ชั้นสำคัญของ AI ระดับองค์กร: กลยุทธ์อันชาญฉลาดของ Glean ในการสร้างความชาญฉลาดภายใต้อินเทอร์เฟซ

BitcoinWorld

ชั้นสำคัญของ AI องค์กร: กลยุทธ์อันชาญฉลาดของ Glean ในการสร้างระบบอัจฉริยะใต้อินเทอร์เฟซ

โดฮา ประเทศกาตาร์ – ตุลาคม 2025 ในขณะที่ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีต่อสู้เพื่อควบคุมอินเทอร์เฟซ AI ขององค์กร การเปลี่ยนแปลงพื้นฐานกำลังเกิดขึ้นภายใต้พื้นผิว Glean บริษัทที่เริ่มต้นเป็นเครื่องมือค้นหาสำหรับองค์กร กำลังดำเนินกลยุทธ์สำคัญ: การสร้างชั้นอัจฉริยะที่ขาดไม่ได้ซึ่งเชื่อมต่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่ทรงพลังแต่เป็นแบบทั่วไปเข้ากับบริบทเฉพาะและมีการอนุญาตของธุรกิจ แนวทางนี้ซึ่งได้รับการอธิบายโดย CEO Arvind Jain ที่ Web Summit Qatar แก้ไขความท้าทายหลักของการนำ AI ขององค์กรมาใช้—การเคลื่อนจากการสาธิตที่น่าประทับใจไปสู่การใช้งานที่ปลอดภัยและขยายได้

วิวัฒนาการของ Glean จากการค้นหาองค์กรสู่เนื้อเยื่อเชื่อมต่อ AI

ภูมิทัศน์ AI ขององค์กรในปัจจุบันถูกครอบงำโดยการแข่งขันระดับอินเทอร์เฟซที่มองเห็นได้ Microsoft รวม Copilot เข้ากับชุด Office ในขณะที่ Google รวม Gemini เข้ากับ Workspace อย่างก้าวร้าว นอกจากนี้ ห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำอย่าง OpenAI และ Anthropic ขายตรงให้กับองค์กร และแพลตฟอร์ม SaaS แทบทุกแพลตฟอร์มมีผู้ช่วย AI ในตัว ดังนั้น จุดสนใจของตลาดจึงอยู่ที่หน้าต่างแชทหรือปลั๊กอินแถบด้านข้าง อย่างไรก็ตาม การเดินทางเจ็ดปีของ Glean ได้วางตำแหน่งให้แตกต่างออกไป ในตอนแรกได้รับการออกแบบเป็นเครื่องมือค้นหา "Google สำหรับองค์กร" งานเชิงลึกของบริษัทในการจัดทำดัชนีและทำความเข้าใจการเชื่อมต่อทั่วทั้งสแต็ก SaaS ของบริษัท—จาก Slack และ Jira ไปจนถึง Google Drive และ Salesforce—ได้กลายเป็นข้อได้เปรียบพื้นฐาน บริบททางประวัติศาสตร์นี้มีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจตำแหน่งตลาดในปัจจุบัน

ปัญหาพื้นฐาน: โมเดลทั่วไปขาดบริบททางธุรกิจ

Arvind Jain อธิบายปัญหาหลักอย่างชัดเจน "โมเดล AI เองไม่เข้าใจอะไรเกี่ยวกับธุรกิจของคุณจริงๆ" เขากล่าวระหว่างการบันทึกพอดแคสต์ Equity "พวกเขาไม่รู้ว่าคนต่างๆ คือใคร พวกเขาไม่รู้ว่าคุณทำงานประเภทไหน สร้างผลิตภัณฑ์ประเภทไหน" ดังนั้น LLM สามารถสร้างข้อความได้ แต่ไม่สามารถดำเนินการกับข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ไม่สามารถเข้าถึงหรือเข้าใจได้อย่างเชื่อถือได้ ช่องว่างนี้สร้างความเสี่ยงที่สำคัญ รวมถึงภาพหลอน การรั่วไหลของข้อมูล และผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้อง ข้อเสนอของ Glean คือได้จับภาพบริบททางธุรกิจที่ซับซ้อนนี้แล้ว และตอนนี้สามารถนั่งเป็นชั้นกลางระหว่างโมเดลและจักรวาลข้อมูลขององค์กร

