Glean no tiene planes de recaudar más dinero ni planes concretos de salir a bolsa, dijo a TNW el fundador y director ejecutivo Arvind Jain. La empresa de inteligencia artificial empresarial podría cotizar en bolsa si quisiera, dijo, y está preparando sus procesos internos. Pero la industria de la IA avanza demasiado rápido para ese tipo de estabilidad en este momento.
Jain fundó Glean a principios de 2019. Antes de eso, cofundó la empresa de seguridad de datos Rubrik y dirigió su investigación y desarrollo. Pasó más de una década en Google como ingeniero distinguido en Búsqueda, Maps y YouTube. En mayo, Glean dijo que había pasado 300 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales15 meses después de alcanzar los 100 millones de dólares.
Habló con Cristian Dina en HumanX en Amsterdam el 23 de septiembre. Es el último episodio del TNW Podcast, después Jim Lanzone de Yahoo, Huang XD de Zoom y Tom Eggemeier de Zendesk. La conversación completa está en el vídeo a continuación.
Una capa debajo de Claude
Glean comenzó como un motor de búsqueda del interior de una empresa. Se conecta a los sistemas de una empresa, como Salesforce, HubSpot, Jira, GitHub y herramientas de TI y recursos humanos. Luego aprende qué conocimiento se encuentra y dónde. Hoy es un compañero de trabajo de IA y una plataforma de agentes que utiliza modelos de varios laboratorios.
Esa elección influye en el costo, dijo Jain. Para entre el 85% y el 90% de las tareas empresariales, Glean preferiría utilizar un modelo distinto al Claude de Anthropic, al que calificó de muy caro. Algunos modelos GPT cuestan un orden de magnitud menos y pueden hacer la mayor parte de ese trabajo, afirmó.
Dijo que la mayor ventaja es el contexto. Glean crea gráficos de conocimiento de las personas, los conceptos y los procesos de una empresa. Los clientes también pueden omitir la aplicación Glean y usarla como capa de contexto. Luego, Claude le pide contexto a Glean en lugar de buscar 100 sistemas. Jain dijo que los estudios de Glean muestran que esto hace que Claude sea dos veces más rápido, reduce a la mitad sus tokens y hace que su trabajo sea preferido cinco veces más a menudo.
Construido para ser reemplazado
Jain dijo que Glean no quiere ganar mediante el bloqueo. A medida que las personas trabajan con compañeros de trabajo de IA, esas herramientas crean un recuerdo de cómo le gusta trabajar a cada persona. Con Claude y OpenAI, dijo, el proveedor posee esa memoria. Glean lo almacena en un formato estándar, propiedad de la empresa, y hace lo mismo con lo que los agentes aprenden de los comentarios humanos.
«Nuestro objetivo es hacer que seamos fácilmente reemplazables», dijo Jain.
En cuanto a la privacidad, dijo que Glean sigue los permisos que ya tiene una empresa. Un empleado no puede ver la bandeja de entrada de otro a través de Glean. Esas comprobaciones son programáticas y no se dejan en manos de la IA, porque la IA es confusa y puede cometer errores. Los datos personales, como los mensajes de LinkedIn, permanecen con el empleado y nunca se convierten en datos de la empresa, afirmó.
Contexto en la cabeza de las personas.
Jain dijo que entre el 80% y el 90% de cómo se realiza el trabajo está en la cabeza de las personas, no en bases de datos o documentos. La gente todavía lo expresa en su trabajo diario, cuando hablan entre sí. Glean analiza esas interacciones para aprender cómo ocurre el trabajo y luego entrega ese contexto a los sistemas de inteligencia artificial.
Glean tiene más de 1.000 grandes empresas clientes y millones de usuarios, afirmó. El boca a boca sigue siendo su mayor canal de crecimiento: los usuarios que cambian de trabajo llevan a Glean a su nueva empresa. Emplea a unas 1.500 personas, y contratarlas y alinearlas es la parte más difícil del crecimiento, dijo. Como director ejecutivo, debería dedicar la mayor parte de su tiempo a formar el equipo.
Nacido de un problema de Rubrik
La idea surgió de Rubrik. La empresa estaba creciendo rápidamente y nadie podía encontrar nada en su interior, dijo Jain. Sus años en la Búsqueda de Google lo llevaron directamente a Glean, que utilizó modelos de lenguaje transformador en 2019, cuando pocas empresas lo hacían.
Lo que todavía le sorprende es lo difíciles que se vuelven las cosas simples a medida que las empresas crecen. Más gente significa más coordinación y las grandes empresas se ralentizan. Cree que la IA puede ayudar a organizar el trabajo y el conocimiento y conectar a las personas.
Su consejo a los graduados es que dejen de preocuparse por los rumores de que los empleos desaparecerán. Habrá empleos, afirmó.
“Trabaja duro, mantente concentrado, no pienses demasiado y trata de aprender todos los días”, dijo Jain.