Glean, ChatGPT’yi kendi oyununda (kurumsal alanda) yenmek istiyor

GenAI’nin sorunları var. Ancak üstün olduğu bir şey varsa o da geniş veri havuzlarından yanıtları ortaya çıkarmaktır.

Yazılımı kurumsal birinci ve üçüncü taraf veritabanlarına bağlanan ve çalışanlardan gelen basit İngilizce taleplere (örn. “Şirketimizin 401k’sine nasıl yatırım yaparım?”) özel bir ChatGPT gibi bağlanan Glean’a girin. Bulut veri yönetimi şirketi Rubrik’in kurucu ortağı Arvind Jain tarafından başlatılan Glean, Jain’in Rubrik çalışanlarının işlerini yapmak için ihtiyaç duydukları bilgileri bulmakta sıklıkla zorlandıkları ve diğer şirketlerdeki çalışanların da aynı sorunlarla mücadele ettiği yönündeki gözlemlerinden ilham aldı.

Jain, TechCrunch’a bir röportajında ​​şunları söyledi: “Mühendislerin kod dışında çok fazla zaman harcadığını, hesap yöneticilerinin anlaşmaları sonuçlandırmak için gereken en son araştırmayı veya sunumu bulamadığını, yeni çalışanların katılımının çok uzun sürdüğünü vb. gördüm.” “Büyüyen bu sorun üretkenliği yok etti, enerjiyi tüketti ve çalışan deneyimini olumsuz etkiledi.”

Görünüşe göre Jain bir şeylerin peşindeydi.

Yakın zamanda yapılan bir Gartner araştırması, masa başında çalışanların %47’sinin işlerini gerçekleştirmek için ihtiyaç duydukları verileri bulmakta zorluk yaşadığını ortaya çıkardı. Aynı ankette işçiler, işyerinde yönetmek zorunda oldukları uygulamaların sayısının giderek artmasının (beş yıl önce altıya karşılık şu anda ortalama 11) bu zorluğu daha da artırdığını bildirdi.

2019’da Jain, küçük bir kurucu ekiple birlikte Glean’ı kurumsal müşterilere yönelik yapay zeka destekli bir arama uygulaması olarak geliştirdi.

İlk birkaç yineleme Microsoft’un SharePoint Syntex ve Amazon Kendra çizgisindeydi ve “bilişsel arama” olarak bilinen bir ürün kategorisini kapsıyordu. Doğal dil işlemeyi kullanan ilk Glean, bir kuruluştaki çalışanların yapabileceği aramalara ek olarak belgedeki ayrıntıları da anlayabiliyordu.

Yıllar geçtikçe Glean, patlama yaratan GenAI trendinin ardından, çalışanların sorularını yanıtlamak için bir şirketin veritabanlarına ve veri depolarına bağlanan ve onları analiz eden bir platforma dönüştü. Glean bugün destek biletleri, sohbet mesajları ve müşteri ilişkileri yönetimi platformu girişleri dahil olmak üzere kaynaklardan bilgi alıyor ve tüm bunları içgörülere ve ilgili yanıtlara dönüştürmek için GenAI’yi uyguluyor.

Şirketlerin, özel verilerini, özellikle de dahili sohbet verilerini, bu kadar derin düzeyde kazıma ve analiz gerçekleştiren bir GenAI platformuna bağlama konusunda ihtiyatlı davranacaklarını hayal edebiliyoruz. Ve bu yanlış bir varsayım olmayacaktır.

Yakın zamanda yapılan bir Cisco anketi, dört kuruluştan birden fazlasının gizlilik ve veri güvenliği riskleri nedeniyle GenAI kullanımını yasakladığını ortaya çıkardı. Ankette şirketler, GenAI araçlarının fikri mülkiyetlerini tehlikeye atmasından veya diğer hassas bilgileri potansiyel olarak kamuya veya rakiplerine ifşa etmesinden korktuklarını söyledi.

Ancak Jain, Glean’in en azından bulut tabanlı GenAI platformu açısından “güvenli” ve “özel” olduğunu iddia ediyor olabilmek olmak.

Jain, “Glean, bir şirketin veri kaynaklarında (Slack, Teams, Jira, ServiceNow vb.) belirlenen izinlerin aynısına saygı gösteriyor, dolayısıyla çalışanlar yalnızca erişmelerine izin verilen verilere dayalı yanıtlar alıyor” dedi. “Bir kullanıcı, temel uygulamadaki bir belgeyi sildiğinde, belge Glean sisteminden de silinir.”

Peki ya GenAI’ların çoğunun muzdarip olduğu lanet, yani halüsinasyonlar? Glean gerçekleri uydurmaktan ve alıntı yapmaktan, özetleri yanlış yapmaktan ve temel isteklerin özünü kaçırmaktan muaf mı?

Mümkün; bu yazar Glean’ı kendisi test edemedi. Ancak Jain, Glean’in ne sıklıkta halüsinasyon gördüğünü söylemeyi reddederken, platformun GenAI’sini daha güvenilir hale getirmek için, endüstri ve firmaya özgü jargonu öğrenmek için müşteri verileri üzerinde eğitilmiş bir model ve müşterilerin çeşitli açık kaynaklı GenAI arasında geçiş yapmasına olanak tanıyan bir model de dahil olmak üzere, mevcut azaltımların altını çizdi. Glean’ın temel deneyimini geliştirecek modeller.

