Glean se centra en la infraestructura de IA empresarial en su carrera por el mercado

La carrera por dominar la IA empresarial se está acelerando. Microsoft está incorporando Copilot a Office, Google está integrando Gemini en Workspace, y tanto OpenAI como Anthropic están vendiendo directamente a las empresas. Mientras tanto, casi todos los proveedores de SaaS incluyen ahora un asistente de IA.

En medio de la carrera por hacerse con la interfaz de usuario, Glean está siguiendo una estrategia menos visible: convertirse en la capa de inteligencia subyacente.

Hace siete años, Glean comenzó como un «Google para el lugar de trabajo»: un motor de búsqueda impulsado por IA creado para indexar y recuperar información en todo el ecosistema SaaS de una empresa, desde Slack y Jira hasta Google Drive y Salesforce. Hoy en día, la empresa ha pasado de desarrollar un mejor chatbot empresarial a crear el tejido conectivo entre los modelos de IA y los sistemas empresariales.

«La capa inicial que creamos —un producto de búsqueda sólido— nos obligó a comprender en profundidad a las personas, sus flujos de trabajo y sus preferencias», explicó Jain a TechCrunch en el episodio de la semana pasada de Equity, grabado en la Web Summit de Catar. «Todo eso sirve ahora como base para crear agentes de alta calidad».

Señala que, aunque los grandes modelos de lenguaje son potentes, siguen siendo genéricos por naturaleza.

«Los modelos de IA en sí mismos no entienden nada de tu negocio», dijo Jain. «No saben quiénes son las personas clave, qué tipo de trabajo realizas o qué productos creas. Tienes que conectar el razonamiento y el poder generativo de los modelos con el contexto dentro de tu empresa».

La propuesta de valor de Glean es que ya mapea ese contexto y puede situarse entre el modelo y los datos de la empresa.

El Asistente de Glean suele servir como punto de contacto inicial para los clientes: una interfaz de chat familiar que funciona gracias a una combinación de modelos propios líderes (como ChatGPT, Gemini y Claude) y alternativas de código abierto, todo ello basado en los datos internos de la empresa. Pero lo que mantiene a los clientes a bordo, argumenta Jain, es todo lo que ocurre bajo la superficie.

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Lo primero es el acceso a los modelos. 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 de modelo o combinarlos a medida que evolucionan las capacidades. Por eso Jain afirma que no ve a OpenAI, Anthropic y Google como competidores, sino como socios.

«Nuestro producto mejora porque podemos aprovechar la innovación que ellos aportan al 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 a los agentes actuar dentro de esas herramientas.

En tercer lugar —y quizás lo más importante— está la gobernanza.

«Es necesario crear una capa de gobernanza y recuperación que tenga en cuenta los permisos y que pueda proporcionar la información adecuada sabiendo quién formula la pregunta, de modo que filtre los resultados en función de sus derechos de acceso», explica Jain.

En las grandes organizaciones, esta capa puede marcar la diferencia entre poner a prueba soluciones de IA y desplegarlas a gran escala. Las empresas no pueden limitarse a cargar todos los datos internos en un modelo y añadir un envoltorio para resolver las soluciones más adelante, afirma Jain.

Igualmente importante es evitar las «alucinaciones». Jain explica que el sistema verifica los resultados del modelo con respecto a los documentos de origen, genera citas línea por línea y garantiza que las respuestas respeten los permisos de acceso existentes.

La gran pregunta es si esta capa intermedia sobrevivirá a medida que los gigantes de las plataformas se adentran más en la pila. Microsoft y Google ya controlan gran parte de la superficie del flujo de trabajo empresarial, y ambos están ávidos de más. Si Copilot o Gemini pueden acceder a los mismos sistemas internos con permisos idénticos, ¿sigue siendo importante una capa de inteligencia independiente?

Jain sostiene que las empresas quieren evitar quedar atrapadas en un único modelo o suite de productividad y preferirían elegir una capa de infraestructura neutral en lugar de un asistente integrado verticalmente.

Los inversores se han sumado a esta visión. Glean recaudó 150 millones de dólares en una ronda de financiación de serie F en junio de 2025, casi duplicando su valoración hasta los 7200 millones de dólares. A diferencia de los laboratorios de IA de vanguardia, Glean no requiere enormes presupuestos de computación.

«Tenemos un negocio muy sólido y en rápido crecimiento», afirmó Jain.