Критический уровень корпоративного ИИ: Как гениальная стратегия Glean создаёт интеллект под интерфейсом

BitcoinWorld

Критический уровень корпоративного ИИ: Как гениальная стратегия Glean создает интеллект под интерфейсом

ДОХА, Катар – октябрь 2025 года. В то время как технологические гиганты борются за контроль над интерфейсом корпоративного ИИ, под поверхностью происходит фундаментальный сдвиг. Glean, компания, которая начинала как инструмент корпоративного поиска, теперь реализует ключевую стратегию: создание незаменимого интеллектуального уровня, который связывает мощные, но универсальные большие языковые модели (LLM) со специфическим, авторизованным контекстом бизнеса. Этот подход, подробно описанный генеральным директором Арвиндом Джайном на Web Summit Qatar, решает основную проблему внедрения корпоративного ИИ — переход от впечатляющих демонстраций к безопасному, масштабируемому развертыванию.

Эволюция Glean от корпоративного поиска к соединительной ткани ИИ

Ландшафт корпоративного ИИ в настоящее время доминирует видимая конкуренция на уровне интерфейса. Microsoft объединяет Copilot в свой пакет Office, в то время как Google агрессивно интегрирует Gemini в Workspace. Более того, ведущие лаборатории ИИ, такие как OpenAI и Anthropic, продают напрямую корпорациям, и практически каждая SaaS-платформа теперь включает ИИ-ассистента. Следовательно, фокус рынка сосредоточен на окне чата или плагине боковой панели. Однако семилетний путь Glean позиционировал компанию иначе. Первоначально задуманная как инструмент поиска "Google для предприятия", глубокая работа компании по индексированию и пониманию связей в корпоративном стеке SaaS — от Slack и Jira до Google Drive и Salesforce — стала ее фундаментальным преимуществом. Этот исторический контекст имеет решающее значение для понимания ее текущей рыночной позиции.

Фундаментальная проблема: универсальным моделям не хватает бизнес-контекста

Арвинд Джайн четко формулирует центральную проблему. "Сами модели ИИ на самом деле ничего не понимают о вашем бизнесе", — заявил он во время записи подкаста Equity. "Они не знают, кто разные люди, они не знают, какую работу вы делаете, какие продукты вы создаете". Следовательно, LLM может генерировать текст, но не может надежно действовать с проприетарными данными, к которым она не может получить доступ или понять. Этот разрыв создает значительные риски, включая галлюцинации, утечки данных и нерелевантные результаты. Предложение Glean заключается в том, что компания уже составила карту этого сложного бизнес-контекста и теперь может выступать в качестве нейтрального уровня между моделью и вселенной данных предприятия.

Три столпа стратегии интеллектуального уровня Glean

Решение Glean — это не единый продукт, а многоуровневая платформа. Glean Assistant, интерфейс чата, часто служит точкой входа для клиентов. Однако Джайн утверждает, что настоящим драйвером удержания является инфраструктура под ним, построенная на трех основных столпах.

1. Доступ к моделям и абстракция: Glean действует как коммутатор для LLM. Вместо того чтобы привязывать предприятие к одному поставщику, такому как GPT-4 или Claude, платформа Glean позволяет компаниям использовать, комбинировать или переключаться между ведущими проприетарными и открытыми моделями. Эта гибкость защищает от привязки к поставщику и позволяет использовать лучшую модель для конкретной задачи. Джайн рассматривает лаборатории ИИ как партнеров, а не конкурентов, заявляя: "Наш продукт становится лучше, потому что мы можем использовать инновации, которые они создают на рынке".

2. Глубокие системные коннекторы: Истинный интеллект требует действий. Glean глубоко интегрируется с основными корпоративными системами — Slack, Jira, Salesforce, Google Drive — чтобы понимать поток информации и, что критически важно, позволять ИИ-агентам выполнять действия внутри этих инструментов. Это переводит ИИ из разговора в автоматизацию рабочих процессов.

3. Управление и извлечение с учетом разрешений: Это, возможно, самый критический компонент для крупномасштабного корпоративного внедрения. "Вам нужно построить уровень управления и извлечения с учетом разрешений", — подчеркнул Джайн. Система должна знать, кто задает вопрос, чтобы фильтровать ответы на основе их прав доступа. Она также проверяет выходные данные по исходным документам, генерирует цитаты и предотвращает галлюцинации. Этот уровень управления является ключевым отличием между пилотным проектом отдела и развертыванием в масштабах всей организации.

