GenAI tiene sus problemas. Pero si hay algo en lo que destaca es en generar respuestas a partir de vastos conjuntos de datos.
Ingresar Espigar, cuyo software se conecta a bases de datos empresariales propias y de terceros para responder solicitudes en inglés sencillo (por ejemplo, “¿Cómo invierto en el plan 401k de nuestra empresa?”) de los empleados, algo así como un ChatGPT personalizado. Lanzado por Arvind Jain, cofundador de la empresa de gestión de datos en la nube Rubrik, Glean se inspiró en las observaciones de Jain de que los empleados de Rubrik a menudo tenían dificultades para encontrar la información que necesitaban para hacer su trabajo, y que el personal de otras empresas luchaba con lo mismo.
“Vi que los ingenieros pasaban demasiado tiempo fuera del código, los gerentes de cuentas no podían encontrar las últimas investigaciones o presentaciones necesarias para cerrar acuerdos, los nuevos empleados tardaban demasiado en incorporarse, etc.”, dijo Jain a TechCrunch en una entrevista. “Este problema creciente destruyó la productividad, agotó la energía y restó valor a la experiencia de los empleados”.
Parece que Jain estaba en lo cierto.
Un Gartner reciente encuesta descubrió que el 47% de los trabajadores de escritorio tienen problemas para encontrar los datos que necesitan para realizar su trabajo. En la misma encuesta, los trabajadores informaron que el creciente número de aplicaciones que tienen que administrar en el trabajo (11 en promedio ahora versus seis hace cinco años) está exacerbando el desafío.
En 2019, Jain, junto con un pequeño equipo fundador, creó Glean como una aplicación de búsqueda impulsada por inteligencia artificial dirigida a clientes empresariales.
Las primeras iteraciones fueron similares a SharePoint Syntex de Microsoft y Amazon Kendra, ocupando una categoría de producto conocida como “búsqueda cognitiva”. Utilizando el procesamiento del lenguaje natural, el primer Glean podía comprender los detalles de los documentos además de las búsquedas que podían realizar los empleados de una organización.
Créditos de imagen: Espigar
A lo largo de los años, Glean evolucionó hasta convertirse en una plataforma que se conecta y analiza las bases de datos y los almacenes de datos de una empresa para responder las consultas de los empleados, siguiendo la explosiva tendencia GenAI. Hoy en día, Glean ingiere información de fuentes que incluyen tickets de soporte, mensajes de chat y entradas de la plataforma de gestión de relaciones con los clientes y aplica GenAI para intentar convertir todo eso en conocimientos y respuestas relevantes.
Uno imagina que las empresas desconfiarían de conectar sus datos patentados, especialmente sus datos de chat interno, a una plataforma GenAI que realice un nivel tan profundo de extracción y análisis. Y esa no sería una suposición incorrecta.
Un Cisco reciente encuesta descubrió que más de una de cada cuatro organizaciones ha prohibido el uso de GenAI por riesgos de privacidad y seguridad de los datos. En la encuesta, las empresas dijeron que temían que las herramientas GenAI comprometieran su propiedad intelectual o potencialmente revelaran otra información confidencial al público (o a sus rivales).
Pero Jain afirma que Glean es “seguro” y “privado”, al menos en la medida en que es una plataforma GenAI basada en la nube. poder ser.
“Glean respeta los mismos permisos establecidos en las fuentes de datos de una empresa (Slack, Teams, Jira, ServiceNow, etc.), por lo que los empleados sólo reciben respuestas basadas en los datos a los que tienen acceso”, dijo Jain. “Cuando un usuario elimina un documento en la aplicación subyacente, el documento se elimina del sistema Glean”.
¿Qué pasa con la maldición que sufre la mayoría de la GenAI: las alucinaciones? ¿Glean es inmune a inventar hechos y citas, a equivocarse en resúmenes y a perder de vista las solicitudes básicas?
Es posible; Este escritor no pudo probar Glean por sí mismo. Pero Jain, aunque se niega a decir con qué frecuencia Glean alucina, destacó las mitigaciones implementadas para hacer que GenAI de la plataforma sea más confiable. incluyendo un modelo entrenado en datos de clientes para aprender la jerga específica de la industria y de la empresa y permitiendo a los clientes cambiar entre varios modelos GenAI de código abierto para impulsar la experiencia central de Glean.
