copilot у свій пакет Office, тоді як Google агресивно інтегрує Gemini в Workspace. Крім того, провідні лабораторії ШІ, такі як OpenAI та Anthropic, продають безпосередньо корпораціям, і практично кожна SaaS-платформа зараз включає ШІ-асистента. Отже, ринковий фокус зосередився на вікні чату або плагіні бічної панелі. Однак семирічний шлях Glean позиціонував її інакше. Спочатку задумана як інструмент пошуку "Google для підприємства", глибока робота компанії з індексації та розуміння зв'язків у SaaS-стеку компанії — від Slack і Jira до Google Drive і Salesforce — стала її фундаментальною перевагою. Цей історичний контекст має вирішальне значення для розуміння її поточної ринкової позиції.

Фундаментальна проблема: загальним моделям бракує бізнес-контексту

Арвінд Джайн чітко формулює центральну проблему. "Самі моделі ШІ насправді нічого не розуміють про ваш бізнес," — заявив він під час запису подкасту Equity. "Вони не знають, хто різні люди, вони не знають, яку роботу ви виконуєте, які продукти ви створюєте." Тому LLM може генерувати текст, але не може надійно діяти з власними даними, до яких вона не може отримати доступ або зрозуміти. Цей розрив створює значні ризики, включаючи галюцинації, витоки даних та нерелевантні результати. Пропозиція Glean полягає в тому, що вона вже відобразила цей складний бізнес-контекст і тепер може розташуватися як нейтральний рівень між моделлю та всесвітом даних підприємства.

Три стовпи стратегії рівня інтелекту Glean

Рішення Glean — це не один продукт, а багатошарова платформа. Glean Assistant, інтерфейс чату, часто служить точкою входу для клієнта. Однак Джайн стверджує, що справжнім драйвером утримання є інфраструктура під ним, побудована на трьох основних стовпах.

1. Доступ до моделі та абстракція: Glean діє як комутатор для LLM. Замість того, щоб замкнути підприємство на одного постачальника, як-от GPT-4 або Claude, платформа Glean дозволяє компаніям використовувати, комбінувати або перемикатися між провідними власними моделями та моделями з відкритим кодом. Ця гнучкість захищає від прив'язки до постачальника і дозволяє використовувати найкращу модель для конкретного завдання. Джайн розглядає лабораторії ШІ як партнерів, а не конкурентів, стверджуючи: "Наш продукт покращується, оскільки ми можемо використовувати інновації, які вони роблять на ринку."

2. Глибокі системні з'єднувачі: Справжній інтелект вимагає дії. Glean глибоко інтегрується з основними корпоративними системами — Slack, Jira, Salesforce, Google Drive — щоб зрозуміти потік інформації і, що важливо, дозволити ШІ-агентам виконувати дії в цих інструментах. Це переміщує ШІ за межі розмови до автоматизації робочих процесів.

3. Управління та пошук з урахуванням дозволів: Це, мабуть, найважливіший компонент для широкомасштабного корпоративного впровадження. "Вам потрібно побудувати рівень управління з урахуванням дозволів та рівень пошуку," — наголосив Джайн. Система повинна знати, хто задає питання, щоб фільтрувати відповіді на основі їхніх прав доступу. Вона також перевіряє результати на відповідність вихідним документам, генерує цитати та запобігає галюцинаціям. Цей рівень управління є ключовою відмінністю між відділовим пілотним проектом та розгортанням в усій організації.

Ринкова валідація та питання гіганта платформи

Інвестори сигналізували про сильну віру в цю тезу проміжного програмного забезпечення. У червні 2025 року Glean залучила 150 мільйонів доларів серії F, майже подвоївши свою оцінку до 7,2 мільярда доларів. На відміну від передових лабораторій ШІ з масивними витратами на обчислення, Glean працює за капітало-ефективною моделлю, керованою програмним забезпеченням, зі швидко зростаючим бізнесом. Однак залишається важливе стратегічне питання: чи може цей незалежний рівень вижити, оскільки гіганти платформ, такі як Microsoft і Google, заглиблюються в стек ШІ? Ці компанії контролюють величезну площу в корпоративних робочих процесах і безпосередньо інтегрують ШІ.

