კორპორაციული ხელოვნური ინტელექტის ბაზარზე ბრძოლა მწვავდება. Microsoft აერთიანებს Copilot-ს Office-ში. Google Gemini-ს Workspace-ში ნერგავს. OpenAI და Anthropic პირდაპირ საწარმოებს სთავაზობენ თავიანთ პროდუქტებს. ყველა SaaS გამყიდველი ახლა ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტს გვთავაზობს. ინტერფეისისთვის მიმდინარე ბრძოლაში, Glean ფსონს ნაკლებად თვალსაჩენ რამეზე დებს: გახდეს ინტელექტის ფენა მის ქვემოთ. შვიდი წლის წინ, Glean-მა მიზნად დაისახა გამხდარიყო „Google საწარმოებისთვის“ — ხელოვნური ინტელექტზე დაფუძნებული საძიებო ინსტრუმენტი, რომელიც შექმნილია კომპანიის SaaS ინსტრუმენტების ბიბლიოთეკაში ინდექსირებისა და ძიებისთვის, Slack-დან Jira-მდე, Google Drive-დან Salesforce-მდე. დღეს კომპანიის სტრატეგია შეიცვალა უკეთესი კორპორაციული ჩეთბოტის შექმნიდან მოდელებსა და საწარმოო სისტემებს შორის დამაკავშირებელ ქსოვილად ქცევამდე. „ფენა, რომელიც თავდაპირველად ავაშენეთ – კარგი საძიებო პროდუქტი – მოითხოვდა ჩვენგან ღრმად გაგვეგო ადამიანები, როგორ მუშაობენ ისინი და რა არის მათი პრეფერენციები,“ განუცხადა ჯაინმა TechCrunch-ს გასულ კვირას Equity-ის ეპიზოდში, რომელიც Web Summit Qatar-ზე ჩაწერეს. „ეს ყველაფერი ახლა საფუძვლად იქცევა მაღალი ხარისხის აგენტების შესაქმნელად.“ მისი თქმით, მიუხედავად იმისა, რომ დიდ ენობრივ მოდელებს (LLM) დიდი ძალა აქვთ, ისინი ასევე ზოგადია. „ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს თავისთავად არ ესმით არაფერი თქვენი ბიზნესის შესახებ,“ განაცხადა ჯაინმა. „მათ არ იციან, ვინ არიან სხვადასხვა ადამიანები, არ იციან, რა სახის სამუშაოს ასრულებთ, რა სახის პროდუქტებს ქმნით. ამიტომ, თქვენ უნდა დააკავშიროთ მოდელების მსჯელობისა და გენერაციული ძალა თქვენი კომპანიის შიდა კონტექსტთან.“ Glean-ის არგუმენტია, რომ ის უკვე ასახავს ამ კონტექსტს და შეუძლია მოდელსა და საწარმოო მონაცემებს შორის განთავსდეს. Glean Assistant ხშირად არის მომხმარებლებისთვის საწყისი წერტილი — ნაცნობი ჩატის ინტერფეისი, რომელიც იკვებება წამყვანი საკუთრებითი (ანუ ChatGPT, Gemini, Claude) და ღია წყაროს მოდელების ნაზავით, კომპანიის შიდა მონაცემებზე დაყრდნობით. მაგრამ ის, რაც მომხმარებლებს ინარჩუნებს, ჯაინის მტკიცებით, არის ყველაფერი, რაც მის ქვეშაა. პირველი არის მოდელებზე წვდომა. ნაცვლად იმისა, რომ კომპანიები აიძულოს ერთი LLM პროვაიდერის ერთგულება, Glean მოქმედებს როგორც აბსტრაქციის ფენა, რაც საწარმოებს საშუალებას აძლევს გადართონ ან დააკავშირონ მოდელები შესაძლებლობების განვითარებისას. ამიტომაც ამბობს ჯაინი, რომ ის OpenAI-ს, Anthropic-ს ან Google-ს კონკურენტებად