“Los asistentes de trabajo de IA deben ofrecer resultados personalizados según quién esté buscando”, dijo Jain. “Varios aspectos del buscador (su rol, función laboral, jerarquía de gestión, proyectos y responsabilidades específicos e incluso con quién trabaja) terminan siendo importantes a la hora de definir el contenido que es relevante para él. Glean aprende un modelo personalizado para cada cliente para ofrecer resultados altamente personalizados a cada empleado en función de estos atributos”.
Glean también emplea RAG (abreviatura de Retrieval-Augmented Generation), una técnica cada vez más común utilizada para “conectar” GenAI mediante la recuperación de datos de fuentes externas de conocimiento, para mejorar el rendimiento. Jain dice que cada respuesta que da Glean es “totalmente referenciable” hasta la fuente original.
“Espigar [can recommend the] documentos que los usuarios pueden necesitar para su trabajo diario aprendiendo de patrones de trabajo anteriores”, dijo Jain. “[It] ofrece una implementación llave en mano de un complejo ‘ecosistema’ de IA, con más de 100 conectores”.
Glean gana dinero cobrando una suscripción mensual por puesto, basada en contratos anuales.
A pesar de la competencia de proveedores como Microsoft (específicamente Copilot) y OpenAI (ChatGPT), así como de proveedores de búsqueda empresarial como Coveo, Sinequa y Lucidworks, Jain dice que el negocio ha sido bastante sólido últimamente, con ingresos recurrentes anuales que casi se cuadruplicaron en el último año. el año pasado.
Créditos de imagen: Espigar
Esto va en contra de la narrativa de que las corporaciones, lejos de adoptar la GenAI de todo corazón, han sido lentas y cautelosas a la hora de implementarla en sus funciones comerciales.
Respondiendo a un diciembre de 2023 encuesta Según Convrg.io, la subsidiaria de Intel, solo el 10% de las organizaciones dijeron que habían lanzado soluciones GenAI hasta la producción en 2023. La gran mayoría de las soluciones permanecieron en las fases de investigación y prueba, dijeron las organizaciones, lo que implica que las empresas no No hemos logrado encontrar casos de uso de GenAI que generen dinero.
Sin embargo, las finanzas de Glean, y una sólida base de clientes de 200 que incluye a Duolingo, Grammarly y Sony, parecen haber conquistado a los inversores.
Glean anunció hoy que recaudó 200 millones de dólares en una ronda de financiación Serie D codirigida por Kleiner Perkins y Lightspeed Venture Partners con la participación de General Catalyst, Sequoia Capital, Adams Street, Coatue, ICONIQ, IVP, Latitude Capital y patrocinadores estratégicos adicionales Capital One. Ventures, Citi Ventures, Databricks Ventures y Workday Ventures.
Mamoon Hamid de Kleiner Perkins dijo lo siguiente en un comunicado: “La oportunidad para Glean es enorme y tenemos tanta convicción en la capacidad del equipo para proporcionar la solución GenAI para la empresa que codirigimos esta ronda después de invertir en cada ronda antes de esto, después de liderar su Serie A en 2019. He pasado mi carrera de riesgo invirtiendo en aplicaciones que permiten a los trabajadores del conocimiento ser más productivos, ya sea Slack, Box o Figma, y veo un enorme potencial en Glean para cambiar la forma que la gente trabaje”.
Jain dice que el nuevo capital, que eleva el total recaudado de Glean a ~$360 millones y valora la startup en $2.2 mil millones, se destinará a expandir “todos” los equipos de Glean (la compañía con sede en Palo Alto tiene ~300 empleados en la actualidad). mejorar su producto y “desarrollar una sólida acción de comercialización”.
“Glean ha seguido viendo una demanda fuerte y creciente de los clientes, especialmente de empresas que pasaron el año pasado evaluando los requisitos necesarios para incorporar GenAI a sus organizaciones”, dijo Jain. “Siempre hemos sido prudentes en la contratación y el gasto, y el reciente aumento en la contratación tiene como objetivo satisfacer la fuerte demanda de los clientes”.