Борьба за власть в мире корпоративного ИИ накаляется: Microsoft встраивает Copilot в офисные приложения, Google продвигает Gemini в рабочие наборы, а такие компании, как OpenAI и Anthropic, напрямую продают свои решения предприятиям. Практически каждый поставщик SaaS уже предлагает собственного ИИ‑ассистента.
Glean делает ставку на менее заметный, но критически важный уровень — слой интеллекта под пользовательским интерфейсом. Семь лет назад компания задумала себя как «поиск Google для бизнеса» — инструмент на базе ИИ, который индексирует и ищет информацию во всём наборе корпоративных SaaS‑сервисов: от Slack и Jira до Google Drive и Salesforce. Со временем стратегия изменилась: вместо того чтобы просто создавать очередного чат‑бота, Glean стремится стать связующим слоем между крупными моделями и внутренними системами компании.
По словам Арвинда Джайна, начальный продукт — качественный корпоративный поиск — требовал глубокого понимания людей, их рабочих привычек и предпочтений. Эти знания теперь стали основой для создания продвинутых агентов, которые опираются не только на мощь LLM, но и на контекст конкретного бизнеса.
Glean предлагает несколько ключевых преимуществ. Во‑первых, доступ к моделям: компания выступает абстракцией, позволяя организациям не привязываться к одному поставщику LLM, а переключаться между моделями или комбинировать их по мере развития возможностей. Во‑вторых, коннекторы: глубокая интеграция с системами вроде Slack, Jira, Salesforce и Google Drive позволяет отобразить потоки информации и дать агентам возможность действовать внутри этих инструментов.
Третье — управление и безопасность. Важнейшая часть архитектуры — слой управления правами доступа и поиска, который приносит релевантную информацию с учётом того, кто именно задаёт вопрос, фильтруя результаты в соответствии с правами доступа. В крупных организациях такое разграничение часто определяет разницу между тестовыми проектами и полноценным масштабным развёртыванием.
Кроме того, Glean серьёзно работает с проблемой «галлюцинаций» моделей: система проверяет ответы моделей по исходным документам, генерирует построчные ссылки на источники и гарантирует соблюдение существующих правил доступа к данным.
Вопрос остаётся открытым: устоит ли такой промежуточный слой, когда платформенные гиганты углубляются в стек рабочих процессов? Если Copilot или Gemini получат равный доступ к тем же системам и правам, нужен ли будет отдельный уровень? Glean утверждает, что предприятия не хотят зависеть от одного вендора или интегрированного набора инструментов — им удобнее иметь нейтральную инфраструктуру, которая позволяет свободно выбирать модели и сохранять контроль над данными.
Инвесторы верят в эту идею: в июне 2025 года Glean привлёк раунд Series F на $150 млн, оценка компании выросла до $7,2 млрд. При этом бизнес остаётся рентабельным и быстрорастущим, а сама компания не требует тех гигантских вычислительных бюджетов, как лаборатории фронтирного ИИ.
В сумме это выглядит как ставка на инфраструктуру, которая остается невидимой для конечного пользователя, но становится ключевой для того, чтобы связать мощь моделей с реальными корпоративными данными и процессами.
