Glean تضع نفسها كـ "طبقة ذكاء" للمؤسسات في مجال الذكاء الاصطناعي

قبل سبع سنوات، انطلقت Glean كأداة بحث للمؤسسات. واليوم، تغير الشركة استراتيجيتها لتصبح “طبقة الذكاء” — وهي البنية التحتية التي تربط نماذج الذكاء الاصطناعي ببيانات الشركة الداخلية — وطبقة تجريد تقع بين بيانات المؤسسات ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المختلفة. صُمم هذا التموضع لمساعدة الشركات على تجنب الارتهان لمورد واحد. ووفقاً لـ Arvind Jain، الرئيس التنفيذي لشركة Glean، فإن المؤسسات لا ترغب في أن تكون مقيدة بنموذج واحد أو مجموعة أدوات إنتاجية واحدة. وأشار Jain إلى أن منتج البحث الذي بنته Glean في البداية تطلب فهماً عميقاً لكيفية عمل الأشخاص وتفضيلاتهم، وهو ما أصبح الآن أساسياً لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي عالي الجودة.

وتجادل الشركة، التي جمعت 150 مليون دولار في جولة تمويل من الفئة F في يونيو 2025 بتقييم بلغ ما يقرب من 7.2 مليار دولار، بأن قيمتها تكمن في كيفية ربطها للنماذج العامة بسياق خاص بالشركة. وفي حديثه في بودكاست سُجل الأسبوع الماضي، أشار Jain إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي لا تفهم بطبيعتها أعمال الشركة أو موظفيها أو منتجاتها المحددة. ولمعالجة هذه المشكلة، تعتمد بنية منتج Glean على ثلاث ركائز أساسية:

• الوصول إلى النماذج: تعمل Glean كطبقة تجريد، مما يسمح للمؤسسات بالتبديل بين نماذج مختلفة أو الجمع بينها.
• الموصلات: يتكامل النظام مع الأنظمة الداخلية لرسم خريطة لكيفية تدفق المعلومات عبرها.
• الحوكمة: طبقة استرجاع تراعي الأذونات وتقوم بتصفية المعلومات بناءً على حقوق وصول المستخدم.

وأوضح Jain، الرئيس التنفيذي لشركة Glean، ضرورة هذا الإعداد قائلاً: “أنت بحاجة إلى بناء طبقة حوكمة وطبقة استرجاع تراعي الأذونات، وتكون قادرة على جلب المعلومات الصحيحة، مع معرفة من يطرح هذا السؤال حتى تتم تصفية المعلومات بناءً على حقوق وصولهم”.

وبدلاً من المنافسة المباشرة مع عمالقة المنصات مثل Microsoft وGoogle، تضع Glean نفسها كشريك. يسمح هذا النهج للمؤسسات بالاستفادة من الابتكار الذي يقدمه مزودو النماذج مثل OpenAI وAnthropic دون الالتزام بنظام بيئي لمورد واحد. وذكر Jain أن منتج Glean يتحسن لأنه قادر على الاستفادة من الابتكارات التي يصنعها هؤلاء المزودون في السوق. كما أشار إلى أن الشركة تمتلك عملاً تجارياً صحياً وسريع النمو.

لماذا يهم

تسلط استراتيجية Glean الضوء على الطلب المتزايد من المؤسسات على بنية تحتية محايدة تسمح للشركات بالاستفادة من نماذج ذكاء اصطناعي متعددة دون أن تكون مقيدة بنظام بيئي لمورد واحد.