Il land seize dell’intelligenza artificiale aziendale è in corso. Glean sta costruendo il livello sotto l’interfaccia.

Nella corsa all’interfaccia, Glean scommette su qualcosa di meno visibile: diventare lo strato di intelligenza sottostante.

Sette anni fa, Glean ha deciso di diventare Google for enterprise: uno strumento di ricerca basato sull’intelligenza artificiale progettato per indicizzare ed eseguire ricerche nella libreria di strumenti SaaS di un’azienda, da Slack a Jira, da Google Drive a Salesforce. Oggi, la strategia dell’azienda è passata dalla creazione di un chatbot aziendale migliore al diventare il tessuto connettivo tra modelli e sistemi aziendali.

“Il livello che abbiamo creato inizialmente – un buon prodotto di ricerca – ci ha richiesto di comprendere a fondo le persone, come lavorano e quali sono le loro preferenze”, ha detto Jain a TechCrunch nell’episodio di Fairness della scorsa settimana, che abbiamo registrato al Net Summit Qatar. “Tutto ciò sta diventando fondamentale in termini di creazione di agenti di alta qualità”.

Cube che, sebbene i modelli linguistici di grandi dimensioni siano potenti, sono anche generici.

“I modelli di intelligenza artificiale stessi non capiscono davvero nulla della tua attività”, ha detto Jain. “Non sanno chi sono le various persone, non sanno che tipo di lavoro fai, che tipo di prodotti costruisci. Quindi devi collegare il ragionamento e il potere generativo dei modelli con il contesto all’interno della tua azienda.”

La tesi di Glean è che mappa già quel contesto e può posizionarsi tra il modello e i dati aziendali.

Glean Assistant è spesso il punto di ingresso per i clienti: un’interfaccia di chat familiare alimentata da un combine di principali modelli proprietari (advert esempio ChatGPT, Gemini, Claude) e open supply, basati sui dati interni dell’azienda. Ma ciò che mantiene i clienti, sostiene Jain, è tutto ciò che sta sotto.

Il primo è l’accesso al modello. Invece di costringere le aziende a impegnarsi con un unico fornitore LLM, Glean funge da livello di astrazione, consentendo alle aziende di alternare o combinare modelli man mano che le capacità evolvono. Ecco perché Jain afferma di non vedere OpenAI, Anthropic o Google come concorrenti, ma piuttosto come associate.

“Il nostro prodotto migliora perché siamo in grado di sfruttare l’innovazione che stanno introducendo sul mercato”, ha affermato Jain.

I secondi sono i connettori. Glean si integra profondamente con sistemi come Slack, Jira, Salesforce e Google Drive per mappare il modo in cui le informazioni fluiscono al loro interno e consentire agli agenti di agire all’interno di tali strumenti.

E il terzo, e forse il più importante, è la governance.

“È necessario creare un livello di governance e di recupero in grado di riconoscere le autorizzazioni in grado di fornire le informazioni giuste, ma sapendo chi sta facendo quella domanda in modo da filtrare le informazioni in base ai loro diritti di accesso”, ha affermato Jain.

Nelle grandi organizzazioni, questo livello può fare la differenza tra il pilotaggio di soluzioni AI e la loro implementazione su larga scala. Le aziende non possono semplicemente caricare tutti i dati interni in un modello e creare un wrapper per sistemare le soluzioni in un secondo momento, afferma Jain.

Altrettanto fondamentale è garantire che i modelli non abbiano allucinazioni. Jain afferma che il suo sistema verifica gli output del modello rispetto ai documenti di origine, genera citazioni riga per riga e garantisce che le risposte rispettino i diritti di accesso esistenti.

La domanda è se quello strato intermedio sopravviverà mentre i giganti delle piattaforme si spingeranno più in profondità nello stack. Microsoft e Google controllano già gran parte della superficie del flusso di lavoro aziendale e sono affamati di qualcosa in più. Se Copilot o Gemini possono accedere agli stessi sistemi interni con le stesse autorizzazioni, ha ancora importanza un livello di intelligence autonomo?

Jain sostiene che le aziende non vogliono essere bloccate in un unico modello o suite di produttività e preferirebbero optare per un livello di infrastruttura neutrale piuttosto che per un assistente integrato verticalmente.

Gli investitori hanno creduto a questa tesi. Glean ha raccolto una serie F di 150 milioni di dollari nel giugno 2025, quasi raddoppiando la sua valutazione a 7,2 miliardi di dollari. A differenza dei laboratori di intelligenza artificiale di frontiera, Glean non necessita di ingenti price range di elaborazione.

“Abbiamo un’attività molto sana e in rapida crescita”, ha affermato Jain.