เสาหลักสามประการของกลยุทธ์ชั้นอัจฉริยะของ Glean

โซลูชันของ Glean ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์เดียว แต่เป็นแพลตฟอร์มหลายชั้น Glean Assistant อินเทอร์เฟซแชท มักทำหน้าที่เป็นจุดเข้าของลูกค้า อย่างไรก็ตาม Jain โต้แย้งว่าตัวขับเคลื่อนการรักษาลูกค้าที่แท้จริงคือโครงสร้างพื้นฐานใต้มัน ซึ่งสร้างขึ้นบนเสาหลักสามประการ

1. การเข้าถึงและการแยกโมเดล: Glean ทำหน้าที่เป็นสวิตช์บอร์ดสำหรับ LLMs แทนที่จะล็อคองค์กรเข้ากับผู้ให้บริการเดียวเช่น GPT-4 หรือ Claude แพลตฟอร์มของ Glean ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถใช้ รวม หรือสลับระหว่างโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์และโอเพนซอร์สชั้นนำ ความยืดหยุ่นนี้ป้องกันการถูกล็อคผู้ขายและช่วยให้สามารถใช้ประโยชน์จากโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับงานเฉพาะ Jain มองว่าห้องปฏิบัติการ AI เป็นพันธมิตร ไม่ใช่คู่แข่ง โดยกล่าวว่า "ผลิตภัณฑ์ของเราดีขึ้นเพราะเราสามารถใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมที่พวกเขากำลังทำในตลาด"

2. ตัวเชื่อมต่อระบบเชิงลึก: ความอัจฉริยะที่แท้จริงต้องการการดำเนินการ Glean รวมเข้ากับระบบองค์กรหลักอย่างลึกซึ้ง—Slack, Jira, Salesforce, Google Drive—เพื่อทำความเข้าใจการไหลของข้อมูล และที่สำคัญ เพื่อให้เอเจนต์ AI สามารถทำการดำเนินการภายในเครื่องมือเหล่านั้น สิ่งนี้เคลื่อน AI ไปไกลกว่าการสนทนาสู่ระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์

3. การกำกับดูแลและการดึงข้อมูลที่รับรู้การอนุญาต: นี่เป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดสำหรับการนำไปใช้ในองค์กรขนาดใหญ่ "คุณต้องสร้างชั้นการกำกับดูแลที่รับรู้การอนุญาตและชั้นการดึงข้อมูล" Jain เน้นย้ำ ระบบต้องรู้ว่าใครถามคำถามเพื่อกรองคำตอบตามสิทธิ์การเข้าถึงของพวกเขา นอกจากนี้ยังตรวจสอบผลลัพธ์กับเอกสารต้นฉบับ สร้างการอ้างอิง และป้องกันภาพหลอน ชั้นการกำกับดูแลนี้เป็นตัวแยกความแตกต่างหลักระหว่างโครงการนำร่องของแผนกและการเปิดตัวทั่วทั้งองค์กร

