La apropiación corporativa de tierras por parte de la IA está en marcha. Glean está construyendo la capa debajo de la interfaz.

En la lucha por la interfaz, Glean apuesta por algo menos visible: convertirse en la capa de inteligencia que se encuentra debajo.

Hace siete años, Glean se propuso ser Google para empresas: una herramienta de búsqueda impulsada por inteligencia artificial diseñada para indexar y buscar en la biblioteca de herramientas SaaS de una empresa, desde Slack hasta Jira, desde Google Drive hasta Salesforce. Hoy en día, la estrategia de la empresa ha pasado de construir un mejor chatbot empresarial a convertirse en el tejido conectivo entre los modelos y sistemas empresariales.

“La capa que construimos inicialmente -un buen producto de búsqueda- nos exigía comprender profundamente a las personas, cómo trabajan y cuáles son sus preferencias”, dijo Jain a TechCrunch la semana pasada. episodio de equidadque grabamos en Web Summit Qatar. “Todo esto se está volviendo fundamental en términos de formar agentes de alta calidad”.

Dice que aunque los grandes modelos de lenguaje son poderosos, también son genéricos.

“Los modelos de IA en sí no entienden nada sobre su negocio”, dijo Jain. “No saben quiénes son las diferentes personas, no saben qué tipo de trabajo haces, qué tipo de productos construyes. Así que tienes que conectar el razonamiento y el poder generativo de los modelos con el contexto dentro de tu empresa”.

El argumento de Glean es que ya mapea este contexto y puede ubicarse entre el modelo y los datos corporativos.

Glean Assistant suele ser el punto de entrada para los clientes: una interfaz de chat familiar impulsada por una combinación de modelos patentados líderes (es decir, ChatGPT, Gemini, Claude) y de código abierto, basados ​​en datos internos de la empresa. Pero lo que mantiene a los clientes, sostiene Jain, es todo lo que hay detrás de ellos.

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, lo que permite a las empresas cambiar o combinar modelos a medida que evolucionan las capacidades. Es por eso que Jain dice que no ve a OpenAI, Anthropic o Google como competidores, sino más bien como socios.

“Nuestro producto mejora porque podemos aprovechar la innovación que están haciendo en el mercado”, dijo Jain.

En segundo lugar están los conectores. Glean se integra profundamente con sistemas como Slack, Jira, Salesforce y Google Drive para mapear cómo fluye la información entre ellos y permitir que los agentes actúen dentro de estas herramientas.

Y en tercer lugar, y quizás más importante, está la gobernanza.

“Es necesario crear una capa de gobernanza y una capa de recuperación consciente de los permisos que sea capaz de traer la información correcta, pero sabiendo quién hace esa pregunta para poder filtrar la información en función de sus derechos de acceso”, dijo Jain.

En organizaciones grandes, esta capa puede marcar la diferencia entre probar soluciones de IA e implementarlas a escala. Las empresas no pueden simplemente cargar todos sus datos internos en un modelo y crear un contenedor para clasificar las soluciones más adelante, afirma Jain.

También es fundamental asegurarse de que los modelos no tengan alucinaciones. Jain dice que su sistema compara los resultados del modelo con los documentos fuente, genera citas línea por línea y garantiza que las respuestas respeten los derechos de acceso existentes.

La pregunta es si esta capa intermedia sobrevive a medida que los gigantes de las plataformas avanzan en la pila. Microsoft y Google ya controlan gran parte del espacio del flujo de trabajo empresarial y están ávidos de más. Si Copilot o Gemini pueden acceder a los mismos sistemas internos con los mismos permisos, ¿seguirá siendo importante una capa de inteligencia autónoma?

Jain sostiene que las empresas no quieren quedar encerradas en un único modelo o suite de productividad y prefieren optar por una capa de infraestructura neutral en lugar de un asistente integrado verticalmente.

Los inversores creyeron en esta tesis. Glean 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 los laboratorios de inteligencia artificial de última generación, Glean no necesita grandes presupuestos informáticos.

“Tenemos un negocio muy saludable y de rápido crecimiento”, dijo Jain.