Валидация рынка и вопрос платформенных гигантов

Инвесторы продемонстрировали сильную веру в этот тезис промежуточного программного обеспечения. В июне 2025 года Glean привлекла 150 миллионов $ в раунде Series F, почти удвоив свою оценку до 7,2 миллиарда $. В отличие от передовых лабораторий ИИ с огромными вычислительными затратами, Glean управляет капиталоэффективной, программно-управляемой моделью с быстрорастущим бизнесом. Однако остается важный стратегический вопрос: может ли этот независимый уровень выжить, когда платформенные гиганты, такие как Microsoft и Google, углубляются в стек ИИ? Эти компании контролируют обширную площадь в корпоративных рабочих процессах и интегрируют ИИ напрямую.

Контраргумент Джайна основан на нейтральности и выборе. Предприятия, утверждает он, не хотят быть привязанными к одной модели или экосистеме одного пакета для повышения производительности. Автономный, нейтральный интеллектуальный уровень предлагает стратегическую гибкость, позволяя бизнесу выбирать лучшие в своем классе модели и подключать данные в разнородной программной среде, а не только в закрытом саду одного поставщика. Недавний раунд финансирования предполагает, что многие инвесторы согласны с этой оценкой психологии корпоративных покупателей.

Реальное влияние на развертывание ИИ

Практическое влияние этого уровня ускоряет безопасное развертывание ИИ. Крупные организации не могут просто выгрузить все внутренние данные в модель и надеяться, что оболочка приложения разберется с разрешениями позже. Система Glean обеспечивает необходимый контроль с самого начала. Например, сотрудник отдела маркетинга может задать вопрос о дорожной карте продукта и получить ответ, синтезированный из документов в Confluence, обсуждений в Slack и тикетов в Jira — но только если у него есть права просмотра всех этих источников. Коллега из финансового отдела, задающий тот же вопрос, может получить другой, соответствующе ограниченный ответ. Это тонкое понимание превращает генеративный ИИ из новинки в надежный корпоративный инструмент.

Заключение

Гонка корпоративного ИИ выходит далеко за рамки интерфейса чат-бота. Стратегия Glean подчеркивает критическую, хотя и менее заметную, потребность в интеллектуальном уровне, который связывает мощные генеративные модели со сложной, управляемой реальностью бизнес-данных и рабочих процессов. Сосредоточившись на абстракции моделей, глубокой системной интеграции и надежном управлении, Glean решает фундаментальные барьеры для масштабного внедрения корпоративного ИИ. По мере того как рынок созревает в 2025 году и далее, этот подход, ориентированный на инфраструктуру, может оказаться столь же стратегически важным, как и сами модели, определяя не только то, кто использует ИИ, но и то, насколько безопасно и эффективно они могут использовать его во всей организации.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос 1: Что такое "интеллектуальный уровень ИИ" в корпоративном программном обеспечении?
Интеллектуальный уровень ИИ — это инфраструктура промежуточного программного обеспечения, которая находится между большими языковыми моделями (LLM) и внутренними данными и приложениями компании. Он обеспечивает контекст, управляет разрешениями, обеспечивает релевантность данных и позволяет различным моделям ИИ безопасно работать с корпоративными системами.

Вопрос 2: Чем Glean отличается от Microsoft Copilot или Google Gemini?
В то время как Copilot и Gemini являются ИИ-ассистентами, глубоко интегрированными в определенные пакеты для повышения производительности (Microsoft 365, Google Workspace), Glean стремится быть нейтральной платформой, которая подключает несколько моделей ИИ к данным во всей программной экосистеме компании, независимо от поставщика, с сильным акцентом на кросс-платформенное управление.

Вопрос 3: Почему управление так важно для корпоративного ИИ?
Управление гарантирует, что ответы ИИ соблюдают разрешения на доступ к данным пользователей, предотвращает раскрытие конфиденциальной информации, уменьшает галлюцинации, основывая ответы на проверенных источниках, и предоставляет аудиторские следы. Это необходимо для соответствия требованиям, безопасности и надежного развертывания в масштабе.

Вопрос 4: Что означает "абстракция модели"?
Абстракция модели — это способность использовать несколько моделей ИИ (например, от OpenAI, Anthropic, Google или с открытым исходным кодом) через единую платформу. Это позволяет предприятиям выбирать лучшую модель для задачи, избегать привязки к поставщику и легко принимать новые модели по мере развития технологий.

Вопрос 5: Может ли такая компания, как Glean, конкурировать с основными технологическими платформами?
Конкурентный тезис Glean основан на предложении нейтральности и гибкости лучшего в своем классе. Многие предприятия используют программное обеспечение от нескольких поставщиков и могут предпочесть независимый уровень, который соединяет все, вместо привязки к интегрированной, но ограниченной экосистеме ИИ одной платформы. Недавняя оценка в 7,2 миллиарда $ указывает на сильную веру инвесторов в эту рыночную позицию.

Этот пост Критический уровень корпоративного ИИ: Как гениальная стратегия Glean создает интеллект под интерфейсом впервые появился на BitcoinWorld.