การตรวจสอบตลาดและคำถามเกี่ยวกับยักษ์ใหญ่แพลตฟอร์ม

นักลงทุนได้ส่งสัญญาณความเชื่อมั่นอย่างแรงกล้าในวิทยานิพนธ์มิดเดิลแวร์นี้ ในเดือนมิถุนายน 2025 Glean ระดมทุนได้ 150 ล้านดอลลาร์ในรอบ Series F เพิ่มมูลค่าเกือบเท่าตัวเป็น 7.2 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งแตกต่างจากห้องปฏิบัติการ AI ชายแดนที่มีต้นทุนการคำนวณมหาศาล Glean ดำเนินงานโมเดลที่มีประสิทธิภาพด้านเงินทุน ขับเคลื่อนด้วยซอฟต์แวร์ และธุรกิจที่เติบโตอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม คำถามเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญยังคงอยู่: ชั้นอิสระนี้จะอยู่รอดได้หรือไม่เมื่อยักษ์ใหญ่แพลตฟอร์มเช่น Microsoft และ Google ผลักดันเข้าไปในสแต็ก AI ลึกขึ้น? บริษัทเหล่านี้ควบคุมพื้นที่ผิวที่กว้างใหญ่ในเวิร์กโฟลว์ขององค์กรและกำลังรวม AI โดยตรง

ข้อโต้แย้งของ Jain อยู่บนความเป็นกลางและทางเลือก องค์กร เขาโต้แย้ง ไม่ต้องการถูกล็อคเข้ากับโมเดลเดียวหรือระบบนิเวศของชุดผลิตภาพเดียว ชั้นอัจฉริยะที่เป็นกลางแบบสแตนด์อโลนเสนอความยืดหยุ่นเชิงกลยุทธ์ ช่วยให้ธุรกิจเลือกโมเดลที่ดีที่สุดในระดับและเชื่อมต่อข้อมูลผ่านสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกัน ไม่ใช่แค่ภายในสวนที่มีกำแพงล้อมของผู้ขายรายเดียว รอบการระดมทุนล่าสุดบ่งชี้ว่านักลงทุนจำนวนมากเห็นด้วยกับการประเมินจิตวิทยาผู้ซื้อองค์กรนี้

ผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงต่อการใช้งาน AI

ผลกระทบเชิงปฏิบัติของชั้นนี้คือการเร่งการใช้งาน AI ที่ปลอดภัย องค์กรขนาดใหญ่ไม่สามารถนำข้อมูลภายในทั้งหมดใส่ลงในโมเดลและหวังว่าแอปพลิเคชันแรปเปอร์จะจัดการกับการอนุญาตในภายหลัง ระบบของ Glean ให้การควบคุมที่จำเป็นตั้งแต่เริ่มต้น ตัวอย่างเช่น พนักงานในฝ่ายการตลาดสามารถถามคำถามเกี่ยวกับแผนงานผลิตภัณฑ์และได้รับคำตอบที่สังเคราะห์จากเอกสารใน Confluence การอภิปรายใน Slack และตั๋วใน Jira—แต่เฉพาะเมื่อพวกเขามีสิทธิ์ดูแหล่งข้อมูลทั้งหมดเหล่านั้น เพื่อนร่วมงานด้านการเงินที่ถามคำถามเดียวกันอาจได้รับคำตอบที่แตกต่างและมีขอบเขตที่เหมาะสม ความเข้าใจที่ละเอียดอ่อนนี้คือสิ่งที่เปลี่ยน AI แบบสร้างสรรค์จากสิ่งใหม่ให้เป็นเครื่องมือองค์กรที่เชื่อถือได้

บทสรุป

การแข่งขัน AI ขององค์กรขยายไปไกลกว่าอินเทอร์เฟซแชทบอท กลยุทธ์ของ Glean เน้นย้ำถึงความจำเป็นที่สำคัญแม้จะมองเห็นได้น้อยกว่า สำหรับชั้นอัจฉริยะที่เชื่อมต่อโมเดลสร้างสรรค์ที่ทรงพลังกับความเป็นจริงที่ซับซ้อนและได้รับการกำกับดูแลของข้อมูลและเวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจ โดยมุ่งเน้นที่การแยกโมเดล การรวมระบบเชิงลึก และการกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง Glean กำลังแก้ไขอุปสรรคพื้นฐานต่อการนำ AI ขององค์กรมาใช้ในวงกว้าง เมื่อตลาดเติบโตเต็มที่ในปี 2025 และหลังจากนั้น แนวทางที่มุ่งเน้นโครงสร้างพื้นฐานนี้อาจพิสูจน์ว่ามีความสำคัญเชิงกลยุทธ์เท่ากับโมเดลเอง โดยกำหนดไม่เพียงแค่ว่าใครใช้ AI แต่ว่าพวกเขาสามารถใช้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพได้อย่างไรทั่วทั้งองค์กร