კი არა, პარტნიორებად მიიჩნევს. „ჩვენი პროდუქტი უკეთესი ხდება, რადგან შეგვიძლია გამოვიყენოთ ინოვაციები, რომლებსაც ისინი ბაზარზე ახორციელებენ,“ განაცხადა ჯაინმა. მეორე არის კონექტორები. Glean ღრმად ინტეგრირდება ისეთ სისტემებთან, როგორებიცაა Slack, Jira, Salesforce და Google Drive, რათა დაგეგმოს, თუ როგორ მიედინება ინფორმაცია მათ შორის და აგენტებს საშუალება მისცეს იმოქმედონ ამ ხელსაწყოებში. და მესამე, და ალბათ ყველაზე მნიშვნელოვანი, არის მართვა (governance). „თქვენ უნდა შექმნათ ნებართვების აღმქმელი მართვის ფენა და მოძიების ფენა, რომელსაც შეუძლია სწორი ინფორმაციის მოტანა, მაგრამ იმის ცოდნით, თუ ვინ სვამს ამ კითხვას, რათა გაფილტროს ინფორმაცია მათი წვდომის უფლებების მიხედვით,“ განაცხადა ჯაინმა. დიდ ორგანიზაციებში, ეს ფენა შეიძლება იყოს განსხვავება AI გადაწყვეტილებების საპილოტე რეჟიმში დანერგვასა და ფართომასშტაბიან განლაგებას შორის. საწარმოებს არ შეუძლიათ უბრალოდ მთელი მათი შიდა მონაცემები მოდელში ჩატვირთონ და შეფუთვა შექმნან გადაწყვეტილებების მოგვიანებით დასალაგებლად, ამბობს ჯაინი. ასევე კრიტიკულია იმის უზრუნველყოფა, რომ მოდელები არ აწარმოებენ არასწორ ინფორმაციას. ჯაინი ამბობს, რომ მისი სისტემა ამოწმებს მოდელის გამოსავალს საწყისი დოკუმენტების მიხედვით, წარმოქმნის სტრიქონ-სტრიქონ ციტირებებს და უზრუნველყოფს, რომ პასუხები პატივს სცემს არსებულ წვდომის უფლებებს. კითხვა ისაა, გადარჩება თუ არა ეს შუა ფენა, რადგან პლატფორმის გიგანტები უფრო ღრმად შედიან დასტაში (tech stack). Microsoft და Google უკვე აკონტროლებენ საწარმოო სამუშაო პროცესის ზედაპირის დიდ ნაწილს და ისინი მეტისკენ ისწრაფვიან. თუ Copilot-ს ან Gemini-ს შეუძლია წვდომა იმავე შიდა სისტემებზე იგივე ნებართვებით, მაინც აქვს თუ არა მნიშვნელობა ცალკეულ ინტელექტის ფენას? ჯაინი ამტკიცებს, რომ საწარმოებს არ სურთ იყვნენ ჩაკეტილნი ერთ მოდელში ან პროდუქტიულობის კომპლექტში და უპირატესობას მიანიჭებდნენ ნეიტრალურ ინფრასტრუქტურულ ფენას ვერტიკალურად ინტეგრირებული ასისტენტის ნაცვლად. ინვესტორებმა მიიღეს ეს თეზისი. Glean-მა 2025 წლის ივნისში $150 მილიონი Series F რაუნდში მოიზიდა, რითაც მისი შეფასება თითქმის გააორმაგა $7.2 მილიარდამდე. განსხვავებით წამყვანი AI ლაბორატორიებისგან, Glean-ს არ სჭირდება მასიური გამოთვლითი ბიუჯეტები. „ჩვენ გვაქვს ძალიან ჯანსაღი, სწრაფად მზარდი ბიზნესი,“ განაცხადა ჯაინმა. რებეკა ბელანი არის TechCrunch-ის უფროსი რეპორტიორი, სადაც ის აშუქებს ხელოვნური ინტელექტის ფორმირების ბიზნესს, პოლიტიკასა და განვითარებად ტენდენციებს. მისი ნამუშევრები ასევე გამოქვეყნებულა Forbes-ში, Bloomberg-ში, T-ში.