La batalla por la IA empresarial se está intensificando. Microsoft incluye Copilot con Office. Google está empujando a Gemini al espacio de trabajo. OpenAI y Anthropic venden directamente a empresas. Todos los proveedores de SaaS ahora ofrecen asistentes de inteligencia artificial.
En la lucha por las interfaces, Glean apuesta por algo menos tangible: una capa de inteligencia subyacente.
Hace siete años, Glean se propuso convertirse en el Google para empresas, una herramienta de búsqueda impulsada por IA diseñada para indexar y buscar en la biblioteca de herramientas SaaS de una empresa, desde Slack hasta Jira, desde Google Drive hasta Salesforce. La estrategia de la empresa ha pasado ahora de crear mejores chatbots empresariales a convertirse en el tejido conectivo entre los modelos y los sistemas empresariales.
«La primera capa que construimos (un gran producto de búsqueda) requirió una comprensión profunda de las personas, cómo trabajan y cuáles son sus preferencias», dijo Jain a TechCrunch en el episodio de Equity de la semana pasada grabado en Web Summit Qatar. «Todo esto se está convirtiendo ahora en la piedra angular de la creación de agentes de alta calidad».
Si bien los modelos lingüísticos a gran escala son potentes, también tienen un propósito general, afirma.
«El modelo de IA en sí no entiende realmente nada sobre el negocio», afirma Jain. «No saben quiénes son las diferentes personas. No saben qué tipo de trabajo haces o qué productos fabrica. Por lo tanto, necesitan combinar la inferencia y el poder generativo del modelo con el contexto interno de la empresa».
El argumento de Glean es que ya mapea ese contexto y puede ubicarse entre su modelo y los datos de su empresa.
Glean Assistant suele ser el punto de entrada para sus clientes. Una interfaz de chat familiar que combina modelos propietarios líderes (ChatGPT, Gemini, Claude) y de código abierto basados en los datos internos de su empresa. Pero Jain sostiene que son todas las cosas subyacentes las que mantienen a los clientes activos.
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El primero es el acceso al modelo. En lugar de obligar a las empresas a comprometerse con un único proveedor de LLM, Glean actúa como una capa de abstracción que permite a las empresas cambiar y combinar modelos a medida que evolucionan sus capacidades. Es por eso que Jain dice que ve a OpenAI, Anthropic y Google como socios en lugar de competidores.
«Nuestros productos serán mejores porque podemos aprovechar las innovaciones que están haciendo en el mercado», dijo Jain.
El segundo es el conector. Glean se integra profundamente con sistemas como Slack, Jira, Salesforce y Google Drive para mapear cómo fluye la información entre sistemas y capacitar a los agentes para actuar dentro de estas herramientas.
Y en tercer lugar, y quizás lo más importante, la gobernanza.
«Es necesario crear una capa de adquisición y gobernanza consciente de los privilegios que pueda proporcionar la información correcta, pero también es necesario saber quién hace las preguntas y poder filtrar la información en función de sus derechos de acceso», dijo Jain.
Para las grandes organizaciones, esta capa puede marcar la diferencia entre poner a prueba una solución de IA e implementarla a escala. Las empresas no pueden simplemente cargar todos sus datos internos en un modelo y luego crear un contenedor para categorizar la solución, dice Jain.
También es importante asegurarse de que el modelo no tenga alucinaciones. Jain dice que su sistema valida el resultado del modelo con el documento fuente, genera citas línea por línea y garantiza que las respuestas respeten los derechos de acceso existentes.
La pregunta es si la capa intermedia podrá sobrevivir a medida que los gigantes de la plataforma se adentren más en la pila. Microsoft y Google ya controlan gran parte de la superficie de los flujos de trabajo empresariales y quieren más. Incluso si Copilot o Gemini pueden acceder a los mismos sistemas internos con los mismos privilegios, ¿sigue siendo importante una capa de inteligencia independiente?
Jain sostiene que las empresas no quieren estar atadas a un único modelo o conjunto de productividad y prefieren elegir una capa de infraestructura neutral en lugar de un asistente integrado verticalmente.
Los inversores apoyan esa teoría. Green recaudó 150 millones de dólares en la Serie F en junio de 2025, casi duplicando su valoración a 7.200 millones de dólares. A diferencia de Frontier AI Labs, Glean no requiere grandes presupuestos informáticos.
«Nuestro negocio es muy saludable y está creciendo rápidamente», dijo Jain.
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