คำถามที่พบบ่อย

Q1: "ชั้นอัจฉริยะ AI" ในซอฟต์แวร์องค์กรคืออะไร?
ชั้นอัจฉริยะ AI คือโครงสร้างพื้นฐานมิดเดิลแวร์ที่อยู่ระหว่างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) กับข้อมูลภายในและแอปพลิเคชันของบริษัท มันให้บริบท จัดการการอนุญาต รับประกันความเกี่ยวข้องของข้อมูล และอนุญาตให้โมเดล AI ต่างๆ ทำงานกับระบบองค์กรได้อย่างปลอดภัย

Q2: Glean แตกต่างจาก Microsoft Copilot หรือ Google Gemini อย่างไร?
ในขณะที่ Copilot และ Gemini เป็นผู้ช่วย AI ที่รวมเข้ากับชุดผลิตภาพเฉพาะอย่างลึกซึ้ง (Microsoft 365, Google Workspace) Glean มุ่งหวังที่จะเป็นแพลตฟอร์มกลางที่เชื่อมต่อโมเดล AI หลายตัวกับข้อมูลทั่วทั้งระบบนิเวศซอฟต์แวร์ทั้งหมดของบริษัท โดยไม่คำนึงถึงผู้ขาย โดยเน้นอย่างมากที่การกำกับดูแลข้ามแพลตฟอร์ม

Q3: ทำไมการกำกับดูแลถึงสำคัญสำหรับ AI ขององค์กร?
การกำกับดูแลรับประกันว่าการตอบสนองของ AI เคารพการอนุญาตการเข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้ ป้องกันการเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ลดภาพหลอนโดยการยึดคำตอบในแหล่งที่ตรวจสอบแล้ว และให้เส้นทางการตรวจสอบ มันจำเป็นสำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความปลอดภัย และการใช้งานที่เชื่อถือได้ในวงกว้าง

Q4: "การแยกโมเดล" หมายความว่าอย่างไร?
การแยกโมเดลคือความสามารถในการใช้โมเดล AI หลายตัว (เช่น จาก OpenAI, Anthropic, Google หรือโอเพนซอร์ส) ผ่านแพลตฟอร์มเดียว มันช่วยให้องค์กรเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับงาน หลีกเลี่ยงการถูกล็อคผู้ขาย และนำโมเดลใหม่มาใช้ได้ง่ายเมื่อเทคโนโลยีพัฒนา

Q5: บริษัทเช่น Glean สามารถแข่งขันกับแพลตฟอร์มเทคโนโลยีหลักได้หรือไม่?
วิทยานิพนธ์การแข่งขันของ Glean อาศัยการเสนอความเป็นกลางและความยืดหยุ่นที่ดีที่สุด องค์กรจำนวนมากใช้ซอฟต์แวร์จากผู้ขายหลายรายและอาจต้องการชั้นอิสระที่เชื่อมต่อทุกอย่างมากกว่าการผูกติดกับระบบนิเวศ AI แบบบูรณาการแต่จำกัดของแพลตฟอร์มหนึ่ง มูลค่า 7.2 พันล้านดอลลาร์ล่าสุดบ่งชี้ถึงความเชื่อมั่นอย่างแรงกล้าของนักลงทุนในตำแหน่งตลาดนี้

โพสต์นี้ ชั้นสำคัญของ AI องค์กร: กลยุทธ์อันชาญฉลาดของ Glean ในการสร้างระบบอัจฉริยะใต้อินเทอร์เฟซ ปรากฏครั้งแรกใน BitcoinWorld