A Glean mira a infraestrutura de IA corporativa em sua estratégia de expansão

A corrida pelo domínio da IA empresarial está se intensificando. A Microsoft está incorporando o Copilot ao Office, o Google está integrando o Gemini ao Workspace, e tanto a OpenAI quanto a Anthropic estão vendendo diretamente para empresas. Enquanto isso, praticamente todos os fornecedores de SaaS agora incluem um assistente de IA.

Em meio à corrida para dominar a interface do usuário, a Glean está adotando uma estratégia menos visível: tornar-se a camada de inteligência por trás de tudo.

Há sete anos, a Glean começou como o “Google para o ambiente de trabalho” — um mecanismo de busca movido a IA criado para indexar e recuperar informações em todo o ecossistema SaaS de uma empresa, do Slack e Jira ao Google Drive e Salesforce. Hoje, a empresa mudou seu foco de construir um chatbot corporativo melhor para criar a ponte entre modelos de IA e sistemas de negócios.

“A camada inicial que construímos — um produto de busca sólido — nos forçou a compreender profundamente as pessoas, seus fluxos de trabalho e suas preferências”, disse Jain ao TechCrunch no episódio da semana passada do Equity, gravado na Web Summit Qatar. “Tudo isso agora serve de base para a construção de agentes de alta qualidade.”

Ele observa que, embora os grandes modelos de linguagem sejam poderosos, eles permanecem genéricos por natureza.

“Os modelos de IA em si não entendem nada sobre o seu negócio”, disse Jain. “Eles não sabem quem são as pessoas-chave, que tipo de trabalho você faz ou quais produtos você desenvolve. É preciso conectar o raciocínio e o poder generativo dos modelos com o contexto dentro da sua empresa.”

A proposta de valor da Glean é que ela já mapeia esse contexto e pode atuar como um intermediário entre o modelo e os dados corporativos.

O Glean Assistant costuma servir como o ponto de contato inicial para os clientes — uma interface de chat familiar, alimentada por uma combinação de modelos proprietários líderes (como ChatGPT, Gemini e Claude) e alternativas de código aberto, todos baseados nos dados internos da empresa. Mas o que mantém os clientes a bordo, argumenta Jain, é tudo o que acontece por baixo da superfície.

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O primeiro é o acesso aos modelos. Em vez de forçar as empresas a se comprometerem com um único provedor de LLM, a Glean atua como uma camada de abstração, permitindo que as empresas alternem entre modelos ou os combinem à medida que as capacidades evoluem. É por isso que Jain diz que vê a OpenAI, a Anthropic e o Google não como concorrentes, mas como parceiros.

“Nosso produto melhora porque podemos aproveitar a inovação que eles trazem para o mercado”, disse Jain.

Em segundo lugar, estão os conectores. O Glean se integra profundamente a sistemas como Slack, Jira, Salesforce e Google Drive para mapear como as informações fluem entre eles e permitir que os agentes tomem medidas dentro dessas ferramentas.

Em terceiro lugar — e talvez o mais crítico — está a governança.

“É preciso construir uma camada de governança e recuperação sensível a permissões que possa trazer as informações certas, sabendo quem está fazendo a pergunta, para que filtre os resultados com base nos direitos de acesso”, disse Jain.

Em grandes organizações, essa camada pode significar a diferença entre testar soluções de IA e implantá-las em escala. As empresas não podem simplesmente carregar todos os dados internos em um modelo e adicionar um wrapper para resolver as soluções posteriormente, diz Jain.

Igualmente importante é evitar alucinações. Jain explica que o sistema verifica os resultados do modelo em relação aos documentos de origem, gera citações linha por linha e garante que as respostas respeitem as permissões de acesso existentes.

A grande questão é se essa camada intermediária sobreviverá à medida que os gigantes das plataformas avançam mais profundamente na pilha. A Microsoft e o Google já controlam grande parte da área de fluxo de trabalho empresarial e ambos estão ávidos por mais. Se o Copilot ou o Gemini puderem acessar os mesmos sistemas internos com permissões idênticas, uma camada de inteligência autônoma ainda terá importância?

Jain argumenta que as empresas querem evitar ficar presas a um único modelo ou pacote de produtividade e preferem escolher uma camada de infraestrutura neutra em vez de um assistente verticalmente integrado.

Os investidores aderiram a essa visão. A Glean levantou US$ 150 milhões na Série F em junho de 2025, quase dobrando sua avaliação para US$ 7,2 bilhões. Ao contrário dos laboratórios de IA de ponta, a Glean não requer orçamentos de computação gigantescos.

“Temos um negócio muito saudável e em rápido crescimento”, disse Jain.