Jain, “Yapay zeka çalışma asistanlarının kimin aradığına göre kişiselleştirilmiş sonuçlar sunması gerekiyor” dedi. “Aramacının çeşitli yönleri (rolleri, iş fonksiyonları, yönetim hiyerarşisi, spesifik projeler ve sorumluluklar ve hatta kiminle çalıştıkları) kendileri ile alakalı içeriğin tanımlanmasında önemli hale geliyor. Glean, bu niteliklere dayalı olarak her çalışana son derece kişiselleştirilmiş sonuçlar sunmak amacıyla her müşteri için özel bir model öğreniyor.”

Glean ayrıca performansı artırmak için dış bilgi kaynaklarından veri alarak GenAI’yi “temellendirmek” için kullanılan giderek yaygınlaşan bir teknik olan RAG’yi (Retrieval-Augmented Generation’ın kısaltması) kullanıyor. Jain, Glean’in verdiği her cevabın orijinal kaynağa “tamamen referans verilebilir” olduğunu söylüyor.

“Toplamak [can recommend the] Jain, kullanıcıların geçmiş çalışma modellerinden öğrenerek günlük işlerinde ihtiyaç duyabilecekleri belgeleri sunuyor” dedi. “[It] 100’den fazla konektörle karmaşık bir yapay zeka ‘ekosisteminin’ anahtar teslimi uygulamasını sunuyor.”

Glean, yıllık sözleşmelere dayalı olarak koltuk başına aylık abonelik ücreti alarak para kazanıyor.

Microsoft (özellikle Copilot) ve OpenAI (ChatGPT) gibi satıcıların yanı sıra Coveo, Sinequa ve Lucidworks gibi kurumsal arama sağlayıcılarının rekabetine rağmen Jain, iş dünyasının son zamanlarda oldukça güçlü olduğunu ve yıllık tekrarlanan gelirin son dönemde neredeyse dört katına çıktığını söylüyor. geçen sene.

Bu durum, şirketlerin GenAI’yı tüm kalbiyle benimsemek şöyle dursun, bunu kendi iş fonksiyonlarına yayma konusunda yavaş ve temkinli davrandıkları yönündeki anlatıya ters düşüyor.

Intel’in yan kuruluşu Convrg.io tarafından Aralık 2023’te yapılan bir ankete yanıt veren kuruluşların yalnızca %10’u, 2023 yılında GenAI çözümlerini üretime kadar başlattıklarını söyledi. Çözümlerin büyük çoğunluğu araştırma ve test aşamalarında kaldı; kuruluşlar, şirketlerin para kazandıran GenAI kullanım senaryolarını bulmada başarılı olmadığını ima etti.

Ancak Glean’ın mali durumu ve Duolingo, Grammarly ve Sony’yi içeren 200 kişilik güçlü müşteri tabanı yatırımcıların ilgisini kazanmış gibi görünüyor.

Glean bugün, General Catalyst, Sequoia Capital, Adams Street, Coatue, ICONIQ, IVP, Latitude Capital ve diğer stratejik destekçiler Capital One’ın katılımıyla Kleiner Perkins ve Lightspeed Venture Partners liderliğindeki D Serisi finansman turunda 200 milyon dolar topladığını duyurdu. Ventures, Citi Ventures, Databricks Ventures ve Workday Ventures.

Kleiner Perkins’ten Mamoon Hamid bir beyanında şunları söyledi: “Glean için fırsat çok büyük ve ekibin, her yatırımdan sonra bu tura birlikte liderlik ettiğimiz kuruluş için GenAI çözümünü sağlama becerisine o kadar inancımız var ki.” Bundan önce de, 2019’da Seri A’ya liderlik ettikten sonra. Girişim kariyerimi, ister Slack, Box veya Figma olsun, bilgi çalışanlarının daha üretken olmalarını sağlayan uygulamalara yatırım yaparak geçirdim ve Glean’ın bu yolu değiştirme konusunda büyük bir potansiyel olduğunu gördüm. insanların çalıştığını.”

Jain, Glean’ın toplamını ~360 milyon dolara çıkaran ve girişimin değerini 2,2 milyar dolara çıkaran yeni sermayenin, Glean’ın “tüm” ekiplerinin genişletilmesine harcanacağını söylüyor (Palo Alto merkezli şirketin şu anda ~300 çalışanı var), ürününü geliştirmek ve “güçlü bir pazara açılma hareketi oluşturmak.”

Jain, “Glean, özellikle geçtiğimiz yılı GenAI’yi kuruluşlarına getirmek için gerekli gereksinimleri değerlendirerek geçiren kuruluşlardan gelen güçlü ve büyüyen müşteri talebini görmeye devam etti” dedi. “İşe alma ve harcama konusunda her zaman ihtiyatlı davrandık ve son zamanlarda işe alımlardaki artışın amacı güçlü müşteri talebini karşılamak.”