Контраргумент Джайна спирається на нейтральність та вибір. Підприємства, стверджує він, не хочуть бути прив'язаними до однієї моделі або екосистеми одного пакету продуктивності. Автономний, нейтральний рівень інтелекту пропонує стратегічну гнучкість, дозволяючи бізнесу вибирати найкращі моделі та підключати дані в різнорідному програмному середовищі, а не лише в обнесеному стіною саду одного постачальника. Недавній раунд фінансування свідчить про те, що багато інвесторів погоджуються з цією оцінкою психології корпоративних покупців.

Реальний вплив на розгортання ШІ

Практичний вплив цього рівня прискорює безпечне розгортання ШІ. Великі організації не можуть просто скинути всі внутрішні дані в модель і сподіватися, що обгортковий додаток розбере дозволи пізніше. Система Glean надає необхідні елементи керування з самого початку. Наприклад, співробітник з маркетингу може поставити питання про дорожню карту продукту і отримати відповідь, синтезовану з документів у Confluence, обговорень у Slack та тікетів у Jira — але тільки якщо він має права перегляду всіх цих джерел. Колега з фінансів, задаючи те саме питання, може отримати іншу, належним чином обмежену відповідь. Це нюансоване розуміння перетворює генеративний ШІ з новинки в надійний корпоративний інструмент.

Висновок

Гонка корпоративного ШІ виходить далеко за межі інтерфейсу чат-бота. Стратегія Glean підкреслює критичну, хоча й менш помітну, потребу в рівні інтелекту, який з'єднує потужні генеративні моделі зі складною, керованою реальністю бізнес-даних та робочих процесів. Зосереджуючись на абстракції моделей, глибокій системній інтеграції та надійному управлінні, Glean вирішує фундаментальні бар'єри для масштабного впровадження корпоративного ШІ. У міру дозрівання ринку в 2025 році та далі цей підхід, орієнтований на інфраструктуру, може виявитися стратегічно настільки ж важливим, як і самі моделі, визначаючи не лише те, хто використовує ШІ, а й те, наскільки безпечно та ефективно вони можуть використовувати його в усій організації.

Поширені запитання

Q1: Що таке "рівень інтелекту ШІ" в корпоративному програмному забезпеченні?
Рівень інтелекту ШІ — це інфраструктура проміжного програмного забезпечення, яка знаходиться між великими мовними моделями (LLM) та внутрішніми даними та застосунками компанії. Він забезпечує контекст, керує дозволами, забезпечує релевантність даних і дозволяє різним моделям ШІ безпечно працювати з корпоративними системами.

Q2: Чим Glean відрізняється від Microsoft Copilot або Google Gemini?
Хоча Copilot і Gemini є ШІ-асистентами, глибоко інтегрованими в конкретні пакети продуктивності (Microsoft 365, Google Workspace), Glean прагне бути нейтральною платформою, яка підключає кілька моделей ШІ до даних у всій програмній екосистемі компанії, незалежно від постачальника, з сильним акцентом на міжплатформне управління.

Q3: Чому управління настільки важливе для корпоративного ШІ?
Управління гарантує, що відповіді ШІ поважають дозволи доступу користувачів до даних, запобігає розкриттю конфіденційної інформації, зменшує галюцинації, обґрунтовуючи відповіді перевіреними джерелами, і забезпечує аудиторські сліди. Це важливо для дотримання вимог, безпеки та надійного розгортання в масштабі.

Q4: Що означає "абстракція моделі"?
Абстракція моделі — це можливість використовувати кілька моделей ШІ (наприклад, від OpenAI, Anthropic, Google або з відкритим кодом) через одну платформу. Це дозволяє підприємствам вибирати найкращу модель для завдання, уникати прив'язки до постачальника та легко впроваджувати нові моделі в міру розвитку технології.

Q5: Чи може така компанія, як Glean, конкурувати з великими технологічними платформами?
Конкурентна теза Glean спирається на пропозицію нейтральності та найкращої гнучкості. Багато підприємств використовують програмне забезпечення від кількох постачальників і можуть віддати перевагу незалежному рівню, який з'єднує все, а не бути прив'язаними до інтегрованої, але обмеженої екосистеми ШІ однієї платформи. Її недавня оцінка в 7,2 мільярда доларів свідчить про сильну віру інвесторів у цю ринкову позицію.

Ця публікація Критичний рівень корпоративного ШІ: як геніальна стратегія Glean будує інтелект під інтерфейсом вперше з'явилася на BitcoinWorld.